2ª Etapa: Ciclo de vida dos dados aplicado ao caso SwiftBank
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Agora você precisa mostrar, na prática, como um dado nasce, evolui e é descartado dentro do SwiftBank. O caso escolhido é o do conceito “Cliente Ativo”, que hoje é definido de formas diferentes em Marketing, Crédito e Financeiro. Você produzirá um fluxograma do ciclo de vida cobrindo coleta → armazenamento → recuperação → uso → descarte, com responsáveis e perguntas-chave em cada etapa, mais um documento de apoio.
Pergunta-chave: “Quais decisões de governança precisam acontecer em cada etapa do ciclo de vida do dado de ‘Cliente Ativo’ para que ele possa ser usado de forma segura, consistente e em conformidade com a LGPD?”
🎯 Sua missão
🔹 Missão 1 Draw.io / PlantUML
No Draw.io, crie um fluxograma horizontal com as cinco etapas do ciclo de vida (coleta, armazenamento, recuperação, uso, descarte). Em cada etapa, inclua:
- (a) os atores envolvidos (ex.: Engenharia de Dados, Data Owner, Segurança);
- (b) duas a três perguntas-chave (ex.: “temos direito de coletar?”, “qual a finalidade declarada?”, “quando descartar?”);
- (c) um exemplo concreto aplicado ao SwiftBank usando o dataset
clientes_swiftbank.csv(ex.: na coleta, como entra o campoconsentimento_marketing).
Código PlantText do Fluxograma abaixo:
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1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 |
@startuml title Ciclo de Vida do Dado "Cliente Ativo" – SwiftBank skinparam defaultFontName "Segoe UI" skinparam defaultFontSize 11 skinparam ArrowColor #0a4b7a skinparam ActivityBackgroundColor #e7f0f9 skinparam ActivityBorderColor #0a4b7a skinparam ActivityDiamondBackgroundColor #fff3cd skinparam ActivityDiamondBorderColor #b8860b |#e1f0fa|Coleta| start :Receber dados cadastrais e transacionais; note right **Atores:** Eng. Dados, Time de Cadastro, DPO **Perguntas:** - Temos base legal e consentimento? - A finalidade está declarada? - O dado é necessário (minimização)? **Exemplo:** campo `consentimento_marketing` (sim/não) e `data_cadastro` no CSV. end note |#d9eaf7|Armazenamento| :Persistir em camadas (bronze, silver, gold); note right **Atores:** Eng. Dados, Data Owner, Segurança **Perguntas:** - Onde armazenar (local, nuvem)? - Por quanto tempo reter? - Quem pode acessar? **Exemplo:** `bz_clientes` (bruto) → `sl_clientes` (limpo) → `gd_clientes_ativos` (regra de negócio). end note |#cce4f2|Recuperação| :Localizar, solicitar acesso e extrair; note right **Atores:** Analista de Dados, Data Owner, Segurança **Perguntas:** - Quem solicita e com qual finalidade? - O acesso é autorizado e auditado? - Os dados estão atualizados? **Exemplo:** consultar `gd_clientes_ativos` para campanha de Marketing (últimos 90 dias). end note |#b8d9ed|Uso| :Utilizar para decisões e processos; note right **Atores:** Marketing, Crédito, Financeiro, Compliance **Perguntas:** - O uso está alinhado à finalidade? - Há viés ou discriminação? - Os resultados são auditáveis? **Exemplo:** usar `cliente_ativo` padronizado para aprovar crédito ou enviar ofertas. end note |#a3cee6|Descarte| :Descartar com segurança após prazo legal; note right **Atores:** Eng. Dados, DPO, Segurança, Jurídico **Perguntas:** - Quando descartar? - Como garantir eliminação segura? - Há necessidade de arquivamento legal? **Exemplo:** excluir registros de `clientes_swiftbank.csv` após 5 anos sem transação e sem consentimento. end note stop @enduml |
Fluxograma do ciclo de vida (clique para ampliar em nova aba):
🔹 Missão 2 Excel – 02_ciclo_de_vida_cliente_ativo.xlsx
Crie a pasta de trabalho com as abas Etapas, Camadas e Definicao_Cliente_Ativo.
📋 Aba Etapas
| etapa | acao | atores | perguntas_chave | riscos_LGPD | evidencia_no_dataset |
|---|---|---|---|---|---|
| Coleta | Coletar dados cadastrais e de consentimento do cliente. | Engenharia de Dados, Time de Cadastro, DPO | Temos base legal? A finalidade está declarada? O dado é necessário (minimização)? | Coleta sem consentimento; finalidade genérica; excesso de dados. | Campos consentimento_marketing (sim/não), data_cadastro, nome, cidade, data_nascimento. |
| Armazenamento | Persistir em camadas bronze, silver e gold com controles de acesso. | Engenharia de Dados, Data Owner, Segurança | Onde armazenar? Por quanto tempo reter? Quem pode acessar? | Armazenamento inseguro; retenção além do necessário; acesso não autorizado. | Tabelas bz_clientes, sl_clientes, gd_clientes_ativos (derivadas do CSV). |
| Recuperação | Localizar, solicitar acesso e extrair os dados autorizados. | Analista de Dados, Data Owner, Segurança | Quem solicita? Qual a finalidade? O acesso é auditado? | Acesso indevido; extração sem justificativa; dados desatualizados. | Consultas à gd_clientes_ativos para campanhas ou análise de crédito. |
| Uso | Utilizar o dado padronizado para decisões de negócio. | Marketing, Crédito, Financeiro, Compliance | O uso está alinhado à finalidade? Há viés? Os resultados são auditáveis? | Uso discriminatório; desvio de finalidade; falta de transparência. | Regra cliente_ativo aplicada sobre status_conta e data_ultima_transacao. |
| Descarte | Eliminar dados pessoais após o prazo legal ou revogação do consentimento. | Engenharia de Dados, DPO, Segurança, Jurídico | Quando descartar? Como garantir eliminação segura? Há arquivamento legal? | Retenção indefinida; descarte inadequado; perda de evidências legais. | Exclusão de registros do clientes_swiftbank.csv após 5 anos sem transação e sem consentimento. |
📋 Aba Camadas
| camada | tabela | o que muda | exemplo de transformação |
|---|---|---|---|
| Bronze | bz_clientes |
Dados brutos, sem tratamento, exatamente como vêm da origem (CSV). | clientes_swiftbank.csv é carregado sem alterações; campos como nome, cidade, data_nascimento, consentimento_marketing. |
| Silver | sl_clientes |
Dados limpos, padronizados, com tipagem correta e remoção de duplicatas. | Datas convertidas para o padrão ISO; status_conta normalizado (ex.: “Ativa”, “Inativa”); consentimento_marketing como booleano. |
| Gold | gd_clientes_ativos |
Dados enriquecidos e prontos para o negócio, com a regra de “Cliente Ativo” aplicada. | Filtro: status_conta = 'Ativa' E data_ultima_transacao >= CURRENT_DATE - 90 dias. Resultado: apenas clientes ativos para Marketing, Crédito e Financeiro. |
📋 Aba Definicao_Cliente_Ativo
Regra padronizada: “Cliente PF ou PJ com
status_conta = 'Ativa' e ao menos uma transação efetivada nos últimos 90 dias.”Justificativa: Essa regra elimina divergências porque estabelece um critério único, objetivo e auditável para todas as áreas. Marketing, Crédito e Financeiro passam a usar a mesma base (gd_clientes_ativos), evitando que cada setor crie sua própria definição (ex.: “cliente que logou no app”, “cliente com saldo positivo”, “cliente com compra no mês”).
Três decisões erradas sem a padronização:
- Marketing envia campanhas para clientes inativos (sem transação há mais de 90 dias), gerando custo elevado e baixa conversão.
- Crédito nega ou aprova limites com base em uma definição diferente, aumentando o risco de inadimplência ou perda de bons clientes.
- Financeiro projeta receita com clientes que não transacionam, causando distorções no fluxo de caixa e metas irreais.
🔹 Missão 3 Documento de apoio
O documento de apoio é composto pelas abas do Excel descritas acima, que detalham cada etapa, camadas e a definição padronizada. Além disso, o fluxograma PlantUML serve como representação visual do ciclo de vida.
🧰 Ferramentas
- Draw.io (para o fluxograma visual – o PlantUML pode ser importado ou usado como referência);
- Excel (para as abas Etapas, Camadas e Definição_Cliente_Ativo).
💡 Dicas de troubleshooting
- Armazenamento vs. recuperação: armazenar é guardar; recuperar é localizar, pedir acesso e extrair. Quem aprova é o Data Owner.
- Descarte vs. arquivamento: pela LGPD, manter dado pessoal além da finalidade é problema; descarte exige procedimento, não basta apagar de uma planilha.
- Dado pessoal sensível: combinações de nome + cidade + data de nascimento já configuram identificação indireta (consulte o
clientes_swiftbank.csv).
Solução completa para a 2ª etapa – Ciclo de vida dos dados aplicado ao SwiftBank.
