Gestão de Dados
Data Classification: o que é, como funciona e exemplos práticos
A grande quantidade de informação que lidamos com hoje em dia de fato é um desafio, mas se engana quem pensa que esse excesso de dados traz apenas vantagens para as empresas. Isso porque, lidar com essas informações também apresenta uma dificuldade no universo empresarial.
Para não ter brechas de segurança ou usar os dados dos usuários de maneira imprópria – ou até mesmo em desacordo com leis como a LGPD –, é preciso haver nas instituições uma estrutura de governança de dados robusta, dificilmente encontrada mesmo hoje em dia até mesmo fora do Brasil.
Um estudo conduzido na área de cybersecurity revela que quadro a cada cinco empresas não sabe localizar seus dados sensíveis ou como protegê-los, o que evidencia ainda mais a criticidade do assunto.
Para conseguir de fato implementar uma boa governança, gestão, uso e proteção dos dados de uma empresa, é preciso implementar uma série de ferramentas e processos. E um dos processos que constituem a base das boas práticas na disciplina de Dados é a classificação de dados, também conhecido como Data Classification.
Neste artigo discorreremos sobre o que é Data Classification, qual a sua importância dentro de uma empresa, quais seus benefícios e, por fim, os potenciais desafios para implementá-la. Confira!
O que é Data Classification?
Em suma, Data Classification trata a classificação dos dados de uma empresa, ou seja, é o processo de separar as informações – e dados – de uma instituição em grupos.
Esses grupos são formados por dados que possuem uma série de características em comum entre si, como, por exemplo, uma classificação em graus de "sensibilidade" de um dado.
Um dado de baixa sensibilidade, como o e-mail de alguém, não será classificado no mesmo grupo que um dado que possui alta sensibilidade, como a informação sobre qual é a religião de uma pessoa e/ou, claro, suas informações bancárias, por exemplo.
Outro fator que pode ser analisado ao classificar os dados de uma empresa também diz respeito a potenciais leis e regras de compliance, como as que correspondem à LGPD.
Assim, um processo de Data Classification se faz essencial para você conseguir ter visibilidade e clareza de quais dados apresentam um risco ou até mesmo quais são os dados de maior "valor" dentro de uma empresa.
Leia também: Top 7 ferramentas para análise de dados dentro de uma empresa.
Qual a importância do processo de Data Classification em uma empresa?
Data Classification é um processo que se faz mais essencial do que parece para quem está analisando de maneira superficial: não se trata se classificar os tipos de dados apenas, mas sim entender onde seus dados estão e como estão sendo tratados.
A classificação de dados se faz essencial para prover segurança e proteção para os seus dados, diminuir os riscos de negócio e, ainda, ter facilmente em mãos os dados mais valiosos para a empresa.
Iniciativas como a da LGPD colocam o holofote em como as instituições hoje tratam os dados dos seus usuários e como, ao tratá-los sem responsabilidade, agora podem estar irregulares legalmente, algo que oferece um risco enorme para um negócio. As multas podem chegar na casa dos milhões.
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Quais são os benefícios de ter Data Classification?
Possuir uma boa classificação de dados dentro de uma empresa traz consigo uma série de benefícios em todo o ciclo de dados. Os principais benefícios são:
Aumentar a segurança dos dados
Ao ter os dados separados em classes, é possível agrupá-los em nível de sensibilidade de um dado. Atualmente há dados que possuem um nível de sensibilidade baixo à crítico, podendo sofrer diferentes sanções a depender desta classificação.
Tendo o Data Classification claro, é possível saber quais são as ferramentas e processos ideais para proteger cada tipo de dado. Além, é claro, de poder regular questões como permissionamento de usuários: quem pode ver e utilizar quais informações?
Estar de acordo com a LGPD e Compliance
Outra vantagem da classificação de dados é estar de acordo com compliance e LGPD, incluindo a gestão de terceiros. Esse ponto positivo é claro, ao ter as informações classificadas e com fácil acesso, a área de tecnologia pode agir em cima de proteger esses dados e, assim, você estará de acordo com as leis que regem as sanções de, por exemplo, potenciais vazamentos de dados.
Diminuir risco de negócio
Por fim, ao entendermos que dados mal classificados – ainda, quando classificados – gera uma maior complexidade de identificar dados que precisam ser protegidos, conseguimos entender que Data Classification diminui o risco do negócio. Afinal, nenhuma empresa deseja receber alguma sanção por estar em discordância com leis de proteção de dados.
Quais são os potenciais desafios de implementá-la?
Afinal, se Data Classification é tão importante e possui tantos pontos positivos, por que não está sendo implementada de maneira mais recorrente e incisiva nas empresas? Por que mesmo grandes empresas possuem potenciais falhas na maneira que lidam com seus dados?
Não é tão complexo chegar à conclusão de que há pontos de dificuldade em implementar a classificação dos seus dados. Se pensarmos a fundo, a disciplina de dados voltados para usuários na internet é bem recente e o conhecimento ainda é concentrado em poucas pessoas.
Por consequência, para uma empresa conseguir de fato fazer uma boa classificação dos seus dados, ela potencialmente enfrentará dois grandes desafios:
Esse processo pode ser caro e trabalhoso
Falta de conhecimento de boas práticas em Data Classification
Assim, recomenda-se que haja o estímulo da discussão de proteção de dados e Data Classification nas empresas, especialmente nos times de TI e Dados, que provavelmente podem contar com profissionais que tenham conhecimento sobre.
E para ficar por dentro de conteúdos sobre inovação, tecnologia e novidades empresariais acompanhe nosso podcast e tenha uma imersão de conhecimentos que vão disparar sua empresa.
Por fim, se não houver um profissional com esse know-how na empresa, é aconselhável que se contrate um e/ou uma consultoria, o que pode tornar o processo custoso.
Apesar de custoso, trabalhoso e muito específico, o processo de Data Classification possui mais pontos positivos que negativos, sendo essencial ser endereçado e conversado dentro de uma empresa que deseja ser competitiva no mercado hoje em dia.
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