A tecnologia tem avançado muito e com isso as empresas estão cada vez mais dependentes dos dados, precisando coleta-los e trata-los de maneira correta e eficaz para que tenham maior proveito e possam melhorar seus negócios. Entretanto, uma preocupação muito relevante que surge é como garantir a segurança dos dados pessoais dos usuários. Existem dois tipos de dados que são particularmente sensíveis e que requerem atenção especial por parte das empresas: os dados pessoais identificáveis (PII) e os dados de cartão de crédito (PCI). Neste post, vamos explorar o que são esses tipos de dados e como as empresas podem cuidar deles. PII - Personally Identifiable Information Os dados PII são informações que podem ser usadas para identificar uma pessoa específica. Isso pode incluir o nome completo, endereço de e-mail, endereço residencial, número de telefone, número de identidade, entre outros. Esses dados são frequentemente coletados por empresas em processos de cadastro, formulários de inscrição ou transações comerciais. PCI - Payment Card Industry Os dados PCI são informações sensíveis usadas para autorizar transações com cartões de crédito. Isso pode incluir o número do cartão de crédito, data de validade, nome do titular do cartão e código de segurança. Quantos golpes não temos visto em jornais e sites de notícia, não é? Esses dados são altamente valorizados pelos criminosos virtuais, que os utilizam para realizar compras fraudulentas ou roubar identidades. Agora que estamos na mesma página conceitual, precisamos lembrar que a segurança dos dados PII e PCI é uma responsabilidade compartilhada entre as empresas e os usuários. As empresas têm o dever de proteger esses dados, enquanto os usuários devem tomar medidas para garantir a segurança de suas próprias informações. Nesse post, vamos discutir algumas práticas recomendadas para as empresas lidarem com esses tipos de dados: - Conscientize seus funcionários É muito importante conscientizar todos os funcionários sobre a importância da proteção desses dados e os riscos associados à violação de privacidade. Todas as políticas e procedimentos devem ser claramente definidos e comunicados a todos os funcionários. - Minimize a coleta de dados As empresas devem coletar apenas os dados necessários para cumprir sua finalidade comercial e minimizar a coleta de dados sensíveis. Por exemplo, se uma empresa precisa coletar o número do cartão de crédito para processar uma transação, deve garantir que não esteja coletando informações desnecessárias, como a data de nascimento do cliente. - Proteja os dados com criptografia A criptografia é uma das maneiras mais eficazes de proteger os dados sensíveis, incluindo PII e PCI. As empresas devem implementar a criptografia em todos os estágios da coleta, armazenamento e transmissão de dados, para garantir que apenas as pessoas autorizadas possam acessá-los. - Implemente medidas de segurança As empresas devem implementar medidas de segurança, como firewalls, antivírus, autenticação de dois fatores e controles de acesso para evitar o acesso não autorizado aos dados sensíveis. Também é importante manter o software e os sistemas atualizados para evitar vulnerabilidades conhecidas. - Crie políticas de segurança eficazes Os dados sensíveis devem ser protegidos com políticas efetivas de segurança que garantam que somente quem tem o treinamentos e autorizações necessárias possam visualizar os dados. - Monitore o uso de dados e tenha uma resposta rápida a violações As empresas devem monitorar o uso de dados sensíveis para detectar atividades suspeitas e possíveis violações. A detecção precoce pode ajudar as empresas a tomar medidas preventivas antes que ocorram danos graves. E se ocorrerem, que a ação possa ser rápida e efetiva para minimizar os danos. Vimos aqui a importância de ter a proteção correta de todas as informações que armazenamos. Contem com a Dataside em seus negócios e estarem antenados em como ter uma saúde de dados melhorada e aproveitar ao máximo para acelerar seu negócio com o poder dos dados.

Poderia existir um botão como o da imagem acima, né? É sobre esse tema que iremos falar nesse post! Temos visto cada vez mais empresas estão buscando o empoderamento econômico e adotando medidas para reduzir gastos e aumentar lucros. Muitas delas recorrem a diversas ferramentas, inovações tecnológicas e modernização. Pessoalmente, já vi muitos projetos de sistemas produtivos enormes e grandes projetos envolvendo dados e rotina empresarial. Um problema comum em 99% (para não dizer 100%) dos projetos que vi era a falta de atenção para um aspecto básico: a Modelagem de Dados. Vamos contextualizar o que é para as pessoas que nunca ouviram falar, ou estão iniciando: Para contextualizar, a Modelagem de Dados é o processo de projetar a estrutura que irá receber os dados que precisamos armazenar. Esse processo pode ser realizado de várias formas, de acordo com as necessidades específicas. Quando realizado de forma adequada, a Modelagem de Dados permite armazenar dados de maneira mais eficiente, com melhor performance e com adequação às necessidades reais. Muitas vezes, esse processo é negligenciado, o que pode gerar problemas de performance e espaço. Você já parou para pensar quanto custo desnecessário isso pode gerar? Uma boa modelagem de dados pode gerar muita economia para sua empresa/projeto, vamos exemplificar alguns pontos: Melhor uso dos recursos de armazenamento Às vezes, aumentamos desnecessariamente a quantidade de dados armazenados, o que pode requerer a compra de recursos adicionais de armazenamento, muitas vezes sem necessidade ou otimização. Isso pode gerar problemas de performance devido à grande quantidade de dados a serem processados. Aumento da performance Melhorar a performance é sempre uma vantagem, pois permite o uso de menos recursos (evitando alocações desnecessárias de processamento, que geralmente são caras) e melhores resultados em menos tempo. Tomada de decisões mais rápidas e precisas Uma boa modelagem de dados permite que sua empresa/projeto tome decisões mais rapidamente e com maior precisão, gerando uma vantagem competitiva em um ambiente onde "tempo é dinheiro". As pessoas gastarão menos tempo esperando e conseguirão produzir mais em menos tempo. Melhor visualização e entendimento do todo A boa modelagem de dados ajuda a agir de forma adequada em casos onde identificamos problemas ou oportunidades de melhoria, reduzindo a alocação de profissionais para solução de problemas. Existem muitos outros motivos, mas apenas esses já demonstram a importância de uma boa modelagem e projeto de dados. Esse tema é um fundamento que nunca podemos esquecer.