O DataFlow é formado por etapas que correspondem às fases do ciclo de vida do conjunto de dados pessoais que formam a operação de tratamento de dados.
Cada etapa representa um estágio em que aquele conjunto de dados cumpriu a finalidade e serve principalmente para mapear a origem e o fim de todo tratamento de dados.
Abaixo explicaremos com exemplos cada etapa e quando ela se aplica durante o mapeamento.
Atenção - Por ser uma plataforma genérica, eventualmente dependendo da metodologia aplicada por alguma consultoria podem ter interpretações diferentes.
Etapa | Significado | Exemplo de uso |
|---|---|---|
Coleta | Origem da operação de tratamento - Como os dados entraram na empresa e iniciaram o processo | Entidade - Gupy - Plataforma de RH Os dados dos candidatos chegam na empresa através da plataforma de RH contratada. |
Processamento | O que a empresa faz com os dados que ela coletou? | Entidade “Setor de RH” faz uma análise dos currículos baixados em PDF na plataforma anterior |
Armazenamento | Onde e como é feito a guarda dos dados e seus critérios | Os arquivos PDF’s dos selecionados são salvos na entidade “Google Drive” em um diretório do RH para agendamento de entrevistas. |
Transmissão | A empresa precisa compartilhar os dados com terceiros? Algum operador vai tratar os dados dentro deste processo? | Uma entidade fornecedora “Operador” é a terceirizada da empresa em fazer testes psicológicos com os candidatos selecionados e os PDF’s são enviados para ela por email ou via compartilhamento no Google drive. |
Arquivamento | É necessário algum backup? Os dados precisam ser retidos por conta de algum aspecto regulatório? Os dados podem ser removidos ou anonimizados? | Uma vez o processo concluído os currículos não-selecionados são descartados. |
Cabe reforçar que o exemplo acima é apenas uma ilustração dentro de um contexto criado para explicar o funcionamento, mas cabe cada empresa analisar como o fluxo se aplica ao seu negócio.