Minimização de Dados

O que é minimização de dados?

Frequentemente referida como evitação de dados, a minimização de dados é um processo em que um controlador de dados, a pessoa dentro de uma organização que determina por que e como os dados pessoais são processados, tenta coletar apenas as informações pessoais que são diretamente necessárias para que um objetivo específico seja alcançado.

Software de segurança centrado em dados pode ajudar a alcançar isso.

Algumas das leis de privacidade de dados mais rigorosas do mundo, incluindo o Regulamento Geral sobre a Proteção de Dados (GDPR) da União Europeia e a Lei de Privacidade do Consumidor da Califórnia (CCPA), têm linguagem específica sobre minimização de dados para permanecerem em conformidade com seus padrões.

Benefícios do uso da minimização de dados

Existem vários benefícios da minimização de dados, que incluem:

• Reforço da privacidade: Reduzir a quantidade de informações pessoais que uma organização coleta ajuda a proteger a privacidade dos indivíduos. Coletar apenas informações pertinentes necessárias para completar uma tarefa reduz a probabilidade de um ator malicioso roubar informações pessoais.
• Redução de responsabilidade: Violações de dados e tentativas bem-sucedidas de exfiltração de dados podem tornar as organizações responsáveis por essas perdas de dados. Reduzir a quantidade de dados que uma organização coleta reduz a responsabilidade e os danos no caso de um ator malicioso roubar dados. Além disso, um conjunto de dados menor é mais fácil de gerenciar e proteger, prevenindo assim o roubo de dados por completo.

Elementos básicos da minimização de dados

Alguns dos principais padrões de privacidade do mundo incluem princípios de minimização de dados. Esses elementos se resumem aos seguintes pontos específicos:

• Adequado: Os dados coletados são suficientes para alcançar o objetivo específico da organização que coleta as informações.
• Relevante: As informações solicitadas para alcançar um objetivo estão totalmente relacionadas ao próprio objetivo.
• Limitado: Informações supérfluas, que podem ou não ser sensíveis, não são solicitadas simplesmente para coletar mais dados.

Melhores práticas de minimização de dados

Para fazer a minimização de dados funcionar, siga estas melhores práticas:

• Use campos obrigatórios: Os sujeitos dos dados frequentemente submetem dados através de formulários e portais, aos quais a organização que coleta os dados tem acesso. Embora esses formulários possam conter numerosos campos, muitas vezes nem todos são necessários para que a organização alcance seu objetivo no sentido mais estrito. 
  Para garantir que o mínimo de dados seja coletado dos participantes, as organizações frequentemente designam alguns campos como obrigatórios para que o portal aceite e processe o formulário.
• Especificidade: Os sujeitos dos dados estão frequentemente mais dispostos a fornecer informações quando são informados sobre o que suas informações estão sendo especificamente usadas para alcançar. 
  Para minimizar a quantidade de dados coletados enquanto maximiza o valor que as organizações podem extrair do conjunto de dados, é imperativo que as informações requeridas, os propósitos de sua coleta e o processo de manuseio dos dados sejam claramente definidos.

Minimização de dados vs. limitação de propósito

Embora sejam termos intimamente relacionados, a minimização de dados difere ligeiramente da limitação de propósito.

Minimização de dados é a prática de limitar a quantidade total de dados coletados apenas ao que é absolutamente necessário para alcançar um objetivo explicitamente delineado. Isso é frequentemente alcançado através de formulários que têm campos obrigatórios e organizações que delineiam explicitamente o objetivo que esperam alcançar através do processo de coleta de dados.

Limitação de propósito refere-se ao ciclo de vida dos dados que as organizações coletam, que frequentemente são informações sensíveis ou pessoalmente identificáveis (PII). Dados que são inicialmente coletados para um propósito só podem ser usados para esse propósito inicial e nunca usados novamente. Por exemplo, a limitação de propósito proibiria uma organização de usar dados coletados através de um estudo demográfico de uma cidade para serem usados novamente em uma campanha eleitoral dentro dessa mesma jurisdição.

Saiba mais sobre a importância e os princípios da proteção de dados.