Empresas se adequam Ă  LGPD para projetos de Big Data

A Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD) é uma legislação brasileira que estabelece regras e diretrizes para o tratamento de dados pessoais por empresas e organizaçÔes. Essa lei é aplicåvel a todos os projetos que envolvam o processamento de dados pessoais de indivíduos brasileiros, inclusive projetos de Big Data.

Para as empresas que lidam com dados pessoais, a LGPD impĂ”e uma sĂ©rie de obrigaçÔes e responsabilidades relacionadas Ă  proteção e privacidade dos dados pessoais dos indivĂ­duos. 

“Hoje, organizaçÔes de diferentes portes jĂĄ trabalham com projetos de Big Data e Analytics para suportĂĄ-las nas mais diferentes tomadas de decisĂ”es”, explica Alexandre Antabi, diretor da consultoria Macher Tecnologia. 

O conceito de Big Data (macrodados, megadados, ou grandes dados em portuguĂȘs) pode ser definido como a ĂĄrea do conhecimento que estuda como tratar, analisar e obter informaçÔes a partir de conjuntos de dados muito grandes. JĂĄ a Data Analytics (anĂĄlise de dados), Ă© um processo de inspeção, limpeza, transformação e modelagem de dados com o intuito de descobrir informaçÔes Ășteis, informar conclusĂ”es e apoiar a tomada de decisĂ”es.

De acordo com o especialista, a utilização de uma grande base de dados no ambiente corporativo pode se dar de diferentes formas, “seja para conhecer seus clientes, seja para entender suas vendas, seja para buscar melhorias operacionais, seja para identificar padrĂ”es e desvios, seja para gerar inferĂȘncias diversas entre mĂșltiplos dados”. 

Antabi explica que os projetos de Big Data “envolvem costumeiramente a coleta, armazenamento, processamento e anĂĄlise de dados em grande escala”, sendo estes provenientes de mĂșltiplas fontes, como sensores, redes sociais, transaçÔes comerciais, entre outras, “podendo tratar dados estruturados ou nĂŁo estruturados”.

JĂĄ os projetos de anĂĄlise de dados, de acordo com o executivo, se concentram no escrutĂ­nio destas informaçÔes visando a obtenção de insights e informaçÔes Ășteis sobre uma determinada ĂĄrea, produto, assunto ou empresa.

“É comum que projetos de big data e analytics façam uso de ‘data lakes’, que simplificadamente, sĂŁo repositĂłrios de grandes volumes de dados de diferentes fontes, em forma bruta – sem prĂ©via transformação ou manipulação – e em ambiente centralizado”, diz. “Neste modelo, projetos podem tomar o dado bruto e transformĂĄ-lo de acordo com a necessidade de visualização e anĂĄlise dos usuĂĄrios de uma potencial solução”.

PreocupaçÔes com a LGPD

Diante desse cenårio de anålise e sistematização de um grande volume de dados, faz-se relevante o enquadramento desta pråtica com as premissas da LGPD, havendo a necessidade de que empresas implementem políticas de governança de dados para garantir de que origens, dados e consumidores destes dados estejam plenamente identificados, justificados e tratados.

Segunda Antabi, novas origens e dados pessoais não devem ser ingeridos nas bases organizacionais sem uma prévia avaliação das equipes de privacidade para garantir que:

  • Haja uma justificativa legal aplicĂĄvel e que todos os requisitos tenham sido plenamente atendidos; 
  • A finalidade do armazenamento deste dado tenha um motivo plausĂ­vel, necessĂĄrio e justificado
  • Haja uma avaliação de que este perĂ­odo de guarda Ă©, de fato, necessĂĄrio;
  • O trĂĄfego dos dados seja feito de forma segura;
  • Os dados permaneçam Ă­ntegros no processo e haja controles para impedir a manipulação ou alteração fora dos meios oficiais e fora dos controles de auditoria dos sistemas;
  • Que, mediante consumo por sistemas ou disponibilização a terceiros, uma avaliação deste compartilhamento tenha sido plenamente realizada e de que controles foram implementados para potencialmente anonimizar o dado pessoal ou limitar o acesso aos sistemas e aos indivĂ­duos com real necessidade de negĂłcio. 

Para dados não-estruturados, como arquivos, fotos, åudios e vídeos, a preocupação precisa ser redobrada uma vez que uma miríade de informaçÔes pessoais poderå constar destes materiais, como informaçÔes médicas ou financeiras.

“O uso de dados nĂŁo estruturados pode tambĂ©m resultar numa coleta excessiva ou coleta de informaçÔes nĂŁo mapeadas. Estes, sendo disponibilizados de maneira inadequada, podem resultar em danos significativos Ă  privacidade dos indivĂ­duos e, tambĂ©m, Ă s organizaçÔes envolvidas”, detalha Antabi.

É importante que empresas estejam atentas a estas e outras preocupaçÔes e atuem diuturnamente para garantir que seus projetos sejam realizados de forma responsĂĄvel e em conformidade com as leis e regulamentaçÔes aplicĂĄveis, frisa o profissional. SĂł assim, prossegue ele, estas companhias podem desenvolver produtos e serviços efetivamente centrados nos clientes, parceiros e funcionĂĄrios.

Para saber mais, basta acessar: www.machertecnologia.com.br

MATÉRIAS RELACIONADAS

MAIS LIDAS

error: ConteĂșdo protegido!