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A Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD) transformou completamente a forma como empresas brasileiras gerenciam dados pessoais desde sua entrada em vigor em 2020.
Nesse sentido, a classificação adequada de informações representa o primeiro passo para uma estratégia eficaz de proteção. Em outras palavras, quando uma organização não consegue distinguir entre dados pessoais comuns, identificáveis, sensíveis e anonimizados, ela opera às cegas.
Assim, essas empresas correm riscos desnecessários que podem resultar em multas altas ou danos irreparáveis à reputação. Portanto, entenda cada uma delas!
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Dados pessoais: a base de tudo
O artigo 5º, inciso I da LGPD define dados pessoais como “informações relacionadas a pessoa natural identificada ou identificável”.
Esta definição aparentemente simples abrange muito mais do que imaginamos inicialmente. Os exemplos mais evidentes incluem nome completo, CPF, RG, endereço residencial, telefone, e-mail e data de nascimento.
Já no ambiente corporativo, essa categoria se estende para informações de funcionários (dados contratuais, histórico profissional), clientes (preferências de compra, histórico de transações) e fornecedores (informações de contato, dados comerciais).
Entretanto, a categoria também engloba informações comportamentais online, como histórico de navegação quando associado a uma pessoa específica, localização geográfica registrada por aplicativos móveis, e até mesmo padrões de uso de sistemas corporativos que possam caracterizar um indivíduo.
O principal desafio está em identificar informações que não são óbvias à primeira vista. Por exemplo, um número de protocolo interno pode se tornar dado pessoal se puder ser correlacionado com uma pessoa específica através de outros sistemas da empresa.
Dados pessoais identificáveis: o que torna um dado “linkável”
A identificabilidade é um conceito que determina quando informações aparentemente anônimas podem, na verdade, revelar a identidade de uma pessoa.
Existem dois tipos principais de identificação: direta e indireta.
A identificação direta ocorre quando um único elemento é suficiente para identificar alguém, como CPF ou RG. Por outro lado, a identificação indireta acontece quando a combinação de múltiplos elementos pode levar à identificação de uma pessoa específica.
Um exemplo prático comum é a combinação de endereço IP com timestamp de acesso. Isoladamente, um IP pode parecer anônimo. No entanto, quando combinado com horário específico de acesso e cruzado com outros elementos disponíveis, pode facilmente identificar o usuário.
Isso vale para cookies de navegação, device fingerprinting e até padrões comportamentais em sistemas corporativos.
Deste modo, a pseudonimização representa o processo pelo qual informações são tratadas de forma que não possam mais ser atribuídas a um titular específico sem a utilização de informações adicionais mantidas separadamente.
Frequentemente, profissionais confundem este processo com anonimização. Porém, elementos pseudonimizados ainda são considerados pessoais pela LGPD, pois preservam a possibilidade técnica de reidentificação quando combinados com as informações adicionais.
Isso significa que continuam sujeitos a todas as obrigações legais de proteção, embora possam receber tratamento de segurança diferenciado.
O risco de reidentificação é particularmente alto em datasets grandes, onde técnicas estatísticas avançadas podem revelar padrões únicos que levam à identificação individual, mesmo quando os elementos foram inicialmente considerados anônimos.
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Dados sensíveis: a categoria de maior proteção
O artigo 5º, inciso II da LGPD define dados pessoais sensíveis como aqueles que merecem proteção especial devido ao seu potencial de causar discriminação ou constrangimento.
Esta categoria inclui origem racial ou étnica, convicção religiosa, opinião política, filiação sindical, informações referentes à saúde ou vida sexual, elementos genéticos e biométricos, por exemplo.
No ambiente empresarial, dados sensíveis aparecem mais frequentemente do que se imagina. Sistemas de controle de acesso baseados em biometria (digital, reconhecimento facial), planos de saúde corporativos, informações sobre licenças médicas e até mesmo preferências alimentares em eventos corporativos podem conter elementos sensíveis.
Então, a LGPD estabelece bases legais mais restritivas para o tratamento dessas informações. Geralmente, exige consentimento específico e destacado do titular, ou demonstração clara de necessidade para situações como proteção da vida, tutela da saúde, exercício regular de direitos, ou cumprimento de obrigação legal ou regulatória.
Um aspecto crítico é que informações podem se tornar sensíveis dependendo do contexto de uso. Por exemplo, dados sobre frequência a determinados locais podem revelar orientação religiosa ou condições de saúde, transformando elementos aparentemente comuns em sensíveis que requerem proteção especial.
Dados anonimizados: quando os dados “perdem” proteção legal
A anonimização representa o processo pelo qual informações são modificadas através de meios técnicos e organizacionais razoáveis e disponíveis no momento do tratamento. Seu objetivo é eliminar a possibilidade de associação, direta ou indireta, a um indivíduo.
Quando verdadeiramente efetiva, a anonimização remove as informações do escopo de aplicação da LGPD. Contudo, o processo de anonimizar em si constitui tratamento e deve observar as disposições da lei até que seja completamente concluído.
O processo efetivo vai muito além da simples remoção de identificadores diretos. Técnicas robustas incluem generalização (redução da precisão de atributos), supressão (remoção completa de campos), perturbação (adição de ruído estatístico), e métodos avançados como k-anonimato, l-diversidade e privacidade diferencial, por exemplo
Por isso, a escolha da técnica deve considerar o contexto de uso, o risco de reidentificação e a utilidade dos elementos resultantes.
As principais limitações incluem o risco de reversão através de técnicas de correlação avançadas, especialmente quando múltiplos datasets são combinados. E mesmo informações aparentemente bem anonimizadas podem ser reidentificadas quando cruzadas com outras bases disponíveis publicamente.
Contudo, quando implementada corretamente, a anonimização oferece benefícios significativos para analytics e business intelligence. Permite análises estatísticas, desenvolvimento de modelos de machine learning e compartilhamento de insights sem os riscos e restrições legais associados aos dados pessoais.
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A importância do tratamento adequado de dados nas empresas
A gestão adequada de informações é uma questão de conformidade e um diferencial competitivo que pode determinar o sucesso ou fracasso de uma organização.
Segundo estudos da Fundação Getúlio Vargas (FGV), a baixa maturidade em dados pode custar até 8% do PIB brasileiro nos próximos dez anos, prejudicando investimentos, produtividade e crescimento econômico.
O mesmo estudo revela que organizações mais avançadas em maturidade atingem até 40% mais eficiência operacional, respondem mais rapidamente a mudanças de mercado e demonstram maior resiliência frente a crises.
Em contrapartida, empresas que permanecem em estágios iniciais tendem a reagir tardiamente a novas demandas, comprometendo sua sustentabilidade e capacidade de competir no mercado global.
Portanto, organizações que investem em práticas robustas de proteção experimentam maior confiança do mercado, facilitam parcerias estratégicas e criam bases sólidas para inovação. E a implementação de uma estratégia abrangente requer expertise especializada, ferramentas adequadas e processos bem estruturados.
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