No cenário digital atual, a proteção de dados é uma preocupação constante para empresas de todos os portes. Com a crescente quantidade de informações sendo geradas e armazenadas, a segurança de dados tornou-se um imperativo para garantir a integridade e a confidencialidade das informações.

Mas as empresas, naturalmente, também terão preocupação com eficácia e custos de segurança de dados. Assim, vamos entender as principais vantagens de implementar sistemas eficazes e com ótimos custo-benefício. Os módulos sequenciais de validação de dados apresentam-se como ótima opção porque baseiam-se em cruzamento permanente de informações com o Big Data.

O que são Módulos Sequenciais para Proteção de Dados?

Módulos sequenciais de validação de dados são mecanismos que verificam a autenticidade e a precisão das informações em cada etapa de um processo. Assim, esses módulos funcionam como filtros, analisando os dados à medida que eles transitam por diferentes sistemas e aplicações.

Ao validar os dados em cada etapa, é possível identificar e corrigir erros ou inconsistências antes que eles se propaguem por toda a organização, garantindo a qualidade e a confiabilidade das informações. Ou seja, os dados são permanentemente conferidos através de um cruzamento de informações.

Segurança de dados agora: estratégias de Bancos e Fintechs

A segurança de dados é um elemento imperativo nas empresas. Cada vez mais a inteligência artificial (IA) e o machine learning (ML) serão usadas contra as ameaças cibernéticas. A automação da segurança, por exemplo, pode ajudar a identificar e bloquear ataques em tempo real, antes que causem danos.

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DataFraud: a Importância do Processo com Big Data Estruturado

O Big Data trouxe consigo desafios e oportunidades para a proteção de dados. A grande quantidade de dados gerados diariamente exige soluções eficientes para garantir a qualidade e a integridade das informações.

A PH3A Tecnologia da Informação desenvolveu o DataFraud, um modelo de proteção de dados baseado em módulos sequenciais de validação. Então, em conjunto com o Big Data, o DataFraud vai operar construindo ambiente de proteção eficaz da seguinte forma:

• Regras Prévias: As empresas podem determinar a sequência desejada de informações que vão validar ou abortar processos.
• Detecção precoce de anomalias: O tempo todo, as informações são conferidas no Big Data. Assim, ao validar os dados em tempo real, é possível identificar e corrigir erros ou inconsistências de forma rápida, evitando que problemas maiores se desenvolvam.
• Melhora da qualidade dos dados: A validação sequencial garante que apenas dados precisos e confiáveis sejam validados. Dessa forma, as chances de acerto para tomada de decisões se aproximam dos 100%.
• Redução de riscos: Ao identificar e corrigir erros antes que eles causem danos, os módulos de abortam a operação para análise mais profunda separadamente. Assim, o processo fica muito mais seguro.
• Conformidade com regulamentações: Muitas empresas estão sujeitas a regulamentações que exigem a proteção de dados pessoais e a manutenção da integridade das informações. Então, os módulos de validação ajudam a garantir o cumprimento dessas normas.
• Otimização de processos: Ao automatizar a validação de dados, é possível otimizar os processos e reduzir o tempo gasto com tarefas manuais.

Como Funcionam os Módulos Sequenciais de Validação?

Os módulos sequenciais para proteção de dados podem ser implementados em diferentes níveis, desde a entrada de dados até a saída dos sistemas. Assim, as principais etapas de um processo de validação sequencial incluem:

1. Coleta de dados: A coleta de dados é de diversas fontes, como sistemas internos, externos e dispositivos IoT.

2. Cruzamento com outras fontes: Na sequência, entra a comparação com dados do big Data para checar se há coincidência, para seguir às etapas seguintes.

3. Validação: Após ter o Ok nos módulos pré-estabelecidos, entra a etapa de validação de dados. Ou seja, terão o status de verdadeiros para atestar sua consistência, integridade e conformidade com os padrões estabelecidos.

4. Enriquecimento: Agora, poderá ocorrer o processo de enriquecimento com informações adicionais provenientes de outras fontes, como bases de dados externas. Então, mesmo dados incompletos poderão ter o complemento devido.

5. Armazenamento: Os dados que tiveram um Ok do sistema são armazenados em um ambiente seguro.

Tenha mais segurança de dados com conferências automáticas

No núcleo desse sistema, encontramos regras e fórmulas cuidadosamente elaboradas. Cada dado é verificado, de acordo com um caminho preestabelecido para que ele siga os módulos avaliadores, que vão permitir a continuidade ou não da validação da informação.

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Big Data Estruturado é Fundamental na Proteção de Dados

O Big Data desempenha um papel fundamental para a proteção de dados. Daí a importância de ter uma grande base estruturada e organizada para uma rotina de mudanças de dados permanente.

Ao analisar grandes volumes de dados, é possível identificar padrões e correlações que podem indicar a presença de erros ou inconsistências.

A PH3A criou uma rotina de depuração e atualização permanente para ter um dos maiores e mais organizados Big Datas do Brasil. Isso faz uma grande diferença para que as empresas possam contar com dados sempre atualizados para validar dados.

Com isso, para efeito de proteção de dados, o DataFraud vai ter os seguintes processos automáticos:

• Detecção rápida de fraudes: A análise de grandes volumes de dados permite identificar padrões de comportamento que podem indicar atividades fraudulentas.
• Melhora da tomada de decisões: Ao ter acesso a dados precisos e confiáveis, as empresas podem tomar decisões mais assertivas.
• Otimização de processos: A automação da validação de dados permite otimizar os processos e reduzir custos.
• Criação de novos produtos e serviços: A análise de dados pode gerar insights valiosos para o desenvolvimento de novos produtos e serviços.

Integrando Inteligência Artificial à Validação Sequencial

A inteligência artificial (IA) está revolucionando a forma como validamos dados. Assim, aumenta o reforço da proteção de dados e reduz as chances de fraudes, que poderiam ter consequências imprevisíveis. Dessa forma, fica mais fácil:

• Detectar anomalias complexas: Algoritmos de machine learning podem identificar padrões complexos e sutis em grandes volumes de dados. Assim, é mais fácil detectar anomalias que seriam difíceis de identificar por métodos tradicionais.
• Criar modelos preditivos: Modelos preditivos podem ser utilizados para prever a ocorrência de erros ou inconsistências. Assim, será mais fácil a tomada de ações preventivas e abortar erros e fraudes nas operações.
• Automação de processos: A IA pode automatizar muitos dos processos de validação de dados, liberando os profissionais para se concentrarem em tarefas mais estratégicas.

Respeito à Legislação de Dados

Todos os processos relacionados ao Big Data devem respeitar a legislação de dados, a LGPD no Brasil. Dessa forma, ficam assegurados o respeito e a valorização da privacidade do usuário.

A PH3A tem essas diretrizes como princípio, e as reforça sempre aos seus clientes. A empresa conta com os selos de verificação de dados do Bureau Veritás, líderes mundiais em serviços de teste, inspeção e certificação.

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A implementação de módulos sequenciais de validação de dados, em conjunto com o Big Data, é fundamental para garantir a proteção de dados. Afinal, segurança e a qualidade das informações são fundamentais em um mundo cada vez mais digital.

Ao investir em soluções de validação progressiva de dados, as empresas podem reduzir o risco de incidentes de segurança, melhorar a tomada de decisões e aumentar a confiança dos clientes.

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