Dados anonimizados: o que são e como tratá-los?

A crescente conscientização sobre a importância da privacidade e a segurança dos dados trouxeram à tona a necessidade de equilibrar a utilidade dos dados com a proteção da identidade e das informações pessoais. 

É nesse contexto que os dados anonimizados emergem como uma solução essencial, já que possibilitam que as organizações aproveitem os benefícios dos dados sem comprometer a privacidade. Contudo, como exatamente a anonimização funciona e quais são as melhores práticas para implementá-la?

Neste artigo, vamos explicar as técnicas e desafios envolvidos no processo de anonimização, demonstrando como esses dados são tratados com responsabilidade e eficácia. Acompanhe!

O que são dados anonimizados?

De acordo com a Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD), dados anonimizados são aqueles que, originalmente, estavam relacionados a uma pessoa específica, mas que passaram por um processo cuidadoso para garantir que não podiam mais ser vinculados a essa pessoa. 

Para compreender isso de forma mais prática, considere o seguinte exemplo:

Imagine que uma empresa de análise de mercado coletou informações sobre o histórico de compras de um cliente contendo dados altamente pessoais, incluindo:

• Nome;
• Endereço;
• Profissão;
• CPF;
• Detalhes das transações.

No entanto, para utilizá-los de forma ética e em conformidade com a LGPD, a empresa decide anonimizá-los.

Neste processo, todas as informações diretamente identificáveis, como nomes e endereços, são removidas. O que sobra são apenas registros de transações, datas e valores, sem qualquer vínculo explícito com um indivíduo específico.Aqui, a mágica da anonimização acontece. Mesmo que os dados originais fossem altamente pessoais, após a anonimização, eles se tornam agregados de informações úteis que não podem ser rastreados de volta a um indivíduo em particular.

Qual a diferença entre anonimização e pseudoanonimização?

Ao abordar a proteção de dados e a privacidade, é fundamental entender a diferença entre anonimização e pseudoanonimização, dois conceitos que desempenham papéis distintos na preservação da confidencialidade das informações pessoais.

Como já detalhamos anteriormente, a anonimização é o processo pelo qual os dados originais são alterados de forma a não poderem mais ser vinculados a um indivíduo específico, mesmo com informações adicionais. 

Isso é geralmente alcançado através da remoção ou substituição de detalhes diretos de identificação, como nomes, endereços e números de identificação pessoal. 

Por outro lado, a pseudoanonimização envolve a substituição de informações diretas de identificação por chaves ou códigos, tornando os dados menos identificáveis, mas ainda vinculados a uma entidade ou pessoa específica, como, por exemplo, um acesso biométrico.

Na prática, os dados pseudoanonimizados mantêm um grau de reversibilidade dentro de um ambiente seguro e controlado, pois, se alguém tiver acesso às chaves de descriptografia adequadas, é possível vincular os dados a um indivíduo. Essa ação pode ser utilizada em situações em que a reversibilidade é necessária para processos internos ou análise, mas a privacidade dos dados ainda deve ser protegida.

Entenda como são tratados os dados anonimizados

O tratamento de dados anonimizados segue um processo meticuloso que combina essas técnicas para tornar os dados inacessíveis à identificação de indivíduos, ao mesmo tempo em que mantém sua utilidade para análise e pesquisa.

Essas práticas incluem a supressão de dados, generalização, adição de ruídos aos dados e agregação. Vamos explorar cada uma delas em detalhes:

1. Supressão de dados

A supressão envolve a remoção de informações pessoais identificáveis dos dados originais, como nomes, números de identificação e endereços.

O objetivo é eliminar qualquer vestígio de identificação pessoal em um banco de dados, tornando-os anônimos e inacessíveis para a identificação de indivíduos.

2. Generalização

A generalização consiste em substituir informações específicas por categorias ou intervalos mais amplos, a fim de manter a utilidade do dado de maneira impessoal. 

Por exemplo, em vez de registrar a idade exata, os dados podem ser generalizados para faixas etárias (por exemplo, 20-30 anos, 31-40 anos). Dessa forma, a identidade dos indivíduos é preservada, mas mantendo os dados úteis para análise.

3. Adição de ruídos aos dados

A adição de ruídos envolve a introdução de informações falsas ou imprecisas nos dados de maneira controlada. Essa técnica de tratamento torna mais difícil identificar indivíduos específicos e melhora a proteção de dados, especialmente em análises estatísticas.

4. Agregação

A agregação é o processo de combinar informações em grupos maiores. Em vez de apresentar dados individuais, como as compras de cada cliente, os dados são agregados em métricas gerais, como a média de compras. 

O tratamento de dados anonimizados segue um processo meticuloso, que combina essas técnicas para tornar os dados inacessíveis para a identificação de indivíduos, ao mesmo tempo em que mantém sua utilidade para análise e pesquisa.

Na BigDataCorp levamos o assunto dos dados muito a sério. Controlamos a integridade, a procedência e, especialmente, o uso desses dados pelos nossos clientes. Além dos requisitos estabelecidos pela LGPD, incorporamos as principais diretrizes globais de proteção de dados, incluindo o GDPR e as leis de privacidade de dados dos Estados Unidos.

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