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Graduação · Capítulo 23 · Português

Capítulo 23 — Privacidade na governança

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Capítulo 23 — Privacidade na governança

Mapa da aula

Aula 23 publicada. Mapa, exemplo, EX067.

flowchart TD
  N0["23.1 Princípios de privacidade"]
  N1["23.2 O NIST Privacy Framework"]
  N2["23.3 Avaliando um novo uso"]
  N3["23.4 Inventário"]
  N0 --> N1 --> N2 --> N3
  N3 --> EX["Exemplo resolvido"]
  EX --> Q["Exercício EX067"]

Desenho lógico

flowchart LR
  N0["23.1 Princípios de privacidade"]
  N1["23.2 O NIST Privacy Framework"]
  N2["23.3 Avaliando um novo uso"]
  N3["23.4 Inventário"]
  N0 --> N1 --> N2 --> N3 --> Q["EX067"]
[23.1 Princípios de privacidade]
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    v
[23.2 O NIST Privacy Framework]
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    v
[23.3 Avaliando um novo uso]
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    v
[23.4 Inventário]
    |
    v
[Exemplo resolvido] --> [Exercício EX067]

Objetivos de aprendizagem

Você vai (1) aplicar os princípios de privacidade à governança de dados; (2) usar o NIST Privacy Framework; (3) avaliar um novo uso de dados.

23.1 Princípios de privacidade

Privacidade e governança se sobrepõem. A limitação da finalidade significa que dados coletados para os pontos de fidelidade não devem ser usados para finalidades sem relação com isso sem uma base legal. A minimização significa coletar apenas o necessário. Amara descobre que o formulário de adesão ao programa pede gênero e estado civil, que nenhum processo usa. Ela recomenda retirar os dois campos. Ela explica que dados não coletados não podem ser perdidos nem mal usados, nem precisam de proteção, de modo que a minimização reduz tanto o risco quanto o esforço. O dono dos dados de fidelidade concorda, e os campos são retirados no relançamento.

23.2 O NIST Privacy Framework

Amara estuda o NIST Privacy Framework, que organiza as atividades de privacidade em funções: identificar, governar, controlar, comunicar e proteger. Ela mapeia as práticas da Harbourline para cada função e encontra pontos fortes em proteger, onde há controles de segurança, e fragilidades em identificar, porque não existe um inventário completo dos dados pessoais. Ela observa que o modelo é voluntário e adaptável, o que convém a uma cooperativa que precisa de estrutura sem uma pesada engrenagem de conformidade. Amara recomenda começar pela função identificar, porque as demais dependem de saber que dados pessoais a Harbourline guarda e onde.

23.3 Avaliando um novo uso

O marketing propõe compartilhar os dados de compras dos membros com uma padaria parceira para ofertas conjuntas. Amara ajuda a avaliar a proposta: finalidade, base legal, dados necessários, riscos para os membros, salvaguardas e alternativas. Ela sugere que a própria Harbourline envie as ofertas aos membros que consentirem, de modo que a padaria nunca receba dados de membros. A proposta é revista nesse sentido. Ela observa que as avaliações de privacidade muitas vezes encontram desenhos que alcançam o objetivo de negócio com menos dados. A parceria com a padaria começa com ofertas baseadas em consentimento enviadas pela Harbourline, e a resposta dos membros no primeiro mês é positiva.

23.4 Inventário

Seguindo a função identificar do modelo, Amara começa um inventário dos dados pessoais: o que é guardado, onde, por quê, com que base, quem pode acessar e por quanto tempo é mantido. Ela começa pelos dados de fidelidade, de funcionários e de atendimento ao cliente. O inventário revela um banco de dados de pesquisa esquecido, com respostas de membros de cinco anos antes. Ela observa que os inventários sustentam tanto a conformidade com a privacidade quanto a governança, porque as organizações não conseguem governar dados que nem sabem que guardam. O banco de dados da pesquisa é revisado e depois eliminado, com aprovação.

Exemplo resolvido

Amara retira os campos de gênero e estado civil sem uso, mapeia a Harbourline para o NIST Privacy Framework, redesenha uma parceria com uma padaria para que os dados não sejam compartilhados e começa um inventário que encontra um antigo banco de dados de pesquisa.

Caso sintético. As práticas são sintéticas; o NIST Privacy Framework 1.0 é real.

Erros e limites

Coletar dados por precaução aumenta o risco sem trazer benefício.

Exercícios

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