Desde maio de 2018, praticamente todos os usuários da internet começaram a receber e-mail comunicando a alteração das regras de segurança e proteção de dados de várias empresas online e sites em geral. Microsoft, Facebook, Spotify, Apple e WhatsApp são algumas das organizações que têm notificado seus usuários acerca da atualização de sua política de privacidade.
Esse movimento se deu pela doação pela União Europeia da GDPR data protection, um rigoroso conjunto de regras que se aplicam aos países do bloco, mas que têm impacto sobre o mundo inteiro.
A sigla GDPR significa General Data Protection Regulation (ou, traduzindo para o português, Regulamento Geral de Proteção de Dados) e refere-se à atualização de outra lei de privacidade da União Europeia, a Data Protection Directive (em português, algo como Conduta de Proteção de Dados).
As empresas que não estiverem em conformidade com a nova legislação podem pagar multas que variam entre 2% e 4% de faturamento anual. A seguir, veja o que muda com a GDPR e como ela afeta pessoas e empresas. Confira!
O que muda com a GDPR data protection?
Essa nova versão foi concebida com o objetivo de lidar com a nova realidade da web, com redes sociais, dados na nuvem e compartilhamento de informações de clientes entre empresas.
A ideia é que as pessoas possam saber que tipo de tratamento é dado às informações coletadas pelos sites, inclusive aquelas resultantes da análise do seu histórico de acessos a sites da web. Nesse sentido, a lei considera o uso de cookies pelas páginas tão relevante quanto o preenchimento de um cadastro.
Agora, o usuário tem mais poder para definir quais dados poderão ser acessados e optar em não compartilhar informações, quando não estiver convencido da correta utilização ou da necessidade de entregá-las.
A nova lei também contempla a possibilidade de o usuário solicitar que tudo relacionado a ele seja apagado de um determinado banco de dados. Essa demanda pode ser feita, inclusive, por brasileiros que queiram seus dados deletados dos arquivos de alguma empresa de atuação global.
Como ela afeta pessoas e empresas?
Além de permitir que o usuário tenha poder de escolha sobre a captação, o tratamento e o uso de seus dados, a GDPR data protection vai ter uma série de outras consequências sobre o relacionamento de pessoas e empresas. Entre elas, destacamos:
- A possibilidade de o usuário solicitar cópia ou, se desejar, fazer a migração dos dados coletados para outros serviços;
- A obrigatoriedade do emprego de linguagem clara e de postura transparente por parte dos sites, para que as pessoas possam compreender as orientações relacionadas aos dados, principalmente no tocante à privacidade;
- Se houver vazamento ou os dados forem acessados por pessoas não autorizadas, as empresas têm, no máximo, 72 horas para notificar as autoridades;
- Todos os novos sites devem, desde seus projetos, prever a necessidade de proteção da privacidade dos dados;
- É recomendado às empresas, sempre que possível, ocultar a identidade dos usuários ou adotar pseudônimos que protejam o acesso a informações sensíveis, tornando-as acessíveis apenas mediante a conferência de outros dados.
Neste post, explicamos o que é a GDPR data protection e como essa nova lei europeia vai impactar a vida dos usuários, empresas e sites na internet.
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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.
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?
[…] para aumentar seu lucro ou diminuir seus custos operacionais. Esse é o conceito básico de Business Intelligence utilizado como diferencial […]
[…] 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 […]
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
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.
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.
Gostaria de entender se a utilização da Big data nas empresas gera algum tipo de desvantagem nas pessoas que lá trabalham ?
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.