Código de buenas prácticas en protección de datos para proyectos Big Data

CÓDIGO DE BUENAS PRÁCTICAS
EN PROTECCIÓN DE DATOS PARA PROYECTOS
BIG DATA

Con la colaboración especial de:

LOGOS Y
AGRADECIMIENTOS
Aced, Emilio
del Álamo, José María
Armentia, Paula
Brito, Noemí
Buezo, Luis
Colom, José Luis
Cordón, Concepción
Corredera, Rosa
Díaz, Manuel
Díaz, Pablo
Fernández, Cecilia
García, Daniel
González, Francisco
Grifoll, Luis Estaban
Heras, María Rosario
Laredo, Jorge
Martín, Yod Samuel
Monleón, José Ramón
Mora, Elena
Muñoz, Antonio
Ortiz, Paula
Pantoja, Miguel Ángel
Pelegrín, Iolanda
Pérez, David
Sánchez, Óscar
Saracíbar, Esmeralda
Torrero, Juan Antonio
Coordinado por:
Carlos Alberto Sáiz

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ÍNDICEI. ¿QUÉ ES EL BIG DATA?
I.1.- SIGNIFICADO, USOS Y TECNOLOGÍAS DEL BIG DATA.
I.2.- RIESGOS LEGALES, AMENAZAS Y OPORTUNIDADES.
I.3.- ÉTICA DIGITAL, PRIVACIDAD Y BIG DATA.
I.4.- MARCO DE LA GOBERNANZA.
I.5.- PRÁCTICAS HABITUALES EN LOS TRATAMIENTOS.
II. NORMAS Y PRINCIPALES OBLIGACIONES LEGALES EN MATERIA DE PRIVACIDAD.
II.1.- RÉGIMEN JURÍDICO APLICABLE.
II.2.- RESPONSABLE Y ENCARGADO DEL TRATAMIENTO.
II.3.- PRINCIPALES IMPLICACIONES DE LOS TRATAMIENTOS BIG DATA EN PRIVACI-
DAD.
II.3.1.- ORIGEN DE LOS DATOS.
II.3.2.-TRANSPARENCIA EN LA INFORMACIÓN.
II.3.3.- CALIDAD DE LOS DATOS Y CONSERVACIÓN.
II.3.4.- DERECHOS DE LOS INTERESADOS.
II.3.5.- DECISIONES INDIVIDUALES AUTOMATIZADAS.
III.PRINCIPIOS Y ASPECTOS PROCEDIMIENTALES.
III.1.- PRIVACIDAD DESDE EL DISEÑO.
III.2.- “ACCOUNTABILITY”.
III.3.- EVALUACIÓN DE IMPACTO (EIPD).
III.4.- REUTILIZACIÓN DE DATOS DISOCIADOS.
III.5.- RELACIONES CON LA AUTORIDAD DE CONTROL.
IV. MEDIDAS TECNOLÓGICAS PARA LA MEJORA DE LA PRIVACIDAD, SEGURIDAD Y
CONFIANZA.
IV.1.- ESTRATEGIAS DE PRIVACIDAD.
IV.2.- MEDIDAS TÉCNICAS.
IV.3.- MEDIDAS PARA MEJORAR LA CONFIANZA.
IV.4.- BUENAS PRÁCTICAS.
REFERENCIAS
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I.¿QUÉ ES EL
BIG DATA?
I.1.- SIGNIFICADO, USOS Y TECNOLOGÍAS
DEL BIG DATA.
Existen múltiples definiciones de Big Data de diver-
sas fuentes. En síntesis, con dicho término se hace
referencia al conjunto de tecnologías, algoritmos
y sistemas empleados para recolectar datos a una
escala y variedad no alcanzada hasta ahora y a la
extracción de información de valor mediante siste-
mas analíticos avanzados soportados por compu-
tación en paralelo.
Al Big Data frecuentemente se le caracteriza me-
diante tres ‘v’: Volumen, Variedad y Velocidad:
• Volumen es la característica más obvia y que recoge el propio nombre de Big Data. Se pasa de manejar magnitudes
de megabytes, gigabytes, como mucho Terabytes, a manejar Petabytes de forma cada vez más frecuente.
• Además de volumen de datos, su Variedad ha crecido exponencialmente, tanto por la tipología de datos como por
sus fuentes. Se ha pasado de manejar datos estructurados en bases de datos procedentes, en su mayoría, de fuentes
internas, a tratar datos estructurados, semiestructurados y desestructurados; de ser datos cuasi estáticos a datos di-
námicos o en continuo cambio; de originarse en un número de fuentes limitadas a proceder de personas, máquinas,
sensores, etc. Esta variedad y volumen, requieren un tratamiento diferente para poder convertirse en información.
• El tiempo es clave así que la Velocidad es la tercera ‘v’. La captura, movimiento y proceso de los datos se hace a gran
velocidad, llegando a ser en tiempo real en algunos casos.
Además, algunos autores y organizaciones han añadido nuevas ‘v’ para definir de forma más precisa al Big Data, por
ejemplo, Veracidad (la calidad de los datos capturados es clave), Variabilidad (el significado de los datos cambia frecuen-
temente y se pueden producir inconsistencias que se han de manejar) y Valor (los ingresos o beneficios del Big Data).
Otro concepto relacionado que se maneja es el de data lake o lago de datos , en tanto que no sólo se trata de un alma-
cenamiento de propósito específico de bajo coste y gran volumen, sino que se eleva a una agrupación o conglomerado
de datos compartida por toda la organización en la que todo tipo de datos son accesibles simultáneamente por una
variedad de motores de análisis sin apenas fricción. Es fácil ver que un concepto con un potencial tan grande para tratar
volúmenes ingentes de datos –muchos de ellos personales- y desarrollar inferencias y correlaciones, lleva aparejados
enormes posibilidades de progreso y a la vez retos importantes para la privacidad y la protección de datos personales a
los que hay que hacer frente.
1
1 Un lago de datos o data lake es un repositorio de almacenamiento a gran escala que además proporciona una gran potencia de cómputo o procesamiento. En él
se almacenan cualquier tipo de datos y tiene la potencialidad de gestionar una cantidad prácticamente limitada de tareas concurrentes.

I.2.- RIESGOS LEGALES, AMENAZAS Y OPORTUNIDADES.
En un primer contacto con el Big Data, hay quien se plantea si no es Business Intelligence o inteligencia empresarial
con otro nombre. Ante esto hay que tener en cuenta que, si bien en ambos casos se maneja un volumen importante
de datos para ayudar en el análisis de la información y la toma de decisiones, en el Big Data se integra información de
una mayor diversidad de fuentes (internas y externas) y formatos (variedad), y en muchos casos el resultado se ha de
obtener con mucha mayor celeridad (velocidad).
Por otra parte, desde un punto de vista de arquitectura y tecnología, se puede estructurar un sistema Big Data en cinco
capas principales:
• Capa de fuentes de datos: en esta capa estarían todos los orígenes de la información, desde bases de datos relaciona-
les hasta cualquier tipo de datos, estructurados o no.
• Capa de integración: aquí se adquieren los datos y se integran en conjuntos con el formato adecuado.
• Capa de almacenamiento de datos: el conjunto de recursos adecuados para el almacenamiento de grandes volúmenes
de datos.
• Capa de análisis y modelos de computación: esto incluye diversas herramientas de manejo de datos, que operan sobre
los recursos de almacenamiento e incluyen la gestión de los datos y los modelos de programación.
• Capa de presentación y aplicación: incluye las tecnologías de visualización tales como dispositivos móviles, navegado-
res, etc. Una vez obtenido el conocimiento, éste se puede aplicar en distintos procesos.
Dentro de las tecnologías utilizadas destacan las herramientas open source , que integran el almacenamiento y proce-
sado de datos, la gestión del sistema y otros módulos para ofrecer una solución completa.
2
Como acabamos de comentar, los tratamientos de
Big Data analizan grandes volúmenes de datos a una
velocidad antes inimaginable. Por si ello fuera poco,
se han revelado como una herramienta eficaz y útil
para realizar predicciones. Es indudable su valor en
sectores clave como en el sanitario, donde existen
ya muchos ejemplos de su eficacia para reducir el
tiempo de ingreso hospitalario o predecir futuras en-
fermedades y riesgos sanitarios.
También se prevé su utilización en las Smart Cities
como herramienta para prevenir, por ejemplo, co-
lapsos de tráfico y excesos de contaminación. En el
sector de la distribución permite anticiparse al con-
sumidor evitando situaciones de desabastecimiento
de productos y falta de suministro. Por estos y otros
usos no planteados, se puede considerar que esta
tecnología será muy provechosa para la sociedad ya
que puede aportarle numerosos y valiosos benefi-
cios económicos y sociales.
Pero como toda herramienta potente y novedosa,
surgen dudas y preocupaciones sobre posibles usos
que, o bien no sean lícitos por realizarse sin respaldo
legal para ello, o bien generen abusos en usos basa-
dos en el valor económico de los datos personales,
considerados como el petróleo del siglo XXI.
La generación de perfiles de consumidores o profi-
ling es sin duda uno de los usos principales del Big
Data, y puede entrañar riesgos por posibles trata-
mientos basados en predicciones, si se utilizan de
forma discriminatoria excluyendo a sectores mino-
ritarios en base a los resultados analizados, lo que
se viene denominando “la dictadura de los datos”.
También surgen temores fundados sobre su poten-
cial uso en sectores poblacionales vulnerables como
pueden ser menores, ancianos o colectivos margi-
nados, por lo que es necesario establecer garantías
adecuadas en todos los ámbitos.
2 “Open Source” o código abierto es una modalidad colaborativa y pública de desarrollo de programas cuyo código fuente se distribuye con una licencia que permite
a cualquiera y de forma gratuita estudiarlo, modificarlo y redistribuirlo, requiriendo generalmente que los cambios sean a su vez publicados y limitado o prohibiendo
cobrar por los mismos.
Código de buenas prácticas en protección de datos para proyectos de Big Data Pág. 04

I.3.- ÉTICA DIGITAL, PRIVACIDAD Y BIG DATA.
El uso del Big Data, como la mayoría de las tecno-
logías con incidencia directa en las personas, y en
definitiva en la sociedad, no está exento de preocu-
paciones o, desde una perspectiva menos severa,
de ciertas consideraciones previas que hay que te-
ner en cuenta. ¿Hasta dónde queremos y podemos
llegar como “sociedad tecnológica”? ¿Los beneficios
que nos aportará esta nueva forma de explotación
de la información están justificados a cualquier pre-
cio? ¿Debemos plantearnos aspectos éticos sobre
el uso que se le dará a estas ingentes cantidades de
información y sobre las decisiones que en base a esa
información se puedan tomar sobre cientos de miles
de individuos?
La respuesta parece clara, y es que al menos debe-
mos plantearnos tales consideraciones. Ya lo han
hecho autoridades de control en materia de priva-
cidad, como el Supervisor Europeo de Protección de
Datos , que ha puesto el énfasis en los siguientes
desafíos que puede traernos (en realidad, que ya nos
ha traído) el Big Data:
• Falta de transparencia, ligada al celo que las organiza-
ciones ponen cada vez más en cómo procesan la infor-
mación y qué utilidad puede tener el resultado de ese
procesamiento para la propia organización. Este celo en
no revelar los tratamientos de la información que llevan
a cabo puede conducir a que los ciudadanos no sepan
realmente qué ocurre con sus datos una vez los facilitan.
Y esto es así porque, en ocasiones, quizás ni las propias
empresas son del todo conscientes de hasta dónde lle-
garán tales tratamientos de información. En este sentido,
es muy relevante que los interesados sean conocedores
de los impactos que los diferentes tratamientos pueden
tener sobre su privacidad.
• Desequilibrio en la información entre las personas y
las empresas que tratan sus datos personales; desequili-
brio que es muy probable que aumente con el avance de
sistemas Big Data. Un ejemplo relevante de esta posible
situación es la modificación de precios de un producto
en función de lo que esté dispuesto a pagar cada consu-
midor, según los resultados que haya arrojado el corres-
pondiente análisis de la información a disposición de una
empresa .
3 Supervisor Europeo de Protección de Datos / Opinion 7/2015 Meeting the challenges of Big Data / 19 de noviembre de 2015.
4 Iniciativas como el http://www.datatransparencylab.org/ trabajan en proponer iniciativas para mejorar la transparencia en la provisión de servicios de la Sociedad
de la Información.
Basándose en los riesgos que originan estos trata-
mientos para la privacidad de las personas, se han
identificado en este “Código de buenas prácticas en
protección de datos para proyectos de Big Data”, los
aspectos que deben ser abordados para que los tra-
tamientos de Big Data sean conformes a la normativa
sobre protección de datos personales.
Un primer bloque lo componen los aspectos legales.
Abordan cuestiones clave, como la trasparencia que
se debe ofrecer en la información previa facilitada
a los afectados, así como la obtención del consen-
timiento y el ejercicio de derechos por parte de los
afectados.
No debemos olvidar la dificultad práctica que nos
podemos encontrar con futuros usos no previstos en
el momento de obtener la información y el consenti-
miento para ellos, así como las peculiaridades legales
derivadas de la generación de perfiles y la monitori-
zación de la conducta (profiling), del ejercicio del de-
recho de oposición y el derecho de impugnación de
valoraciones basadas en decisiones automatizadas.
También se encuentran dificultades añadidas debi-
do al origen y procedencia de la información, que no
siempre proviene de fuentes propias sino también de
terceros, y al uso de los datos por diferentes figuras
(responsables y encargados de tratamiento). Final-
mente se plantean cuestiones diversas como el plazo
de conservación y retención de los datos, así como el
uso y la reutilización de datos previamente disociados.
Un segundo bloque de riesgos y amenazas viene de la
mano de aspectos técnicos y de seguridad. Así, la ano-
nimización, debe ser considerada teniendo en cuenta
el riesgo de reidentificación de la información, lo que
obliga a realizar un análisis del riesgo para eliminar-
lo o minimizarlo, e incluso una evaluación de impac-
to. También plantean peculiaridades el uso del cloud
computing en los tratamientos de Big Data, que obli-
ga a plantearse estrategias de seguridad reforzadas,
como el uso de técnicas de cifrado.
4
3

Resulta evidente que los dos anteriores aspectos se cruzan de forma directa
con los principios éticos y de privacidad básicos. El derecho a la protección
de datos, intrínsecamente relacionado con el derecho a la intimidad, está
basado en los principios relativos al tratamiento, recogidos en el artículo 5.1
del RGPD donde se pone de manifiesto que los datos personales sólo podrán
ser tratados de manera lícita, leal y transparente. Además, los datos deberán
estar limitados a lo necesario en relación con fines determinados, explícitos
y legítimos.
Otro principio fundamental del derecho a la Protección de Datos es el de
legitimación, directamente relacionado con el deber de información, por el
cual el titular de los datos debe ser informado con absoluta claridad acerca
de las finalidades para las que se recaban sus datos. El artículo 13 del RGPD
incluye toda la información que se debe facilitar a los interesados cuando se
recaban sus datos personales. El Big Data, por su propia esencia, puede lle-
var a situaciones en los que la finalidad inicial para la que se recogió el dato
quede al menos “difuminada” una vez el dato es explotado.
En conclusión, la regulación tendrá un papel determinante en la contención
de los tratamientos de información de manera que se ajusten a los principios
éticos y de privacidad que imperan en cada vez más áreas del mundo. Y junto
a esa regulación, sin duda las autoridades regulatorias y de control tendrán
también mucho que decir.
I.4.- MARCO DE LA GOBERNANZA.
El contexto de la gobernanza de la protección de los datos personales, enten-
dida como el conjunto de metodologías, políticas y herramientas que permi-
ten la gestión de los datos personales y de la información para asegurar su
calidad, su control y explotación según los objetivos estratégicos definidos
dentro de una empresa u organización y el cumplimiento de la normativa
sobre esta materia, ha sufrido un cambio radical con el desarrollo de las tec-
nologías Big Data.
El impacto inicial se ha producido por la gran cantidad de información gene-
rada y que tiene que ser almacenada. Además, se une a ese gran volumen la
naturaleza heterogénea de su contenido. Se manejan datos de tipo estructu-
rado tradicionales, pero también información de toda la actividad producida
por los usuarios, como audio, video, imágenes, conversaciones, que son muy
difíciles de tratar con las herramientas que existían anteriormente.
La rapidez con la que se tienen que almacenar unida a esa extensión en su ti-
pología, hace muy difícil que los procesos de verificación y calidad utilizados
hasta ahora sean totalmente eficaces, por lo que es necesario crear nuevas
metodologías y herramientas adecuadas.
Y para esto, es fundamental que toda la organización se involucre en la ob-
tención, análisis y comprensión de los datos y de la información disponible.
Estas tareas no pueden quedarse sólo en las áreas de sistemas de informa-
ción y de inteligencia de negocio. Todos los miembros de la organización
deben ver el dato como un valor en sí mismo, y tienen que tener en cuenta,
desde los primeros momentos de la definición de un producto, servicio o
proceso, cómo conseguir la información adecuada, cómo almacenarla, cómo
usarla para mejorar el propio servicio o proceso, y cómo analizarla posterior-
mente.

I.5.- PRÁCTICAS HABITUALES EN LOS TRATAMIENTOS.
Cada persona dentro de la organización deberá
participar en la comprensión de la información,
desde el perfil más técnico al más ejecutivo. Para
conseguir la máxima eficacia y valor del dato, se
tienen que crear canales de comunicación y un
lenguaje común dentro de la organización para
forzar y gestionar adecuadamente esta dinámica.
Pero la extensión del valor de los datos a toda
la organización conlleva un riesgo en la gestión
de información confidencial y personal. El reto
principal es cómo conseguir que la información
más valiosa sea utilizada por las personas más
adecuadas sin comprometer la privacidad y con-
fidencialidad de los datos.
Se deben implantar los sistemas de control de ac-
ceso, monitorización y anonimización necesarios,
para que el análisis se adecúe a las normativas
de protección de datos, unido a la creación de
políticas preventivas y mitigadoras de riesgos que
puedan cubrir aspectos no contemplados por
esos mismos marcos legales.
Y asociado a este último punto, destaca la gestión
del consentimiento de los usuarios y la transpa-
rencia sobre cómo se utiliza su información per-
sonal. El usuario debe conocer en todo momen-
to, de forma sencilla, qué información personal
se utiliza y para qué se utiliza, así como permitir
que pueda o no dar su consentimiento, e incluso
posteriormente oponerse al tratamiento.
Las organizaciones en sus tratamientos de Big Data tratan de ob-
tener valor, ya sea económico en las organizaciones con ánimo
de lucro u ofrecer un mejor servicio en las que no lo tienen.
Aunque el término se ha puesto de moda en los últimos años, se
lleva haciendo desde hace bastante tiempo y se pueden encon-
trar ejemplos relevantes en el pasado.
Un ejemplo interesante es cómo Wal-Mart, la gran cadena de
supermercados de bajo coste de Estados Unidos, distribuyó con
anticipación lo que iban a comprar los ciudadanos al acercarse
el huracán Katrina. Esta preparación, en base al análisis de qué
compraban sus clientes en estos eventos, le permitió estar pre-
parado y poder satisfacer ese pico de demanda atípica.
Los casos de uso y negocio se pueden agrupar en seis categorías:
• Mejor conocimiento del cliente: la información permite ofre-
cer un mejor servicio y atención al cliente.
• Mejor conocimiento del mercado para la captación de nuevos
clientes.
• Personalización de productos y servicios: la información permi-
te personalizar el servicio ofreciendo una mejor experiencia de
cliente, incrementando la fidelización y satisfacción.
• Mejora y rapidez en la toma de decisiones: la información per-
mite a las organizaciones públicas y privadas tomar mejores de-
cisiones, optimizando la gestión de procesos y, por tanto, redu-
ciendo costes aumentando la competitividad.
• Previsión del comportamiento: un análisis adecuado permite
obtener una mejor visión de qué puede pasar, ampliar la visión
estratégica y de negocio, crear nuevos servicios y productos, y
obtener nuevos ingresos.
• Monetización: la propia información puede ser monetizada,
por ejemplo, a través de una mejor publicidad o compartiendo
estos datos con otras compañías (eso sí, asegurando el cumpli-
miento del marco legal).
Prácticamente en todos los sectores de actividad se pueden en-
contrar ejemplos de uso del Big Data. Aunque solo se llegan a
conocer los casos de éxito, hay que estar preparado para que en
cualquier uso de Big Data se produzcan resultados erróneos y
poder evitar que su aparición cause efectos dañinos. En muchos
casos, esos “errores” pueden ser inocuos (pensemos, por ejem-
plo, en la presentación de una publicidad ligeramente errónea
donde el perjuicio es que la probabilidad de venta es cero) com-
parado con el uso para la toma de decisiones que puedan causar
perjuicios a personas o colectivos específicos.

Para apreciar los usos del Big Data, nada más útil que presentar algunos ejemplos reales en varios sectores de acti-
vidad:
• Venta por Internet: es el más obvio y uno de los pioneros. Todo aquel que compra por Internet puede observar
cómo la publicidad que recibe es cada vez más atinada al contenido de las búsquedas que realiza o la información
que consulta, incluso aunque aparentemente no se haya identificado. Asimismo, en el proceso de compra, rara es la
tienda que no ofrecerá productos y servicios complementarios en base a la experiencia de otros clientes.
• Venta presencial: análisis de los patrones de compra dentro de la tienda y por cliente. En el caso del cliente, el uso
de las tarjetas de fidelización es clave. Toda esa información ayuda a colocar los productos para maximizar su venta,
ofrecer descuentos y productos a los clientes apropiados, identificar compras correlacionadas, etc. Cuanto más co-
nozcan cómo compramos, más se puede adaptar la tienda para maximizar su venta.
• Sector bancario: uso en el análisis de riesgos en general y en la concesión de préstamos en particular, lucha contra
el fraude, personalización de ofertas para clientes, captación de clientes externos ayudándoles a utilizar su informa-
ción financiera o a crear servicios de valor añadido, etc.
• Industria petrolífera: ha sido una de las industrias pioneras en el uso del Big Data, el apropiado análisis de la infor-
mación sísmica y otros datos geológicos permite perforar en los lugares más productivos. Una vez en producción, la
monitorización continua mediante múltiples sensores permite maximizar el tiempo de funcionamiento y mejorar la
seguridad de trabajadores y del entorno.
• Políticas públicas: Soporte para toma de decisiones en el desarrollo de políticas públicas en diferentes ámbitos
como el educativo, sanitario, servicios de emergencia, turismo, transporte, seguridad ciudadana, empleo.
• Ayuda al desarrollo y situaciones de emergencia: Herramienta para la gestión de situaciones de catástrofes, políti-
cas de desarrollo humano y social.

II. NORMAS Y PRINCIPALES
OBLIGACIONES
LEGALES EN MATERIA
DE PRIVACIDAD.
II.1.- RÉGIMEN JURÍDICO APLICABLE.
El marco jurídico aplicable a los proyectos de Big Data
se compone por un conjunto de normas que lo regulan,
aunque ninguna es específica para este tipo de tratamien-
to. Aunque actualmente la legislación a aplicar es la Ley
15/1999 de protección de datos de carácter personal (en
adelante, LOPD) y su reglamento de desarrollo, el Re-
glamento General de Protección de Datos (en adelante,
RGPD) aprobado el 18 de abril de 2016, será plenamente
aplicable a partir del 25 de mayo de 2018, por lo que debe
ser tenido en cuenta por cualquier entidad que pretenda
desarrollar proyectos con este tipo de tecnología.
El RGPD se aplica al tratamiento de datos personales, en-
tendiéndose estos como cualquier información concer-
niente a personas físicas identificadas o identificables. La
identificabilidad, que supone la aplicación de la normativa,
se refiere a que una persona pueda ser identificada por
un dato o por la combinación de información de diversas
fuentes. De manera más precisa, para determinar si una
persona es identificable, han de usarse “todos los medios
que puedan ser razonablemente utilizados y sin esfuerzos
desproporcionados”. El análisis de la identificabilidad debe
basarse en dos criterios, el de la razonabilidad en la dispo-
nibilidad de los medios (técnicos, humanos y fuentes de
datos) y en la proporcionalidad de los esfuerzos para poder
identificar directa o indirectamente a la persona física por
parte del responsable del tratamiento o por cualquier otra
persona.
En ese sentido, cuando no sea posible la identificación de
los individuos, o esta requiera esfuerzos desproporciona-
dos, no será de aplicación la normativa de protección de
datos. Además, hay muchos casos en los que los datos tra-
tados y analizados con Big Data no serán datos personales
(por ejemplo, aquellos datos relativos al tráfico, la conta-
minación o al clima), por lo que tampoco será aplicable el
RGPD.
Además, si los datos están completamente anonimizados,
no se considerarán datos de carácter personal, por lo que
la normativa tampoco será de aplicación. En este sentido,
la anonimización supone que no será posible identificar a
la persona con datos o con información de diversas fuen-
tes, teniendo en cuenta todos los medios que puedan ser
razonablemente utilizados para su identificación. El Grupo
de Trabajo del Artículo 29 (GT29) ha analizado este con-
cepto de dato personal en su Dictamen 04/2007 .
Pero en muchos otros casos, como se analiza a conti-
nuación, sí existirá tratamiento de información personal
(medios sociales, transacciones bancarias, etc). Por tan-
to, siempre que sea posible identificar a los individuos,
habrá de tenerse en cuenta la aplicación de la normativa
de protección de datos. Y para ello, será necesario contar
con alguno de los fundamentos legales que establece la
normativa.
Al respecto, junto con el consentimiento del interesado
para el tratamiento de sus datos personales, el artículo 6
del RGPD también establece otras legitimaciones, como el
tratamiento de datos necesarios para la ejecución de un
contrato, cuando haga referencia al cumplimiento de una
obligación legal, cuando el tratamiento de los datos ten-
ga por finalidad proteger un interés vital del interesado, o
cuando el tratamiento sea necesario para el cumplimiento
de una misión realizada en interés público o para la satis-
facción del interés legítimo perseguido por el responsable
del tratamiento o por un tercero, siempre que no se vul-
neren los derechos y libertades fundamentales del intere-
sado.
En el caso que nos ocupa, para el tratamiento de datos en
proyectos de Big Data, se analizarán los fundamentos más
relevantes. Respecto a la primera de las legitimaciones
para el tratamiento, el consentimiento, este deberá reunir
las condiciones que establece la normativa vigente.
5 Dictamen 4/2007 sobre el concepto de datos personales (WP 136).
5

Es importante resaltar que, para que el consentimiento
cumpla con los requisitos previamente mencionados, será
necesario que éste sea libre, explícito y que pueda ser re-
vocado. El artículo 7 del RGPD regula específicamente las
condiciones del mismo.
No obstante, otras legitimaciones pueden tener cabida para
el tratamiento de datos personales. Por ejemplo, en caso
de que estos datos sean necesarios para el desarrollo de
contrato o precontrato de una relación negocial, laboral o
administrativa, entre el afectado y el responsable, y sean
necesarios para su mantenimiento o cumplimiento. En es-
tos casos, habrá que determinar cuándo el tratamiento es
necesario para el cumplimiento de este contrato, dado que
normalmente, los proyectos de Big Data suelen tener un al-
cance mayor al inicio, por ejemplo, de la prestación de un
servicio, mediante el análisis de los datos resultantes de ese
servicio para otras finalidades. En ese sentido, la utilización
de este fundamento habrá de ser cuidadosamente analiza-
do caso por caso.
Es también posible que los tratamientos de Big Data puedan estar basados en la satisfacción de un interés público o en
el ejercicio de poderes públicos. Normalmente, este tipo de tratamientos será llevado a cabo por entidades públicas,
aunque sería posible identificar casos en que la atención de intereses públicos relevantes pudiera asumirse por entida-
des privadas.
Ejemplos de tratamientos de Big Data, con o sin el empleo de datos personales, sobre esta base jurídica podrían ser los
relacionados con proyectos de “Smart Cities” o los desarrollados por servicios públicos de salud.
En todo caso, el Reglamento General de Protección de Datos precisa que tanto el interés público como los poderes pú-
blicos que se ejerzan tienen que estar establecidos en el Derecho de la Unión o de los Estados Miembros. Asimismo, el
Reglamento prevé, y ello es relevante en el contexto de tratamientos de Big Data, que para determinadas finalidades,
como pueden ser las relacionadas con un interés público esencial, las de investigación científica, las relacionadas con la
atención sanitaria o social, o las relativas a salud pública, los tratamientos serán posibles en las condiciones que determi-
ne la legislación europea o nacional. Las normas correspondientes establecerán, además, las garantías necesarias para
la protección de los derechos y libertades de los interesados.
Otra de las posibilidades que ofrece la normativa es la que se centra en la satisfacción del interés legítimo perseguido
por el responsable del tratamiento, siempre que no se vulneren los derechos y libertades fundamentales del interesado.
En estas situaciones será necesario analizar el balance entre el interés legítimo y los derechos y libertades. El Grupo de
Trabajo del Artículo 29 se ha pronunciado al respecto en su opinión Dictamen 06/2014 .
Dicho Dictamen establece unos criterios en el balance del interés legítimo del tratamiento que deberán ser objeto de
reflexión en los análisis de impacto que en su caso lleve a cabo el responsable del tratamiento:
6 Dictamen 06/2014 sobre el concepto de interés legítimo del responsable del tratamiento de los datos en virtud del artículo 7 de la Directiva 95/46/CE (WP 217).
-Que exista un interés legítimo del responsable o del tercero que alegue dicho interés.
-El impacto que dicho tratamiento tenga en el interesado.
-La naturaleza de los datos objeto de tratamiento y la forma de dicho tratamiento.
-Las expectativas razonables de los interesados en relación con el tratamiento.
-El desequilibrio entre el responsable del tratamiento y el interesado.
6

Una de las cuestiones básicas y previas es el primer elemento del análisis, la existencia de un interés legítimo del respon-
sable. El Dictamen menciona varios casos en los que dicho interés puede existir, tales como la libertad de información y
expresión, las actividades de marketing o publicidad, prevención del fraude o mal uso de servicios, seguridad, finalidades
científicas, estadísticas o de investigación.
El Dictamen hace también mención a la personalización de ofertas comerciales y actividades de marketing online y
offline. No obstante, advierte, que aun existiendo ese interés legítimo, éste no es base suficiente para la ejecución de
complejos perfilados de clientes que representarían una intrusión significativa en su privacidad. Estaríamos en este caso
en un impacto sobre los interesados que hay que tener en cuenta en el mencionado análisis de balance. Por tanto, la
existencia de un interés legítimo no es base suficiente, pero sí necesario en el análisis. Habrá que tener en cuenta el
impacto del tratamiento en los derechos fundamentales y libertades de los interesados.
Algunas de las aplicaciones de Big Data tienen una finalidad estadística, cuyo objetivo es obtener datos estadísticos agre-
gados, que en muchos casos permitan tomar decisiones públicas o de negocio. Así, el RGPD define la finalidad estadística
como cualquier operación de recogida y tratamiento de datos personales necesarios para la producción de resultados
estadísticos. Esta finalidad implica que el resultado del tratamiento con fines estadísticos no sean datos personales,
sino datos agregados, y que este resultado no se utilice para respaldar medidas o decisiones relativas a personas físicas
concretas. El RGPD establece que los fines estadísticos no se considerarán incompatibles con los fines iniciales, si bien
el Reglamento menciona que el responsable debe incluir garantías adecuadas en el tratamiento que aseguren que se
aplican medidas técnicas y organizativas para garantizar que no se puede identificar a los interesados.
Lo mismo cabe decir de otras finalidades relacionadas con Big Data tales como la científica o de innovación donde se
ofrece una regulación favorable en estos mismos términos.
Además, es necesario tener en cuenta que la normativa dota de una serie de garantías a los titulares para la protección
de sus datos, entre los que figura el principio de finalidad, que debe ser determinada, explícita y legítima, para la que se
hayan obtenido los datos. Este principio de finalidad puede suponer una de las barreras para los proyectos de Big Data,
dado que no siempre se conoce desde el comienzo el alcance del proyecto.
En ese sentido, es necesario hacer referencia a que los datos personales no podrán usarse para finalidades incompati-
bles con aquellas para las que los datos hubieran sido recogidos, lo que no significa que no puedan utilizarse para finali-
dades diferentes para las que se recogieron, si no que éstas no deben ser incompatibles. El Grupo de Trabajo del Artículo
29 describe de forma pormenorizada en su Dictamen sobre el principio de finalidad antes mencionado en qué casos nos
encontramos ante fines incompatibles.
El análisis de no incompatibilidad es básico en el Big Data, dado que, en buena medida, basa sus analíticas en el trata-
miento posterior con finalidades adicionales a la finalidad original. El Grupo de Trabajo del Artículo 29 ha analizado este
aspecto en su Dictamen (WP 203) . Al respecto, para saber si los usos posteriores de los datos personales son compati-
bles, el Dictamen establece los siguientes criterios:
-Debe existir una relación entre la finalidad original y la finalidad o finalidades ulteriores.
-El tratamiento ulterior debe encontrarse dentro de las expectativas razonables del interesado.
-Debe tenerse en cuenta la naturaleza de los datos objeto de tratamiento y la sensibilidad de los mismos.
-Debe considerarse el impacto que este tratamiento va a tener en los interesados.
-Deben considerarse las medidas de protección que el responsable del tratamiento establece, en particular las
medidas técnicas y organizativas: encriptación, seudonimización, separación funcional, transparencia, oposición al
tratamiento.
7 Dictamen sobre el principio de finalidad (WP 203)
7

El artículo 6.4 del RGPD ha incorporado a la norma estos criterios, ha-
ciendo mención expresa al cifrado y la seudonimización dentro de las
garantías adecuadas, con lo que serán de aplicación directa al análisis
de compatibilidad de todos aquellos tratamientos posteriores que no
estén basados en el consentimiento del interesado y, por lo tanto, de-
berán tenerse en cuenta en la evaluación de impacto que realice el res-
ponsable sobre dichos tratamientos.
Otros principios a tener en cuenta son los principios de minimización y
conservación de los datos. La normativa establece que los datos sólo se
podrán recoger para su tratamiento, así como someterlos a dicho tra-
tamiento, cuando sean adecuados, pertinentes y limitados en relación
con fines determinados, explícitos y legítimos. El principio de minimiza-
ción constituye uno de los elementos más importantes de la normativa
de protección de datos aplicables a este entorno. Este principio va in-
trínsecamente unido al de conservación de los datos por el tiempo que
sea necesario para la finalidad para la que hubieran sido recogidos.
En el entorno Big Data este principio es especialmente relevante, dado
que las diferentes fuentes a la que se tiene acceso pueden dar lugar a
una recogida masiva de datos que no sean pertinentes para la finalidad
del tratamiento. Las organizaciones deberán tener en cuenta que no se
recojan datos excesivos en relación a esa finalidad. Tampoco deberían
conservarse por más tiempo del que sea necesario, periodo tras el cual
deberían eliminarse.
Por otro lado, la posibilidad de que en un futuro se puedan llevar a cabo
tratamientos de Big Data con diversas finalidades no significa, en nin-
gún caso, que se recojan, “por si acaso”, más datos de las personas que
aquellos que son necesarios para la finalidad primaria que motiva su
recogida.
Asimismo, hay que mencionar el principio de la seguridad de la infor-
mación. La normativa establece que se deberán adoptar las medidas
técnicas y organizativas apropiadas para garantizar un nivel de seguri-
dad adecuado al riesgo. Para evaluar dicha adecuación, se tendrán en
cuenta en particular los riesgos asociados a destrucción, pérdida o alte-
ración, o a la comunicación o acceso no autorizados.
Al respecto, la Agencia Europea de Seguridad de la Información y la Red
(ENISA), en su informe Big Data Security ha identificado las diferentes
amenazas informáticas actuales y emergentes que puede haber para los
proyectos de Big Data. Especial cuidado se tendrá en relación con los
datos que estén alojados en la nube, aspectos sobre los que conviene
revisar el Dictamen 05/2012 del Grupo de Trabajo del Artículo 29 en
el que destaca que aquellas empresas que vayan a utilizar servicios en
la nube, tendrán que tener en cuenta la seguridad de los proveedores.
Respecto a la necesidad de respetar los derechos de acceso, rectifica-
ción, cancelación y oposición que tienen los afectados, hay que afir-
mar rotundamente que también pueden ejercerse en el tratamiento de
datos en proyectos de Big Data en los que se traten datos de carácter
personal. Asimismo, tendrá derecho a que el responsable limite el tra-
tamiento de sus datos y a no ser objeto de una decisión basada única-
mente en tratamientos automatizados.
8 Dictamen 05/2012 sobre la computación en nube (WP 196)
8

II.2.- RESPONSABLE Y ENCARGADO DEL TRATAMIENTO.
El concepto de responsable y encargado del tratamien-
to es crucial en el contexto del tratamiento de datos y
lo mismo sucede en los proyectos de Big Data, ya que
con frecuencia se suelen externalizar los tratamientos y
el análisis de los datos.
La legislación establece normas específicas para aquellos
casos en los que los datos son tratados por diferentes
actores. En ese sentido, el RGPD establece que el respon-
sable, es la “persona física o jurídica, autoridad pública,
servicio u otro organismo, que determine los fines y me-
dios del tratamiento, y asimismo define encargado como
persona física o jurídica autoridad pública, servicio u otro
organismo que trate datos personales por cuenta del res-
ponsable del tratamiento”.
El responsable del tratamiento fija la finalidad del trata-
miento y decide sobre la externalización del mismo y en
qué grado delega las actividades de tratamiento a otra
organización. Además, elegirá únicamente a un encarga-
do que ofrezca garantías suficientes para aplicar medidas
técnicas y organizativas adecuadas de manera que el tra-
tamiento sea conforme al RGPD.
Además, el RGPD introduce la figura del corresponsa-
ble del tratamiento en los casos en los que dos o más
responsables determinen conjuntamente los objetivos y
los medios del tratamiento, que han de fijar de mutuo
acuerdo sus responsabilidades respectivas en el cumpli-
miento de las obligaciones impuestas por el RGPD, de-
biéndose poner a disposición del interesado los aspectos
esenciales del acuerdo.
Por otro lado, cuando un tercero, actuando en nombre
del responsable, suministra los medios o la plataforma
en el caso de cloud computing se considera que es el en-
cargado. Otros casos pueden también darse en la insta-
lación y mantenimiento de herramientas informáticas de
Big Data, contratación de empresas para que realicen o
analicen el Big Data, etc.
Es importante analizar y precisar el rol de cada uno de es-
tos actores para determinar sus obligaciones en relación
con la legislación sobre protección de datos. El Dictamen
1/2010 , establece que, para poder actuar como encar-
gado del tratamiento, tienen que darse dos circunstan-
cias: que se trate de una entidad independiente del res-
ponsable y, segunda, que se traten los datos por cuenta
de éste. Además, también puede llevar a cabo activida-
des específicas sobre el tratamiento, con autonomía para
determinar qué medios técnicos son los más adecuados.
No obstante, si el encargado del tratamiento recoge,
trata datos por su cuenta o establecen un nuevo vínculo
jurídico con los titulares de los datos suministrados por
el responsable, determinando la finalidad y tratándolos con-
forme a la misma, se le considerará responsable respecto a
este nuevo tratamiento.
El RGPD establece que la realización de tratamientos por
cuenta de terceros deberá estar regulada en un contrato
por escrito, u otro acto jurídico, que vincule al encargado
respecto del responsable y establezca el objeto, la duración,
la naturaleza y la finalidad del tratamiento, así como el tipo
de datos personales, categorías de interesados y las obliga-
ciones y derechos del responsable.
Habrá ocasiones en que el encargado del tratamiento nece-
site recurrir a terceros, como cuando se contrate servicios
en la nube, que pueda suponer la participación de terceros
que actúen como subencargados del tratamiento.
En estos casos, el encargado que subcontrate servicios de-
berá comunicarlo al responsable, informando sobre el tipo
de servicio que se ha subcontratado, así como las garantías
que estas organizaciones ofrecen para cumplir con la nor-
mativa. En cuanto a las obligaciones de los subcontratados,
estas serán las mismas que las que se aplican a los encarga-
dos, y han de recogerse asimismo en un contrato.
La ley establece que una vez cumplida la prestación contrac-
tual, los datos de carácter personal deberán ser destruidos
o devueltos al responsable del tratamiento, al igual que
cualquier soporte o documentos en que conste algún dato
de carácter personal objeto del tratamiento.
Al igual que en otros tratamientos, en aquellos casos en que
el encargado del tratamiento destine los datos personales
a otra finalidad, los comunique o los utilice incumpliendo
las estipulaciones del contrato, será considerado también
responsable del tratamiento y, por tanto, deberá informar
al interesado sobre la identidad del nuevo responsable y de
las categorías de datos que se van a tratar, así como de los
destinatarios de los datos.
En cada caso habrá que estudiar la asignación de responsa-
bilidad de tal manera que el cumplimiento de las normas de
protección de datos se vea garantizada.
9 El Dictamen 1/2010 establece que «el papel primero y primordial del concepto de responsable del tratamiento es determinar quién debe asumir la responsabili-
dad del cumplimiento de las normas sobre protección de datos y de qué manera los interesados pueden ejercer sus derechos en la práctica. En otras palabras, debe
asignar la responsabilidad».
9

II.3.- PRINCIPALES IMPLICACIONES DE LOS TRATAMIENTOS BIG DATA EN PRIVACIDAD.
II.3.1.- ORIGEN DE LOS DATOS.
El origen de datos es el primer aspecto que debe tenerse en cuenta en la cadena de tratamientos contemplados en un
sistema de Big Data. Una parte importante de la complejidad del análisis de estos tratamientos ocurrirá en aquellos ca-
sos en que el sistema se nutra de información proveniente de múltiples orígenes.
Según el nivel de confiabilidad que ofrezcan los diferentes orígenes de datos, la calidad de los datos primarios puede
quedar comprometida de inicio y arrastrarse durante todo su ciclo de vida.
Aquí es donde la clasificación de las fuentes en endógenas (circunscritas a la definición y control de la propia organi-
zación) y exógenas (fuentes externas) provocará la necesidad de aplicar filtros y controles compensatorios en mayor o
menor medida.
Más allá de la calidad de los datos primarios, la integración de los mismos desde diferentes orígenes, o fuentes de
procedencia, no siempre es sencilla pese a la aplicación de sofisticadas técnicas de depuración apoyadas a menudo en
diccionarios de datos. Esto hace que deba recurrirse a otros datos complementarios para ayudar a garantizar la fiabilidad
de los datos incorporados.
Para minimizar estas dificultades, cada vez se obtienen en origen un mayor número de metadatos (información secunda-
ria constituida por datos que califican a otros datos) que pueden informar de la ubicación desde donde se ha recabado
el dato, en qué momento, quién lo ha facilitado, desde qué tipo de sensor, su factor de precisión, etc.
Es fácil intuir que la adición indiscriminada de metadatos redunda en ventajas e inconvenientes, especialmente para la
privacidad:
- Como ventajas, aporta una mejor interoperabilidad y aumento de la calidad de los datos personales tratados
(o datos visibles), al estar calificados por los metadatos (o datos invisibles).
- Como inconvenientes, representa elevar el nivel de riesgo de incumplir algún principio general de la protec-
ción de datos, como es el principio de minimización de los datos, y el principio de limitación de la finalidad al
posibilitar que los metadatos sean tratados con finalidades incompatibles respecto a las previstas para la infor-
mación primaria.
A partir de estas fortalezas y debilidades, deberá buscarse el equilibrio en cada caso particular. Así surge con fuerza el
concepto de Protección de Datos desde el Diseño y por defecto (PDdD – o PbD en inglés), señalado en el art. 25 RGPD,
apoyándose en una Evaluación de Impacto relativa a la Protección de Datos (EIPD), según dispone el art. 35 RGPD.
Para ilustrar la enorme desproporción, según el caso, entre los datos primarios o visibles y los metadatos, podemos
atender a algunos ejemplos significativos:
- Un tuit. Los datos primarios ocupan 140 caracteres, mientras que los más de 30 metadatos asociados pueden
llegar a superar en varias veces esa cifra.
- Una fotografía con el móvil. Acompañan por defecto más de 40 metadatos, incluyendo el modelo de móvil, las
coordenadas GPS y la altitud en el momento de capturar la imagen.
Llegados a este punto, cabe recordar que la legislación vigente en materia de protección de datos, incluyendo el princi-
pio de consentimiento, aplica a todos los datos personales con independencia de que éstos sean primarios o metadatos
(visibles o invisibles).

A modo de ejemplo, Sunil Soares en 2012 hizo una clasificación bajo el concepto de los orígenes de datos bajo los con-
ceptos:
Generados por hu-
manos
- Grabaciones de voz
en un “call center”
- Correo electrónico
- Registros médicos
electrónicos
Biometría
- Reconocimiento
facial
- Información
genética
Máquina a máquina
- Contadores inteligentes
- Lecturas RFID
- Señales de Geolocaliza-
ción
Grandes transacciones
- Peticiones de atención
médica
- Registros de metadatos de
telecomunicaciones
- Registros de facturación
Web y Social Media
- Historial de navegación
- Tuits publicados
- Publicaciones en el muro de
Facebook
- Contenido de una Web
II.3.2.-TRANSPARENCIA EN LA INFORMACIÓN.
En el análisis de la interrelación entre consentimiento, y derecho a la información en relación con la técnica del Big Data,
en la 36ª Conferencia Internacional de Autoridades de Protección de Datos y Privacidad, se emitió una Resolución sobre
Big Data, en la que se señala que la protección proporcionada por los principios de información y consentimiento es más
importante que nunca, sobre todo en momentos en que se recopila una cantidad cada vez mayor de información sobre
nosotros.
El RGPD hace una apuesta importante por el hecho de que cada ciudadano tenga un mayor poder de disposición sobre
sus datos de carácter personal. Por otro lado, la realización de las técnicas Big Data y la libre circulación de los datos
constituyen una realidad innegable para las empresas y, por tanto, esta nueva realidad jurídica no debe impedir el de-
sarrollo económico de la zona UE. Así lo señala el Considerando 13 del nuevo Reglamento, cuando afirma que: “el buen
funcionamiento del mercado interior exige que la libre circulación de los datos personales en la Unión no sea restringida
ni prohibida por motivos relacionados con la protección de las personas físicas en lo que respecta al tratamiento de
datos personales”.
La nueva realidad conformada por el Reglamento, no debe suponer una restricción en el desarrollo del mercado interior
de la Unión, sino todo lo contrario, por ello el camino idóneo no es el establecimiento de restricciones en el tratamien-
to de datos de carácter personal, sino la búsqueda de otras fórmulas que refuercen las propias garantías jurídicas que
deben presidir dichos tratamientos. Concretamente, se sugiere que se haga referencia a los conceptos de “control”, y
de “transparencia informativa”, tan usados en protección de datos, y que son los que deben ser también aplicados a los
tratamientos derivados de “Big Data”.
Por tanto, con el fin de conciliar los legítimos derechos a la protección de datos de carácter personal con el desarrollo
de la industria, es importante ponderar ambas situaciones en la necesidad de tutelar adecuadamente los respectivos in-
tereses, atendiendo a conceptos como “transparencia” en los tratamientos, o “control” sobre los mismos antes citados.
Debe ponerse de manifiesto que la exigencia general del consentimiento podría en la práctica suponer un obstáculo
desde el punto de vista de la ponderación con la que han de ser interpretadas las normas jurídicas, pues se impondrían
unos límites desproporcionados a los desarrollos que se pretendan hacer de esta técnica.

Por ello, se debe dar máxima importancia al cumpli-
miento del derecho de información que todo titular de
los datos tiene que tener sobre el tratamiento, uso y
destino que se va a aplicar a los datos personales de su
titularidad.
El concepto de transparencia está basado en la existen-
cia de información suficiente sobre el tratamiento, al
que tiene derecho el titular de los datos. Por ello debe
insistirse en que dicho conocimiento puede ser la pie-
dra angular que supere la dialéctica sobre la necesidad
del consentimiento e incluso del derecho de informa-
ción del titular de los datos en la técnica Big Data, en el
sentido jurídico previsto para los mismos en la legisla-
ción de protección de datos.
Por conclusión, cualquier uso previsto o futuro que se
quiera llevar a cabo de los datos de carácter personal,
necesariamente debe partir de la exigencia legal y mo-
ral del responsable del fichero y/o tratamiento de ac-
tuar transparentemente con el titular los datos.
II.3.3.- CALIDAD DE LOS DATOS Y CONSERVACIÓN.
Dado que el fenómeno del Big Data supone la gestión y tratamiento de ingentes cantidades de datos personales que,
si bien es cierto, puede brindar grandes ventajas y beneficios a las organizaciones públicas y privadas y a la sociedad
en general, también puede conllevar ciertos riesgos en materia de privacidad. Por ello, es importante que cada entidad
ponga especial interés en cumplir, entre otros, con el principio de calidad de los datos personales utilizados en proyectos
Big Data, así como en la conservación y almacenamiento de los mismos.
En primer lugar, la calidad de los datos en un entorno de Big Data debe estar siempre y, en todo momento, contemplada
desde el inicio del proyecto ya que, en caso contrario, pueden surgir problemas de gran calado para la organización.
Entre otros, podrían contemplarse los siguientes:
• Realizar tratamientos que son incompatibles con la finalidad que motivó su recogida.
• Gestionar datos desactualizados o erróneos que llevan a resultados incorrectos.
• Tomar decisiones o realizar tratamientos basados en datos inexactos que no responden a la realidad.
• Dificultar la gestión de derechos de acceso, rectificación, cancelación y oposición de los datos personales que trata la
entidad.
En este sentido, el RGPD exige que todo tratamiento de datos personales cumpla con el principio de calidad:
• Que sean tratados de manera lícita, leal y transparente.
• Que sean datos pertinentes y adecuados a la finalidad que motiva la recogida.
• Que estén estrictamente limitados a los necesarios atendiendo a la finalidad para la que se recogen.
• Que no se utilicen para finalidades incompatibles o que nada tengan que ver con aquellas que motivaron su recogida.
• Que sean exactos y estén actualizados.
Por todo lo anterior, es recomendable que desde el momento que se sienten las bases para abordar un proyecto Big
Data, la entidad tenga en cuenta lo siguiente:
• Que se realice un análisis previo al inicio del proyecto sobre la tipología de datos necesarios, las finalidades iniciales
que se pretenden con la recogida de datos y aquellas que puedan surgir en un futuro cercano, y la caducidad de los
mismos.

• Que las empresas sepan escoger los datos correctos e interpretarlos de manera adecuada (gestión de datos adecua-
dos, pertinentes y no excesivos).
• Que las empresas organicen la información que obtienen de manera coherente, en función de los propósitos perse-
guidos para evitar recoger y almacenar más datos de los estrictamente necesarios para cumplir la finalidad para la que
se recogieron.
• Que se establezcan protocolos de verificación periódica que permitan comprobar que el tratamiento de datos continúa
siendo compatible y lícito con la finalidad inicial.
• Que la entidad abogue por cumplir con el principio de minimización de datos, es decir, limitar al mínimo la cantidad
de información recabada que permita cumplir con el propósito legítimo que se pretende y que se almacene durante el
tiempo mínimo indispensable. Así, es recomendable que la entidad establezca revisiones periódicas automáticas y téc-
nicas de revisión y depuración de información.
En segundo lugar, la conservación de los datos (tanto desde el punto de vista de la forma en que se realiza su almacena-
miento como respecto al periodo durante el que deben almacenarse) tiene también un papel trascendental a la hora de
abordar un proyecto de Big Data.
El artículo 32 del RGPD, dedicado a la seguridad del tratamiento, no detalla las medidas de seguridad relacionadas con
la conservación de la información, sino que deberán ser definidas por el responsable mediante un adecuado análisis de
riesgos o evaluación de impacto.
Puede ser recomendable para la entidad establecer sistemas de control de acceso (por ejemplo, estableciendo proto-
colos de acceso específicos en función del tipo de usuario), realizar el cifrado de la información y, en la medida de lo
posible, utilizar técnicas de monitorización del sistema que sean objeto de auditorías periódicas.
Respecto al periodo durante el que deberán almacenarse los datos, se limitará al tiempo imprescindible para cumplir
con la finalidad que motivó la recogida de los datos y, en su caso, durante el tiempo que exija la normativa sectorial
que resulte de aplicación. Por ello, puede ser recomendable que la entidad realice una división de datos en función del
tiempo durante el que deben ser almacenados. Dichos criterios deberán ser definidos con el apoyo del departamento
legal de la entidad.
II.3. 4.- DERECHOS DE LOS INTERESADOS.
La protección de datos de carácter personal no puede
entenderse sin ofrecer a los interesados un conjunto de
derechos que les garanticen el control del uso que se
hace de sus datos personales por parte de los responsa-
bles y encargados de esos tratamientos.
En este sentido, en los artículos 15 y ss del RGPD se re-
gulan los derechos de acceso, rectificación, supresión
(derecho al olvido), limitación, portabilidad y oposición,
así como el de decisiones individuales automatizadas.
Con todo ello, el sistema vigente de protección de dere-
chos queda configurado de la siguiente manera:
• Derecho de acceso: el afectado tiene derecho a co-
nocer si sus datos están siendo tratados, y entre otra
información, tiene derecho a conocer las finalidades
del tratamiento, las categorías de datos tratados, los
destinatarios o categorías de destinatarios a los que se
comunican o se pueden comunicar esos datos, plazos
de conservación de los datos si es posible, origen de los
datos cuando no hayan sido obtenidos de propio intere-
sado o las transferencias internacionales previstas o rea-
lizadas. El derecho de acceso se entiende cumplido con
la entrega de una copia de esa información por parte
del responsable de tratamiento al interesado. Las copias
adicionales pueden conllevar el cobro de un canon razo-
nable por parte del responsable del tratamiento.
• Derecho de rectificación: derecho a que, sin dilación
indebida, los datos sean rectificados cuando resulten en
todo o en parte inexactos, así como que se completen
los datos que no lo estén.
• Derecho de supresión (derecho al olvido): derecho a
la supresión de los datos que le conciernen sin dilación
indebida en, entre otros, los siguientes supuestos: los
datos ya no son necesarios para la finalidad para la que
fueron obtenidos, el interesado revoca el consentimien-
to habilitante del tratamiento y no existe otro funda-
mento jurídico que habilite el tratamiento, o el intere-
sado ejercita su derecho de oposición para tratamientos
de mercadotecnia o lo ejercita para oponerse a otros
tratamientos como la elaboración de perfiles y no pre-
valezcan otros motivos legítimos para el tratamiento.

• Derecho de oposición: derecho del interesado a opo-
nerse al tratamiento de sus datos inclusive los relacio-
nados con la elaboración de perfiles cuando la finalidad
sea la de mercadotecnia directa, así como el derecho
del interesado a oponerse al tratamiento de sus datos
cuando el tratamiento esté basado en un motivo o cau-
sa de interés legítimo o interés público o ejercicio de
poderes públicos, incluida la elaboración de perfiles.
• Derecho a no verse sometido a un tratamiento basado
únicamente en decisiones automatizadas individuales
(artículo 22): derecho a no verse sometido a una deci-
sión basada únicamente en un tratamiento automatiza-
do, incluida la creación de perfiles, que produzca efectos
jurídicos en él o le afecte significativamente de modo
similar, salvo que el tratamiento se ampare en alguna de
las excepciones previstas en el artículo citado.
Entre los nuevos derechos regulados en el RGPD, se en-
cuentran el derecho de limitación del tratamiento (artí-
culo 18), para supuestos tasados como, por ejemplo, en
casos en los que es necesario realizar comprobaciones
sobre la exactitud o inexactitud de los datos o cuando
es necesario suspender el borrado de los datos porque
así lo solicita el interesado para la formulación, ejercicio
o defensa de reclamaciones; o el derecho a la portabi-
lidad de datos (artículo 20) entendido como el derecho
del afectado a obtener, en un formato estructurado, de
uso común y lectura mecánica, la información que le
concierna y haya facilitado a un responsable de trata-
miento cuando esa información se trata por medios au-
tomatizados y sobre la base del consentimiento o para
la ejecución de un contrato. En relación con este último
derecho, recientemente el Grupo de Trabajo del Artícu-
lo 29 de la Directiva 95/46/CE ha adoptado directrices
sobre la aplicación del derecho a la portabilidad. En este
sentido, por ejemplo, el Grupo considera que el concep-
to de datos facilitados por el interesado incluye los da-
tos proporcionados de manera activa por el interesado
y los datos observados (datos de ubicación, búsqueda,
ritmo cardiaco, etc) pero no incluye dentro de los datos
sujetos al derecho a la portabilidad a los datos inferidos
o deducidos que hayan sido creados por el responsable
de tratamiento a partir de los datos proporcionados por
el interesado (como pueden ser los resultados algorít-
micos).
Trasladando el ejercicio de derechos a los tratamientos
de Big Data y como ocurriera en los epígrafes relativos
a información, consentimiento y calidad de los datos, la
principal cuestión a tener en cuenta y resolver versa so-
bre los usos y tratamientos futuros y no previstos en el
momento de la captación del dato.
Si en esos epígrafes la problemática se suscitaba en
cómo poder mantener informado permanentemente al
afectado sobre los nuevos usos y finalidades del trata-
10 Grupo de Trabajo de Artículo 29 de la Directiva 95/46/CE / Directrices sobre el derecho a la portabilidad de los datos / 13 de diciembre de 2016.
miento y el modo de obtención de los nuevos con-
sentimientos o ampliación de los anteriores, en lo
que respecta al ejercicio de derechos el foco de aten-
ción debe centrarse en el modo de facilitar informa-
ción permanente a los afectados sobre el modo y
procedimiento mediante el cual pueden ejercitar
sus derechos, así como la manera en la que, una vez
ejercitado cualquiera de los mismos, debe ser aten-
dido por el responsable o encargado de tratamiento.
Así por plantear algunos supuestos, estos serían al-
gunos aspectos a tomar en consideración antes de
iniciar el tratamiento de Big Data:
• La información al afectado se facilita en el mo-
mento de captación del dato, mientras que los tra-
tamientos de Big Data, si por algo se caracterizan, es
por su continuidad en el tiempo. De ahí la necesidad
de implantar un sistema que facilite información so-
bre el modo y el procedimiento para el ejercicio de
derechos, y que la misma sea de fácil acceso y loca-
lización por parte de los afectados.
• En los tratamientos de Big Data es habitual combi-
nar información procedente de diferentes fuentes,
tanto endógenas como exógenas. Ello no puede ser
obstáculo para el ejercicio de derechos y se debe es-
tar en posición de poder facilitar tanto el origen de
la información como las comunicaciones de datos
realizadas a terceros y, en su caso, las transferencias
internacionales de datos que se han efectuado, ya
que esa trazabilidad permitirá dirigirse por parte de
los afectados, si así lo estiman oportuno, a otros res-
ponsables y encargados de tratamiento.
• La disociación del dato personal no debe ser una
excusa y una traba para cursar los derechos. Se debe
estar en disposición de poder informar al afectado
sobre el hecho de la anonimización, si se ha produ-
cido, y del riesgo de reidentificación existente en el
caso del ejercicio de un derecho de acceso. Para el
resto de los derechos se deberá estar a la posibili-
dad de reidentificación por parte del responsable o
encargado de tratamiento a la hora de atender su
ejercicio por parte del afectado. Sólo será aplicable
la normativa de protección de datos si es posible la
reidentificación del interesado, aunque ello no exo-
nera del deber de responder a la solicitud advirtien-
do del uso de datos anonimizados y, en su caso, del
riesgo residual de reidentificación.
• Se deben utilizar soluciones tecnológicas actuales
y adecuadas, que deben evolucionar conforme se
vayan produciendo nuevos desarrollos tecnológicos.
10

II.3.5.- DECISIONES INDIVIDUALES AUTOMATIZADAS.
El RGPD contempla tres aspectos sobre la regulación de las decisiones automatizadas que tendrán una gran trascenden-
cia en cualquier proyecto de Big Data.
En primer lugar, los principios de protección de datos, según el considerando 26 del RGPD, “no deben aplicarse a la in-
formación anónima, (…), ni a los datos convertidos en anónimos de forma que el interesado a quien se refieren no sea,
o ya no resulte, identificable. En consecuencia, el presente Reglamento no afecta al tratamiento de dicha información
anónima, ni siquiera con fines estadísticos y de investigación”.
En segundo lugar, el RGPD da mucha importancia a los principios relativos al tratamiento leal y transparente de los datos,
debiendo facilitar al interesado cuanta información complementaria sea necesaria a estos fines, así como de la existen-
cia de las elaboraciones de perfiles y de sus consecuencias. Dicha información, tal y como señala el considerando 60 del
RGPD, “… puede transmitirse en combinación con unos iconos normalizados que ofrezcan, de forma fácilmente visible,
inteligible y claramente legible, una adecuada visión del conjunto del tratamiento de datos previsto”.
El artículo 22 del RGPD regula una variante del derecho de oposición respecto de las decisiones individuales automati-
zadas, incluida la elaboración de perfiles, que va a tener una gran importancia en los tratamientos de Big Data. Según el
artículo 4.4 del RGPD, elaboración de perfiles es toda forma de tratamiento automatizado de datos personales consis-
tente en utilizar datos personales para evaluar determinados aspectos personales de una persona física, en particular
para analizar o predecir aspectos relativos al rendimiento profesional, situación económica, salud, preferencias o intere-
ses personales, fiabilidad o comportamiento, ubicación o movimientos de dicha persona física. Por tanto es importante
destacar que todo interesado tendrá derecho a no ser objeto de una decisión basada únicamente en el tratamiento
automatizado, incluida la elaboración de perfiles, que produzca efectos jurídicos en él o le afecte significativamente de
modo similar.
Ello supondrá que el interesado podrá oponerse a dicho tratamiento, pero siempre y cuando: a) la decisión “automatiza-
da” o basada en profiling produzca efectos jurídicos que conciernan al interesado (v.gr. un banco que decide no conceder
un préstamo o una hipoteca basándose en determinados perfiles de riesgo) o b) la decisión “automatizada” o basada en
profiling le afecte significativamente.
En este aspecto es importante tener en cuenta que la premisa básica es que exista una decisión exclusivamente “au-
tomatizada” sin que medie intervención humana alguna, debiendo informarse al interesado acerca de la existencia de
un mecanismo de decisión automatizado que comprenda la elaboración de perfiles, la lógica aplicada, importancia y
consecuencias para el interesado.
Cabe añadir que el citado artículo recoge excepciones a lo anterior y señala que lo anteriormente citado no se aplicará
si la decisión es necesaria para la celebración o la ejecución de un contrato entre el interesado y un responsable del
tratamiento o se base en el consentimiento explícito del interesado.
En tercer lugar, el último apartado del artículo 22 del RGPD establece una prohibición general de adoptar decisiones
individualizadas automatizadas basadas en datos personales sensibles (origen étnico o racial, opiniones políticas, con-
vicciones religiosas o filosóficas, afiliación sindical, datos genéticos, datos biométricos o datos relativos a la salud, vida
y orientación sexuales) salvo consentimiento explícito del interesado o por motivos de interés público, siempre que se
hayan tomado medidas adecuadas para salvaguardar los derechos y libertades, y los intereses legítimos del interesado.

III.PRINCIPIOS Y
ASPECTOS
PROCEDIMIENTALES.
III.1.- PRIVACIDAD DESDE EL DISEÑO.
Una de las buenas prácticas a tener en cuenta en todo
proyecto relacionado con Big Data es precisamente con-
siderar la privacidad desde el diseño, con el objetivo de
asegurar que las garantías de protección de los datos se
incorporan ya desde la fase de planificación de los proce-
dimientos y sistemas de información.
En la práctica, supone tener en consideración la privaci-
dad y el cumplimiento de las normativas de protección
de datos desde la fase inicial del proyecto (de la misma
manera que se tienen en consideración el resto de requi-
sitos funcionales y no funcionales) con el objetivo de que
el proyecto se diseñe e incluso ajuste y desarrolle tenien-
do en consideración dichos requerimientos, de tal manera
que la privacidad se integre en las nuevas tecnologías y
prácticas empresariales directamente, desde el principio,
como un componente esencial de la protección de la pri-
vacidad.
Por otra parte, no hay que perder de vista que, si se tienen
en consideración estos aspectos desde el inicio, se evitará
tener que redefinir los sistemas y procesos continuamen-
te y, por lo tanto, incurrir en costes futuros asociados a la
implantación de estos requerimientos.
En este sentido, uno de los enfoques más ampliamente
reconocidos relacionado con la privacidad proactiva es
Privacy by Design (PbD), concepto desarrollado en la dé-
cada de los noventa y es el que se está adoptando glo-
balmente por un creciente número de organizaciones y
jurisdicciones.
El concepto protección de datos desde el diseño y por
defecto, recogido en el artículo 25 del RGPD, consiste en
incorporar, desde las primeras fases de todo proyecto,
medidas técnicas y organizativas apropiadas, teniendo en
cuenta factores como el estado de la técnica, el coste de la
aplicación o los riesgos del tratamiento para los derechos
y libertades de los afectados, para cumplir los requisitos
del Reglamento y proteger los derechos de los interesa-
dos.
Para poder llevarlo a la práctica, se establecen los siguien-
tes 7 principios fundamentales:
- Proactivo no reactivo; preventivo no correctivo: la pri-
vacidad desde el diseño suele caracterizarse por tomar
medidas proactivas en lugar de reactivas. Se anticipa y
previene la pérdida de privacidad de la información antes
de que suceda.
- La privacidad como Configuración por Defecto o Privaci-
dad por Defecto: ofrecer el máximo grado de privacidad
para asegurar que los datos personales están protegidos
automáticamente en cualquier sistema informático o
dentro de las buenas prácticas. Sin necesidad de actua-
ción por parte del cliente o proveedor, la protección de su
información y su privacidad se mantiene intacta, ya que
está integrado en el sistema por defecto.
- La privacidad embebida en el diseño: la protección de la
información debe estar embebida en la infraestructura TI
y en los procesos de la empresa. No debe ser considerado
como un añadido sino como un componente esencial del
núcleo como parte integral del sistema, sin disminuir la
funcionalidad.
- Funcionalidad completa- Suma-Positiva, no de Suma-Ce-
ro: con este principio se pretende dar cabida a todos los
intereses y objetivos legítimos de una forma de suma
positiva “win-win”, no a través de un enfoque anticuado
de suma cero, donde se hacen innecesarias las compen-
saciones. Se trata de garantizar que se cubren todas las
funcionalidades y necesidades de los distintos implica-
dos, pero sin afectar a la privacidad. Privacidad desde el
diseño evita la pretensión de falsas dicotomías, como la
privacidad frente a la seguridad. No tiene sentido pensar
en la privacidad sin la seguridad ni la seguridad sin la pri-
vacidad.
- Seguridad punto-a-punto- Protección completa del ciclo
de vida de los datos: desde el momento de su recolec-
ción, la protección se extiende a través de todo el ciclo

de vida de los datos involucrados. De esta manera, todos los datos se conservan y destruyen de forma segura, aseguran-
do la gestión del ciclo de vida seguro de la información, punto a punto.
- Visibilidad y transparencia- Mantenerlo abierto: garantizar a todos los interesados que, sean cuales sean las prácticas
de negocio o la tecnología utilizadas, funcionarán de acuerdo con los compromisos y los objetivos establecidos, y que
estarán sujetos a una verificación independiente. De esta forma los componentes y operaciones permanecen visibles y
transparentes, a los usuarios y proveedores por igual. Recuerda: ¡Confía, pero verifica!
- El respeto a la privacidad del usuario- Manténgala centrada en el usuario: por encima de todo, la privacidad desde
el diseño requiere que los desarrolladores y operadores del sistema mantengan por encima de todo el interés de las
personas, ofreciendo unas medidas de protección fuertes en sus valores predeterminados de privacidad, con avisos
apropiados, y fortalecer las opciones para que sean fáciles de usar.
Si en todo proyecto de Big Data se tuviesen en consideración estos principios, y muy en particular los asociados a la
Limitación en la Recogida y la Minimización de Datos, se reduciría considerablemente el riesgo para la privacidad.
III.2.- “ACCOUNTABILITY”.
El principio de accountability está íntimamente relacio-
nado con la responsabilidad social corporativa o institu-
cional vinculado al desarrollo de las nuevas tecnologías,
especialmente en lo atinente a los tratamientos de da-
tos de carácter personal que se puedan llevar a cabo.
Por ello, puede afirmarse que la accountability constitu-
ye un principio consistente en el reconocimiento, asun-
ción de responsabilidad y actitud transparente sobre los
impactos de las políticas, decisiones, acciones, produc-
tos y desempeño asociados a una organización.
La accountability constituye una filosofía que implica la
procedencia de dar cumplimiento al régimen jurídico y
las obligaciones derivadas de la protección de datos de
carácter personal, con independencia de que exista una
norma concreta de carácter imperativo que así lo exija.
Por ello, esto obliga a las organizaciones a implicar a los
grupos de interés para identificar, comprender y respon-
der a los temas y preocupaciones existentes en este ám-
bito, a los efectos de poder garantizar adecuadamente
la sostenibilidad jurídica y social de los tratamientos de
datos, informando, explicando y dando repuesta al efec-
to al regulador, a los ciudadanos como titulares de los
datos, y a la sociedad en general acerca de las decisio-
nes, las acciones y el desempeño.
En materia de protección de datos este principio alu-
de, tal como señala la Agencia Española de Protección
de Datos, a la responsabilidad de las compañías en la
implantación de medidas, en el seno de sus organizacio-
nes, de garantía y cumplimiento de los principios y obli-
gaciones en materia de protección de datos, así como
el establecimiento de mecanismos internos y externos
para evaluar su fiabilidad y demostrar su efectividad
cuando se solicite por las autoridades de control.
Este principio tiene una gran relevancia tanto en entor-
nos públicos como privados, particularmente en el con-
texto actual, marcado por el empleo intensivo de nue-
vas tecnologías y, fundamentalmente, de los servicios de
Internet.
Consecuencia de todo lo anterior, el Grupo de Trabajo
del Artículo 29 considera que las medidas comunes de
responsabilidad, entre las que se puede materialmente
concretar este principio de la accountability, pueden ser,
entre otras, las que se citan a continuación:
• El establecimiento de procedimientos internos previos
a la creación de nuevas operaciones de tratamiento de
datos personales (revisión interna, evaluación, etc.).
• El establecimiento de políticas escritas y vinculantes de
protección de datos que se tengan en cuenta y se valoren
en nuevas operaciones de tratamiento de datos (p.ej.,
cumplimiento de los criterios de calidad de datos, notifi-
cación, principios de seguridad, acceso, etc.) que deben
ponerse a disposición de las personas interesadas.
• La cartografía de procedimientos que garanticen la
identificación correcta de todas las operaciones de trata-
miento de datos y el mantenimiento de un inventario de
las mismas.
• El nombramiento de un delegado de protección de da-
tos.
• La oferta adecuada de formación en protección de da-
tos a los miembros del personal; esto debe incluir a los
responsables de los procesos de datos personales (como
los directores de recursos humanos), pero también a
los administradores de tecnologías de la información,
desarrolladores en general, y directores de unidades co-
merciales. Deben asignarse recursos suficientes para la
gestión de la privacidad, el establecimiento de procedi-
mientos de gestión del acceso y de las demandas de co-
rrección y eliminación de datos con transparencia para
las personas interesadas.

III.3.- EVALUACIÓN DE IMPACTO (EIPD).
La Evaluación de Impacto de la Protección de Datos, en adelante EIPD, es un proceso que ha de permitir a las empresas
y administraciones determinar si las iniciativas que involucran el uso de información privada representan riesgos para
el derecho a la protección de datos y, como valor añadido, les permite medir, cuantificar dichos riesgos y valorar el im-
pacto que tienen sobre los derechos y libertades de las personas cuyos datos personales tratan.
Por su parte, el Reglamento Europeo de Protección de Datos formula un modelo de cumplimiento basado en la gestión
enfocada al riesgo de manera que la EIPD se constituye como una herramienta clave para garantizar la privacidad de
productos y servicios, puesto que sirve para poder justificar y evaluar correctamente las decisiones que se adopten y
que impliquen la realización de cualquier clase de tratamiento.
Big Data se caracteriza por incorporar en el Business Intelligence o inteligencia empresarial las fuentes de Internet (re-
des sociales, blogs, foros, medios de comunicación…), la actualización permanente de las mismas y el carácter continuo
e inmediato de los análisis, hechos que exponen y elevan los riesgos potenciales para la privacidad.
En este sentido, las organizaciones deben ser especialmente cautas con los riesgos asociados a sus procesos de identi-
ficación, análisis y recolección de información.
Al adoptar nuevas soluciones tecnológicas como Big Data, todos los riesgos deben ser identificados y gestionados. Eso
incluye desarrollar un sistema de administración y gestión de los mismos acorde con la estructura organizativa y los pro-
cesos relacionados con tratamientos de datos personales, que garantice la continuidad de los procesos, así como hacer
frente, entre otros, a los riesgos legales y regulatorios.
En el RGPD se exige la realización de evaluaciones de impacto como herramientas indispensables para evaluar “el ori-
gen, naturaleza, particularidades y gravedad del riesgo, en los casos en que las operaciones de tratamiento puedan dar
lugar a un alto riesgo para los derechos y libertades de las personas”. Concretamente la propuesta del RGPD, establece
la necesidad de realizar la EIPD siempre que se den las siguientes circunstancias:
• Cuando las operaciones de tratamiento impliquen llevar a cabo una evaluación sistemática y amplia de aspectos
personales relativos a personas físicas, que incluye la elaboración de perfiles, y especialmente si sobre el resultado del
tratamiento se basan decisiones que produzcan efectos jurídicos sobre el individuo, o pueden afectar de manera signi-
ficativa a los individuos.
• El establecimiento de un mecanismo interno de resolución de quejas de los interesados. En este ámbito puede jugar
un papel destacado el Delegado de Protección de Datos.
• El establecimiento de procedimientos internos de gestión y notificación eficaces de fallos de seguridad (violaciones
de seguridad).
• La realización de evaluaciones de impacto sobre la privacidad en circunstancias específicas.
• La aplicación y supervisión de procedimientos de verificación que garanticen que las medidas no sean sólo nomina-
les, sino que se apliquen y funcionen en la práctica (auditorías internas o externas).
Por otra parte, el Reglamento promueve la elaboración de códigos de conducta como mecanismos o instrumentos de
autorregulación para garantizar su cumplimiento, previendo expresamente que establezcan procedimientos extrajudi-
ciales de resolución de conflictos que permitan resolver las controversias entre los responsables del tratamiento y los
interesados.
En definitiva, y a los efectos que nos ocupan, cualquier planteamiento de Big Data debe ajustarse a los principios de la
accountability.
El GT29 en sus opiniones está convencido de que el aumento no sólo de los riesgos sino del valor de los datos persona-
les en sí abunda en la necesidad de reforzar el papel y la responsabilidad de los responsables del tratamiento de datos.
El artículo 5.2 del RGPD recoge el principio de accountability (responsabilidad proactiva), es decir, que el responsable
del tratamiento debe estar en disposición de demostrar que cumple con lo regulado en el Reglamento.

• El tratamiento a gran escala de datos sensibles, es decir, los referidos en el artículo 9 del RGPD: los que revelen el
origen étnico o racial, opiniones políticas, convicciones religiosas o filosóficas, afiliación sindical, tratamiento de datos
genéticos, datos biométricos dirigidos a identificar de manera unívoca a una persona y datos relativos a la salud, la vida
sexual o la orientación sexual de una persona.
• Los datos obtenidos del control de áreas de acceso público a gran escala, mediante monitorización por sistemas de
video vigilancia.
Bajo estas circunstancias, las organizaciones deberán incluir en sus proyectos Big Data relacionados con la recopila-
ción, uso y divulgación de datos personales una EIPD que venga a demostrar que dicho tratamiento pretende lograr un
objetivo específico y legítimo, y que el riesgo en la privacidad una vez adoptadas las medidas de seguridad necesarias,
sea residual.
El artículo 35 del RGPD establece el contenido mínimo que debe incluir una evaluación de impacto. Un guion adecuado
para la confección de la EIPD, podría ser el sugerido por la AEPD en la guía publicada en su página web, que contiene
los puntos siguientes:
La estimación de los riesgos, finalmente se realiza en
términos de severidad de los impactos y probabilidad
de ocurrencia de los riesgos, considerando en esta va-
loración la ponderación en el riesgo por las medidas de
seguridad existentes.
• Gestión de los Riesgos evaluados y selección de las
medidas de seguridad que permitan reducir los riesgos
o su impacto final. La EIPD debe recoger la descripción
de las medidas tanto organizativas como de seguridad
lógica y física, y su influencia en la disminución de la pro-
babilidad y las consecuencias.
• Análisis del cumplimiento normativo. Una vez valora-
dos los riesgos, las medidas previstas y el impacto del
cumplimiento normativo, los tratamientos deben ase-
gurar el cumplimiento de los requisitos legales estable-
cidos en la legislación vigente.
• Informe final y conclusión. De resultas de estudiar las
etapas precedentes, la EIPD debe contener, a modo de
conclusión, las recomendaciones con las medidas que
deben adoptarse bien sean de eliminación, mitigación,
transferencia o aceptación de los riesgos para la priva-
cidad.
• Implantación de las recomendaciones. Para asegurar
la efectiva implantación de las medidas identificadas
por la evaluación de impacto es necesario asignar los
recursos necesarios y verificar el seguimiento de todas
las fases del proceso y la correcta implantación de las
medidas en relación con los objetivos establecidos para
tratar los riesgos de privacidad.
• Revisión y realimentación. La organización debe es-
tablecer un plan de supervisión y revisión que permita
auditar los resultados de la evaluación de impacto y las
medidas adoptadas en aplicación de los mismos, inclu-
yendo estas revisiones como un elemento más en su
gestión empresarial.
• Descripción sistemática del/los tratamiento/s con-
siderados. Se trata de conocer la tipología de datos
a tratar, los soportes para el tratamiento, duración
prevista, las tecnologías de información involucradas
y sus aspectos funcionales, el flujo de datos, los des-
tinatarios (...), en una descripción detallada del ciclo
de vida en el tratamiento de los datos.
Dado que los proyectos Big Data afectan a un volu-
men importante de personas se han de llevar a cabo
consultas a las partes interesadas, e incluir dichas
contribuciones en el documento de evaluación.
Cuanto más exhaustiva es esta primera descripción
más puede ayudar a las organizaciones a considerar
de inicio métodos menos invasivos, ya sea recogien-
do datos anónimos o bien utilizando tecnologías res-
petuosas con la confidencialidad.
• Identificación y valoración de los riesgos. En función
del contexto de tratamiento de datos, hay que iden-
tificar las fuentes de riesgos, los posibles escenarios
de sucesos no deseados y amenazas que los pueden
hacer posibles, las vulnerabilidades que pueden faci-
litar la materialización de dichas amenazas, así como
los impactos o consecuencias posibles sobre la vida
privada de las personas afectadas.
Los riesgos a valorar podrían clasificarse, en función
de si afectan a las personas cuyos datos son tratados
o si afectan a la organización que trata dichos riesgos.
En el primer caso nos encontramos con impactos ta-
les como la vulneración de los derechos de las per-
sonas, la pérdida de la información tratada o el daño
causado por el uso incorrecto de los datos.
Los impactos para las organizaciones podrían resu-
mirse en incumplimientos legales, pérdida de reputa-
ción, así como la posibilidad de acciones sancionado-
res o de responsabilidad.

Estas revisiones deberán realizarse periódicamente, siempre que aparez-
can nuevos riesgos o cuando las condiciones de tratamiento se modifiquen
de manera substancial, ya sea por la aparición de nuevas tecnologías, nue-
vos afectados, nuevos datos, etc.
Asimismo deben tenerse en cuenta las directrices elaboradas en abril de
2017 por el GT29 sobre evaluaciones de impacto y para determinar si un
tratamiento es susceptible de producir un alto riesgo en relación con los
objetivos del RGPD.
Las directrices explican el sentido de los artículos 35 y 36 del RGPD y apor-
tan, entre otros, los siguientes elementos:
- Una lista común para la UE de operaciones de tratamiento de datos para
los cuales la PIA es obligatoria con arreglo al art. 35.4.
- Una lista de tratamientos para los cuales las PIAs no resultan necesarias
con arreglo al art. 35.5.
- Criterios comunes sobre la metodología para las evaluaciones de impacto
con arreglo al mencionado art. 35.5.
Por último la guía da respuesta, en cuatro apartados, a asuntos relevantes
en relación con las evaluaciones:
1.- Cuál es el objeto de la PIA: operaciones únicas y conjuntos de
operaciones similares de tratamientos de datos.
2.- Cuándo se debe someter de forma obligatoria un tratamiento
de datos a evaluación PIA.
3.- Cómo llevar a cabo una PIA.
4.- Cuándo se deberá consultar a la autoridad de supervisión
(en el caso de que el riesgo residual para la protección de datos
sea elevado).
III.4.- REUTILIZACIÓN DE DATOS DISOCIADOS.
Para garantizar la irreversibilidad de los procesos de anonimización de los da-
tos personales utilizados en las iniciativas de Big Data y, de este modo, la no
aplicación de la normativa de protección de datos, se habrán de considerar
tanto las fuentes de información disponibles en los diferentes medios, espe-
cialmente en internet, como la tecnología disponible, no solo por parte del
responsable del tratamiento sino por cualquier otra persona.
La AEPD, consciente de las dificultades para encontrar el ajuste perfecto entre
anonimización e irreversibilidad, ha elaborado unas pautas útiles para im-
plantar estas técnicas que se habrán de tener en cuenta ante procedimien-
tos de anonimización de datos personales en iniciativas de Big Data.
En este mismo sentido, el GT29 analiza en el Dictamen 5/2014 , los límites
que deben considerarse a la hora de aplicar procesos y técnicas de anonimi-
zación de datos personales.
Según lo indicado por el GT29, para que exista una verdadera anonimización
de datos personales, ésta debe ser irreversible, es decir, que razonablemente
no permita la identificación del titular de los datos personales, si bien es pre-
ciso valorar los riesgos derivados de las técnicas implementadas para dicha
anonimización, ya que dado el estado
actual de la tecnología, pueden susci-
tarse situaciones que, aunque a priori
no parecen permitir la reversibilidad,
mediante la aplicación de ciertas tecno-
logías, sí se podría llegar a identificar al
interesado.
En virtud de lo anterior, conforme a lo
indicado por el GT29, es necesario reali-
zar una evaluación de las técnicas y pro-
cedimientos de anonimización utiliza-
dos, a fin de acreditar que la disociación
realizada evita que: (i) se pueda identi-
ficar a una persona física dentro de un
conjunto de datos; (ii) se pueda relacio-
nar o enlazar la información de una per-
sona física a partir de la vinculación de
dos registros dentro de un conjunto de
datos (o entre dos conjuntos de datos
independientes); o (iii) se pueda inferir
cualquier información sobre la persona
física en un conjunto de datos.
En este sentido, el GT29 advierte que
los datos incluso anónimos, como las
estadísticas, se pueden usar para enri-
quecer los perfiles existentes de indi-
viduos, creando así nuevos supuestos
de protección de datos. Por lo tanto, la
anonimización no debe ser considerada
como un ejercicio aislado, y los riesgos
existentes se deben reevaluar regular-
mente por los responsables del trata-
miento.
En este mismo sentido, la AEPD esta-
blece en sus Orientaciones sobre pro-
cedimientos de anonimización de datos
personales que en un proceso de anoni-
mización es fundamental poder valorar
los riesgos de reidentificación posterior
y cómo se van a garantizar los derechos
de las personas en tal caso.
La AEPD resalta, en cuanto a la selec-
ción de las técnicas de anonimización,
la utilidad de los algoritmos de cifrado
para este tipo de procesos, resaltando
los algoritmos de “hash” como fórmu-
la para garantizar la confidencialidad
del dato por tratarse de una operación
en un solo sentido, es decir, partiendo
de un dato podemos generar siempre
la misma huella digital, pero partiendo
de una huella digital nunca podremos
obtener el dato original. No obstante,
aclara que un mecanismo de hash no
11 Orientaciones sobre protección de datos en la reutilización de la información del sector público.
12 Orientaciones y garantías en los procedimientos de anonimización de datos personales.
13 Dictamen 5/2014 sobre las técnicas de anonimización de datos personales.
13
12
11

garantiza por sí solo la irreversibilidad del dato, es preciso combinarlo con otras medidas tales como la aplicación de
algoritmos de cifrado, la utilización de sellos de tiempo, o la aplicación de capas de anonimización, atendiendo a la
criticidad de las variables de identificación, a la organización interna de quien ejecuta el tratamiento y a su política de
anonimización.
En combinación con las técnicas de anonimización mencionadas, pueden utilizarse otras como las de perturbación de
datos o los métodos de reducción de datos.
Basándose en lo anterior, para determinar qué técnica de anonimización debe ser aplicada, se deberá partir siempre de
cuál es la finalidad que se busca en relación al proceso de anonimización de los datos, realizando inicialmente el corres-
pondiente análisis de riesgos del proceso de anonimización para posteriormente gestionar los riesgos resultantes con
medidas técnicas, organizativas o de cualquier otra índole.
Conviene en este punto recordar que las técnicas de anonimización no garantizan en términos absolutos la imposibili-
dad de reidentificación, por lo que existirá siempre un índice de probabilidad de reidentificación que se deberá intentar
atenuar mediante la correspondiente gestión de riesgos. Con este objetivo, aunque no sea resulte obligatorio, aplicar la
metodología de la Evaluación de Impacto en la Protección de Datos siempre es muy recomendable y, en todo caso, será
preciso llevar a cabo un proceso de evaluación de riesgos centrado en analizar las posibilidades de reidentificación de
los interesados.
Igualmente, indica la autoridad de control que será necesario prever una hipotética pérdida de información por ne-
gligencia del personal implicado, por falta de una política de anonimización adecuada o por una revelación de secreto
intencionada que diera lugar a la pérdida de las variables de identificación o claves de identificación de las personas.
Los procesos de anonimización se deben de enfocar desde el concepto de Protección de Datos desde el Diseño, lo que
significa que los requisitos de privacidad deben ser tenidos en cuenta desde las etapas iniciales del diseño de las inicia-
tivas de Big Data, para el proceso de anonimización y durante todo el ciclo de vida de dichas iniciativas.
Asimismo, debe tenerse en cuenta que, para determinar las técnicas y procedimientos con mayor idoneidad para reali-
zar la anonimización, se deberá analizar cada caso en concreto, teniendo en consideración que, incluso un conjunto de
datos anónimos, todavía podría presentar riesgos residuales a los titulares de los mismos.
Igualmente, será aconsejable definir una política de anonimización que se encuentre documentada y actualizada, de
manera que refleje de forma justificada las actuaciones llevadas a cabo para proteger la privacidad de los interesados y
se encuentre accesible al personal implicado en el tratamiento de datos anonimizados; así como un protocolo de actua-
ción del proceso de anonimización que contemple, al menos, los siguientes parámetros o elementos:
• Identificación de activos implicados en el proceso
de anonimización.
• Equipo de trabajo asignado y segregación de fun-
ciones, atendiendo a perfiles o roles en relación con
el proceso de anonimización, en línea con el princi-
pio de independencia profesional.
• Realización de una EIPD teniendo en cuenta lo in-
dicado en la Guía para la evaluación de impacto en
la protección de datos personales publicada por la
AEPD (identificación de riesgos, valoración de los
riesgos existentes, salvaguardas encaminadas a evi-
tar que los riesgos se materialicen, cuantificación del
impacto de la posible materialización de los riesgos,
informe de los riesgos resultantes, determinación
del umbral de riesgo aceptable, gestión de los ries-
gos asumibles, informe final de los riesgos existentes
y medidas a implantar para minimizar su impacto).
• Revisión de riesgos en caso de cambios en los pro-
cesos de anonimización y reevaluaciones periódicas
del riesgo residual existente con el objetivo de intro-
ducir parámetros de mejora de la calidad de los pro-
cesos de anonimización.

• Formación e información al personal implicado en los procesos de anonimización con respecto al cumplimiento de
la normativa de protección de datos personales, especialmente en relación con las medidas de seguridad de índole
técnica y organizativa, la existencia y aplicación de una política de anonimización, medidas de control del personal
con acceso a la información anonimizada, obligaciones y deberes en caso de ruptura de la cadena de anonimización
y las actuaciones que debe realizar para paliar el impacto resultante de la materialización de alguno de los riesgos
de reidentificación.
• Eliminación o reducción de variables que permitan la identificación de las personas cuyos datos se traten en las
iniciativas de Big Data.
• Auditoría del proceso de anonimización y del uso posterior de los datos.
III.5.- RELACIONES CON LA AUTORIDAD DE CONTROL.
Las autoridades nacionales de control juegan
un papel primordial en la protección y la garan-
tía del derecho fundamental a la protección de
datos de carácter personal, debiendo éstas ve-
lar por el mismo, tal y como reconoce el propio
TJUE , en aplicación de las facultades que aqué-
llas ostentan en virtud de la Carta de los De-
rechos Fundamentales de la Unión Europea y
del nuevo paquete regulatorio europeo en este
ámbito, en particular, contenidas en el RGPD.
En este sentido, el RGPD reconoce de forma
expresa que el establecimiento en los Estados
Miembros de autoridades de control capacita-
das para desempeñar sus funciones y ejercer
sus competencias con plena independencia
constituye un elemento esencial de la protec-
ción de las personas físicas con respecto al tra-
tamiento de sus datos de carácter personal.
Por este motivo, cuando un responsable de tra-
tamiento planea realizar un proyecto Big Data,
éste debe contemplar en caso necesario la re-
lación e interlocución con la correspondiente
autoridad de control a estos efectos, tanto en
el momento de diseño inicial del citado proyec-
to, cuanto durante su realización y desarrollo
efectivo, considerando de forma especial los
siguientes aspectos en función del momento al
que se refiera, a saber:
A) Aspectos de interés a considerar en el momento del diseño:
A. 1. Consulta previa a la autoridad de control en base a los re-
sultados de la Evaluación de Impacto en la Protección de Datos
(EIPD) que se realice:
Según el art. 35 del RGPD, será la autoridad de control compe-
tente la que establezca la lista de operaciones o proyectos que
requieran de una EIPD.
El resultado del análisis de riesgos podría entrañar un alto ries-
go para los derechos o libertades de las personas físicas, lo que
obligaría a realizar una evaluación de impacto en la protección
de datos personales (EIPD). Así se recoge en la Guía publicada
por la AEPD, donde ya se apunta como recomendable hacer una
EIPD en los casos en que se traten grandes volúmenes de datos
personales a través de tecnologías de datos masivos (Big Data).
Si el tratamiento de datos, en base a los resultados derivados de
la EIPD, entraña un alto riesgo en caso de que no se adopten me-
didas para mitigarlo, el responsable debe consultar a la autori-
dad de control antes de proceder al mismo en los términos del
artículo 36 del RGPD. Cuando la autoridad de control considere
que el tratamiento previsto podría infringir la normativa aplicable
deberá, asimismo, en un plazo de ocho semanas desde la solici-
tud de la consulta, asesorar por escrito al responsable, pudiendo
prorrogarse dicho plazo por seis semanas más, en función de la
complejidad del tratamiento previsto.
14 Entre otros pronunciamientos jurisprudenciales acerca de la importancia de las funciones y misión actual de las autoridades de control en el contacto mundial
se destaca, en particular, el que sigue: http://curia.europa.eu/jcms/upload/docs/application/pdf/2015-10/cp150117es.pdf
La política de anonimización, el protocolo de actuación y las medidas tecnológicas adoptadas respecto de los proce-
dimientos de anonimización habrán de reforzarse con las garantías jurídicas necesarias para preservar los derechos
de los interesados, tales como (i) acuerdos de confidencialidad y cláusulas contractuales que garanticen la privacidad
de la información incluso cuando haya brechas de reidentificación; (ii) compromisos de mantenimiento de la ano-
nimización de la información suscritos con los posibles destinatarios de la misma así como de no realizar ninguna
acción para re-identificarla; o (iii) auditorías de uso de la información anonimizada.
Estas garantías serán tenidas en cuenta como parte de las salvaguardas adoptadas para la minimización de los daños
ante una eventual reidentificación de los interesados.
En último lugar, se recomienda la realización de un proyecto piloto con una pequeña muestra de datos de prueba
(no reales) del que puedan extraerse, de forma objetiva, conclusiones con respecto a la vialidad de las técnicas de
anonimización propuestas y del procedimiento de anonimización.
14

A. 2. Adopción de medidas técnicas y organizativas apropiadas en
proyectos Big Data:
Con carácter general, según prevé el artículo 24.1 del RGPD, la
empresa o el responsable de tratamiento aplicará medidas técni-
cas y organizativas apropiadas a fin de garantizar y poder demos-
trar que el tratamiento es conforme con la normativa aplicable, y
lo hará teniendo en cuenta la naturaleza, el ámbito, el contexto y
los fines del tratamiento, así como los riesgos de diversa proba-
bilidad y gravedad para los derechos y libertades de las personas
físicas, debiendo considerar de forma especial los principios de
privacidad por diseño y por defecto en este ámbito.
Además de planificar y adoptar las anteriores medidas, el respon-
sable, en el marco de la consulta previa a la que alude el aparta-
do anterior, debería informar de forma específica a la autoridad
de control sobre las concretas medidas y garantías que estime
adoptar en proyectos Big Data, debiendo la autoridad de control
informar y asesorar al responsable en caso de que considere que
éste no ha identificado o mitigado suficientemente el riesgo con
las medidas que haya proyectado. Todo ello en coherencia con lo
previsto en el artículo 57.1 del RGPD.
B) Aspectos de interés a considerar en el desarrollo:
B.1. Registro de actividades de tratamiento:
En cumplimiento del artículo 30 del RGPD, resulta obligatorio que
el responsable, en el caso de desarrollar un proyecto Big Data,
cuente con un Registro de las actividades de tratamiento asocia-
das al mismo, el cual, quedará a disposición de la autoridad de
control competente.
Este registro será obligatorio para entidades con más de 250 tra-
bajadores, u empleando a menos personas, en el caso de que el
tratamiento proyectado pueda entrañar un riesgo para los dere-
chos y libertades de los interesados (y ya se ha visto que los pro-
yectos Big Data pueden comportar este riesgo), no sea ocasional,
incluya categorías especiales de datos personales indicadas en el
artículo 9, apartado 1 del RGPD, o datos personales relativos a
condenas e infracciones penales a que se refiere el artículo 10 del
mismo Reglamento.
B.2. Notificación por el responsable de tratamiento de una posi-
ble violación de la seguridad de los datos personales:
En caso de que se produzca una violación de la seguridad de los
datos vinculados a un proyecto Big Data, deberá comunicarse la
misma a la autoridad de control que corresponda según lo dis-
puesto en el art.33 del RGPD.
B.3. Coordinación del Delegado de Protección de Datos que se
nombre con la autoridad de control:
A tenor de lo previsto en el artículo 37 del RGPD, es importan-
te que el responsable de tratamiento nombre un Delegado de
Protección de Datos (DPD) cuando vaya a realizar proyectos Big
Data (al poder ser calificados como tratamientos a gran escala) y
que ejercerá las funciones dispuestas en el artícu-
lo 39 del RGPD y, con ello, el DPD nombrado será
quien actúe como punto de contacto con la auto-
ridad de control debiendo cooperar con ella. Del
mismo modo, será quien brinde el asesoramiento
que se le solicite por parte del responsable acerca
de la evaluación de impacto relativa a la protec-
ción de datos que se realice sobre el proyecto Big
Data, debiendo también supervisar su aplicación
de conformidad con el artículo 35 del RGPD.
B.4. Deber general de cooperación con la autori-
dad de control en el desempeño de sus funciones
(art.31 RGPD):
Al margen de lo anterior, existe para todo tipo de
tratamientos y de proyectos sobre datos persona-
les (sean o no de Big Data) un deber del responsa-
ble de tratamiento de colaborar con la autoridad
de control en el correcto ejercicio de sus compe-
tencias, operando este deber como una garantía
general en favor de la protección de la privacidad
de las personas físicas en este tipo de proyectos.

IV. MEDIDAS TECNOLÓGICAS
PARA LA MEJORA DE LA
PRIVACIDAD, SEGURIDAD
Y CONFIANZA.
La confianza depositada por el interesado en las empresas que dan soporte a este mundo digital es crucial para el apro-
vechamiento mutuo de los beneficios que reporta el Big Data.
Un estudio reciente sobre la actitud de los europeos frente al potencial que el Big Data tiene para mejorar su vida o la
de la sociedad revela que el 32% de los encuestados mantiene que aporta más ventajas que desventajas, mientras que
un 51% piensa lo contrario. El estudio concluye que las reticencias de los encuestados desaparecen, en gran medida,
cuando entienden de forma clara los beneficios que se derivan del uso de Big Data para ellos y para el conjunto de la
sociedad.
Se pone así de manifiesto la necesidad que las organizaciones, públicas y privadas, tienen de combatir este escepticismo
del interesado mediante una explicación clara de cómo analizan sus datos para que le transmita la confianza necesaria
en la ERA Digital.
Por lo tanto, está claro que la confianza de los ciudadanos es clave para que pueda existir un despliegue de las potencia-
lidades de las herramientas analíticas y, para que se produzca esa confianza, es imprescindible que las personas estén
convencidas de que se ha tomado en serio su derecho a la privacidad y a la protección de datos; que se han evaluado
los riesgos para su privacidad desde el inicio del proyecto y que se han puesto en marcha las medidas necesarias para
eliminarlos o mitigarlos; y que en todo momento los tratamientos de datos en el área de Big Data se ajustan a la norma-
tiva de protección de datos en vigor.
15
IV.1.- ESTRATEGIAS DE PRIVACIDAD.
El concepto de priva-
cidad y protección de
datos desde el diseño
es fundamental para
hacer frente a los ries-
gos para la privacidad
en las diferentes eta-
pas de la cadena de
valor de los proyectos
de Big Data.
En este sentido, según
un estudio sobre la
privacidad por diseño
y análisis de datos ,
existen diferentes es-
trategias de privacidad
que pueden adoptarse
desde el diseño que se
exponen a continua-
ción:
- Minimizar: La cantidad de datos personales debe limitarse lo máximo posible (minimi-
zación de datos).
- Agregar: Los datos personales deben ser procesados al mayor nivel posible de agrega-
ción y con el mínimo detalle.
- Ocultar: Los datos personales y sus interrelaciones deben protegerse de forma que no
sean visibles para los usuarios.
- Separar: Los datos personales deber ser procesados en entornos separados y distribui-
dos siempre que sea posible.
- Informar: Los interesados deben ser adecuadamente informados cuando sus datos
personales vayan a ser tratados (transparencia).
- Controlar: Los interesados deben poder ejercer sus derechos y conocer en todo mo-
mento el procesamiento que se va a realizar de sus datos.
- Cumplir: Debe hacerse cumplir con una política de privacidad compatible con los re-
querimientos legales.
- Demostrar: Se debe ser capaz de demostrar el cumplimiento de la política de privaci-
dad y de cualquier requerimiento legal aplicable.
15 Big Data. A European survey on the opportunities and riisks of data analytics. Vodafone Institute for Society and Communications TNS. Enero 2016.
16 Privacy by design in big data. An overview of privacy enhancing technologies in the era of big data analytics. Diciembre de 2015 citar la fuente por parte de
ISMSForum.
16

Debido al volumen, la diversidad y la velocidad con la que en ocasiones los datos objeto de tratamiento deben ser
procesados en los proyectos de Big data, se introducen varios desafíos adicionales a la hora de definir la estrategia más
adecuada de privacidad.
Para hacer frente a dichos desafíos, es necesario conocer los puntos de vista de todas las partes implicadas, así como
tener en cuenta la finalidad no sólo del proyecto en cuestión, sino de todas y cada de las fases que conforman la cadena
de valor (adquisición, recopilación, análisis, validación, almacenamiento y explotación) de los proyectos de Big Data. De
esta manera, será posible extraer los requisitos de privacidad específicos y las medidas de aplicación correspondientes
por cada fase.
Sin embargo, es importante matizar que, para poner en práctica un enfoque coherente, aparte de las necesidades de
cada fase en particular, hay que tener en cuenta el ciclo de vida completo.
Adicionalmente, no se trata sólo de una técnica u otra, sino más bien de diversas tecnologías gracias a las cuales se
podrán cubrir adecuadamente las diferentes estrategias de privacidad definidas en cada una de las fases del ciclo de
vida de los proyectos de Big Data.
A continuación, se exponen las distintas técnicas o tecnologías que permitirían cubrir las diferentes estrategias de pri-
vacidad:
- Anonimización: Serviría para las estrategias de minimizar o agregar.
- Cifrado: En el caso de ocultar o separar.
- Control de Acceso: Si se trata de informar o controlar.
- Trazabilidad: Para las de cumplir o demostrar.
A continuación, se presentan a modo resumen las estrategias de privacidad más adecuadas para cada una de las fases
que conforman la cadena de valor de Big Data:
s

17 https://downloads.cloudsecurityalliance.org/initiatives/bdwg/Expanded_Top_Ten_Big_Data_Security_and_Privacy_Challenges.pdf
18 GÉANT Data Protection Code of Conduct.
IV.2.- MEDIDAS TÉCNICAS.
Aunque los procesos de anonimización y disociación
son clave para respetar la privacidad en los análisis de
Big Data, no hay que desdeñar otras medidas técnicas
aplicables al desarrollo de cualquier sistema, aunque
con particularidades propias para su aplicación a Big
Data . Entre estas medidas cabe destacar medidas de ci-
frado, de control de acceso, medidas de responsabilidad
proactiva y medidas de transparencia, consentimiento,
monitorización y control.
IV.3 – MEDIDAS PARA MEJORAR LA CONFIANZA.
El nuevo Reglamento General de Protección de Datos
de la UE desarrolla en los Artículos 40 a 43 los aspectos
principales a considerar para el desarrollo de códigos de
conducta, mecanismos de certificación, sellos y etique-
tas de protección de datos.
Estas herramientas no sólo sirven para guiar a los res-
ponsables y encargados del tratamiento de datos per-
sonales en el cumplimiento de los requisitos impuestos
por la nueva regulación, sino que, además, contribuyen
a demostrar el cumplimiento de las obligaciones legales
y refuerzan la confianza de los sujetos interesados y re-
guladores en las organizaciones que las aplican. Aunque
todas buscan ayudar a las organizaciones en el cumpli-
miento de sus obligaciones legales, hay ligeras diferen-
cias entre ellas que conviene destacar.
Los códigos de conducta están destinados a contribuir a
la correcta aplicación del Reglamento teniendo en cuen-
ta las características específicas de los distintos sectores
de tratamiento, y serán las asociaciones y otros orga-
nismos representativos de categorías de responsables
o encargados del tratamiento quienes podrán elaborar
códigos de conducta, modificar o ampliarlos con objeto
de especificar la aplicación del Reglamento. Por tanto
un código de conducta busca asistir a las organizaciones
en la aplicación adecuada de la nueva regulación. Los
códigos de conducta ya estaban presentes en la Directi-
va de Protección de Datos, siendo el GT29 el encargado
de aprobar aquellos que afectasen a toda la Unión Eu-
ropea.
En el RGPD, el artículo 40 es la principal fuente de refe-
rencia para el establecimiento de códigos de conducta,
y en él se establece que serán las autoridades de pro-
tección de datos las que alentarán su desarrollo, bien
directamente o a través de terceros, y determinarán si
proporcionan suficientes garantías.
Una vez aprobados, los códigos de conducta serán pu-
blicados en un registro. Adicionalmente, el Artículo 41
establece la posibilidad de acreditar entidades indepen-
dientes que se encarguen de monitorizar el adecuado
cumplimiento del código de conducta por parte de una
organización adherida.
En la actualidad existen códigos de conductas en ámbi-
tos técnicos como la gestión de identidades federadas ,
la provisión de servicios en la nube , y también en domi-
nios de negocio como la publicidad , entre otros. Es de
esperar que en próximas fechas aparezcan nuevos códi-
gos de conducta referentes al procesamiento masivo de
datos que ayuden a las organizaciones a aplicar la nueva
regulación de forma adecuada.
Por su parte, las certificaciones, sellos o etiquetas apa-
recen en la nueva regulación como un mecanismo acep-
tado para demostrar el cumplimiento de la regulación.
En particular, el artículo 42 establece que se promoverá
el establecimiento de mecanismos de certificación y se-
llos y etiquetas de protección de datos a nivel europeo.
Por su parte, el artículo 43 desarrolla los aspectos rela-
cionados con el establecimiento y acreditación de orga-
nismos de certificación.
En la actualidad existen diversas certificaciones de pri-
vacidad , tanto a nivel nacional como internacional. Sin
embargo, estas certificaciones varían en objetivos y al-
cance, y por el momento no han sido acreditadas ofi-
cialmente. En Europa, la certificación de privacidad más
conocida es EuroPriSe, que ofrece certificaciones para
productos y servicios IT que cumplen con la legislación
europea de protección de datos.
IV.4.- BUENAS PRÁCTICAS.
Las medidas técnicas y de confianza descritas en esta
sección evolucionan constantemente en línea con los
vertiginosos avances tecnológicos. Dada esta rápida
evolución, hay que tener en cuenta que los procesos
realizados pueden no ser definitivos e irreversibles, ya
que dependerán del avance de la técnica y de las fuen-
tes de datos conocidas.
La solución óptima debe decidirse caso por caso y puede
conllevar la combinación de diversas técnicas, teniendo
siempre como objetivo principal el evitar la identifica-
ción del interesado sobre todo al usar varias fuentes de
información, sean o no accesibles al público. Se conside-
rarán buenas prácticas:
• La metodología de Protección de Datos desde el Di-
seño (PDdD) debería ser el marco de actuación de to-
dos los procesos descritos, impulsando los análisis de
impacto en la protección de datos que deben estar pre-
sente en los estudios previos al establecimiento de las
medidas técnicas necesarias.
19 Data Protection Code of Conduct for Cloud Service Providers.
20 Dictamen 4/2010 relativo al «Código de conducta europeo de la FEDMA sobre la utilización de datos personales en la comercialización directa». GT29. Bruselas
2010.
21 Certification schemes for cloud computing o los que se mencionan en el sitio web de INCIBE.
17
20
19
18
21

• Antes de aplicar cualquier técnica de anonimización
hay que valorar el uso de la misma en relación a los
requisitos previos o contexto y los objetivos o finalidad
del proceso de anonimización que buscamos.
• La anonimización realizada se debe ir revisando pe-
riódicamente e igualmente evaluando los posibles
nuevos riesgos que puedan surgir como consecuencia
de diferentes factores, riesgo residual de datos ano-
nimizados, nuevas fuentes de datos a cruzar, nuevas
tecnologías, etc.
• Las técnicas de anonimización deben preservar la
utilidad de los datos en la medida de lo posible, sin
perder de vista el impacto que puede tener la utiliza-
ción de las mismas, especialmente en el caso de elabo-
ración de perfiles.
• No hay que confundir seudonimización y anonimiza-
ción. La seudonimización es una técnica que consiste
en reemplazar un atributo por otro en un registro, re-
duce la capacidad de vinculación de un conjunto de
datos con la identidad original del interesado, pero
sigue permitiendo identificar indirectamente al intere-
sado si no se añaden otras medidas, por tanto, es una
medida de seguridad útil a usar como paso intermedio
en un proceso de anonimización.
• Se deben establecer medidas adicionales de seguri-
dad en todos los elementos que intervienen en el pro-
ceso de la anonimización, como auditorías periódicas
de las fuentes de información, de los canales de trans-
misión de la información, de las localizaciones físicas
de las fuentes de información, etc., aplicando los es-
tándares, sellos y buenas prácticas en seguridad y pri-
vacidad de la información. Este marco integral debería
incluir un procedimiento de detección y notificación
de posibles brechas de privacidad que pudieran surgir,
como casos de re-identificación.
• Es recomendable la adopción de códigos de conduc-
ta en las organizaciones para facilitar la aplicación de
la legislación vigente, así como la obtención de certifi-
caciones, sellos o etiquetas que permitan demostrar a
terceros su adecuado cumplimiento, de forma que la
privacidad se pueda convertir en valor referencial de
las mismas.

REFERENCIAS

Para la elaboración del presente Guía de Buenas Prácticas se ha considerado lo dispuesto en las siguientes disposi-
ciones, normativas y documentos:
REGLAMENTO DEL PARLAMENTO EUROPEO Y DEL CONSEJO relativo a la protección de las personas físicas en lo que respecta al tratamiento de
datos personales y a la libre circulación de estos datos y por el que se deroga la Directiva 95/46/CE (RGPD).
Ley Orgánica 15/1999, de 13 de diciembre, de Protección de Datos de Carácter Personal (LOPD).
Real Decreto 1720/2007, de 21 de diciembre, por el que se aprueba el Reglamento de desarrollo de la Ley Orgánica 15/1999, de Protección de
Datos (RLOPD).
Dictamen 6/2013, emitido por el Grupo de Trabajo del Artículo 29, sobre protección de datos en la reutilización de la información del sector público.
Dictamen 5/2014, emitido por el Grupo de Trabajo del Artículo 29, sobre técnicas de anonimización.
Orientaciones sobre procedimientos de anonimización de datos personales emitidas por la Agencia Española de Protección de Datos en 2015.
(2015)
‘Towards a thriving data-driven economy’, which sets forth the Commission’s strategy on Big Data COM (2014) 442 final.
Opinion 7/2015 Meeting the challenges of Big Data I(European data Protection Supervisor). (2015) https://secure.edps.europa.eu/EDPSWEB/
webdav/site/mySite/shared/Documents/Consultation/Opinions/2015/15-11-19_Big_Data_EN.pdf 19/11/2015.
Privacy by design in Big Data: An overview of privacy enhancing technologies in the era of Big Data analytics (European Union Agency For Network
And Information Security). https://www.enisa.europa.eu/media/news-items/privacy-by-design-in-big-data-an-overview-of-privacy-enhancing-te-
chnologies-in-the-era-of-big-data-analytics 17/12/2015.
“Opinion 03/2013 on purpose limitation”. (2 April 2013).
Agencia de los Derechos Fundamentales de la Unión Europea y Consejo de Europa (2014). Manual de legislación europea en materia de la protec-
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APARICIO SALOM, J. (2013). Estudio sobre la Protección de Datos. Aranzadi. Capítulo VII. Apartado XII.I.
European Data Protection Supervisor: Opinion 7/2015 Meeting the challenges of Big Data (2015).
Federal Trade Commission: Big Data a Tool for Inclusion or Exclusion, https://www.ftc.gov/system/files/documents/reports/big-data-tool-inclu-
sion-or-exclusion-understanding-issues/160106big-data-rpt.pdf January 2016.
Information Commissioner`s Office: Big Data and data protection.
Mayer-Schönberger, V. y Cukier, K. (2013). Big Data. La revolución de los datos masivos. Turner.
Recomendación CM/ Rec (2010) 13, del Comité de Ministros a los Estados miembros sobre la protección de las personas con respecto al tratamien-
to automatizado de datos de carácter personal en el contexto de la creación de perfiles.
SEMPERE SAMANIEGO, F. J. (2013). Comentarios prácticos a la Propuesta de Reglamento de Protección de Datos de la Unión Europea. Licencia
Creative Commons (CC BY-NC-SA).
CNIL. Metodología para la gestión de riesgos para la Privacidad.
El enfoque de ENISA (European Union Agency for Network and Information Security) para la Gestión de riesgos.
Guía para una evaluación de impacto en la protección de datos personales. AEPD. 2014.
Étude d’Impact sur la vie Privée (EIVP). Comment mener une EIVP. CNIL francesa. Junio de 2015.
Benefit-Risk Analysis for Big Data Projects. Future of Privacy Forum. Septiembre 2014.
The 7 Foundational Principles. Implementation and Mapping of Fair Information Practices. (Ann Cavoukian, Ph.D.-Information & Privacy Commis-
sioner. Ontario, Canada).
Privacy By Design- Protecting privacy in the age of analytics (Deloitte).
Privacy and Data Protection by Design – from policy to engineering (ENISA – European Union Agency for Network and Information Security).
32nd International Conference of Data Protection and Privacy Commissioners. Privacy by design resolution.

www.agpd.es www.ismsforum.es
Más información en:

Código de buenas prácticas en protección de datos para proyectos Big Data

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