El dato como activo a vender o canjear: más allá de la metáfora

El dato como activo a vender o canjear: más allá de la metáfora

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El dato como activo a vender o canjear: más allá de la metáfora

Paul Sonderegger, exanalista jefe de Forrester y actual Big Data Strategist de Oracle, nos explica su teoría económica basada en el mercado de los datos durante el OpenWorld Europe de Londres

16 febrero, 2020 07:00

Cuántas veces habremos oído aquello de que los datos son el nuevo petróleo. O aquello otro de que la información es el oro de la era digital. Metáforas facilonas que se han repetido cual mantra en multitud de eventos, en boca de un sinfín de gurús que han copiado y pegado sus discursos para atraer a la masa ávida de un concepto que resalte el cambio de era en que estamos inmersos. Pero, más allá del marketing, existe una terminología no demasiado explotada y cuyas implicaciones presentes y futuras son, aunque difusas, prometedoras. Es la consideración del dato como un activo económico en sí mismo, como lo son los edificios, la maquinaria o los recursos humanos.

Las bases de esta teoría, más que un vocablo, son sencillas. Todo ese Big Data del que no paramos de hablar se compone de información personal, financiera y de procesos que puede ser explotada para obtener un nuevo valor. Hasta ahí todo guarda sentido, es algo conocido. Esos mismos datos, a su vez, tienden a generar nuevos datos que crean un nuevo recurso explotable por parte de las empresas o gobiernos. Y no sólo internamente, sino que el intercambio de esos datos puede crear oportunidades de negocio compartidas en muchos puntos de la cadena de valor de una industria. Este último punto trae consigo la configuración de un mercado de los datos, donde éstos se compartan a cambio de dinero (o de más datos). Es aquí donde se gesta la idea de que el dato es, en esencia, un recurso que puede valorarse económicamente y que puede comprarse y venderse como quien comercia con un coche o con una barra de pan.

"Las compañías tienden a pensar en los datos en lo que concierne a cómo almacenarlos, cómo procesarlos y cómo sacar valor de ellos, pero aún no han empezado a verlos en términos de oferta y demanda", explica Paul Sonderegger, exanalista jefe de Forrester y actual Big Data Strategist de Oracle. "Tenemos que lanzarnos a considerar cada observación individual, cada registro particular, como una propiedad singular. Piezas únicas de propiedad que pueden explotarse, siempre de manera segura, respetando la privacidad del usuario inicial y manteniendo visibilidad sobre el uso que se hace de cada dato concreto en toda la cadena"

Sin embargo, desarrollar la idea de esta economía basada en el dato no es tarea fácil. Encontramos un primer escollo en el propio sustento del sistema, la obtención de los datos. Y es que, para que un mercado financiero funcione correctamente, debe haber suficiente liquidez de ese activo, algo que con la información digital no sucede en estos momentos. Paul Sonderegger admite otra laguna conceptual en el imaginario colectivo actual, la que tiene que ver con cómo medir el valor real de un dato: "Hay un poco de truco en eso. Un dato por sí mismo no vale nada, hasta que haces algo con él. Y el mismo conjunto de datos puede medirse de forma distinta, porque no es un valor constante. Pero esto no es un problema, sino una de las características del dato como un activo. A la hora de establecer un precio, necesitamos generar un régimen de derechos sobre los datos  que nos permita hacer contratos de licenciamiento para explotarlos como cualquier otro recurso. Hay mucha innovación por hacer en este terreno hasta poder llegar a un ‘marketplace’ de información. Aún no estamos en ese punto en que podamos comerciar con datos en esta forma, pero es el rumbo a seguir".

El intercambio práctico de esa información tampoco es un tema resuelto. Ahora mismo, la heterogeneidad es la norma en cuanto a bases de datos se refiere, por no contar que muchas de las empresas ni tan siquiera poseen un ‘data lake’ común con el que poder operar interna o externamente. Los silos siguen haciendo de las suyas y no existen estándares comunes para acceder y explotar, con seguridad y primando la transparencia de la transacción, esos datos. Una posible alternativa, resalta la industria, es extender el concepto de las API, que permiten conectar diferentes aplicaciones y servicios empresariales, al dato final, permitiendo que se le considere como un microservicio que pueda ser consultado y procesado por terceros de manera sencilla y rápida.

Otro debate aún pendiente de solventar es el que concierne a la propiedad de los datos. Si en una industria tradicional es relativamente obvio quién es el dueño de una fábrica o de un producto (ya sea final o intermedio, usado para la elaboración del último), en el caso de los datos nos encontramos con un panorama complejo. Los datos son generados en primera instancia por un usuario final, a su vez almacenados y procesados por la compañía que ha obtenido su autorización expresa. Pero éstos pueden venderse y utilizarse en un tercer actor, el cual a su vez puede explotar la información mediante inteligencia artificial o herramientas de analítica de negocio para obtener un activo nuevo, diferente de los anteriores pero basado necesariamente en ellos.

¿Qué ocurre si el ciudadano inicial retira su consentimiento? ¿Debe borrarse toda la cadena o los ‘insights’ de nuevo cuño son válidos en tanto que han sido generados en otro punto de la cadena? ¿Cómo se reparte el valor de estos datos derivados entre los agentes que han intervenido en las fases previas? "Ahora mismo este tipo de datos generados en el proceso de análisis se negocia de manera específica en cada caso. Espero que, conforme se expanda el comercio de datos, se establezcan mecanismos comunes para definir estas relaciones", detalla Sonderegger. "Me recuerda al momento en que los principales países estaban ligados al patrón oro y decidieron abandonarlo, introduciéndose en una nueva economía y tuvieron que establecer nuevas reglas para regirse". 

Tampoco podemos obviar que esa economía de los datos no puede sustentarse en un liberalismo absoluto, basado en el libre mercado y la pugna entre oferta y demanda de un buen finito. En algunos casos, como reconoce este experto, el precio del dato será deliberadamente cero: "Por ejemplo, veremos cesiones gratuitas de datos en terrenos como el médico, para ayudar a la investigación de enfermedades raras o para mejorar la representación de colectivos que no tienen el peso correspondiente en la investigación científica".

El universo como límite

Paul Sonderegger no se atreve a pronosticar cuándo estarán resueltas todas estas barreras al desarrollo de un libre mercado de información, no tanto por las limitaciones técnicas sino por las que conciernen al ámbito regulatorio y de definición de responsabilidades. En lo que sí se muestra más cómodo es en el plano filosófico de lo que está por venir. "Hay físicos que ya están trabajando en la teoría de que la energía y la materia pueden ser dos representaciones diferentes de la información. Todo el universo en sí mismo son datos. Si  esto lo unimos a ese mercado de comercio de datos del que hablamos, ya asentado y basado en unas reglas de juego claras y aceptadas por todos, se abre un paraguas de posibilidades que cambiará todos los aspectos de la vida personal, económica y política", anticipa.