Analise de dados vs privacidade
Encontrar um equilíbrio entre análise de dados e privacidade de dados
A análise de dados é uma ferramenta poderosa que toda organização pode usar para melhorar as operações de negócios e aumentar a eficiência. Os benefícios são duplos - não apenas ajuda você a cuidar melhor de seus dados, mas também fornece informações sobre a melhor forma de aproveitar seu poder para um impacto mais significativo.
É um processo de análise de dados que revolucionou muitos setores e continuará a fazê-lo no futuro.
Os dias de ter que fazer todas as suas análises à mão acabaram! Essas poderosas ferramentas de software tornam isso fácil e rápido. Você nem precisa de um Ph.D. em estatísticas - basta inserir alguns dados, escolher o que mais importa desses resultados e viola! Você concluiu um excelente relatório que ajudará a aumentar as vendas de qualquer empresa. Usar ou possuir tais informações lhe dá poder sobre setores inteiros, permitindo grandes mudanças em todas as áreas sociais.
Os dados são a força vital de qualquer empresa moderna, mas geralmente estão em sua forma bruta e não significam nada. Essa tarefa recai sobre a análise de dados - o processo que transforma essas informações em insights significativos usados para uma tomada de decisão sólida por empresas em todos os setores da sociedade como um todo!
Encontrar um equilíbrio entre análise de dados e privacidade de dados
A privacidade dos dados é um obstáculo na adoção do modelo baseado em dados
Tomar decisões com base em evidências concretas na forma de dados requer uma grande mudança cultural, tecnológica e de mentalidade. As organizações estabelecidas têm barreiras internas tanto culturais quanto práticas (pense em infraestrutura herdada e formas tradicionais de operação). Mas isso não deve significar que eles não possam transformar sua situação. Se você pensar bem, as organizações com décadas de existência têm muito mais dados à sua disposição.
O principal requisito das organizações estabelecidas é vincular os dados ao impacto crítico nos negócios. Os dados e insights gerados por eles devem ser facilmente acessíveis, interpretáveis e acionáveis sempre que necessário. Isso pode ser possível se as organizações empregarem a tecnologia necessária e pararem de pensar em termos de “sempre fizemos assim”. E isso é algo que as empresas devem recorrer porque o verdadeiro poder dos dados está em seu uso.
Uma vez resolvidos os desafios culturais, surgem três grandes desafios operacionais na criação de uma abordagem de negócios baseada em dados:
Regulamentações de privacidade de dados em evolução
Aumentar a consciência do consumidor
A privacidade pode ser amplamente definida como o acesso a dados pessoais identificáveis individualmente.
Design que prioriza a privacidade para projetos de análise de dados
É possível proteger os dados que estão sendo usados para projetos de análise de dados.
A maneira mais importante e fácil de fazer isso é anonimizar ou pseudonimizar os dados. A maioria dos projetos de Data Analytics são projetados para identificar padrões e tendências de grandes volumes de dados. Não é necessário identificar um indivíduo com seus dados pessoais para obter essa análise. Portanto, anonimizar os dados pode garantir a privacidade dos dados e, ao mesmo tempo, ser útil para obter insights. Na verdade, anonimizar os dados invalida as regulamentações de proteção de dados, como a LGPD, GDPR e CCPA. Porque esses regulamentos se aplicam a dados que podem identificar um indivíduo. Quando o indivíduo não pode ser identificado através dos dados disponíveis, não há necessidade de implementar estes regulamentos de privacidade de dados. Isso isenta a organização que usa dados anônimos da maioria dos requisitos de conformidade de privacidade. Tudo o que eles precisam garantir é que os dados tenham sido coletados legalmente e permaneçam anônimos durante o armazenamento e compartilhamento. Se os dados forem realmente anonimizados, nem mesmo estarão sujeitos aos direitos dos proprietários dos dados. Isso significa que eles não podem solicitar acesso aos seus dados, solicitar que os dados sejam removidos ou se opor a processá-los de uma determinada maneira. Pensando bem, usar dados realmente anônimos seria a situação ideal em que o potencial comercial dos dados pode ser desbloqueado sem comprometer a privacidade dos indivíduos.
Compreendendo o conceito de anonimização e dado anonimizado
por Bruno Ricardo Bioni1 Professor
A antítese do conceito de dado pessoal seria um dado anônimo, ou seja, aquele que é incapaz de revelar a identidade de uma pessoa. Diante do próprio significado do termo, anônimo seria aquele que não tem nome nem rosto (HOUAISS; VILLAR, 2009, p. 140). Essa inaptidão pode ser fruto de um processo pelo qual é quebrado o vínculo entre o(s) dado(s) e seu(s) respectivo(s) titular(es), o que é chamado de anonimização (DONEDA, 2006, p. 44). Esse processo pode se valer de diferentes técnicas que buscam eliminar tais elementos identificadores de uma base de dados (COUNCIL OF EUROPE, 2018), variando entre: a) supressão; b) generalização; c) randomização e; d) pseudoanonimização
O que é Pseudoanonimização?
§ 4º Para os efeitos deste artigo, a pseudo-anonimização é o tratamento por meio do qual um dado perde a possibilidade de associação, direta ou indireta, a um indivíduo, senão pelo uso de informação adicional mantida separadamente pelo controlador em ambiente controlado e seguro”.
