Quais são as melhores práticas para privacidade de dados em data lakes?

1 Minimização de dados

A minimização de dados é o princípio de coletar e armazenar apenas os dados necessários e relevantes para a finalidade pretendida. Isso reduz o risco de expor ou perder dados que não são necessários ou não têm valor. A minimização de dados pode ser obtida aplicando filtros, critérios ou regras às fontes de dados antes de ingeri-las no data lake, ou excluindo ou arquivando os dados obsoletos, redundantes ou duplicados no data lake.

2 Anonimização de dados

A anonimização de dados é o processo de remover ou modificar quaisquer identificadores ou atributos que possam vincular os dados a um indivíduo ou entidade específica. Isso evita a reidentificação ou inferência dos titulares dos dados e protege sua privacidade e confidencialidade. A anonimização de dados pode ser feita usando técnicas como mascaramento, hashing, pseudonimização, agregação ou generalização, dependendo do nível de anonimato e utilidade necessários para os dados.

3 Criptografia de dados

A criptografia de dados é o método de transformar os dados em um código que só pode ser lido por partes autorizadas que têm a chave para descriptografá-los. Isso protege os dados contra acesso, modificação ou roubo não autorizados, tanto em repouso quanto em trânsito. A criptografia de dados pode ser implementada usando vários algoritmos, padrões ou ferramentas, como AES, SSL/TLS ou AWS KMS, dependendo dos requisitos de segurança e desempenho dos dados.

4 Governança de dados

A governança de dados é a estrutura de políticas, procedimentos, funções e responsabilidades que definem como os dados são gerenciados, acessados e usados no data lake. Isso garante a qualidade, consistência e conformidade dos dados, bem como a responsabilidade e transparência dos proprietários, administradores e consumidores dos dados. A governança de dados pode ser estabelecida usando ferramentas como catálogos de dados, linhagem de dados, qualidade de dados, segurança de dados e auditorias de dados, dependendo da complexidade e do escopo do data lake.

5 Ética dos dados

Ética de dados é o conjunto de princípios e valores que orientam o uso ético e responsável dos dados no data lake. Isso respeita os direitos, interesses e expectativas dos titulares dos dados, bem como as normas legais e sociais e as implicações dos dados. A ética dos dados pode ser fomentada adotando uma cultura de dados que promova a conscientização, educação, comunicação e colaboração entre as partes interessadas nos dados, bem como seguindo códigos de conduta, melhores práticas e padrões de privacidade de dados.