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Ética e Confiança de Dados: Por que sem elas você não evolui?

  • Postado por Paula Louzada
  • Categorias Análise de dados, Blog
  • Data 9 de abril de 2020
  • Comentários Nenhum comentário

Imprescindíveis: Ética e Confiança de Dados

O sucesso na era digital exige um novo tipo de diligência na maneira como as empresas coletam e usam dados: ética de confiança de dados. Isso vem ganhando cada vez mais destaque porque, na era digital que vivemos hoje, pode-se dizer que os dados são a principal forma de moeda. Simplificando: dados são iguais a informações e insights, a poder.

A tecnologia está avançando a um ritmo sem precedentes – acompanhada, muito estreitamente, da criação e coleta de dados. Mas onde deve ser traçado o limite dessa relação? Em que ponto devem entrar em jogo princípios básicos, como a ética, para considerar os possíveis danos do uso de dados?

Só porque você pode, não significa que você deve

Embora os avanços digitais permitam novas oportunidades para as empresas competirem e prosperarem, eles também criam maior exposição a riscos sistêmicos. Assim, a confiança digital, pelo cliente, é tão difícil de ser conquistada quando é fácil de ser perdida – e esses riscos são de fato reconhecidos por empresas em todo o mundo. Isso resultou em maiores investimentos em segurança em todos os setores, com os gastos globais em segurança da informação excedendo US $ 100 bilhões até 2019, segundo o Gartner.

Mesmo assim, um foco singular na segurança não é suficiente. Embora a ética dos dados seja uma nova área para a maioria das empresas, ela deve ser uma consideração importante, pois as organizações avaliam o início ou a continuidade de suas jornadas de transformação digital.

Algumas empresas já estão abordando a necessidade de a ética dos dados ser um componente central em sua abordagem geral de negócios. O Facebook, por exemplo, publicou recentemente um artigo que fornece uma visão detalhada de como a empresa realiza pesquisas usando os dados pessoais de seus usuários. Então, anunciou a criação de um conselho de revisão interno composto por especialistas legais e éticos para formular padrões de privacidade e ética para pesquisas corporativas envolvendo dados humanos.

5 princípio de Ética para Confiança de Dados

A análise de big data levanta uma série de questões éticas, especialmente quando as empresas começam a monetizar seus dados externamente para propósitos diferentes daqueles para os quais os dados foram coletados inicialmente.

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A escala e a facilidade com que as análises podem ser conduzidas hoje mudam completamente a estrutura ética. Agora podemos fazer coisas que eram impossíveis alguns anos atrás e as estruturas éticas e legais existentes não podem prescrever o que devemos fazer. E embora a coisa toda não seja preto no branco, os especialistas concordam em alguns princípios:

1. Dados e identidade de clientes particulares devem permanecer privados

Privacidade não significa sigilo, pois os dados privados podem precisar ser auditados com base em requisitos legais, mas os dados privados obtidos de uma pessoa com seu consentimento não devem ser expostos para uso por outras empresas ou indivíduos com qualquer vestígio de sua identidade.

2. Informações privadas compartilhadas devem ser tratadas de maneira confidencial

As empresas terceirizadas compartilham dados confidenciais – médicos, financeiros ou locais – e precisam ter restrições quanto à possibilidade e ao compartilhamento posterior dessas informações.

3. Os clientes devem ter uma visão transparente de como seus dados estão sendo usados ​​ou vendidos

Assim como a capacidade de gerenciar o fluxo de suas informações privadas em sistemas analíticos massivos de terceiros.

4. O Big Data não deve interferir na vontade humana

A análise de Big Data pode moderar e até mesmo determinar quem somos antes de o decidirmos. As empresas precisam, portanto, começar a pensar sobre o tipo de previsões e inferências que devem ser permitidas e as que não devem.

5. O big data não pode nem deve institucionalizar preconceitos criminosos como racismo ou sexismo

 Isso porque os algoritmos de aprendizado de máquina podem absorver vieses inconscientes em uma população e amplificá-los por meio de amostras de treinamento.

Certamente há mais princípios que precisamos desenvolver à medida que tecnologias mais poderosas se tornam disponíveis. Cientistas de dados, engenheiros de dados, administradores de bancos de dados e qualquer pessoa envolvida no tratamento de big data devem ter voz na discussão ética sobre a maneira como eles são usados. Assim, é imprescindível que as empresas incentivem discussões abertas sobre esses dilemas em fóruns formais e informais.

Atente-se para a Confiança

Confiança é a pedra angular da economia digital. Mas como alcançar essa confiança continua sendo uma questão em aberto. Aqui estão algumas recomendações que devem ser consideradas para estabelecer um bom código de ética dos dados:

Foco na ética e confiança de dados em toda a cadeia de suprimentos

As empresas devem manipular os dados de maneira ética em todas as cadeias de suprimento de dados – desde coleta, agregação, compartilhamento e análise, até monetização, armazenamento e descarte. Atuando dessa forma, as organizações podem criar um ambiente de confiança e prestação de contas com todos os relacionamentos com as partes interessadas. Além disso, concentrando-se na ética, as organizações melhorarão a confiança que seus clientes têm nelas. Esse é um requisito para aqueles que passaram por transformações digitais e se tornaram publicadores ou participantes de plataformas e ecossistemas digitais.

Altere fundamentalmente como os dados são visualizados na sua empresa

Embora o foco na segurança (a confidencialidade, a integridade e a disponibilidade dos dados estão adequadamente protegidas?) e na privacidade (os controles de dados atendam aos requisitos regulamentares?) permaneça relevante, é essencial adicionar lentes para ética e confiança relacionadas à coleta e manipulação de dados.

Para fazer isso, as organizações devem mudar sua percepção sobre dados: não mais como meras informações, deve-se enxergá-los como confidenciais e pessoais. As organizações devem reconhecer o potencial de uso negativo dos dados se padrões claros de ética e confiança não forem implementados em cada processo de negócios.

Desenvolva melhores práticas de confiança de dados

Com melhores práticas, as empresas podem incorporar considerações éticas em cada estágio do desenvolvimento de produtos, entrega de serviços e cadeia de fornecimento de dados. O estabelecimento de um código de ética em toda a empresa ajuda a definir os tipos de perguntas e preocupações a que os gerentes devem se atentar em cada estágio do gerenciamento de projetos e no ciclo de vida da entrega de serviços.

Aliás, as empresas devem projetar e implementar um processo de revisão de ética de dados, semelhante à maneira como existem processos para revisões de código no desenvolvimento de software. Com essa abordagem, as organizações podem ter certeza de que incorpora e reforça o estabelecimento da confiança entre consumidores e parceiros.

Crie uma linguagem ética universal

É necessária uma taxonomia coletivamente reconhecida e aceita em torno da ética dos dados. Uma linguagem comum pode fornecer clareza a todas as partes envolvidas na troca de dados. Isso se tornará cada vez mais valioso à medida que os padrões regulatórios e do setor de seguros evoluírem, além de ajudar os profissionais a tomarem decisões efetivas sobre os dados.

Conclusão

No mercado digital de hoje, o valor da confiança é medido pela linha de fundo. Empresas com altos quocientes de confiança ganharão a lealdade à marca que lhes permitirá prosperar. Aqueles que cometem violações de confiança se veem sobrecarregados com a discriminação de marca, da que pode ser praticamente impossível se livrar. As empresas líderes entendem o verdadeiro valor da confiança e o trabalho necessário para alcançá-lo. O passo seguinte, assim, é garantir que ele seja mantido, incluindo ativamente práticas éticas em todas as facetas da organização.

Paula Louzada

Engenheira Mecânica e Mestranda pela Unicamp. Na França, atuou na área de Melhoria de Produção de uma grande empresa do segmento aeronáutico e no Brasil fez parte da equipe de Melhoria Contínua de uma multinacional do ramo químico. É Green Belt e consultora de Projetos de Melhoria e Excelência Operacional na FM2S.

Tag:analise de dados, confiança, confiança de dados, ética, liderança

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Paula Louzada
Engenheira Mecânica e Mestranda pela Unicamp. Na França, atuou na área de Melhoria de Produção de uma grande empresa do segmento aeronáutico e no Brasil fez parte da equipe de Melhoria Contínua de uma multinacional do ramo químico. É Green Belt e consultora de Projetos de Melhoria e Excelência Operacional na FM2S.

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