Atualmente, qual é a organização que não trabalha com dados? Desde a sua recolha, tratamento e análise, todas as empresas são responsáveis por dados com diferentes níveis de sensibilidade e confidencialidade. Esta responsabilidade acarreta, claro, riscos associados ao nível da segurança da informação. O controlo de acessos, a garantia de integridade, a insegurança na transferência de dados, a adequada proteção de dados sensíveis, a conformidade, entre outros. Esses desafios são críticos em projetos de Business Intelligence. São como andar na corda bamba e qualquer deslize pode desequilibrar o projeto.

Desde o início de um projeto de BI torna-se elementar considerar os riscos de segurança de forma abrangente. Isto envolve a identificação de todas as fontes de dados e processos envolvidos no tratamento destes. Neste contexto, a avaliação contínua dos riscos e a adoção de medidas de segurança eficazes, como o controlo de acesso baseado em funções (RBAC), criptografia e auditorias internas são essenciais para garantir a integridade e a confidencialidade dos dados.

Inteligência Artificial (IA) e Machine Learning (ML) essenciais na proteção de dados da era digital

A abordagem tradicional de segurança em BI tem-se concentrado em salvaguardar o acesso aos dados, controlar a autenticação de utilizadores e proteger as redes contra acessos não autorizados. No entanto, essas medidas estão a tornar-se insuficientes. A evolução das ameaças, o aumento do volume e complexidade dos dados, exigem uma reavaliação estratégica.

Graças aos avanços em Inteligência Artificial e Machine Learning, surge a oportunidade para prever e neutralizar ameaças à segurança assim que elas surgem, quase como ter um guarda-costas digital sempre vigilante. Esses algoritmos operam como sentinelas, capazes de analisar padrões de tráfego de dados e detetar comportamentos anómalos, assim como identificar tentativas de intrusão ou prever vulnerabilidades, permitindo uma resposta mais rápida e eficiente às ameaças. Imagine-se, por exemplo, um modelo de Machine Learning que deteta e avisa quando um utilizador que, normalmente, acede a um determinado conjunto de dados durante o dia, de repente começa a fazer downloads massivos de dados à noite. Ou ainda, a utilização de Inteligência Artificial para analisar grandes quantidades de logs para identificar padrões e consultas inesperadas à base de dados. Assim, ao adotar esta abordagem, transformamos a maneira como os dados são protegidos substituindo a postura reativa pela preventiva.

Como garantir a Segurança de Informação em projetos de Business Intelligence

Um aspeto determinante para a segurança eficaz em projetos de BI é a presença de um perfil dedicado, como um Administrador de Segurança da Informação. Este profissional é responsável por supervisionar a segurança dos dados, desde a implementação de políticas até à gestão de ferramentas de deteção de ameaças.

Além da abordagem tecnológica, é decisivo criar uma cultura em que a segurança da informação seja mais do que uma diretriz, seja um valor partilhado por todos. Esse compromisso envolve um processo contínuo de formação e consciencialização das equipas, de forma a assegurar que cada membro compreenda o seu papel nessa missão. Ao mesmo tempo, as políticas e procedimentos de segurança têm de ser regularmente atualizadas. A proteção dos dados é uma responsabilidade coletiva e fundamental para o sucesso da organização.

A segurança de informação em projetos de Business Intelligence é um campo dinâmico que exige uma abordagem igualmente dinâmica. A integração de tecnologia aliada a uma forte cultura de segurança e legislação proativa, pode garantir o sucesso e a proteção dos projetos de BI. Para as empresas que procuram não só sobreviver, mas prosperar, a adoção destas práticas não é apenas uma escolha, mas uma necessidade.

André Ferreira é Business Insights Manager da Mind Source