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Monetización + Big Data
¿Nos hemos convertido en un
billete con patas en red?
Ing. Fernando Villares – ITFLOSS 2017
monetizar
(Del lat. moneta, moneda.)
• 1. v. tr. ECONOMÍA Dar curso legal a los billetes de
banco u otro instrumento monetario.
• 2. Acuñar o hacer moneda.Amonedar.
Perfilado o profiling
• En ciencias de la información el profiling se refiere al
proceso de construcción y aplicación de perfiles de
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• Concepto que hace referencia a conjuntos de datos tan
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La respuesta Obvia
• Generamos con nuestras interacciones diarias en internet
perfiles de usuarios tan detallados que se nos puede
perfilar por:
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  • 1. Monetización + Big Data ¿Nos hemos convertido en un billete con patas en red? Ing. Fernando Villares – ITFLOSS 2017
  • 2. monetizar (Del lat. moneta, moneda.) • 1. v. tr. ECONOMÍA Dar curso legal a los billetes de banco u otro instrumento monetario. • 2. Acuñar o hacer moneda.Amonedar.
  • 3. Perfilado o profiling • En ciencias de la información el profiling se refiere al proceso de construcción y aplicación de perfiles de usuario, generados por análisis de datos asistidos por computadora.
  • 4. Big Data • Concepto que hace referencia a conjuntos de datos tan grandes, que las aplicaciones informáticas tradicionales de procesamiento de datos no son suficientes para tratar con ellos, y a los procedimientos usados para encontrar patrones repetitivos dentro de esos datos.
  • 5. Entonces… qué pasa cuando sumamos... »Muchas personas. »Muchos datos. »Falta de escrúpulos. »Legislación atrasada. »Ganas de hacer dinero sin importar el como.
  • 6. La respuesta Obvia • Generamos con nuestras interacciones diarias en internet perfiles de usuarios tan detallados que se nos puede perfilar por: – sexo, edad, nivel económico, nivel educativo, idioma – preferencias sexuales, religiosas, literarias, teatrales – gustos culinarios, lúdicos, musicales, televisivos, – nivel de interacción con pares, salud general, hábitos alimenticios – tipo de ejercitación física, hábitos de consumo, tiempo de conexión – Tamaño de casa, forma de casa, mobiliario, hábitos de limpieza – Lo que se nos ocurra y no esté detallado arriba…
  • 7. Las empresas que se forraron con nuestros datos • Google / Twitter / Facebook • Apple / Microsoft • Edmodo (aprendizaje, ver hackeo y venta de datos) • Spotify / Netflix / Qubit • Samsung (Smart tv, gear, etc.) / Sony / LG • Amazon • Paypal • Uber / Cabify / easy Taxi / Pedidos Ya / McDonalds / BK • iRobot (roomba etc.) • Todo lo que sea IoT y se conecte como servicio y muchos más
  • 8. Como minimizar el impacto del perfilado • Cambiar los hábitos de uso de redes. • NADA DE IoT de 3eros. • NADA EN LA VIDA ES GRATIS • Todo servicio gratuito LUCRA CON LOS PERFILES QUE GENERA • Utilizar TOR o extensiones para mejorar la privacidad: • Https Everywhere • DoNotTrackMe / Disconnect • AdNauseam (hace click en todo por vos) • Noiszy • LightBeam
  • 9. ¡GRACIAS POR TODO! • Ing. Fernando Villares – 07/2017 • https://www.intelix.com.ar • contacto@intelix.com.ar • Bajo licencia Creative Commons Atribución-CompartirIgual 2.5 Argentina (CC BY-SA 2.5)