A importância da qualidade de dados para a LGPD

Saiba por que deixar dados qualificados de lado prejudica a produtividade de uma empresa e a distancia das novas exigências legais

 

Depois de quase uma década de discussões e de dois anos desde sua aprovação no Congresso Nacional, a Lei Geral de Proteção de Dados entrou em vigor no mês de setembro. Valendo para todas empresas, públicas e privadas, que fazem negócios no Brasil, a nova legislação regulamenta a maneira pela qual informações sensíveis são manipuladas, propondo um novo modelo de transparência. Neste sentido, qualquer cidadão passa a ter o direito de questionar sobre o tratamento de seus dados pessoais por terceiros.

Porém, hoje existe um vácuo em relação à conformidade com a nova lei. Uma pesquisa realizada pela Akamai Technologies e divulgada no fim de agosto, logo antes de sua vigência, mostrou que 64% das empresas brasileiras ainda não estavam em dia com a  legislação. Quando falamos das que a desconhecem por completo, o número chega a 24%.

Um dos aspectos priorizados pelo texto da LGPD e que acaba sendo deixado de lado é a qualidade dos dados que essas organizações detêm. Essa negligência, contudo, não é de agora, e, historicamente, ela influencia negativamente na capacidade de tomada de decisões de diversos negócios.

Então, como impulsionar seu planejamento estratégico e, ao mesmo tempo, se adequar à nova legislação? Acompanhe conosco:

Entendendo a qualidade de dados

Antes de tudo, é interessante esclarecer que a qualidade de dados não é, em si, um processo, mas a condição do estado qualitativo das informações em posse de uma organização. Normalmente, entendemos que os dados de uma empresa são qualificados quando eles estão de acordo com sua atuação, seu planejamento e seu processo de tomada de decisões.

(Divulgação: freepik.com)

A mensuração da qualidade destes dados não é aleatória e segue parâmetros estabelecidos pela International Organization for Standardization — a Organização Internacional de Normalização, ou ISO —, que define a ISO 8000 como o padrão de qualidade de dados ao redor do mundo.

No campo da qualidade, lidamos com diferentes dimensões, que, de maneiras diversas, evidenciam a pertinência de um conjunto de dados qualquer. Dentre elas, nós temos:

  • Acurácia: mede-se o quanto um conjunto de dados reflete e representa, de fato, a realidade;
  • Completude: certifica-se se cada dado tem todas suas informações requeridas discriminadas apropriadamente;
  • Consistência: garante-se se os dados fazem sentido entre si e procura-se por contradições entre eles;
  • Validez: confere-se se o dado em questão está em um formato adequado e pode ser utilizado segundo as diretrizes da empresa;
  • Unicidade: checa-se se cada informação aparece apenas uma vez ao longo da análise das bases de dados ou se ela se repete.

Como nós cuidamos da qualidade de dados 

Na Twist, nós temos o Quality, uma ferramenta totalmente voltada para a qualidade de dados. Por meio dela, mapeamos minuciosamente cada parte de diferentes bases de uma organização em busca de inconsistências e falhas que possam estar afetando seu desempenho geral.

Segundo as dimensões da qualidade e outras KPIskey performance indicators, ou indicadores-chave de desempenho — que forem essenciais para aquele trabalho naquele momento, cada dado é, então, analisado com o auxílio da Inteligência Artificial, para que lhe seja atribuída uma nota de 0 a 10.

De acordo com o balanço de todos os dados que forem analisados, uma média final é fornecida e pode ser utilizada para fins de comparação com o desempenho de setores específicos dentro da empresa. Cada problema identificado também pode gerar alertas e notificações em tempo real, abrindo caminho para uma rápida resolução. Para saber mais sobre o Quality, fale conosco!

Os 10 princípios para um efetivo tratamento de dados

Na construção de um novo modelo de tratamento de dados pessoais e sensíveis no ambiente digital, a Lei Geral de Proteção de Dados se sustenta sobre diferentes pilares, sendo o consenso e a transparência dois dos principais. Isto é, entende-se que nenhum negócio pode operar ou manipular informações pessoais sem que haja uma permissão explícita para tanto e sem que seus clientes tenham ciência dos objetivos finais deste manuseio.

(Divulgação: freepik.com)

A fim de que isso seja seguido à risca, a legislação prevê dez princípios para que haja um tratamento realmente efetivo de dados pessoais. Segundo o Serviço Federal de Processamento de Dados, são estes:

  1. A necessidade explícita de se assegurar ao titular dos dados a finalidade do manuseio de suas informações pessoais;
  2. A adequação da atuação da empresa aos fins acordados no item anterior;
  3. O tratamento dos dados, para que esta finalidade seja alcançada mais agilmente;
  4. O acesso livre e facilitado dos titulares dos dados à forma pela qual estes são tratados;
  5. A qualidade de dados, para que eles sempre reflitam a atualização e a exatidão requeridas para o tratamento ao qual são destinados;
  6. A transparência, para que sejam fornecidas, constantemente, informações claras e acessíveis sobre a utilização de dados a seus titulares;
  7. A segurança dos dados, garantindo que eles não sejam vazados ou destruídos em invasões aos sistemas;
  8. A prevenção contra danos ao titular dos dados, impedindo que suas informações pessoais sejam manipuladas maliciosamente;
  9. A não-discriminação, evitando que o titular dos dados seja, de alguma forma, prejudicado por conta daquilo que ele escolher ceder;
  10. A responsabilização da organização detentora dos dados, que deve provar a eficácia das estratégias adotadas a partir do uso de dados pessoais de seus clientes.

Mais nitidamente, a qualidade dos dados é um parâmetro isolado por si só, o que já configura um avanço, uma vez que ninguém deve ser prejudicado pela utilização de dados incompletos, desatualizados, inexatos e datados, mas isso não significa que ela se restrinja somente a este campo.

Na prática, é como se este parâmetro fosse o mais crucial para que os outros também sejam assegurados na sua totalidade. Dados qualificados são, acima de tudo, dados organizados, que permitem que você veja com clareza o atual estado de suas operações sem maiores empecilhos ou obstáculos. Dados qualificados permitem que você repasse a um cliente um retrato fiel daquilo que você realmente tem em sua posse, já que não existe transparência sem certeza.

Bases desestruturadas, desorganizadas e pouco qualificadas podem levar a imbróglios indesejados. No caso da LGPD, seu texto prevê multas que podem chegar até R$50 milhões no caso do descumprimento da lei. Apostar em uma maior qualidade de seus bancos de dados é apostar em um maior controle sobre eles e, consequentemente, em diretrizes de segurança mais eficientes.


Diante de tudo que foi exposto, entendemos cada vez mais o quanto é crucial que uma estratégia comercial e legal preze pela qualidade de dados. Segundo o artigo “The Costs of Poor Data Quality”, dados pouco qualificados podem acarretar uma produtividade 51% menor e até 39% a mais de clientes insatisfeitos. Agora, além disso, dados qualificados representam um dos modos mais eficientes de estar em dia com a nova legislação e de garantir seu rigoroso cumprimento.

Aqui na Twist, nós temos as melhores ferramentas para o tratamento e para a qualidade de seus dados. Entre em contato com a gente para saber mais sobre elas! Para receber atualizações como esta diretamente em sua caixa de e-mails, assine nossa newsletter.

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