Para uma pequena empresa que produz e envia dezenas de arquivos e e-mails diariamente, já pode ser difícil determinar quais documentos contêm informações públicas ou não. No caso de uma companhia grande, são milhões de arquivos e trocas de mensagens, que precisarão de um bom sistema de classificação de dados.
Pode ser praticamente impossível priorizar a mitigação de riscos ou cumprir os requisitos da LGPD quando não se sabe o grau de criticidade dos dados. Por isso, a classificação de dados é essencial para separar dados altamente sensíveis, que podem expor informações privilegiadas sobre um usuário ou sobre a empresa, de dados públicos que podem ser compartilhados livremente.
Neste artigo, você entenderá a definição de classificação de dados de acordo com a LGPD e aprenderá a fazer a auditoria de dados.
Leia também: Segurança em TI: como realizar a auditoria e classificação de dados conforme a LGPD?
Classificação de dados na LGPD
A classificação de dados é o processo de analisar dados e organizá-los em categorias baseadas no tipo de arquivo, conteúdo e outros metadados. É importante não confundir classificação de dados com os tipos de dados abordados na LGPD, que dividem os dados em pessoais, sensíveis, públicos e anonimizados.
As diretrizes para a classificação de dados devem ser definidas pelo setor de segurança da informação com o auxílio do setor jurídico, e precisam estar descritas de forma objetiva e clara na política de segurança da informação.
A quantidade de categorias no sistema de classificação de dados vai depender das informações tratadas pela empresa e suas necessidades. As categorias mais comuns são:
- Dados públicos: podem ser acessados por qualquer pessoa;
- Dados internos: podem ser acessados apenas por colaboradores da empresa;
- Dados confidenciais: podem ser acessados apenas por um grupo de pessoas ou cargos específicos;
- Dados restritos: podem ser acessados apenas por algumas pessoas.
A classificação de dados ajuda as organizações a responder perguntas importantes sobre seus dados, auxiliando na estruturação de estratégias de mitigação de riscos e no gerenciamento de dados, fatores essenciais para a conformidade com a LGPD.
Benefícios da classificação de dados
A implementação de um sistema de classificação de dados traz uma série de benefícios para as organizações, tais como:
- Mitigação de riscos: Com a classificação, é possível identificar e proteger dados sensíveis contra ameaças, minimizando o risco de vazamentos e acessos não autorizados.
- Conformidade regulatória: A LGPD exige que as empresas tratem os dados de maneira responsável e transparente. Um sistema de classificação de dados contribui para atender às exigências legais.
- Eficiência operacional: A organização clara dos dados facilita a localização de informações, reduzindo o tempo gasto em tarefas administrativas e otimizando processos.
- Decisões embasadas: Ao entender o tipo e a importância dos dados, as empresas podem tomar decisões mais assertivas em suas estratégias de negócios.
Como fazer uma auditoria de dados?
Uma auditoria de dados é o primeiro passo para a criação de um sistema de classificação de dados eficiente e completo. Elas são importantes para identificar quais são os dados tratados pela empresa, onde são armazenados e quem tem acesso a eles, por exemplo.
A seguir, descubra as principais etapas de uma auditoria de dados:
- Envolver todas as áreas relevantes
É muito provável que todas as equipes de uma organização possam ter algum tipo de contribuição durante uma auditoria de dados. Desde a equipe de vendas, que pode ter importantes informações pessoais e de histórico de compras, até TI, que pode ter experiência no website e informações de desempenho.
Cada área da empresa tem uma perspectiva única sobre os dados com os quais trabalha. Dessa forma, envolver todas as partes interessadas é fundamental para garantir uma visão abrangente e precisa sobre o ciclo de vida dos dados.
- Mapear a trilha dos dados
É importante levantar questões como: os dados são armazenados em mais de uma plataforma? São acessados por quantas pessoas? São modificados simultaneamente ou há diferentes versões? Observar a frequência com que as informações são coletadas e atualizadas deve garantir uma visão abrangente da arquitetura de dados da empresa.
O mapeamento também ajuda a identificar vulnerabilidades, como sistemas desatualizados ou a ausência de controles de acesso. Com essas informações, é possível implementar medidas corretivas e preventivas para proteger os dados.
- Analisar a qualidade dos dados
Avaliar a precisão, abrangência e consistência dos dados é essencial para garantir que não existam erros recorrentes, problemas de formatação, lacunas ou questões metodológicas. Ao fazer isso, a empresa deve ganhar uma compreensão profunda quanto ao que está acontecendo com seus dados.
Dados de baixa qualidade podem comprometer a eficácia de processos internos e a experiência do cliente, além de aumentar os riscos de não conformidade com a LGPD. Portanto, investir na qualidade dos dados é essencial para garantir resultados positivos a longo prazo.
- Identificar responsabilidades e proprietários de dados
É necessário designar proprietários ou responsáveis por cada tipo de dado, garantindo que haja accountability. Isso também permite uma melhor supervisão e controle das informações, bem como maior clareza sobre quem deve tomar medidas em caso de problemas ou incidentes.
- Documentar e revisar periodicamente
A auditoria de dados deve ser documentada de forma detalhada. A documentação serve como base para a elaboração de políticas de segurança e para futuras auditorias. Além disso, é importante revisar regularmente os processos e identificar melhorias.
Ferramentas para classificação e auditoria de dados
Para facilitar a auditoria e a classificação de dados, existem diversas ferramentas tecnológicas disponíveis no mercado. Algumas dessas soluções oferecem funcionalidades como:
- Identificação automática de dados sensíveis;
- Controle de acesso baseado em funções ou hierarquias;
- Monitoramento de atividades em tempo real;
- Relatórios detalhados sobre o uso e armazenamento de dados.
Plataformas de computação em nuvem também desempenham um papel importante nesse processo, permitindo maior flexibilidade, escalabilidade e segurança no gerenciamento de dados. Exemplos de ferramentas incluem softwares especializados como Data Loss Prevention (DLP) e sistemas de gerenciamento de identidade e acesso (IAM).
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Garanta conformidade com a LGPD
Uma solução que facilita a classificação de dados e auxilia na conformidade com a LGPD é a computação em nuvem. Ferramentas em nuvem oferecem maior controle sobre o armazenamento, transferência e acesso a dados.
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Conclusão
A classificação de dados é um processo essencial para qualquer organização que busca proteger suas informações, mitigar riscos e garantir conformidade com a LGPD. Por meio de uma auditoria detalhada e do uso de ferramentas adequadas, é possível implementar um sistema de classificação eficiente, que não apenas atende às exigências legais, mas também melhora a gestão e o desempenho da empresa.
Ao investir nesse tipo de iniciativa, as organizações podem não apenas evitar multas e penalidades, mas também construir uma reputação positiva junto aos clientes, parceiros e demais stakeholders. Afinal, a segurança e a transparência no tratamento de dados são cada vez mais valorizadas no mercado atual.
Além disso, a criação de uma cultura organizacional voltada para a proteção de dados é essencial. Isso envolve a capacitação dos colaboradores, a implementação de processos claros e a utilização de tecnologias que promovam a segurança.
Se você deseja aprimorar a classificação e a proteção dos dados na sua empresa, considere adotar soluções inovadoras e conte com o suporte de especialistas no assunto. Dessa forma, você estará preparado para os desafios e as oportunidades da era digital.
Com um sistema robusto de classificação de dados, sua empresa não só atende às exigências da LGPD, mas também demonstra compromisso com a privacidade e segurança dos dados, conquistando a confiança de todos os envolvidos no processo.
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