BIG DATA: Como Começar

Big Data nos oferece a possibilidade de obter e processar maiores quantidades de dados de origens que antes eram impossíveis e nos permite buscar novas ideias, soluções e melhorias nos processos de negócio e até mesmo mudar a forma como toda a companhia funciona.

Mas como trazer para a sua empresa, independente do tamanha dela, esta nova e intimidante tecnologia?

A maneira mais fácil de convencer a companhia de que esta tecnologia irá trazer ganhos é provar a efetividade com resultados.

Por isso, o objetivo da nossa abordagem é óbvio: Gerar resultado! Mesmo que o resultado neste momento seja pequeno perto do todo, um resultado concreto irá provar a efetividade da tecnologia e garantirá a sequência de soluções inovadoras.

Então, como um passo a passo, nossa metodologia para o startup de Big Data leva em torno de um a dois meses e contém as seguintes fases:

Identifique!

Localizar um processo de negócio de alto impacto na organização que possa ser melhorado, envolva um alto número de recursos, como pessoas ou dinheiro e gere dados. Um processo de design thinking pode ajudar neste passo.

Priorize!

Ao definir os objetivos da solução, surgirão vários.Mas lembre-se que neste momento ainda não será possível resolver todos os problemas do processo, portanto selecione o que oferecerá mais ganho dentro do tempo disponível.

Dados!

Os dados são os protagonistas da solução e quanto mais, melhor. Portanto, além dos dados inerentes ao processo, imagine quais dados poderiam ajudar a entender as oportunidades.

Implemente!

Fazer a solução sair da ideia e implementar o mínimo necessário para ter os dados. Neste passo é gerado o “menor produto viável” (MVP: Minimum Viable Product), que nada mais é que uma versão básica da solução, ainda sem todos os requisitos desejados, mas já atendendo os primeiros objetivos de maneira funcional.

Insights e Ação!

É hora de aferir os resultados e comunicar às áreas envolvidas. Nas sessões de discussão dos resultados é fundamental discutir de definir ações. Sem ação, todo este esforço e busca de ideias e soluções se perderá, por isso é tão importante defini-las. Ao implementar as ações, a sua solução irá monitorar a efetividade e correção de rotas.

Claro, ainda haverá uma longa estrada pela frente a percorrer, mas ao chegar neste ponto você terá mais domínio da tecnologia, das dificuldades, nas necessidades de negócio. Mas, principalmente, saberá como extrair valor e gerar resultado.

Nós, da SM22, podemos participar da implementação desta metodologia. Nossa equipe de consultores e cientistas de dados levam à sua empresa nossas experiências e melhores práticas desde o processo de ideação até a implementação e comunicação, apoiando as decisões técnicas e de negócio. Além disso, nossa experiência em diversas verticais de mercado irão trazer experiências a adicionais e gerarão novos insights.

Quer saber mais sobre nossa metodologia? Entre em contato.

Como tornar a investigação de fraudes Efetiva

Com o aumento do volume de parceiros, pessoas, valores envolvidos na vida das empresas, há cada vez mais possibilidades de fraudes. Não somente as empresas financeiras estão sujeitas às fraudes, pois varejistas, indústrias, planos de saúde e governo também têm grande incidência. E além dos custos financeiros, também podem ser gerados custos à imagem da empresa e à confiança que ela possui do mercado.

E fraudes acontecem, é um fato. Se sua empresa não investiga, com certeza está perdendo dinheiro em algum lugar. E descobrir as fraudes o mais cedo possível previne maiores perdas futuras.

O problema é que empresas ainda não possuem um processo estruturado de investigação de fraudes, que foque seus esforços em definir as estratégias de detecção e implementação de regras e na investigação em si.

Definindo a estratégia

A estratégia de detecção de fraudes envolve determinar regras e quais os parâmetros aceitáveis. Pode-se ir da regra mais simples, validando conteúdo dos dados, redes de relacionamento (que são MUITO assertivas na detecção de fraudes), até regras mais complexas, com mineração de texto, modelos preditivos, machine learning, etc… Mas para o negócio são fundamentais duas coisas:

  • Rapidez na implementação de novas regras: Não é possível ter que criar um novo projeto em TI para implementar uma regra que identifica um novo tipo de fraude.
  • Facilidade de manipular os dados: Nem sempre os dados necessários estão prontos, então o negócio precisa conseguir ajustar e juntar os dados rapidamente.

Este conjunto de regras quando executado deve gerar ações e alertas para o time de investigação, de acordo com os critérios e peso de regras não atendidas. Deve haver ainda um roteamento de alertas para a equipe certa, com níveis de criticidade e priorização de atendimento.

Investigando

Uma vez que o alerta é gerado e roteado à fila de investigação, é necessário fornecer ao investigador algumas informações para que haja entendimento completo do caso, entre elas:

  • Motivo do alerta: Deixar claro quais regras geraram o alerta e que devem ser investigadas.
  • Histórico: Poder vasculhar o histórico das entidades (pessoas, produtos, empresas, locais, transações) para entender o caso completamente.
  • Rede de relacionamento: Visualmente entender qual o relacionamento entre as entidades e seu histórico (por exemplo, ver na rede de relacionamento de uma pessoa se há outras ocorrências de fraude no passado).
  • Histórico e Dossiês: Poder consolidar documentos, informações adicionais e fundamentar sua análise, construindo o embasamento das decisões.
  • Retroalimentação: Uma vez descoberta uma fraude ou não, retroalimentar as regras de checagem de fraudes.

Como o objetivo é tornar a área de negócio mais independente de TI, irei abordar as ferramenta do SAS que focam neste processo.

SAS Detection and Investigation

O SAS é a empresa líder no segmento de prevenção à fraudes, segundo a pesquisas das agências Forrester e CHARTIS. Muito deste status se deve à suíte de ferramentas de operação de detecção e investigação e de como integrá-las a Advanced Analytics.

O pacote SAS Detection and Investigation permite atender toda a cadeia de estratégia e investigação, atendendo todos os requisitos acima. O objetivo é empoderar o usuário e fazer com que seu esforço fique concentrado nas análises e decisões, e não em buscar dados em sistemas diferentes, resumir informações e consolidá-las.

Este pacote é composto de ferramentas que permitem ao usuário de negócio modelar dados e implementar regras rapidamente, como o SAS Enterprise Guide. O gestão de execução das regras também é centralizada, com alto poder de configuração de periodicidade, através do SAS Financial Crime Investigation.

Para a frente de investigação, o SAS Visual Investigator é realmente impressionante. Além de ser um repositório que gerencia todos os alertas e o histórico de transações, ainda é facilmente configurável pela área de negócio, desde a criação de entidades, ícones visuais até modelos de telas são customizáveis, sem dependência de TI. Permite ainda a criação de grupos de usuário para controle de acesso e fluxos de trabalho para que nada fique para trás. Um ponto importante: é possível integrar o V.I. com outros sistemas via API ou via bancos de dados.

Para a gestão, o SAS Visual Analytics permite a criação de painéis que permitem acompanhar em tempo real os indicadores de performance, como fraudes detectadas, montante salvos, efetividade de regras, entre outros.

Resumindo, é um pacote de ferramentas completo, que se paga em pouco tempo.

Varejo + IoT: Equilibrando a luta com o e-commerce

Com o surgimento da internet, os sites de e-commerce nasceram, cresceram e se tornaram os “inimigos” do varejo físico. O cenário pintado era que, oferecendo muita praticidade e com mecanismos de marketing mais direcionados, os hábitos de consumo mudariam e o e-commerce iria (quase) acabar com o varejo físico.

Ainda que este cenário catastrofista não tenha se confirmado, é fato que os consumidores hoje tendem a realizar certos tipos de compra por meios eletrônicos e outros em lojas físicas. Além disso, o volume e detalhamento de dados que o e-commerce possui se tornaram uma vantagem competitiva gigante, pois entender o que o cliente deseja é a chave do sucesso neste segmento.

Se o volume e riqueza de dados são uma vantagem do e-commerce, como o varejo pode se equiparar?

Internet das coisas!

Vejamos alguns casos:

Caminhos: Se nos sites é possível rastrear todas as buscas e os caminhos navegados, câmeras com a capacidade de contar, medir e rastrear trajetos em áreas específicas, como corredores de supermercados, fornecem dados valiosos sobre o padrão de movimentação das pessoas, podendo identificar quais os pontos em que há maior ou menor interesse, onde as pessoas procuram algo por longo tempo, onde passam rápido demais, onde esperam demais por algum atendimento ou por onde nem passam.

Sensores: O que você diria se soubesse que das vinte geladeiras que estão em uma loja, uma foi aberta cerca de 90% menos do que aquela que foi aberta mais vezes? As respostas podem ser meio bobas ou óbvias, mas a questão que importa aqui é: você sabe disso? Você sabe que uma geladeira específica quase nunca é aberta? Um simples sensor conectado obtém esta informação e permite disparar ações automatizadas para o entendimento do problema e ação corretiva.

Momento da oferta: O melhor momento para fazer alguma oferta ao cliente é quando ele entra na loja. Mas os sistemas só nos dizem quando o cliente deixou a loja, pois acabou de passar no caixa. Neste momento, não adianta mais ofertar nada. Por isso, é possível oferecer conexão wi-fi descomplicada e prática para os clientes, tornando seus próprios dispositivos “sensores de presença”, permitindo a coleta de perfil e direcionamento de ofertas.

Análise do sortimento de produtos: E em alguns casos, o varejo tem vantagens versus o e-commerce: No segmento de vestuário, como magazines de roupas, calçados e acessórios, ao utilizar etiquetas com RFID nas peças, é possível entender quais as combinações são testadas pelos clientes nos provadores, quais as peças, cores, tamanhos são combinados, direcionando assim toda a cadeia de concepção, produção, compra e exposição do estoque.

Pode parecer muito utópico, avançado demais, caro demais, mas toda esta tecnologia está disponível e em constante evolução pelo engajamento das comunidades de desenvolvedores. Novos tipos de sensores, câmeras, dispositivos estão sendo criados. A mão de obra especializada está no início da curva de aprendizado, mas já há boa oferta no mercado. O custo de infraestrutura está se tornando cada vez mais acessível com os provedores de cloud services.

O que fazer agora? Começar!!

Identifique qual dado sua empresa hoje não possui, mas seria uma boa origem de informação. Não se limite aos dados de sistemas, lembre-se que com IoT qualquer coisa pode gerar dados e estes dados podem ser informações valiosas. São diversos tipos de sensores, câmeras, beacons, aparelhos que podem ser utilizados.

Então faça um pequena implementação. Tendo como objetivo a geração do mínimo produto viável, um projeto piloto que irá mostrar com pouco investimento o valor desta tecnologia e irá gerar já um resultado.

Na SM22, descobrimos soluções que focam nas necessidades do varejo, buscando levar inovação tecnológica e expertise técnica aos players deste mercado. Nossa equipe desenvolve soluções que integram dispositivos e gestão dos dados e está preparada para desenhar e implementar a estratégia mais adequada para cada necessidade de negócio das empresas.

Solução de IOT e Advanced Analytics com a Advantech e Softline

A parceria entre a Advantech Brasil, Softline e SM22 Tech apresenta sua primeira solução focada em Indústria 4.0.

Na Expomafe, feira de máquinas, ferramentas e automação industrial, que acontece entre 7 a 11 de maio, no stand de Manufatura Avançada está em exibição uma solução de baixo custo para monitoramento de equipamentos.

Operação da Solução de IoT e Advanced Analytics

A solução agrega dados do CNC com sensores de vibração, temperatura e monitoramento de energia de um equipamento ROMI concentrando as informações em um computador industrial da Advantech. Os dados são pré-processados em nível Edge, e enviados ao Cloud, na Microsoft Azure, para apresentação de Dashboard e utilizando recursos de Analytics para possibilitar o monitoramento preditivo do equipamento.

Entenda os motivadores e os 4 pilares da Transformação Digital

A definição de Transformação Digital na Wikipédia é:

… a transformação dos negócios, reformulando a estratégia de negócios ou estratégia digital, modelos, operações, produtos…, adotando tecnologias digitais. Isso acelera as vendas e o crescimento do negócio de ponta a ponta.

Entendeu? Se acelera a venda e aumenta o crescimento, eu quero isso para a minha empresa, mas tenho que entender o que realmente é…

Esse artigo vem para tentar facilitar o seu entendimento sobre essa transformação tanto falada e, ao final dele, você saberá pelo menos por onde começar a sua jornada.

Vamos lá… O caso da Blockbuster é bem conhecido. Ela foi a maior rede de videolocadoras, onde o usuário pagava por título alugado, mas se atrasasse a entrega era cobrada uma multa. Ok, é justo pagar por não cumprir um prazo, mas era uma boa estratégia?

Nesse momento entra na história uma outra empresa que, há 20 anos atrás já iniciava o seu negócio pensando na experiência e comodidade dos seus usuários: Netflix. A Netflix começou no segmento de locação de filmes, mas com um propósito diferente: Os clientes poderiam escolher o título pela internet, recebê-lo pelo correio, assisti-lo e depois devolvê-lo novamente pelo correio. Depois de um tempo a Netflix inovou novamente, alterando a sua forma de cobrança: por quê não cobrar um valor mensal e dar a possibilidade aos meus clientes de assistir quantos filmes conseguisse? E mais, sem nenhuma outra taxa cobrada!

Em 2000 a própria Netflix se ofereceu para ser comprada pela Blockbuster por “míseros” 50 milhões de dólares. A Blockbuster entendia que o mercado online era somente um nicho e não aceitou o negócio! Essa falta de visão fez com que, em 2010, a maior rede de videolocadoras pedisse falência. Hoje a Netflix é uma plataforma de streaming com mais de 100 milhões de usuários, inclusive com produções próprias de grande sucesso!

Você já deve ter ouvido essa história, no entanto esse caso é emblemático e demonstra o que é uma Transformação Digital! Ou seja, Transformação Digital é uma mudança de mindset e de modelo de negócios, onde o principal foco é o cliente. Observe que as duas empresas citadas estavam no mesmo ramo, locação de filmes, e eram concorrentes diretas. Uma delas teve a ousadia de inovar e dar aos seus clientes a possibilidade de solicitar e devolver o seu filme sem sair de casa e depois criar uma plataforma onde seus clientes podem “maratonar” séries e filmes diretamente pela sua televisão.

Isso é Transformação Digital: Olhar para o seu negócio e inovar, utilizando todas as informações disponíveis e focando na melhoria da experiência que o seu cliente tem com seus produtos/marca

Quais os motivadores para que sua empresa inicie a Transformação Digital?

Acima, vimos o que é Transformação Digital. Agora vem a pergunta: preciso realmente dessa transformação?

Minha resposta é: Sim, sem dúvida nenhuma!

O primeiro motivador é o fato de que, sem se transformar, você ficará para trás… assim como a Blockbuster ficou.

Além disso, tenho mais 4 indicadores de mercado para lhe apresentar:

  • 55% dos consumidores evoluíram com relação às suas preferências e necessidades
  • Oportunidades cresceram 53% em novos negócios
  • O aumento da pressão da concorrência cresceu 49%
  • 42% foi o crescimento de Novas regulamentações e regras de compliance

Ainda não te convenci com relação à necessidade de realizar a transformação digital? Tudo bem… observe então aos indicadores que as empresas que estão se transformando alcançaram:

Indicadores de Transformação Digital

#Por quê esses indicadores são importantes?

Porque eles fazem referência aos pilares da Transformação Digital e são a base de todas as mudanças que serão necessárias para você gerir a sua empresa. Entenda o porque:

Experiência do cliente: Esse tema vem se mostrando como o principal deles. O fácil acesso às informações sobre produtos e preços através da internet vem sendo utilizado pelos clientes como uma forma de barganha. Hoje em dia a fidelização por uma marca está cada vez mais difícil e se o seu cliente não se sentir prestigiado ou satisfeito, ele buscará outras alternativas. Diante disso, podemos observar que as formas de divulgar produtos ou serviços e atrair e engajar consumidores vem evoluindo diariamente na busca pelo melhor atendimento.

Eficiência Operacional: A evolução dos processos também ganham papel importante na Transformação Digital. Para que você consiga entregar uma melhor experiência ao seu cliente, você precisa estar com a “casa” arrumada, focando principalmente nos processos mais morosos e pouco automatizados e também na capacitação dos seus colaboradores.

Modelo de Negócio: Aqui não estamos falando somente na forma como o seu produto é produzido ou entregue. Aqui temos que ter em mente o que fazer para se diferenciar no seu setor e, novamente, trazer uma melhor experiência aos seus clientes. Repense suas oportunidades e crie novos produtos baseados nas informações que você possui. Aqui, podemos citar como exemplo o Airbnb que, por si só, já é uma empresa disruptiva. No entanto ela inovou novamente ao lançar o seu produto de Experiências. Imagine só: O Airbnb sabia onde seus clientes estarão, afinal eles reservam acomodações pela sua plataforma. Diante disso, porque não sugerir atrações, passeio e restaurantes nesses lugares? Pensando dessa forma, surgiu o Airbnb Experiences!

Informação e Tecnologia: Os pilares acima citados só serão possíveis se forem suportados por dados e pelas novas tecnologias disponíveis. O Big Data, processamento em nuvem, Análises Preditivas, Análises Cognitivas e Inteligência Artificial são alguns dos agentes que permitirão a sua Transformação Digital.

Veja abaixo a entrevista para a Exame de Flavio Prippas, Diretor do cubo, referente ao assunto:

Para finalizar, gostaria de colocar um indicador alarmante

Dois terços dos 500 executivos, da Europa e EUA, entrevistados acreditam que 40% das empresas listadas na Fortune 500 não existirão em 10 anos, segundo pesquisa de 2017 realizada pela ChristianSteven Software e conduzida pela GITNS Isso se deve ao cenário transformador e inovador que estamos vivendo e, quem não entrar nessa jornada a tempo, ficará para trás.

Nós, da SM22, desenvolvemos uma metodologia para apoiar sua empresa no processo de transformação digital:

GoDigital

Caso queria saber um pouco mais, entre em contato.

SAS VIYA – Visão Geral

Num novo mundo que emprega cada vez mais computação em nuvem e portabilidade, o SAS Viya vem recebendo bastante atenção do mercado por trazer uma nova orientação à plataforma SAS.

Neste artigo vou explicar um pouco sobre os conceitos desta plataforma de Advanced Analytics.

O que é o SAS Viya?

Uma nova plataforma do SAS para Advanced Analytics, que contém processamento paralelizado, alta disponibilidade e resiliente a falhas, disponibiliza programas SAS via APIs e com integração à outras linguagens, como Python e R, entre outras funcionalidades.

Esta plataforma, que pode ser em nuvem, local ou híbrida, suporta ferramentas de exploração e preparação de dados, machine learning e soluções de negócio que tiram proveito do alto poder de processamento em cluster e in-memory.

Arquitetura

Os componentes da arquitetura do Viya orbitam em torno do Cloud Analytics Server, ou CAS, que roda em memória e coordena o cluster e distribui atividades, gerenciando falhas, assim como a gestão dos microsserviços e as APIs.

Arqutetura SAS Viya

Além disso, algumas ferramentas do SAS Viya são orientadas aos conceitos de Cloud Foundry, que facilita a gestão, escalabilidade e deployment em empresas que utilizam multi-cloud.

Integrações

Nos últimos tempos, o open-source vêm ganhando espaço e credibilidade do mercado. Linguagens como Python, R e Lua tem comunidades cada vez maiores, bibliotecas consagradas tem evoluções implementadas em grande volume com rápida correção de bugs.

No entanto, para o SAS Viya as tecnologias open-source não são concorrentes, mas sim um complemento à plataforma, tornando-a mais completo e expansível. Por isto, há integração total entre estas linguagens o SAS Viya.

Por exemplo, para cientistas de dados habituados ao Python, é possível criar notebooks Jupyter totalmente integrados à plataforma, usando dados e métodos SAS, distribuir o processamento no cluster SAS, e utilizar o resultado em dataframes “Pandas” ou gráficos Matplot ou Bokeh.

Microsserviços e APIs

Os microsserviços visam a estruturação tecnológica em programas cada vez mais especialistas, que resolvem muito bem e rapidamente uma tarefa específica, sendo independentes do restante. Os componentes do SAS Viya são encapsulados como como microsserviços, que podem ser incorporados em programas e dashboards, ou mesmo em APIs. Esta orientação faz com que os deployments sejam mais simples e mesmo contínuos, além de ter alta-escalabilidade e de serem mais simples de utilizar.

As APIs disponibilizadas pelo SAS Viya por sua vez são capazes de disponibilizar todos os programas e métodos SAS através de chamadas HTTP, o que proporciona grandes oportunidades de integração entre as respostas e ações geradas na plataforma e os sistemas especialistas ou dashboards de gestão.

O que há por vir

Uma grande parte das ferramentas visuais do SAS, como SAS Visual Analytics, Data Prepration, VDMML já estão adaptadas ao SAS Viya. Há um roadmap de ferramentas que estão em migração, mas é importante ressaltar que já há integração entre a plataforma 9.4 e o Viya, o que possibilita uma transição mais tranquila.

Para maiores informações, ou caso queiram ver uma demo do SAS Viya, entre em contato em www.sm22.com.br

CHATBOTS – UM NOVO CANAL DE RELACIONAMENTO

Quem nunca precisou entrar em contato com um empresa e, ao ligar, passou por várias opções (digite 1 para isto, 2 para aquilo) até chegar a que você precisa uns 2 minutos depois. Aí, a ligação cai…

Chatbots e Inteligência Artificial

O termo Chatbot vem cada vez mais recebendo atenção do mercado. A princípio, trata-se um uma nova maneira de se relacionar com os clientes em larga escala, automatizando respostas e ações.

Porém, segundo uma pesquisa realizada pelo site chatbotsjournal.com, 90% dos entrevistados acreditam que os chatbots das suas empresas necessitam incorporar mais inteligência e 75% vêem necessidade de melhorias na linguagem de conversa .

Inteligência Artificial

Neste ponto entra outro termo, Inteligência Artificial. O primeiro artigo sobre inteligência artificial foi publicado em 1950, por Alan Turing, mas só foi possível aplicar as técnicas que vem sendo elaboradas desde então nos últimos 15 anos, quando o poder computacional se tornou capaz de aplicar estas modelos a grandes volumes de dados.

Um dos campos abordados pelos estudos em Inteligência Artificial é justamente o processamento de linguagem natural, que habilita os chatbots a incorporarem a tão desejada inteligência.

O fato é que os avanços em NLP, em plataformas como IBM Watson por exemplo, melhores aplicações de comunicação, como Whatsapp, Telegram, Slack, Facebook Messenger com a demanda de atender cada vez mais pessoas com disponibilidade de 24 por 7 estão proporcionando o momento ideal para adoção de chatbots, tanto em comunicações externas quanto internas.

Ok, mas quais as aplicações de negócios?

Na já citada pesquisa, 95% dos entrevistados responderam que os serviços ao cliente são as funções que mais se beneficiam da implementação de chatbots, seguidos por 54% que apontam benefícios em Vendas e Marketing.

Surgem então várias possibilidades, dependendo do segmento de negócio, que vão desde o atendimento ao cliente para reservas, vendas rápidas, solução de dúvidas, realização de pesquisas de satisfação… Há muitas mais.

E quais os benefícios?

O mais óbvio é a redução de custos, com menos custo de telefonia e pessoal. Mas além disso, é possível enumerar:

  • Disponibilidade: Atendimento 24 horas, 7 dias por semana
  • Processo Padronizado: Diminuição de problemas causados por erros de processo
  • Assertividade: As informações passados ao cliente são mais precisos
  • Satisfação do Cliente: Resolver rapidamente, de qualquer lugar, com baixo custo é o sonho do cliente.
  • Experiência do cliente: Saber exatamente quem ele é, quais seus produtos, seu histórico, e oferecer assistência à ele durante todo o atendimento.
  • Fortalecimento da Marca: A retenção de clientes pelo atendimento via chatbots é maior, trazendo ganhos de imagem à marca.
  • Integração: O chatbot pode interagir diretamente com seus sistemas corporativos através de APIs, automatizando atividades e simplificando a comunicação.

Isto dito, torna-se evidente a importância de se adotar chatbots com oum novo canal de relacionamento com clientes, a fim de oferecer melhor atendimento e fidelizá-lo!

Na SM22, desenvolvemos o Talk-a-bot, que incorpora inteligência artificial a chatbots focados em segmentos de negócio.

GDPR E PROTEÇÃO À DADOS PESSOAIS: UM RESUMO

Dia 25 de maio de 2018 passa a valer na União Europeia a norma de regulação de proteção de dados.

Todas as empresas estão ajustando seus termos de aceite e você provavelmente está recebendo vários e-mails deles para aceitar as novas condições.

É uma ótima notícia, pois significa que a necessidade de proteção aos nossos dados é um iniciativa global e começa a ser abordada com mais firmeza, ainda que no Brasil não tenhamos nada nem perto disso.

Mas, como incorporar estas questões nos nossos projetos e produtos?

O que é GDPR

O GDPR, ou General Data Protection Regulation, é um instrumento elaborado pela União Europeia para garantir a proteção dos indivíduos no que diz respeito ao processamento de dados pessoais e à sua livre movimentação.

Basicamente, trata-se de garantir direitos de Privacidade e Proteção aos Dados aos cidadãos ou entidades legais frente ao aumento da utilização de dados por novas tecnologias que, por se basearem em dados processados em larga escala, podem abusar ou fazer mal uso destes.

A quem se aplica?

Originada em duas diretivas de 1995 e 2008, e agora fundida em um ato regulatório, é válida como lei em toda a União Europeia. É aplicável a várias entidades dentro ou fora da Europa, como empresas, governos com estabelecimento na Europa ou qualquer entidade que processe dados pessoais de indivíduos europeus. Apenas questões relativas à segurança pública não estão sob a regulação da GDPR.

O que são considerados “Dados Pessoais”

Basicamente, qualquer dado que identifique quem você é, mesmo que isolado de outros dados. Além de dados, fotos, gravação de sua voz também permitem identificar uma pessoa.

Sendo assim, dados pessoais são qualquer informação de uma pessoa natural, como nome, idade, email, gênero, profissão, informações sobre saúde, etc… em qualquer formato, tanto físico quanto digital.

Também são considerados dados que se referem ao indivíduo, como comportamentos ou características que possam influenciar o modo como uma pessoa é avaliada ou tratada.

Assim como dados que identifiquem uma pessoa em um grupo, como o nomes, números de identificação, localização, e ainda identificadores genéticos, médicos, culturais, econômicos ou sociais.

Há ainda os dados especiais e sensíveis. Portanto, qualquer dado que revele as seguintes informações são considerados dados pessoais:

  • Raça ou origem étnica
  • Orientação política
  • Crença religiosa ou filosófica
  • Filiação sindical ou à grupos
  • Dados genéticos
  • Dados biométricos que permitam identificar unicamente um pessoa
  • Dados de saúde
  • Dados relativos à vida sexual do indivíduo
  • Orientação sexual

Princípios da proteção aos dados

Os princípios de proteção aos dados são de fundamental importância e devem ser observados sempre com relação ao propósito ao qual foram coletados.

  • Legalidade, justiça e transparência : O indivíduo deve poder saber quem controla e processa seus dados e com quais objetivos;
  • Limitação de Propósito: Os dados coletados não podem ser utilizados com propósitos incompatíveis ao propósito original;
  • Minimização dos Dados: Os dados coletados e processados devem ser os mínimos necessários ao propósito;
  • Acurácia: Os dados devem ser mantidos corretamente. Dados desatualizados ou incorretos devem ser descartados ou corrigidos;
  • Limitação de armazenamento: Os dados devem ser mantidos somente enquanto são necessários ao propósito.
  • Integridade e Confidencialidade: Deve-se garantir a segurança de acesso aos dados, com dispositivos como autenticação e criptografia.

Conclusões sobre GDPR

As organizações, arquitetos e engenheiros de solução, assim como os cientistas de dados, devem garantir que os sistemas sejam construídos considerando todos estes princípios. Portanto, os projetos de Data Science devem levar em conta a proteção à privacidade, buscando eliminar os riscos previamente. Neste sentido, são boas práticas a anonimização e minimalização dos dados, assim como aplicação de criptografia quando aplicável. Lembrando, o objetivo é não permitir a identificação de um indivíduo nem distinguí-lo do grupo.

É recomendável ainda que toda empresa possua um Data Protection Officer, ou DPO, executivo de proteção de dados, que é o responsável por monitorar, avalizar e informar os controladores e processadores de dados a respeito das questões de proteção aos dados. Ainda que a responsabilidade sobre o que fazer com os dados não seja dele, e sim dos controladores, este papel é fundamental para garantir o compliance da empresa às normas.