Uso de RPA para conformidade LGPD e resiliência cibernética

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A legislação de proteção de dados é uma crescente tendência internacional, que aterrissou definitivamente em solo brasileiro com a Lei 13.709/18, a chamada Lei Geral de Proteção de Dados, ou simplesmente LGPD.
A LGPD visa, antes de qualquer coisa, resguardar os direitos fundamentais de privacidade e liberdade  de pessoas físicas e, para tanto, estabelece a responsabilidade daqueles que tratam informações pessoais, bem como indica medidas preventivas contra violações de toda a ordem.
Se sua organização normalmente tem problemas para identificar e gerenciar dados, certamente terá dificuldades com a LGPD.

 

  Classificação de dados  

A classificação de dados é o processo que analisa dados estruturados ou não estruturados para organizá-los em categorias com base no tipo de arquivo, conteúdo e outros metadados.
Esse processo ajuda as organizações a responder perguntas importantes sobre seus dados, revelando como é possível reduzir os riscos e gerenciar as políticas de governança de dados. A classificação pode dizer onde você está armazenando seus dados mais importantes, ou quais tipos de dados confidenciais seus usuários criam com mais frequência. Uma classificação abrangente de dados é necessária (mas não o suficiente) para cumprir os regulamentos modernos de privacidade de dados.

 

  Melhore a proteção de dados com RPA  

Manter o controle sobre o crescente volume de dados é um desafio para quase todas as empresas. As organizações que estão cientes dos riscos envolvidos sabem que precisam entender seus dados para gerenciá-los com eficácia.
O conteúdo não estruturado apresenta tanto risco para a privacidade quanto os dados estruturados, às vezes até mais, porque são muito difíceis de controlar. Se o processo de tratamento de dados de seus clientes depende de alguma forma de atividades manuais, qualquer erro humano pode comprometer a conformidade de sua empresa com a LGPD. Por mais criterioso que você seja, tarefas manuais são suscetíveis a erros e sua organização estará à mercê desses eventuais erros humanos.
Com a chegada da LGPD, e a vigência das suas sanções administrativas e financeiras a partir de 1º de agosto deste ano, um erro pode custar literalmente muito caro para a empresa.
A adoção de uma solução de RPA atua diretamente na redução ou até eliminação de atividades manuais no tratamento dos dados sensíveis de seus clientes, automatizando tarefas que fazem parte dos processos necessários para a conformidade da organização com relação à LGPD, trazendo com isso um maior nível de confiança nos processos internos, pois automatizam tarefas manuais, diminuindo erros e melhorando os tempos de resposta.
Os robôs de software podem executar atividades envolvidas na verificação das autorizações de uso de dados do cliente, em relação aos bancos de dados para consentimento e revogação. Podem ser configurados para verificar e confirmar o consentimento dos clientes e revogar solicitações conforme o caso, além de implementar decisões de alto nível para agir de acordo com os resultados da verificação de solicitações. A RPA consegue gerenciar o procedimento de consentimento do uso de dados sensíveis de forma consistente, mesmo que esses dados estejam espalhados por vários sistemas corporativos diferentes.
Soluções integradas de RPA e classificação de dados podem ajudar especificamente as organizações a alcançar de forma rápida e eficaz a conformidade com a LGPD e outras normas de proteção de dados, ajudando a moldar e executar os controles de acesso apropriados sobre as informações confidenciais. As duas tecnologias podem classificar e rotular os dados, para destacar em quais regulamentos ou categorias de conformidade se enquadram, pesquisar e recuperar facilmente os dados, e também fazer o encaminhamento adequado, no caso de uma solicitação de acesso específico.

 

  Objetivos da classificação de dados  

No estudo “Market Guide for File Analysis Software” de 2020, o Gartner lista quatro casos de uso importantes:
Mitigação de Risco
  • Limitar o acesso a informações de identificação pessoal;
  • Controlar a localização e o acesso à propriedade intelectual;
  • Reduzir a área da superfície de ataque para dados confidenciais;
  • Integrar a classificação com soluções de Prevenção de Perda de Dados (Data Loss Prevention, DLP) e outras ferramentas de proteção.
Governança e Conformidade
  • Identificar dados regidos pela LGPD, GDPR, HIPAA, CCPA, PCI, SOX e regulamentos futuros;
  • Aplicar de tags de metadados a dados protegidos, para permitir rastreamento e controles adicionais;
  • Permitir quarentena, retenção legal, arquivamento e outras ações exigidas pela legislação;
  • Facilitar a execução dos direitos de titulares dos dados para confirmar o tratamento dos dados, permitir o acesso, efetuar correção de dados pessoais, eliminar dados pessoais desnecessários, fazer a portabilidade dos dados, eliminar dados pessoais e revogar o consentimento de uso dos dados.
Eficiência e Otimização
  • Permitir o acesso eficiente ao conteúdo com base no tipo, forma de utilização, etc.;
  • Descobrir e eliminar dados obsoletos ou redundantes;
  • Mover dados altamente utilizados para dispositivos mais rápidos ou infraestrutura baseada em nuvem.
Análise de dados
  • Habilitar o tagueamento de metadados para otimizar as atividades de negócios;
  • Informar a organização sobre a localização e uso de dados.
É importante observar que a classificação de dados, embora seja uma etapa inicial e fundamental, normalmente não é suficiente para alcançar sozinha muitos dos casos de uso acima. Adicionar funcionalidades automatizadas, que podem ser incorporadas com robôs de RPA, para controlar permissões de acesso e atividades de uso dos dados, por exemplo, pode aumentar drasticamente a capacidade de usar as informações de classificação para atingir resultados mais significativos.

  Conclusão  

As informações confidenciais que são classificadas, são mais fáceis de serem identificadas e entendidas para se decidir como lidar com elas. A classificação de dados é uma funcionalidade fundamental para qualquer programa corporativo de segurança, sendo o componente que trata a forma com a qual a segurança de TI é integrada à segurança da informação, para garantir a proteção das informações mais confidenciais de sua empresa.
Aplicar camadas de controles de segurança à medida que você avança até as informações restritas é a melhor maneira de garantir a privacidade dos dados e a proteção de sua organização.
A combinação de uma solução de classificação de dados com uma plataforma de RPA reduz o impacto das horas gastas com os recursos operacionais e de TI, por meio da automação de processos e tarefas, mantendo dessa forma a conformidade com a LGPD e as demais normas que regem a proteção dos dados dos cidadãos. Quando a RPA é combinada com tecnologias complementares, é possível ampliar ainda mais o conjunto de capacidades para proteger os dados e promover os direitos dos cidadãos, mantendo os custos operacionais em patamares mais baixos.
Entre em contato conosco para saber mais sobre a classificação de dados e o que ela pode fazer pela sua empresa. Agende uma conversa aqui com nosso time de especialistas.

 

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