¿Qué es la minimización de datos y cuál es su valor en el enfoque “privacy by design”?

Por Amy Yeung, General Counsel & Chief Privacy Officer, Lotame

Reducir el uso de información innecesaria o difícil de verificar es una propuesta de valor que ayuda a enriquecer el potencial de los datos y reduce los riesgos de seguridad en su almacenamiento.

Coco Chanel dijo alguna vez que “la simplicidad es la clave de la verdadera elegancia” y sin duda lo es también para el desempeño en el ámbito del marketing digital y los negocios.

Cuando hablamos de las leyes locales e internacionales de protección de datos y privacidad, tendemos a enfocarnos en las restricciones, en lugar de centrarnos  en lo que obtenemos de este ejercicio de minimización de datos que es, sin duda, sumamente valioso: una reducción en el ruido blanco creado por datos innecesarios, en entendimiento de los datos más certero y la oportunidad de crear un marco de procesos para la recopilación de datos más seguro y transparente en el futuro.

Si nos preocupa nuestro desempeño y permanencia dentro de la industria, debemos implementar buenas prácticas de gestión de datos, esto nos ayudará a garantizar que nuestros negocios continúen, sin que cada nueva legislación de privacidad y protección de datos que se apruebe les afecte negativamente.

Es indispensable tratar todos los principios de privacidad como iguales: en la forma en la que afectan al análisis de privacidad de los datos y a la estrategia comercial en general, nos enredamos en preguntas sobre el proceso, sin considerar completamente el valor sustantivo de las respuestas. Al enfocarnos en escenarios teóricos, nos resulta más fácil ocuparnos en resolver escenarios poco realistas. Consideremos un ejemplo extremo: si una empresa no está recolectando datos, existen preocupaciones mínimas sobre la privacidad de la información y, en consecuencia, no existe ningún riesgo. Ahora, todos entendemos que este no es un enfoque práctico para las marcas y los propietarios de medios, los cuales reconocen la necesidad de recopilar al menos algunos datos sobre sus clientes.

Pero la decisión no es binaria: todo o nada. Estamos demasiado concentrados en cómo recopilar datos, pero no pensamos lo suficiente sobre qué tipos de riesgos conlleva el acceso a ciertos tipos de información y cómo podemos reducir este riesgo mediante un proceso de consumo de datos reducido.

En las conversaciones sobre las presiones regulatorias actuales e inminentes, a menudo subestimamos el valor de la minimización de datos y sus beneficios. Así es que necesitamos volver a sopesar los principios de la privacidad y reconocer la minimización en el uso de datos como la prioridad más importante cuando se trata de la protección y privacidad de la información.

Claramente, un sistema diseñado con base en la privacidad puede proporcionar un valor real para revisar y reducir el riesgo en todo el sistema. Pero ciertos criterios de los principios de privacidad y de la minimización de datos, pueden tener un impacto significativo en el uso y análisis general de los datos acumulados. Centrarse en esta propuesta ayudará a mejorar el valor discernible para nuestros negocios y fomentará realmente confianza con los consumidores.

La minimización de datos incluye tomar algunas decisiones reales y muy difíciles de inicio sobre la adquisición de datos para el propietario de un medio. Por ejemplo, no capturar una identificación móvil o los datos demográficos personales de un individuo, al principio significa que el evento no incluirá esta información potencialmente valiosa. O bien, optar por capturar como un asunto inicial el validar la identidad, pero minimizando los datos después de la validación, puede satisfacer necesidades importantes y reducir el riesgo posterior.

Aunque varios profesionales reconocen y aprecian el diseño con base en la privacidad, aún no lo adopta la mayoría. La diferencia en estas nuevas prácticas de recopilación de datos está en la capacidad de crear grupos separados de información según el riesgo, exposición o confianza, en un solo evento. En lo que la industria comienza a mirar y aceptar la minimización de datos, debemos reconocer sus efectos positivos posteriores: al reducir los datos que obtenemos, también se limita la información inicial que recabamos, esto no implica un error, ya que la disminución de información da un valor secundario al análisis de privacidad, pero al comprenderse a través de esta óptica, muchas organizaciones prefieren no adoptar por completo la minimización de datos.

Abordar seriamente la minimización de datos requiere una toma de decisiones por adelantado que brinde beneficios en el futuro. Es de sabios reconocer que reaccionar a las nuevas regulaciones de datos, caso por caso, sólo retrasa la solución del problema. Las empresas deben identificar los datos más valiosos para ellos y sus socios. Limitar los tipos de datos recopilados por adelantado ahorra los recursos necesarios para procesarlos. Disminuir los datos innecesarios o difíciles de verificar enriquece el potencial de los datos y reduce los riesgos de seguridad en su almacenamiento. Por lo tanto es prudente considerar la caducidad de los datos, es decir, los datos tienen una vida útil y una vez obsoletos no agregan valor a la suma de toda la información recopilada.

Existe una correlación entre la minimización y el enriquecimiento de datos, y esto también otorga valor a la minimización. Es normal concluir que cuando hay menos datos para conectar, es más difícil lograr un alto nivel de enriquecimiento. Ciertos valores clave como nombres, números de teléfono y direcciones, por supuesto ayudarán a profundizar el análisis. Por el contrario, los datos seudonimizados y agregados (información personal que son reemplazados por uno o más identificadores artificiales)  generalmente pueden recombinarse y enriquecerse solo de manera limitada. Para ser claros, estos son factores limitantes positivos, que deben incorporarse en el análisis general del riesgo, a pesar del uso de la palabra "enriquecimiento".

Ahora es el momento para que los propietarios de medios y los anunciantes se pregunten si los datos que coleccionan son valiosos porque son vastos o porque brindan información útil. La minimización de datos es la propuesta de valor clave que necesitamos hoy para permitir la mejor toma de decisiones para la empresa, sus socios y, en última instancia, los consumidores.