Uma das reuni\u00f5es mais celebradas em Analytics Engineering se chama “Sextou”. Nessas sess\u00f5es, as equipes de engenharia de an\u00e1lise discutem e desenvolvem projetos que melhoram as experi\u00eancias di\u00e1rias dos nossos usu\u00e1rios de dados.\u00a0<\/p>\n\n\n\n
Essas sess\u00f5es n\u00e3o s\u00f3 promoveram um ambiente de trabalho criativo e aut\u00f4nomo, elas tamb\u00e9m resultaram no primeiro projeto de recurso da equipe: Privacidade de Dados Orientada por Software<\/strong>. Ele foi desenvolvido por uma equipe diversificada de engenheiros de an\u00e1lise, engenheiros de software e especialistas legais.<\/p>\n\n\n\n Essa colabora\u00e7\u00e3o multidisciplinar foi essencial para o seu sucesso, considerando a complexidade e relev\u00e2ncia do projeto. Continue lendo para saber mais!<\/p>\n\n\n\n A ess\u00eancia do projeto \u00e9 criar uma plataforma escal\u00e1vel de alta qualidade para a prote\u00e7\u00e3o dos dados do cliente. Isso envolve uma arquitetura de software full-stack que melhora nossa capacidade de gerenciar os dados do cliente, garantindo transpar\u00eancia e prote\u00e7\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n \u00c9 uma prova da nossa abordagem focada no cliente, misturando harmoniosamente as demandas do cliente com as nossas capacidades tecnol\u00f3gicas.<\/p>\n\n\n\n A contribui\u00e7\u00e3o da nossa equipe legal foi fundamental, especialmente para compreender as nuances da Lei Geral de Prote\u00e7\u00e3o de Dados (LGPD).<\/p>\n\n\n\n Eles forneceram informa\u00e7\u00f5es contextuais essenciais sobre conceitos de dados pessoais, dados confidenciais e tratamento de dados, orientando os aspectos t\u00e9cnicos do projeto.<\/p>\n\n\n\n A arquitetura inclui mais de 400 microsservi\u00e7os com bases de dados individuais e mais de 60.000 conjuntos de dados no ambiente anal\u00edtico. Esta estrutura complexa exige solu\u00e7\u00f5es robustas e escal\u00e1veis para prote\u00e7\u00e3o de dados.<\/p>\n\n\n\n Central na nossa arquitetura, o invent\u00e1rio de dados coordena os metadados das bases de dados do Nubank e classifica os dados de acordo com relev\u00e2ncia pessoal, tipo e prop\u00f3sito.<\/p>\n\n\n\n Este sistema garante que nossos servi\u00e7os de exclus\u00e3o de dados e relat\u00f3rio de acesso sejam executados corretamente.<\/p>\n\n\n\n A nossa equipe desenvolveu uma interface gr\u00e1fica de usu\u00e1rio (GUI) usando Streamlit, uma estrutura de Python que acaba com a necessidade de conhecimento extensivo em linguagens de front-end para facilitar a classifica\u00e7\u00e3o de dados confidenciais.<\/p>\n\n\n\n A GUI oferece um design intuitivo e \u00e1gil que pode ser acessado em diversos dispositivos, acabando com a necessidade de processos manuais entediantes.<\/p>\n\n\n\n A GUI inclui diversas se\u00e7\u00f5es para auxiliar no processo de classifica\u00e7\u00e3o. Ela come\u00e7a pela sele\u00e7\u00e3o da fonte de dados e fornece detalhes de metadados como data de cria\u00e7\u00e3o, descri\u00e7\u00f5es de atributos e status de marca\u00e7\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n O principal recurso \u00e9 a classifica\u00e7\u00e3o de cada atributo com suporte a recomenda\u00e7\u00f5es autom\u00e1ticas com base em dados j\u00e1 classificados.<\/p>\n\n\n\n Uma das maiores realiza\u00e7\u00f5es da GUI \u00e9 o aumento de produtividade em 70% em compara\u00e7\u00e3o com m\u00e9todos anteriores.<\/p>\n\n\n\n Ficou comprovada como uma solu\u00e7\u00e3o eficiente e inteligente, alinhando com nossos objetivos de classifica\u00e7\u00e3o eficiente de dados.<\/p>\n\n\n\n Nossa abordagem \u00e0 governan\u00e7a de dados e \u00e0 privacidade envolve n\u00e3o apenas solu\u00e7\u00f5es t\u00e9cnicas, mas tamb\u00e9m educar nossos engenheiros e compreender o contexto legal.<\/p>\n\n\n\n O projeto oferece suporte ao desenvolvimento de m\u00e9tricas espec\u00edficas para maturidade de programas de privacidade e evolu\u00e7\u00e3o de estrat\u00e9gias. <\/p>\n\n\n\n Al\u00e9m disso, gerenciamos o acesso aos dados por meio de um sistema granular, garantindo o acesso controlado com base na natureza dos dados pessoais.<\/p>\n\n\n\n As sess\u00f5es Sextou do Nubank n\u00e3o s\u00f3 promoveram uma cultura de inova\u00e7\u00e3o e autonomia como tamb\u00e9m abriram o caminho para projetos revolucion\u00e1rios como a Privacidade de Dados Orientada por Software. Essa iniciativa salienta o compromisso do Nubank com a governan\u00e7a e a privacidade dos dados, indo al\u00e9m das solu\u00e7\u00f5es t\u00e9cnicas para incluir a educa\u00e7\u00e3o de engenheiros e uma melhor compreens\u00e3o das estruturas legais.<\/p>\n\n\n\n O sucesso do projeto na melhoria da produtividade, na garantia da prote\u00e7\u00e3o robusta de dados e no desenvolvimento de uma abordagem focada no cliente ressalta a posi\u00e7\u00e3o do Nubank como l\u00edder da ind\u00fastria de tecnologia financeira. Essa jornada de combinar tecnologia com conhecimento legal estabelece uma nova refer\u00eancia nas solu\u00e7\u00f5es de privacidade de dados, ilustrando como inova\u00e7\u00f5es colaborativas podem levar a resultados transformadores no setor financeiro.<\/p>\n\n\n\n <\/p>\n\n\n\nVis\u00e3o geral do projeto<\/h2>\n\n\n\n
O papel da compreens\u00e3o legal na privacidade de dados<\/h2>\n\n\n\n
Design arquitetural e gerenciamento de dados<\/h2>\n\n\n\n
Desenvolvimento de uma GUI baseada em Streamlit<\/h2>\n\n\n\n
Recursos e fun\u00e7\u00f5es da GUI<\/h3>\n\n\n\n
Melhor produtividade e efici\u00eancia<\/h3>\n\n\n\n
Governan\u00e7a, privacidade e controle de acesso<\/h2>\n\n\n\n
Conclus\u00e3o<\/h2>\n\n\n\n