Proteção de privacidade de dados em ambiente de big data analytics: um estudo da realidade brasileira (2022)
- Authors:
- Autor USP: OLIVEIRA, DANILO FIGUEIREDO DE - EACH
- Unidade: EACH
- DOI: 10.11606/D.100.2022.tde-23012023-202448
- Subjects: BIG DATA; PROTEÇÃO DE DADOS PESSOAIS; PRIVACIDADE
- Keywords: Big data analytics; Data privacy; Data protection; Privacidade de dados; Privacidade em big data analytics; Privacy in big data analytics; Privacy issues; Problemas de privacidade; Proteção de dados
- Language: Português
- Abstract: Privacidade é reconhecida internacionalmente como um direito humano fundamental e tem sido um tema cada vez mais importante ao passo que a humanidade aumenta o uso de produtos e serviços digitais e, consequentemente, a geração e utilização de dados pessoais. A quantidade de dados gerados a cada momento é enorme e exige tecnologias específicas para que sejam coletados, armazenados e disponibilizados para tomada de decisão, o que foi denominado como sistemas de big data analytics (BDA). Nesse cenário, diversos problemas de privacidade de dados podem ocorrer, e as organizações ainda sofrem para mitigar os riscos de violação de privacidade. Governos e organizações internacionais têm criado regulamentos para evitar e punir abusos por parte das organizações aos indivíduos, mas não têm sido suficientes para evitar grandes vazamentos de dados, entre outros problemas de privacidade de dados. Assim, o objetivo deste estudo foi analisar os problemas de privacidade de dados no contexto de BDA, bem como as suas causas, e identificar as principais ações e práticas que podem ser adotadas para evitar, minimizar ou resolver esses problemas identificados a partir de uma revisão sistemática da literatura. Para tanto, adotou-se como parâmetro as avaliações de especialistas coletadas por meio da técnica Delphi, considerando a eficiência, eficácia e factibilidade das soluções propostas pela literatura.Como resultado da aplicação da técnica Delphi, verificou-se concordância forte ou muito forte em 10 das 14 dimensões avaliadas, o que implica em confiabilidade alta ou muito alta no ranqueamento dos nove problemas em relação a cinco dos sete conjuntos de causas, e no ranqueamento dos 10 conjuntos de solução em relação a cinco conjuntos de causas. Portanto, conclui-se que, dado os sete conjuntos de causas, foram identificados os principais problemas causados por esses conjuntos e as melhores soluções para mitigar esses conjuntos de causas. De forma geral, dentre os nove problemas de privacidade de dados em BDA "roubo ou acesso não autorizado a dados" foi o principal, segundo os especialistas, seguido por "fraudes e outros crimes". Os principais conjuntos de causas desses nove problemas foram "ataques e vulnerabilidade de segurança" e "revelação ou inferência de dados não autorizados". Os principais conjunto de soluções para os sete conjunto de causas foram "governança de dados" e "políticas internas de proteção de privacidade"
- Imprenta:
- Data da defesa: 08.12.2022
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- Cor do Acesso Aberto: gold
- Licença: cc-by-nc-sa
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ABNT
OLIVEIRA, Danilo Figueiredo de. Proteção de privacidade de dados em ambiente de big data analytics: um estudo da realidade brasileira. 2022. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2022. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/100/100131/tde-23012023-202448/. Acesso em: 11 jan. 2026. -
APA
Oliveira, D. F. de. (2022). Proteção de privacidade de dados em ambiente de big data analytics: um estudo da realidade brasileira (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/100/100131/tde-23012023-202448/ -
NLM
Oliveira DF de. Proteção de privacidade de dados em ambiente de big data analytics: um estudo da realidade brasileira [Internet]. 2022 ;[citado 2026 jan. 11 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/100/100131/tde-23012023-202448/ -
Vancouver
Oliveira DF de. Proteção de privacidade de dados em ambiente de big data analytics: um estudo da realidade brasileira [Internet]. 2022 ;[citado 2026 jan. 11 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/100/100131/tde-23012023-202448/
Informações sobre o DOI: 10.11606/D.100.2022.tde-23012023-202448 (Fonte: oaDOI API)
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