A segurança de dados deve ser prioridade para empresas de todos os setores, especialmente aquelas que utilizam plataformas de Business Intelligence (BI) com grandes volumes de informação. Afinal, incidentes como ciberataques podem expor conteúdos sensíveis e causar danos irreparáveis à reputação do negócio no mercado.
A falta de práticas robustas de proteção pode deixar os sistemas da empresa vulneráveis à ação de criminosos digitais. Nesse sentido, é importante utilizar ferramentas e aplicar estratégias capazes de blindá-los. Quer tornar suas operações mais seguras? Neste post, vamos abordar como garantir sua segurança de dados. Confira!
Escolha ferramentas de BI com recursos avançados de segurança
Quando se trata de proteger dados privados, a escolha de soluções de BI certa é fundamental. Plataformas como o Pentaho se destacam por oferecer mecanismos completos que atendem às necessidades de cada empresa. Veja, abaixo, quais recursos ela disponibiliza.
Criptografia de dados
A criptografia de dados é uma das principais práticas de segurança do Pentaho, garantindo que as informações sejam protegidas durante a transmissão e o armazenamento.
Com essa funcionalidade, os dados são convertidos em um formato ilegível, de forma que, mesmo que sejam interceptados por terceiros, não possam ser acessados ou utilizados sem a chave de descriptografia apropriada.
Essa proteção é essencial para manter a confidencialidade dos dados sensíveis, sobretudo em ambientes de BI, onde grandes volumes de dados são processados e compartilhados entre diferentes sistemas e usuários.
Controle de acesso
O Pentaho conta com um controle de acesso forte, uma estratégia indispensável para que apenas as pessoas certas acessem os dados certos.
Dessa forma, você pode criar políticas de permissão que definem quem pode visualizar ou manipular dados e em que nível de acesso. Isso significa que, com base no papel de cada usuário dentro da organização, é possível limitar o que eles podem acessar ao utilizar a ferramenta, iniciativa que também evita erros causados por acessos indevidos.
Auditoria de atividades
A partir da auditoria de atividades, a empresa pode monitorar e registrar todas as ações realizadas na plataforma. Portanto, você pode acompanhar quem fez o quê e quando, o que proporciona um controle total sobre as interações com os dados.
O uso desse mecanismo ajuda a detectar comportamentos suspeitos ou acessos não autorizados, além de facilitar o cumprimento de regulamentações de segurança e a resolução de problemas em caso de incidentes. Com uma auditoria eficaz, você pode ter certeza de que seus dados estão sendo gerenciados de forma transparente e segura.
Quais são as boas práticas de segurança em soluções de BI?
Para garantir a preservação dos dados, é recomendado combinar os recursos ofertados pelo Pentaho com estratégias que resguardem ainda mais as ferramentas de BI. Acompanhe, a seguir, boas práticas de segurança para implementar na sua empresa.
Segmentação de dados
Onde há grandes volumes de dados, é importante que a segurança seja adaptada à importância de cada tipo de informação. Para isso, pode-se fazer a segmentação de dados, que consiste em separar conteúdos sensíveis ou confidenciais de dados menos críticos, criando camadas de proteção adequadas para cada categoria de dado.
Assim, você pode controlar de modo mais eficiente quem tem acesso a quais informações, autorizando apenas os profissionais necessários a acessá-las. Também se torna mais fácil implementar políticas de defesa específicas, alinhando o ambiente de BI às necessidades da organização.
Autenticação multifator
A autenticação multifator (AMF) exige que o usuário forneça mais de uma prova de identidade, como uma senha e um código enviado para o celular, adicionando uma camada extra de proteção que dificulta o acesso de hackers a dados privados.
Mesmo que um invasor consiga descobrir a senha de um colaborador, sem o segundo fator de autenticação, não conseguirá completar o processo de login.
Uma plataforma de BI deve ser capaz de gerar insights valiosos para a gestão e crescimento do negócio, mas é igualmente crucial que ela zele pela segurança de dados. Ao evitar acessos não autorizados e vazamentos críticos, por meio de recursos e práticas de proteção, você assegura a integridade da informação, o que valoriza a sua marca e impede problemas legais, aumentando a confiança dos clientes e parceiros.
Quer simplificar o gerenciamento de dados? Descubra como criar um dashboard interativo com Power BI!
Foi aluno de Ralph Kimball, maior referência mundial no assunto, no curso de Modelagem Dimensional realizado pela Kimball University, em Estocolmo – Suécia.
Já ministrou diversas palestras sobre o tema e atualmente mantêm o blog da Know Solutions, com referências sobre Business Intelligence.
Pós Graduado em Gestão de Projetos de Software pela PUC – Paraná. Trabalhou durante 7 anos na empresa Siemens onde participou de projetos em diferentes países.
Materia muito interessante
Obrigada pelo artigo 🙂 Acho que eu tenho uma equipe que pode obter cada sucesso 🙂 Mas sem kanbantool.com, nao conseguimos arranjar e controlar todas tarefas. Ferramentas digitais podem ajudar bastante – tal como manager ou teamledaer, mas mais suave 🙂 Eu planejo o dia do trabalho com kanban e todas tarefas sao cumpridas. Eu sei que nao cada um gosta trabalhar assim, mas comigo funciona 🙂
Parabéns por trazer a CRISP-DM de volta ao tablado. O “produtocentrismo” que assola o mercardo de BI pressiona os players a comprar o último brinquedo, a seguir a última moda, quando quase tudo que tem algum uso prático já existe há décadas – como o CRISP-DM
Seria legal um artigo um artigo comparando-o com SEMMA. Pode ser muito interessante para quem entrou na área há menos de 20 anos.
Gostaria de entender se a utilização da Big data nas empresas gera algum tipo de desvantagem nas pessoas que lá trabalham ?
Sobre o comentário do João Kechichian, concordo em relação às empresas não terem claro o que querem, e concordo com o Leandro sobre a abordagem de “Qual o seu problema” para dar as sugestões.
Mas vale ressaltar que as empresas não conseguem identificar o que querem por não terem claro um Planejamento Estratégico e objetivos bem descritos. Isso facilita muito perceber quais indicadores serão necessários acompanhar para atingir os resultados esperados.
Bom dia,
Há muita diferença das versões do livro The Data Warehouse Toolkit?
Vejo que ele esta na 3 edição.
Posso comprar apenas a 3 ou devo comprar todas?
Oi Marcos!
Há algumas atualizações com conceitos mais atuais. Não precisa comprar todas as edições não, apenas a 3a já cobre tudo que precisa.
Sim e não. A maior diferença é entre a primeira edição e as restantes. Da segunda edição em diante, quando a Margy Ross assumiu o livro, é tudo mais ou menos o mesmo.
A primeira edição, que por acaso chegou a ser publicada em português, é a melhor, na minha opinião. Ela é mais concreta, menor e mais focada. Se conseguir achá-la, compre. Vale ouro.
eu precisava para compor você uma pouco de note ajudar diga obrigado again com o extraordinário conselhos você compartilhado nesta página . Foi certamente maravilhosamente generoso com você dando abertamente tudo o que muitas pessoas {poderiam ter | poderiam possivelmente ter | poderiam ter | teriam | distribuído para um ebook para gerar alguma massa para eles mesmos , especialmente considerando que you poderia ter tried it se você nunca desejado . Those estratégias também agido como outras pessoas tenha semelhante desire como my own entender bom negócio mais relacionado este assunto . Eu tenho certeza há alguns mais agradáveis ocasiões ahead para pessoas que ver seu site
[…] de BI — Business Intelligence ou, traduzindo, Inteligência Empresarial — é justamente o diferencial que uma empresa precisa para tratar dados gerados por vários meios. Veja alguns contextos que podem servir de […]
[…] para aumentar seu lucro ou diminuir seus custos operacionais. Esse é o conceito básico de Business Intelligence utilizado como diferencial […]
Olá Leandro.
Acredito que o potencial da área de Business Intelligence dentro das empresas pode ser maior do que se imagina hoje.
Trabalho com consultoria de B.I. para agencias e empresas, e enfrentamos diariamente dois grandes problemas.
1- Padronização dos dados: Como utilizamos muitas fontes de dados, todo o processo, desde o que a implementação, até a parte operacional, precisa ser muito bem estruturada. Sem o padrão das informações perde-se muito tempo com “correção”, sendo que “tempo” não é o que temos para identificar um padrão, pois no dia seguinte ele pode mudar se não o tratarmos.
2- Pessoas que não sabem o que querem: Corporações não sabem o que querem, logo querem tudo. O problema é que sabemos que não tudo não é necessário, se consegue identificar padrões e otimizações com metade do volume. Sendo assim o processo de otimização passa a ser inteligente para ser operacional.
O futuro da área esta encaminhando para segmentações e clusterizações dinâmicas para analise de Big Data, mas se o processo de todos envolvidos precisa ser muito bem desenhado e a área de B.I. precisa ter este knowhow também.
Obrigado e muito bom seus artigos.
Oi João, obrigado pelo seu comentário! Concordo com você!
Realmente, a padronização dos dados é o ponto mais sensível mesmo. Aqui estimamos em torno de 60% a 70% do tempo em um projeto de BI apenas para esta parte.
Sobre as pessoas não saberem o que querem, aqui vemos como uma certa vantagem. Muitas vezes não é nem exatamente não saber o que querem, mas não saberem o que é possível fazer. Com isso, parte do nosso trabalho aqui é exatamente entender do que o cliente sofre aí então sugerir algumas coisas. Tentamos não ir para uma abordagem de “o que você quer” mas sim de “quais são seus problemas”.
Isso me deu até a ideia de criar um post focado nisso, vou deixar anotado para o futuro!
Existe uma técnica chamada Árvore de Realidade Presente, da Teoria das Restrições, que lida justamente com essa barafunda de problemas e entendimentos. Eu experimentei a mesma frustração que você, João, e decidi resolver esse problema. A imagem https://geekbi.files.wordpress.com/2020/10/bi_toc-crt-x.png é um resumo do que eu tenho até agora.
Adoraria uma contribuição. “O cliente não sabe o que quer” já está lá. “Dados são sujos” e “Dados são bagunçados” me parecem boas adições.
O que você acha? E você, Leandro?