Transparencia y Gobierno del Dato

En clarisdata.es operamos bajo estandares tecnicos mas que estrictos en la construcción de pipelines de datos empresarials de hecho somos una empresa de base tecnologica y surgimos de atender esta necesidad empresarial, y desde ya garantizamos el cumplimiento con el GDPR y buenas practicas de ingenieria de datos.

Nuestro enfoque se basa en el tratamiento de datos publicos, estructurados y verificables, optimizados mediante procesos automatizados de ingesta, normalizacion y validacion y luego procesamos analiticamente los datos en flujos de trabajo que nos llevan meses y modelos de machine learning entrenados especificamente para estas tareas que son de nuestra propiedad, cerrados y sin acceso publico.

⚙️ Arquitectura de tratamiento de datos

1. Origen y adquisicion inicial

Los datos se obtienen pura y exclusivamente de fuentes publicas y oficiales como registros mercantiles, sitios web corporativos y canales digitales abiertos y corporativos, como buscadores web y menciones de branding (no personas) en chats de inteligencia artificial. No utilizamos fuentes privadas ni datos restringidos. La adquisicion se realiza mediante procesos automatizados controlados que respetan lo público del dato y su contexto original.

BORME y registros oficiales
Webs corporativas
Directorios empresariales
Redes sociales oficiales
Menciones en LLMs y Buscadores oficiales

2. Pipeline de procesamiento

Todo el flujo de datos lo tenemos bastante controlado de punta a punta. Sacamos info de fuentes publicas, la limpiamos, la ordenamos y la dejamos lista para usar sin ruido. Nos preocupamos bastante por evitar duplicados y que todo tenga sentido internamente. No ponemos datos personales en ningun momento, solo info de empresas. Todo este sistema lo diseña y mantiene el rol de CTO de la empresa encargada Claris Digital Tech SL.

ETL automatizado
Normalizacion de estructuras
Deduplicacion
Validacion de consistencia

3. Modelo de datos

El modelo esta pensado solo para empresas. No hay perfiles de personas ni nada que apunte a individuos. Trabajamos con cosas tipicas de negocio: webs, redes sociales oficiales, presencia digital y datos corporativos basicos. Esto simplifica todo bastante y evita problemas. Esta parte la definimos entre el CTO (los modelos de machine leraning) y el CEO que marca las directrices generales.

Datos corporativos unicamente
Emails genericos
URLs y activos digitales
Indicadores de posicionamiento

4. Base legal y uso

Trabajamos con interes legitimo, usando datos que ya son publicos y que las propias empresas suben para que las encuentren. No cambiamos el sentido del dato ni lo usamos raro. Solo lo ordenamos y lo hacemos mas accesible. Esto no es algo improvisado, lo define el CEO y el COO se encarga de que se aplique bien en el dia a dia.

Interes legitimo (art. 6.1.f GDPR)
Datos publicos
Uso alineado con visibilidad empresarial

5. Calidad y actualizacion

Los datos se van actualizando todo el tiempo. Si una empresa cambia algo, intentamos reflejarlo rapido. No buscamos cantidad por cntidad, sino que sirvan de verdad. La parte tecnica la lleva el CTO y el COO se asegura de que todo esto corra bien en la operacion diaria.

Actualizacion continua
Verificacion de fuentes
Correccion bajo solicitud

6. Seguridad del pipeline

Aunque los datos sean publicos, el sistema no lo es. Hay controles de acceso, cifrado y monitoreo para evitar usos raros. El CTO se encarga de las auditorias de accesos y revision de logs, y el COO de que todo se cumpla en la practica.

HTTPS y cifrado
Control de accesos
Logs y monitoreo

7. Gobernanza y minimizacion

No acumulamos datos porque si. Cada dato que esta tiene un motivo. Si no aporta valor, no entra. Esto hace todo mas liviano y mas seguro. La logica la bajan los directivos en cada iteracion, el COO la ejecuta y el CTO la implementa tecnicamente.

Minimizacion de datos
Eliminacion de redundancias
Estructuracion eficiente

8. Ciclo de vida del dato

Los datos no se guardan para siempre porque si. Si dejan de ser publicos o utiles, se actualizan o se borran. Muchas cosas son automaticas pero igual hay control. El CTO lo resuelve a nivel sistema y el COO controla q funcione bien. A nivel general, la generncia de Claris Digital Tech SL define como se maneja todo esto.