O mapeamento de dados é uma das necessidades quando se inicia a adaptação à LGPD (Lei Geral de Proteção de Dados). Com ele, é possível determinar onde estão localizados os dados pessoais na organização para atender às exigências determinadas pela Lei, a qual a organização deve reportar à ANPD (Autoridade Nacional de Proteção de Dados) a descrição dos dados pessoais e informações afetadas em casos de incidentes. O processo também auxilia ao atendimento dos direitos dos titulares, garantindo ao titular uma série de direitos sobre seus dados coletados, como o acesso e a exclusão dessas informações. Mas, para isso, é preciso conhecer a localização desses dados.
Para efetivar essa adequação, é necessário investimento financeiro e tempo. Pensando na melhor maneira de solucionar a problemática dessas variáveis, é possível utilizar ferramentas tecnológicas como grandes aliadas para essa jornada. Elas trazem mais velocidade e assertividade para o processo, além de um custo inferior ao desembolsado com novas contratações para executar um trabalho manual. Dentre essas tecnologias, temos duas que, quando trabalhadas em conjunto, possuem um grande potencial para auxiliar nessa adequação: o Data Discovery e o RPA (Robotic Process Automation).
O primeiro é uma importante ferramenta que auxilia na necessidade de mapear os dados pessoais executando uma busca profunda dentro das pastas e arquivos da organização para encontrar a localização exata dos dados pessoais e identificar se estão armazenados nos diretórios de rede ou sistemas.
Leia também: O passo a passo para PMEs se adequarem à LGPD
O Data Discovery traz a volumetria desses dados por meio da quantidade de vezes que eles foram encontrados dentro do arquivo pesquisado. A forma de pesquisa e a apresentação podem ser ajustadas com regras e critérios de busca que o próprio software possui. Todavia, essa ferramenta pode necessitar de um trabalho repetitivo e manual para inserção das informações, que pode demandar muitos processos e, consequentemente, ter um resultado demorado, o que não é ideal, tendo em vista que os prazos demandados pela LGPD para o cumprimento das exigências já estão em vigor.
Para melhorar a performance do Data Discovery, é possível combiná-lo com o RPA, tecnologia que torna possível a criação de uma força de trabalho virtual cujos assistentes virtuais realizam o trabalho manual repetitivo e demorado. Com a implantação do RPA é possível ganhar assertividade e velocidade no processo e, como consequência, remover a necessidade do preenchimento de informações manuais exigidas no Data Discovery. Dessa forma, temos um processo automatizado de ponta a ponta, deixando apenas o trabalho analítico e que agrega maior valor ao produto para o colaborador humano.
Com essa implantação é possível otimizar em cerca de 85% o tempo dedicado ao processo de identificação e mapeamento dos dados, além da redução de erros e retrabalhos no preenchimento das informações. A automação propicia ganhos na assertividade e na otimização do tempo no preenchimento das buscas, uma vez que o assistente virtual realiza todas as ações previamente definidas, reduzindo o risco de a empresa sofrer sanções administrativas relacionadas à LGPD.
*Lucas Gomes é consultor sênior de Intelligent Process Automation e Marllon Marques é consultor de Privacidade de Dados, ambos da ICTS Protiviti.
Add new comment