A transformação digital tem tudo a ver com aproveitar os dados. No entanto, nesse mundo orientado por dados, a criação, a coleta, a análise e o compartilhamento de grandes quantidades de dados em diferentes plataformas podem criar novos riscos para as organizações. As organizações usam esses dados para melhorar os serviços e oferecer melhores experiências aos clientes, mas os clientes podem ter preocupações sobre como e quando seus dados pessoais estão sendo usados.
A ética de dados está relacionada à forma como os dados são gerenciados, tratados e armazenados e aos problemas morais relacionados ao seu uso. Ele explora as respostas às perguntas: “Como nossa organização pode coletar, armazenar e usar dados de maneira ética?” e “Que direitos do cliente devemos proteger?”
É importante que as organizações entendam os riscos relacionados ao uso ético dos dados na empresa e implementem medidas para mitigá-los.
Ética de dados: O que é isso?
Definido pelo Gartner como “um sistema de valores e princípios morais relacionados à coleta, ao uso e ao compartilhamento responsáveis de dados”, a ética de dados se preocupa com os problemas morais relacionados às práticas de dados que poderiam afetar negativamente as pessoas. A ética de dados se concentra em dados em todas as suas fases, incluindo a geração, coleta, análise e disseminação deles.
A ética de dados aborda comportamentos relacionados ao uso de dados gerais e pessoais e orienta as organizações sobre como usar dados, algoritmos em AI e aprendizado de máquina, além de outras tecnologias para evitar viés.
Além disso, garante que os usuários online concordem em compartilhar seus dados e que as organizações cumpram os regulamentos de conformidade e privacidade, como o Regulamento Geral de Proteção de Dados (GDPR, General Data Protection Regulation), a Lei de Portabilidade e Responsabilidade de Seguros de Saúde (HIPAA, Health Insurance Portability and Accountability Act), a Lei de Privacidade do Consumidor da Califórnia (CCPA, California Consumer Privacy Act) e o Padrão de Segurança de Dados do Setor de Cartões de Pagamento (PCI DSS, Payment Card Industry Data Security Standard).
Por que a ética de dados é importante?
Com os ataques cibernéticos em ascensão e os programas de análise apoiados por tecnologias de AI impulsionando a demanda por mais dados, os usuários online estão se tornando mais conscientes dos problemas relacionados à privacidade de seus dados.
Seguir a ética de dados ajuda as organizações a gerenciar os riscos associados à privacidade de dados e a continuar melhorando as experiências dos usuários sem violar a privacidade de dados pessoais. Ao empregar princípios de ética de dados, as organizações podem:
Ética e governança de dados
Governança de dados é o gerenciamento da disponibilidade, usabilidade, integridade, consistência e segurança dos dados para garantir que dados de alta qualidade sejam usados em toda a organização. Também se preocupa com os riscos e penalidades associados aos dados.
A governança de dados se concentra no uso adequado dos dados para evitar a introdução de erros de dados em um sistema e evitar o possível uso indevido de dados pessoais. São estabelecidas políticas e procedimentos para monitorar o uso de dados e ajudar a manter a segurança, a conformidade e a transparência dos dados. Esses princípios são essenciais para garantir o uso ético das informações de um indivíduo.
O que é uma estrutura ética para uso de dados?
Uma estrutura de ética de dados é um conjunto de princípios éticos que orienta o uso adequado e responsável dos dados em uma organização. Ela define diretrizes que ajudam líderes de negócios, partes interessadas e funcionários a entender as considerações éticas relacionadas aos dados. Ela deixa claro, de maneira facilmente digerível, as práticas organizacionais relacionadas ao uso de dados.
A estrutura deve ser usada por qualquer pessoa na organização que trabalhe direta ou indiretamente com dados. Isso pode incluir líderes organizacionais, formuladores de políticas, funcionários operacionais, analistas, estatísticos e qualquer outra pessoa que produza insights orientados por dados.
As estruturas de ética de dados normalmente são baseadas em três princípios:
- Transparência: As políticas, ações e processos da organização relacionados aos dados são livremente e facilmente acessíveis ao público em um formato claro e conciso para que eles possam entender como a empresa está usando seus dados pessoais.
- Responsabilidade: Há mecanismos eficazes de governança e supervisão para qualquer projeto.
- Justiça: Ele garante que o uso de dados pela organização seja apenas e não discrimine indivíduos e grupos sociais.
As organizações podem usar estruturas existentes, como a Privacidade por Design (PbD, Privacy by Design) do GDPR, a Justiça, a Transparência e a Responsabilidade (FT&A, Fairness, Transparência and Accountability) para ML e AI, e as Práticas de Informações Justas (FIP, Fair Information Practices), como base para uma estrutura organizacional personalizada para uso ético de dados.
Quais projetos ou iniciativas exigem ética de dados?
O dilema da ética de dados está se tornando mais urgente à medida que os líderes empresariais buscam programas de dados e análise para aumentar o valor dos negócios. As organizações estão usando dados para oferecer soluções inovadoras, e a AI e o aprendizado de máquina desempenham um papel fundamental nos esforços de muitas organizações para automatizar processos, aumentar a eficiência e reduzir custos.
Mas a AI é tão boa quanto os dados que a alimentam. Algoritmos para AI e aprendizado de máquina aprendem com o feedback dos usuários com base em dados de treinamento que podem incluir tendências quando a preferência é dada a determinados recursos e características.
As organizações precisam estar cientes das origens dos dados de referência usados pelos algoritmos para evitar o viés em suas plataformas. A interpretabilidade, que explica como um modelo treinado chega a uma decisão específica e identifica fontes de erro para melhorar a precisão do modelo, pode ajudar as organizações a identificar e reduzir o viés.
Como o armazenamento pode ajudar a melhorar as práticas recomendadas de ética de dados
A ética e a governança de dados eficazes dependem da sua capacidade de armazenar e gerenciar os dados confidenciais de um indivíduo e dos enormes volumes de dados de entrada e treinamento exigidos pelos algoritmos de AI e aprendizado de ML com segurança.
Uma solução robusta de armazenamento de dados é essencial para atender aos requisitos e regulamentos de segurança e conformidade de dados sugeridos pelas leis de governança. Os recursos devem incluir:
- Controle de acesso: Ajuda a garantir que o acesso aos dados seja rigorosamente controlado e auditado para que qualquer pessoa que acesse os dados possa ser rastreada com facilidade e precisão.
- Criptografia de dados: É essencial para proteger contra riscos como ransomware.
- Integridade de dados: Ajuda a proteger os dados contra corrupção e manipulação.
- Retenção de dados: Define períodos de retenção com base na sua política de retenção de dados, que descreve exatamente quais dados você pode armazenar ou arquivar, onde, por que, por quanto tempo e como eles são excluídos ou movidos.
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