Caso de uso
Protección de datos y análisis seguro para servicios públicos sensibles
Análisis Govtech
Explora la información de las variables clave en las tres dimensiones de nuestra categorización Govtech.
Public Readiness
(Tracción pública)
Volumen adjudicado último año
29.500 €
Clientes públicos (últimos 3 años)
1
Crecimiento en contratos públicos en los últimos 3 años
0 %
Canales formales
Si
Certificación ENS
No tiene
Facturación último año
317.844 €
Inversión total levantada
1.000.000 €
Crecimiento en facturación en los últimos 3 años
704 %
Nº de clientes (últimos 3 años)
18
Antigüedad de la empresa
5 años
Problema
- Gestión de datos altamente sensibles: las administraciones manejan información crítica (salud, vulnerabilidad social, ayudas) cuya exposición puede generar daños graves y pérdida de confianza institucional.
- Limitaciones de los métodos tradicionales de anonimización: técnicas como la seudonimización o la eliminación de campos no eliminan el riesgo de reidentificación mediante cruces de datos.
- Fragmentación de los sistemas internos: la dispersión de datos dificulta aplicar políticas homogéneas y robustas de protección a gran escala.
- Barreras para la colaboración externa: las restricciones legales y la falta de procesos seguros limitan la cooperación con universidades, startups o proveedores tecnológicos.
- Bloqueo de la innovación basada en datos: la imposibilidad de acceder a datos reales frena el análisis avanzado y ralentiza la mejora de los servicios públicos.
Solución
- Anonimización con IA: permitió transformar datasets sensibles en versiones anónimas manteniendo su utilidad estadística y reduciendo el riesgo de reidentificación.
- Generación de datos sintéticos: permitió crear copias sintéticas que replican patrones y relaciones de los datos reales sin contener información personal, preservando su valor analítico.
- Privacidad diferencial: garantizó límites matemáticos al riesgo de exposición, incluso ante ataques avanzados, habilitando el intercambio seguro de datos con terceros.
- Automatización del proceso de protección: permitió aplicar técnicas de anonimización sin intervención manual, reduciendo errores y acelerando la preparación de datasets.
- Integración con flujos analíticos existentes: permitió utilizar datos anonimizados o sintéticos en herramientas de BI, machine learning o análisis estadístico sin modificar la infraestructura.
Modelo de despliegue
Nube pública certificada, On-premise
Región de alojamiento de datos
España, UE (no ES)
Modelo de venta
Servicios profesionales / consultoría, Suscripción / pago recurrente, Licencia / marca blanca
Aplicaciones reales
Nº de aplicaciones
1
Aplicaciones destacadas en clientes
CPVs
Servicios de consultoría en desarrollo — 73220000, Servicios de consultoría en sistemas y consultoría técnica — 72220000, Servicios de desarrollo de software de inteligencia artificial — 72262000
Solución desarrollada por
Última actualización:
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Publicado:
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Seguridad y Privacidad: Proteger los datos sensibles y la propiedad intelectual. Las organizaciones invierten mucho en seguridad, pero los datos siguen expuestos en los procesos internos y ante las ciberamenazas. Además, el cumplimiento regulatorio a menudo restringe el uso de los datos.