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Compensar (sede 94)
24/11/2021 
8:00 a 10:00 am La economía experimenta un proceso de transformación digital sin precedente. Un aspecto clave de este proceso es la explotación masiva de datos para la definición de estrategias y modelos de negocio centrados en el cliente (data-driven customer-centric).
Los controles de seguridad de las organizaciones hacen que sea difícil para los científicos de datos realizar análisis agregados sobre múltiples silos de datos, especialmente si están dispersos.
Hasta la fecha había que elegir entre privacidad y utilización. En GMV nos planteamos la pregunta siguiente: “¿Resolveríamos el problema si en vez de compartir datos compartiésemos información?”
De esta cuestión surgió la idea de desarrollar uTile PET (Privacy-Enhancing Technologies), una solución que permite realizar cálculos de forma segura y privada sobre datos distribuidos, sin exponerlos ni moverlos de las organizaciones.
Esta solución desarrollada por GMV aprovecha los datos confidenciales para mejorar algoritmos de machine learning y modelos analíticos, cumpliendo en todo momento con los requisitos organizativos, garantizando la privacidad de los datos, así como de las normativas vigentes.
