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Tecnólogo · Capítulo 4 · Português

Capítulo 4 — Modelos de dados

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Capítulo 4 — Modelos de dados

Mapa da aula

Aula 04 publicada. Mapa, exemplo, EX010.

flowchart TD
  N0["4.1 Separar os dados sensíveis"]
  N1["4.2 Campos de retenção"]
  N2["4.3 Modelar o consentimento"]
  N3["4.4 Revisar o modelo"]
  N0 --> N1 --> N2 --> N3
  N3 --> EX["Exemplo resolvido"]
  EX --> Q["Exercício EX010"]

Desenho lógico

flowchart LR
  N0["4.1 Separar os dados sensíveis"]
  N1["4.2 Campos de retenção"]
  N2["4.3 Modelar o consentimento"]
  N3["4.4 Revisar o modelo"]
  N0 --> N1 --> N2 --> N3 --> Q["EX010"]
[4.1 Separar os dados sensíveis]
    |
    v
[4.2 Campos de retenção]
    |
    v
[4.3 Modelar o consentimento]
    |
    v
[4.4 Revisar o modelo]
    |
    v
[Exemplo resolvido] --> [Exercício EX010]

Objetivos de aprendizagem

Você vai (1) desenhar modelos de dados que separem os dados sensíveis; (2) definir a retenção no próprio modelo; (3) modelar o consentimento.

4.1 Separar os dados sensíveis

Aisha desenha um modelo de dados para o aplicativo da Quayside. A identidade do aluno (nome, e-mail, telefone) fica numa tabela; os dados de treino e de frequência cardíaca ficam em outra, ligada por um identificador interno; as preferências de marketing ficam numa terceira. A separação permite que cada serviço acesse só o que precisa: a tela das aulas lê zonas cardíacas e primeiros nomes, mas não consulta e-mails nem a situação de pagamento. A frequência cardíaca pode ser dado relativo à saúde pelo artigo 4(15) do GDPR, e dado pessoal sensível pelo art. 5º, II, da LGPD, quando usada para avaliar condicionamento ou saúde, o que exige cuidado extra pelo artigo 9.

4.2 Campos de retenção

Aisha acrescenta a cada registro uma data de criação e uma categoria, para que as regras de retenção possam ser aplicadas. As leituras de frequência cardíaca são guardadas por doze meses, salvo se o aluno escolher guardá-las por mais tempo; os resumos de treino são guardados enquanto a conta estiver ativa. A rotina de retenção lê a categoria, compara a data de criação com a regra e exclui as linhas vencidas. Ela observa que desenhar a retenção no modelo desde o início é muito mais fácil do que acrescentá-la depois, quando os dados já se acumularam sem datas nem categorias.

4.3 Modelar o consentimento

A Quayside usa o consentimento para os e-mails de marketing e para compartilhar a frequência cardíaca com as telas das aulas. Aisha modela o consentimento como uma tabela com aluno, finalidade, versão do texto, data e situação; a revogação muda a situação e a data. Ela explica que as Diretrizes 05/2020 do EDPB exigem um consentimento específico e demonstrável, e o modelo apoia isso ao registrar o que foi aceito e quando. A versão do texto importa porque a Quayside vai mudar sua redação; sem ela, ninguém consegue provar que texto um aluno viu em 2025, comparado com 2027.

4.4 Revisar o modelo

O Sr. Reilly revisa o modelo de Aisha e pergunta por que a data de nascimento é guardada quando faixas etárias bastariam. Aisha a substitui por uma faixa etária para as aulas e mantém a data completa apenas no sistema de matrículas, onde ela é necessária para os contratos. Depois da revisão, ela também retira o gênero do aplicativo, já que nenhuma funcionalidade o usa. O Sr. Reilly observa que cada campo de um modelo de dados deve ter uma razão de existir, e que revisar os modelos em busca de campos desnecessários é uma prática de privacidade eficaz e barata.

Exemplo resolvido

Aisha separa os dados de identidade, de treino e de marketing, acrescenta campos de retenção, modela o consentimento com versões do texto e substitui a data de nascimento por faixas etárias no aplicativo.

Caso sintético. O modelo é sintético; os artigos 4(15) e 9 do GDPR, o art. 5º, II, da LGPD e as Diretrizes 05/2020 do EDPB são reais.

Erros e limites

Faixas etárias ainda podem identificar pessoas em turmas pequenas; combine-as com outras proteções.

Exercícios

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