Os dados são considerados o petróleo dos tempos modernos, e a comparação não se refere apenas ao valor. Assim como existem regulamentações que definem como o combustível deve ser armazenado e usado com segurança, também existem leis para... Informações de identificação pessoal (PII) e também dados sensíveis.
O problema é que você não pode aplicar regras e políticas ao que você não sabe que possui. Para governar seus dados, Você precisa saber onde ele está armazenado.Como é utilizado e qual o seu nível de sensibilidade. É por isso que o mapeamento de dados é tão importante na governança e na conformidade.
O que é mapeamento de dados?
Em governança, o mapeamento de dados é o processo de documentar o ecossistema de dados da sua organização. Ele mostra quais informações pessoais identificáveis (PII) você coleta, onde elas são armazenadas, como os dados se movem entre os sistemas e como são usados.
Em resumo, o mapeamento de dados cria visibilidade para que políticas, requisitos de conformidade e medidas de segurança possam ser aplicados de forma consistente.
Considere um varejista. Para processar um pedido, ele precisa de:
- Nome e endereço do cliente para entrega.
- O e-mail deles para confirmação da conta
- Um registro de compras anteriores para fins de marketing.
Adicione registros de funcionários, detalhes de fornecedores e transações financeiras, e você verá como os dados se tornam complexos rapidamente.
Um mapa focado em governança classifica esses diferentes tipos de dados — públicos, pessoais ou sensíveis. Ele mostra como as informações pessoais identificáveis (PII) se conectam aos objetivos comerciais e a base legal para seu processamento.
Com essa visão unificada, você estará mais bem preparado para aplicar as políticas corretas aos seus dados. Você pode proteger informações pessoais e garantir que elas sejam usadas apenas para fins legítimos. Você também pode garantir que dados pessoais e sensíveis sejam retidos ou excluídos em conformidade com regulamentações como a LGPD (Lei Geral de Proteção de Dados). RGPD na UE ou o CCPA na Califórnia.
Além disso, casos de uso avançados, como análises ou treinamento de modelos de IA, exigem dados precisos e consistentes. O mapeamento prepara suas informações para esses fins.
A aplicação de políticas de privacidade de dados em si é um exercício puramente intelectual. Sua aplicação prática depende fortemente do mapeamento de dados. É isso que revela onde seus dados estão armazenados e como se movem. O mapeamento classifica as informações de acordo com sua sensibilidade. Isso, por sua vez, informa quais políticas aplicar.
Em suma, esse processo não é apenas um exercício de conformidade; ele ajuda a melhorar a qualidade dos seus dados.
Principais benefícios do mapeamento de dados para governança e conformidade
Práticas eficazes de mapeamento de dados ajudam sua empresa de diversas maneiras. Aqui estão algumas delas:
Conformidade regulatória e preparação para auditorias
O RGPD exige que as organizações mantenham um registo de como utilizam e processam os dados. É certo que isto não é exigido por outras leis de proteção de dados, como a CCPA e HIPAANo entanto, eles também precisam que você saiba quais dados pessoais sua empresa detém, por que os processa e como eles são transferidos.
Além disso, auditores e reguladores não trabalham com base na confiança. Você precisa fornecer mais do que apenas a sua palavra de que está seguindo práticas de dados em conformidade. Um mapa de dados bem mantido faz parte das suas evidências detalhadas. Ele ajuda a demonstrar e comprovar a sua responsabilidade.
Redução de riscos
Destaques do mapeamento dados paralelos e TI paralela, que são bancos de dados, planilhas ou aplicativos que operam fora dos sistemas aprovados. Como você já deve ter ouvido, desconhecer a lei não justifica infringi-la. Da mesma forma, não saber que você possui dados não significa que você está isento das regulamentações ao armazená-los ou utilizá-los.
Identificar os dados paralelos é o primeiro passo para colocá-los sob governança e reduzir o risco de perda ou violação de dados e as multas resultantes.
Eficiência Operacional
Saber onde seus dados residem e como eles fluem ajuda a evitar duplicação e redundância. Compreender o fluxo de dados permite revisar seus processos e reduzir gargalos.
Ao coletar informações pessoais identificáveis (PII), você precisa permitir que os titulares dos dados acessem, revisem ou solicitem a exclusão de seus dados. Se você souber onde esses dados estão armazenados, poderá concluir o processo. DSAR Mais rapidamente e com maior eficiência.
Com todos os seus dados bem organizados, você também terá menos probabilidade de ter informações antigas ou desatualizadas ocupando espaço de armazenamento.
Apoio para DPIAs e RoPAs
Avaliação de Impacto sobre a Proteção de Dados (AIPD) É um processo exigido pelo RGPD para atividades de tratamento de dados de alto risco. Analisa os riscos a que os dados pessoais estão sujeitos durante a sua utilização.
DPIAs e RoPAs (Mais sobre isso adiante) dependem de inventários de dados precisos e documentação de fluxo. Um mapa de dados torna essas tarefas mais rápidas, precisas e fáceis de manter.
Qualidade de dados aprimorada
O mapeamento é uma ótima maneira de eliminar dados inconsistentes e redundantes. Ele exige que você rotule os dados de forma consistente para contextualizá-los e facilitar a compreensão por máquinas. Dados limpos e validados não apenas fortalecem os relatórios de conformidade, mas também garantem confiabilidade para análises e IA.
Supervisão de fornecedores e terceiros
As organizações modernas dependem de ecossistemas de fornecedores complexos Onde os dados são compartilhados para oferecer mais valor aos usuários. O mapeamento revela como os dados pessoais são compartilhados externamente. Ele ajuda a verificar se os fornecedores aplicam os mesmos padrões de proteção e cumprem as obrigações contratuais e legais.
Conformidade Transfronteiriça
Dados comerciais que cruza fronteiras regulatórias Deve haver conformidade em todos os aspectos. Por exemplo, o RGPD (Regulamento Geral sobre a Proteção de Dados) estabelece que os dados pessoais de residentes da UE só podem ser transferidos para um país fora da União Europeia em circunstâncias específicas.
Se sua empresa opera em várias jurisdições, um mapa de dados mostra onde os dados são transferidos e armazenados. Isso indica onde aplicar as regras de transferência internacional e manter a transparência com clientes e órgãos reguladores.
Obviamente, esses benefícios só são possíveis se você realizar o processo de mapeamento com diligência.
Processos e conceitos de mapeamento de dados
O processo de mapeamento de dados pode ser dividido, de forma geral, em dois processos: inventariar os dados e criar um mapa de dados.
O inventário é um catálogo dos seus dados e sua localização, organizado por nível de sensibilidade. O mapa de dados é uma representação visual de por que você precisa deles e como eles fluem. Juntos, esses dois elementos informam como gerenciar as informações da sua empresa.
Para entender como o mapeamento de dados funciona na governança, é preciso compreender alguns de seus conceitos-chave:
Tipos de dados
Um mapa de dados deve rastrear todos os tipos de informações que a empresa coleta. Isso inclui dados de clientes, funcionários e da própria empresa.
Os dados do cliente incluem (mas não se limitam a):
- Nomes
- Endereços residenciais/comerciais/de e-mail
- Números de telefone
- Informações de pagamento, como dados de cartão de crédito ou bancários.
- Histórico de pedidos
- Histórico de navegação
Os detalhes do funcionário podem ser:
- Informações de contato para registros de RH
- Informações bancárias e de folha de pagamento para o recebimento de salários.
- Informações sobre inscrição em planos de saúde e benefícios para fins de seguro e conformidade.
- Resultados da avaliação de desempenho e registros de treinamento para gerenciar o desenvolvimento e a progressão.
- Informações de contato de emergência para requisitos de segurança no local de trabalho
As informações comerciais consistem em:
- Contratos e acordos com fornecedores, parceiros ou clientes.
- Registros financeiros, como faturas, livros contábeis e declarações de impostos.
- Propriedade intelectual, incluindo projetos de produtos, código-fonte ou dados de pesquisa.
- Informações da cadeia de suprimentos, como manifestos de embarque ou preços de fornecedores.
Cada informação pode exigir diferentes níveis de proteção, dependendo das normas de privacidade de dados aplicáveis e das regulamentações específicas do setor.
Fontes e sistemas de dados
Sua organização coleta dados de diversos pontos de contato. Os dados dos clientes podem ser coletados e armazenados em plataformas de CRM, como o Salesforce, ou em outras ferramentas de marketing. Os registros dos funcionários podem estar em sistemas de RH e processadores de pagamento.
Você pode ter armazenado informações em armazenamento em nuvem, planilhas ou até mesmo em bancos de dados legados. Esses registros podem variar bastante em relação ao formato em que são armazenados. Os formatos de dados mais comuns incluem bancos de dados SQL, JSON, XML e arquivos CSV.
Os formatos listados são todos fontes de dados estruturados. Você também pode ter informações armazenadas em formatos não estruturados, como e-mails, PDFs e outros.
Registros de Atividades de Processamento (RoPAs)
Se a sua empresa estiver abrangida pelo RGPD, deverá manter um registo interno das suas atividades de tratamento de dados, nos termos do artigo 30.º.um registro de atividades de processamentoEm outras palavras. Isso significa que você deve saber quais ativos de dados sua empresa possui e como e por que eles são usados para fins internos.
Os mapas de dados são essenciais para a construção e manutenção dessas autorizações de privacidade. Eles registram quais dados pessoais são processados, para qual finalidade, sob qual fundamento jurídico e por quem.
Fluxos de dados e linhagem
Sua empresa coleta informações pessoais identificáveis (PII) com uma finalidade específica, portanto, elas nunca ficam armazenadas em um banco de dados sem uso. Elas precisam transitar por sistemas e aplicativos para cumprir seu propósito.
O mapeamento na governança mostra como os dados viajam da origem ao destino, seja internamente entre aplicativos ou externamente para fornecedores.
Documenta a linhagem para que você não tenha pontos cegos. Além disso, ajuda a identificar dados paralelos ou TI paralela, comparando seu inventário de dados com os requisitos do sistema.
Políticas e controles
Todos os dados que você coleta estão sujeitos a certas regras. As políticas de governança de dados abrangem o motivo pelo qual você precisa das informações, como destruí-las quando sua finalidade for atingida e tudo o mais.
De acordo com o RGPD, é necessário ter uma base legal para processar informações. Embora o consentimento seja uma delas, não é a única. Outras bases incluem a necessidade contratual, a obrigação legal, os interesses vitais, as tarefas de interesse público e os interesses legítimos.
Cada elemento de dados em um mapa de governança deve estar vinculado à sua base legal, bem como à sua finalidade comercial. Por exemplo, você pode precisar dele para "cumprir um pedido" ou "gerenciar a folha de pagamento". Documentar a finalidade e a base legal garante a responsabilização e facilita a demonstração de conformidade durante auditorias.
Agora que você coletou informações pessoais e sensíveis, precisa protegê-las utilizando medidas adequadas de segurança e privacidade. Esses dados devem ser criptografados durante o armazenamento e a transmissão. O acesso a eles deve ser restrito apenas àqueles que estão autorizados a visualizá-los.
Além disso, você não pode reter dados pessoais indefinidamente. Eles devem ser destruídos assim que sua finalidade for cumprida. Suas políticas de dados devem incluir os critérios de exclusão e instruções sobre como descartar as informações com segurança.
Metadados
Os pontos de dados por si só não têm significado. Os metadados — dados sobre dados — fornecem o contexto que torna um mapa utilizável. Eles explicam o que cada elemento de dados representa, de onde veio, como é classificado e a quem pertence.
Os metadados são uma parte essencial do mapeamento de dados. Sem eles, você tem apenas um monte de campos sem significado. Além disso, eles não são úteis apenas para mapear dados; os metadados também são essenciais se você quiser usar as informações da sua empresa para treinar IA ou para análises.
Qualidade e Validação de Dados
Com o tempo, os dados da sua empresa podem se "degradar". Você pode alterar formatos, tornando as entradas antigas inconsistentes com as novas. Diferentes departamentos podem fazer cópias para uso próprio, resultando em múltiplas versões da mesma informação. Certos registros antigos que não são mais necessários, mas não foram excluídos, contribuem para a desordem (e para o seu risco).
O mapeamento de dados também melhora a qualidade ao sinalizar dados inconsistentes, redundâncias e registros desatualizados. Dados limpos e validados são mais fáceis de gerenciar. Além disso, possibilitam relatórios, análises e treinamento de IA mais precisos.
Técnicas de Mapeamento de Dados
Não existe uma única maneira de mapear seus dados, e a melhor forma pode depender do tamanho da sua organização e da complexidade do seu ecossistema de dados. De maneira geral, o mapeamento pode ser abordado de três formas principais:
Mapeamento manual
Organizações sem ferramentas automatizadas geralmente dependem de métodos manuais. Elas podem usar desde planilhas e fluxogramas até questionários estruturados preenchidos por unidades de negócios ou fornecedores. As abordagens manuais são econômicas e flexíveis. No entanto, também consomem muito tempo para manter e frequentemente deixam passar dados ocultos ou não contabilizados.
Mapeamento híbrido ou mapeamento semiautomático
Muitas organizações combinam técnicas manuais e automatizadas. As ferramentas automatizadas destacam onde os dados residem e como fluem. Em seguida, as equipes adicionam o contexto que a tecnologia não consegue inferir sozinha. Essa abordagem híbrida equilibra eficiência e precisão.
Mapeamento automatizado
As ferramentas automatizadas não exigem muita intervenção manual. Elas utilizam análise de metadados, reconhecimento de padrões e, cada vez mais, IA/ML para descobrir e classificar dados em ambientes de nuvem, SaaS e locais. Você obtém uma visão em tempo real de dados pessoais e sensíveis. Isso facilita a atualização de inventários, o suporte a auditorias e o cumprimento de prazos de conformidade.
O mapeamento automatizado reduz o erro humano. Além disso, ele se adapta facilmente ao crescimento do seu negócio, à medida que o ambiente se torna mais complexo.
Automatizando o mapeamento de dados com a plataforma de inteligência de dados da BigID.
BigID automaticamente Descobre e classifica dados sensíveis. entre ambientes estruturados, não estruturados e em nuvemA plataforma cria RoPAs, oferece suporte a DPIAs e mapeia fluxos de dados — incluindo dados paralelos — para que você possa manter a conformidade, reduzir riscos e simplificar a governança.
Mas isso não é tudo que ela faz. A plataforma oferece tudo o que você precisa para gerenciar seus dados, incluindo descoberta e classificação, acesso e segurança, e muito mais.
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