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Microsserviços x arquitetura monolítica: entenda a diferença

Se você está inserido na área de tecnologia da informação ou engenharia de software já deve ter escutado o termo arquitetura de microsserviços e provavelmente já se perguntou se é uma boa estrutura para ser aplicada na sua solução. Acompanhe esse texto e entenda como funciona a arquitetura de microsserviços e suas diferenças em relação a tradicional arquitetura monolítica.

O que é a Arquitetura Monolítica?

A arquitetura monolítica é uma arquitetura de desenvolvimento de sistema de software. Por ser uma estrutura tradicional, é mais conhecida e utilizada em soluções aplicadas no mercado. Essa abordagem de estrutura de sistemas é baseada no princípio de que todos os processos dentro de uma mesma solução são altamente acoplados, dependentes, compartilham de uma única base de dados e executam todos os processos como se fosse um único serviço. 

Por se tratar de um único sistema que reúne todas as aplicações e informações em um único banco de dados, o seu gerenciamento se torna mais simples e depende exclusivamente de uma única equipe. Porém, esse mesmo fator dificulta a escalabilidade do sistema, se houver um pico de demanda em uma determinada aplicação, todo o sistema terá que ser escalado. Outro ponto para se destacar na arquitetura monolítica é que ao longo do tempo a complexidade da atualização ou aplicação de um recurso do sistema se torna mais complicada, por conta da alta concentração no número de dados. 

Imagine o aplicativo do seu banco. Nele existem diversas funcionalidades, como: transferências, pagamentos, investimentos, entre outros. Em um sistema de arquitetura monolítica todas estas funcionalidades e seus processos estão altamente acoplados, utilizando o mesmo banco de dados. Dessa forma, todas as funções do sistema estão implementadas em um único processo e caso seja necessária realizar uma atualização ou aplicação em uma única funcionalidade do sistema, todo o aplicativo precisaria sair do ar.

API e microsserviços: diferenças

Microsserviços consistem em pequenos serviços independentes, em que a funcionalidade é dividir os componentes em “micro” serviços, que são construídos de forma independente, autônoma e com baixo acoplamento.

APIs são os frameworks, que são responsáveis pela troca de dados entre qualquer outro software externo.

Microsserviços e APIs são camadas dentro de um software. Eles se sobrepõem muitas vezes, por isso é importante entender que a API é uma camada criada para comunicação externa.

O que é a Arquitetura de Microsserviços?

A arquitetura de microsserviços surgiu nos últimos anos para desmembrar e sanar alguns dos problemas enfrentados pela arquitetura monolítica. Este modelo é desenvolvido através de um sistema que consiste, basicamente, em construir pequenos serviços independentes que são criados para recursos específicos, em que cada um realiza uma única função independente. 

Os serviços se comunicam por meio de API’s bem definidos, porém que não necessariamente compartilham da mesma tecnologia, biblioteca estrutural ou arquitetural. Eles são desmembrados em componentes mínimos e utilizam seu próprio banco de dados.

Como cada serviço é independente, eles podem ser desenvolvidos, atualizados, implementados e escalados de forma individual para atender a uma demanda ou função específica de uma solução maior.

Imagine novamente o aplicativo do seu banco, com as mesmas funcionalidades citadas acima, porém desenvolvido através de uma arquitetura de microsserviços. Nesta situação, as transferências, pagamentos, investimentos e outras funcionalidades seriam estruturadas independentes, desenvolvidas para cumprir exclusivamente suas finalidades específicas, com seu próprio banco de dados. 

Caso seja necessária realizar a manutenção de uma dessas operações, utilizando um controle de inversão e monitoramento adequado, as outras funcionalidades do aplicativo continuarão disponíveis para uso normalmente.

Benefícios da arquitetura de microsserviços

Alguns dos benefícios de utilizar a arquitetura de microsserviços em um sistema são:

  • Agilidade: como são implementados de forma independente é mais fácil gerenciar a correção de problemas, lançamentos, manutenção ou desenvolvimento de um outro recurso;

  • A base de código é pequena: isso dá a possibilidade da equipe escolher a tecnologia mais adequada para cada serviço; 

  • Isolamento de falhas: é possível realizar a correção de falhas não interrompendo o funcionamento da solução inteira;

  • Escalabilidade: É possível dimensionar um serviço de forma independente, permitindo a expansão somente do serviço que precisa de mais recursos;

  • Isolamento de dados: é mais fácil executar atualizações pequenas em um único banco de dados de um serviço específico;

Microsserviços: desafios

Trabalhar com uma solução que pode ter inúmeros serviços tem seus desafios, vejamos alguns:

  • Complexidade: A arquitetura de micro serviços possui mais partes móveis, cada serviço é mais simples, mas o sistema como um todo acaba sendo mais complexo. Então, é preciso ter um gerenciamento eficiente para que o serviço como um todo tenha sucesso;

  • Desenvolvimento e teste: procedimentos que utilizem muitas dependências de serviços exigem um tipo de abordagem diferente, testar uma aplicação com muitas dependências de serviço se torna uma tarefa desafiadora;

  • Falhas de rede: Pois o uso de serviço pode aumentar a latência de resposta a quem utiliza esse serviço;

  • Controle de inversão: as atualizações do serviço não podem interromper o funcionamento dos outros serviços e nem a solução completa;

  • Gerenciamento de dados armazenados: como a natureza dos microsserviços é de gerar dados de forma independente, isso dificulta seu gerenciamento pelo microsserviço. Um estudo da Global Microservices aponta que 17% das equipes que utilizam a arquitetura de microsserviços não têm o conhecimento do gerenciamento desses dados a longo prazo. Por isso, é importante planejar de forma sólida as API’s. 

Geralmente, cada serviço é composto por uma pequena equipe de profissionais que trabalham com autonomia. Por esse motivo, é extremamente importante que haja um gestor que faça a integração de todos os serviços e unifique a equipe para que todos os envolvidos em um projeto estejam alinhados com o sistema. É importante também que a equipe que trabalha com esse sistema esteja comprometida tecnicamente.

Utilizar a arquitetura de microsserviços é mais custoso e exige uma integração de processos, em especial, a Integração Contínua, e para que isso aconteça é importante que se implemente uma Cultura de DevOps, assim o controle sobre todo o software será maior. Na arquitetura de microsserviços a preocupação com o Build deve ser redobrada, os testes dos softwares devem ser muito mais completos e a atenção com o controle de inversão deve ser maior, pois qualquer equívoco pode acarretar em um erro na cadeia de implementações na solução com o deploy. Pois uma aplicação não pode ficar parada enquanto um serviço é atualizado para uma nova versão. Por isso, o monitoramento é essencial, caso aconteça alguma falha no sistema é preciso reconhecer rapidamente a fonte problemática.

Quando é indicado usar microsserviços

Estas soluções são indicadas para alguns casos:

  • Aplicações grandes: que necessitam de uma alta taxa de velocidade de liberação;

  • Aplicações complexas: que precisam ser altamente escaláveis e dimensionáveis;

  • Aplicações com domínios avançados ou muitos subdomínios;

  • Aplicações ou em uma Organização que tenha equipes pequenas de desenvolvimento. 

Vale a pena transformar meu monolito em microsserviço?

Ambas as arquiteturas de softwares possuem suas vantagens e desvantagens. Transformar monolito em microsserviços é uma forma de modernizar a aplicação.

Para escolher o modelo que melhor se adequa ao seu negócio, é importante entender suas dinâmicas e necessidades.

Para saber mais sobre como transformar seu monolito em microsserviço. A Viceri conta com especialistas que podem te ajudar. Fale com a gente!

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People-Centric Technology: 8 tendências para o futuro segundo o Gartner

Embora presente em todo o desenvolvimento da civilização, nunca o impacto da tecnologia nas nossas vidas esteve tão perceptível. Na segunda metade do século XX, a democratização do acesso aos computadores mudou nossas vidas. No século XXI, os smartphones revolucionaram totalmente nossas relações interpessoais e com as empresas.

Agora, é hora de alcançar níveis ainda mais elevados nessas mudanças. De acordo com o Gartner, uma das maiores consultorias do mundo sobre o tema, a evolução tecnológica dos próximos dez anos deve se pautar pelo conceito people-centric technology, um conjunto de estudos que busca aplicar técnicas que já existem para provocar mudanças profundas na maneira como vivemos.

Nessa perspectiva, saber quais tecnologias vão se destacar nesse processo e como elas vão afetar nossas vidas pode ser uma grande vantagem competitiva para os negócios. Por isso, reunimos aqui as principais tendências em people-centric technology e como elas vão se desenvolver para mudar nossas vidas, de acordo com o Gartner. Confira!

1 – Hyperautomation

Quando falamos em automação, nos referimos a uma ação que deixa de ser feita por uma pessoa para ser realizada por uma máquina. Na hiperautomação, essa máquina possui a capacidade de não só realizar essa tarefa, mas também desenvolver maneiras de realizá-la com mais agilidade, identificar falhas e mudar a maneira como ela se relaciona a todos os outros processos.

Em uma fábrica, por exemplo, um sistema com Inteligência Artificial (IA) pode identificar quando há um problema na linha de montagem e alertar o responsável. Mas um sistema com Machine Learning (ML) pode, além de identificar que há o problema, desenvolver uma solução, orientar como executá-la e analisar como evitar que o mesmo problema ocorra novamente. Com a hiperautomação, as pessoas ficarão mais livres para atuar em áreas que necessitam de criatividade, relacionamento e outras habilidades que as máquinas não possuem.

2 – Multiexperience

Essa tendência em people-centric technology se refere a substituição da ideia de acesso aos computadores por meio de um dispositivo específico pela possibilidade de nos relacionarmos com eles em inúmeros outros pontos de acesso, proporcionando níveis muito mais imersivos de experiência para os usuários.

Algumas empresas já estão adotando técnicas baseadas no conceito Multiexperience. A Domino’s Pizza desenvolveu uma experiência que permite ao usuário não só pedir seu lanche por um aplicativo de smartphone, como também realiza a sua entrega através de drones e carros autônomos, ampliando a relação do usuário com a tecnologia no processo.

3 – Democratization

Na perspectiva dessa tendência, democratização significa dar aos usuários a capacidade de participar dos processos de desenvolvimento, análise de dados ou design através da disponibilização de conhecimentos específicos e ferramentas com pouca necessidade de códigos.

Assim, os processos de desenvolvimento podem se tornar mais baratos e rápidos, já que não estarão limitados a uma execução total dos times de TI. Até 2024, 75% das grandes empresas devem estar usando pelo menos quatro ferramentas de pouco código para o desenvolvimento de aplicativos de TI a partir iniciativas de desenvolvimento dos usuários, segundo o Gartner.

4 – Human Augmentation

Um dos conceitos mais antigos – usamos próteses e óculos para “corrigir” limitações humanas há séculos -, o aumentos das capacidades humanas, atualmente, é uma people-centric technology focada em desenvolver habilidades superhumanas, tanto físicas como cognitivas.

Alguns exemplos dessa tendência no mundo corporativo são o uso de exoesqueletos para aumentar a força física de operários das indústrias ou mesmo adotar sistemas de IA para ajudar gestores nas tomadas de decisões de uma companhia, uma vez que a análise de dados e cálculos fica mais apurada em parceria com os computadores.

5 – Transparency and Traceability

Transparência e rastreabilidade, em tradução direta, são um conjunto de práticas que as empresas devem adotar de modo a garantir que o uso de dados dos seus clientes não estejam sendo utilizados indevidamente. Com o aumento do uso de IA e ML analisando esses dados e consumidores cada vez mais exigentes, empresas que não adotarem esses princípios podem perder clientes ou enfrentar problemas na justiça.

Entre as práticas que mais devem ser mais cobradas pelos usuários estão o uso ético dos dados, a criação de sistemas que minimizem o uso inapropriado deles, políticas de privacidade bem estabelecidas e de fácil acesso, entre outros.

6 – Empowered Edge

Diretamente ligada a Internet das Coisas (IoT), essa tendência visa aumentar o poder de processamento de dados que ocorre em dispositivos básicos de interação do usuário. Como consequência, a própria relação com a nossa casa pode se tornar muito diferente.

Televisores, geladeiras, rádios e iluminação vão ter capacidade de receber, processar e executar um comando muito mais rapidamente do que se eles passassem por um computador central. Entretanto, além do próprio desenvolvimento de hardware e software para esses dispositivos, essa tendência ainda encontra desafios como a durabilidade de cada um deles, o gerenciamento integrado dos mesmos e a própria experiência do usuário.

7 – Autonomous Things

Essa é uma tendência de people-centric technology que se refere ao uso de IA em coisas físicas comuns, desde drones até navios transportadores, de modo que elas possam atuar sem a operação do ser humano. Algumas empresas já utilizam desses equipamentos em armazéns ou minas, por exemplo.

Conforme seu número for crescendo, um ecossistema de máquinas autônomas compartilhando dados o tempo todo deve mudar totalmente as nossas vidas. Carros autônomos, por exemplo, ao passar por uma área de maior tráfego, podem compartilhar esses dados com veículos que estão na mesma rota, de modo que esses tenham tempo para trocar o trajeto para um mais fluído e mais rápido.

8 – IA Security

Muitas empresas e até governos já utilizam IA e ML integrada a sistemas de câmeras de segurança para identificar violações de segurança em lugares restritos ou mesmo identificar suspeitos de crimes em meio a outras pessoas em espaços públicos. Porém, essa tendência de people-centric technology ainda tem desafios muito maiores.

Por armazenar muitos dados de seus clientes, as grandes empresas correm o risco constante de ataques hackers para roubo desses dados, que podem ser usados para fraudes ou crimes virtuais. Por isso, o desafio é desenvolver sistemas de IA que possam identificar padrões nesses ataques, perceber quando um deles está acontecendo, criar uma ação para proteger os dados e colocá-la em prática.

Empresas que não se preocuparem com a implementação desses sistemas, podem ficar expostas a ataques virtuais ou perder a confiança de seus usuários.

A tecnologia muda a nossa vida constantemente não é? Quer fazer dela um propulsor de grandes mudanças no seu negócio? Então, envie uma mensagem para a gente e fale com a nossa equipe.

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Inteligência Artificial: Por que essa tecnologia incrível deve estar no seu negócio?

Saiba tudo sobre a inteligência artificial e entenda as possibilidades dessa técnica para sua empresa

De manhã, você levanta da sua cama e pergunta para o assistente pessoal do smartphone se vai chover antes de escolher a roupa. Saindo de casa, liga o Spotify com a certeza de que ele lhe indicará apenas músicas do seu gosto.

Ao longo do seu dia de trabalho várias pesquisas no Google são realizadas e quando você chega em casa, a primeira coisa que faz é conferir as sugestões de séries da Netflix. Você pode não saber, mas todas essas atividades só são possíveis graças à inteligência artificial.

Além de inúmeras facilidades para o seu dia a dia, essa tecnologia também pode trazer inúmeras vantagens para sua empresa. Para você entender melhor como a Inteligência Artificial funciona e saber como aplicá-la no seu negócio, preparamos esse conteúdo especial sobre essa ferramenta.

O QUE É A INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL?

Ao contrário do que é mostrado nos filmes e séries de ficção científica, a Inteligência Artificial, ou IA, não é (e nem vai se tornar) uma super máquina que tem o objetivo de destruir a humanidade.

Na verdade, esse termo se refere a um campo de estudos que busca criar sistemas de computadores inteligentes com autonomia para tomar decisões a partir, de análises de dados e algoritmos. Em geral, um sistema com IA resolve as questões práticas para as quais foi criado baseado nessa capacidade de “pensamento”.

Apesar do debate sobre essa tecnologia ter aumentado muito nos últimos anos em função da internet, esse campo de estudos é muito mais antigo do que se pensa. A ideia que alguns objetos pudessem ter autonomia em suas tarefas foi descrita pela primeira vez na Grécia Antiga.

Entretanto, o grande responsável pelo desenvolvimento desse campo de estudos foi John McCarthy, professor da Universidade de Stanford, que utilizou o termo “inteligência artificial” pela primeira vez em 1955 em um estudo.

Com a evolução das técnicas de desenvolvimento de software, e principalmente a utilização de serviços na nuvem, a inteligência artificial vem se tornando cada vez mais comum no nosso cotidiano.

No caso de ferramentas como o Spotify e a Netflix, essa tecnologia é a responsável por monitorar a sua atividade dentro das plataformas e sugerir opções conforme os seus gostos.

COMO ELA FUNCIONA?

Em geral, os sistemas de inteligência artificial constroem essa capacidade de “pensamento” a partir da união de um algoritmo, que é um conjunto de regras programadas por software, e dos dados, que são as informações que a máquina precisa processar para resolver problemas, tomar decisões ou interpretar essas informações.

Nessa perspectiva, o campo da inteligência conta com diversas áreas de estudo. Algumas delas são:

Machine Learning
Essa técnica permite aos computadores aprender algumas regras por conta própria a partir dos dados. Em geral, esse processo acontece através da organização e categorização dos dados por semelhança, em um processo chamado de clusterização.

Deep Learning
O Deep Learning é um campo da Inteligência Artificial que utiliza Redes Neurais Artificiais, que na prática são várias camadas de processamento, para que a máquina aprenda a interpretar os dados. É recomendado quando existe um volume muito grande de informações para análise.

Processamento de linguagem natural
Área que busca desenvolver máquinas com capacidade de compreender a linguagem dos seres humanos. Embora em diferentes níveis de evolução, algumas aplicações dessa técnica são as traduções de um idioma humano para o outro, a transformação de voz em texto escrito e a compreensão complexa de textos em nível de contexto, sintaxe, semântica, etc.

COMO APLICÁ-LA AOS NEGÓCIOS?

A inteligência artificial está cada vez mais inserida no nosso cotidiano e muitas empresas perceberam as vantagens de adotar essa técnica nas suas operações. Confira algumas aplicações práticas dessa tecnologia que já estão modificando negócios e entenda porque ela deve ter um lugar na sua organização.

Definição de novos mercados
A partir da interpretação dos dados que estão disponíveis hoje, a Inteligência Artificial consegue prever como estará o mercado e quais públicos devem se interessar por um determinado produto no futuro. Com essa avaliação, é possível realizar planejamentos mais precisos para as áreas de desenvolvimento de produto, marketing, contabilidade, etc.

Chatbots
Os chatbots são máquinas programadas para realizar o primeiro atendimento ao seu cliente como se fossem pessoas reais. Além de ser uma experiência nova e diferenciada para o seu cliente, essas ferramentas liberam pessoal qualificado para tarefas que exigem mais das suas habilidades humanas e agilizam a tornam o atendimento muito mais rápido.

Eles podem executar desde tarefas mais simples, como o atendimento e processamento de pedidos online em lanchonetes até operações mais complexas. A empresa de seguros Lemonade, por exemplo, conta com um chatbot chamado Jim, que atende e analisa as notificações de sinistro em busca de indícios de fraude. Se não encontrar nenhum, a indenização é liberada em poucos minutos.

Marketing digital
No campo do marketing digital, há diversas aplicações possíveis para Inteligência Artificial. A partir de dados dos clientes ou do possível público para determinado produto, a IA pode segmentar essa base por interesses, atividades e avaliações em comum. Isso permite a criação de materiais de divulgação mais assertivos para cada segmento.

Além disso, a Inteligência Artificial monitora as pesquisa no Google, as interações nas redes sociais e toda a atividade online para entregar anúncios precisos de acordo com as necessidades do usuário.

Reconhecimento de imagens
A partir do reconhecimento de padrões ligados a características físicas das pessoas, a Inteligência Artificial consegue identificar quem ela é apenas a partir da sua imagem. Em algumas empresas, essa técnica já está sendo aplicada em sistemas de monitoramento de segurança para detectar rapidamente pessoas não autorizadas circulando no local.

Da mesma forma, é possível utilizar esses padrões para identificar objetos, o que abre ainda mais possibilidades. A Amazon Go, por exemplo, é uma rede de lojas de conveniência sem caixas nem filas, que utiliza câmeras e Inteligência Artificial para identificar quais produtos o consumidor escolheu a partir do reconhecimento de imagens. O pagamento é realizado diretamente a partir dos dados do cadastro do usuário.

Quer saber mais sobre a Inteligência Artificial? Confira o nosso webinar sobre o assunto e conheça muitas outras possibilidades de aplicação dessa tecnologia.

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LGPD: Impactos e Desafios no Tratamento de Dados Sensíveis

Em meio a uma pandemia de coronavírus, outro assunto tem nos demandado uma grande atenção: muito se fala sobre a LGPD, a Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais, e o tratamento de dados sensíveis. A preocupação vai além do prazo de adequação das empresas, mas também sobre quais as medidas os governos e instituições de saúde têm tomado para tratar dados com segurança.  

Se voltarmos um pouco no cenário, é sabido que a Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais foi criada por conta de interesses comerciais. Quando se começou a falar sobre a implementação da GDPR na União Europeia, já estava muito claro que os países europeus só fariam negócios e firmariam parcerias com países que também tivessem leis equivalentes e adequadas às normas de tratamentos de dados. A partir daí, os governos de fora da União Europeia começaram a tomar medidas para uma implementação mais eficiente da lei. 

No Brasil, desde 2010 já se falava sobre uma regulamentação que visasse a proteção os dados dos cidadãos. No entanto, naquela época, a preocupação era apenas com os dados que circulavam digitalmente. Vendo agora a atuação de outros países, percebemos que o Brasil já anda um tanto quanto atrasado na implementação do novo projeto. 

Se olharmos ao nosso redor, vários países da América Latina que possuem relações comerciais com a União Europeia já têm leis vigentes para a proteção de dados pessoais. O fato é que a LGPD é uma legislação essencial para a manutenção das relações internacionais, mesmo que de certa forma os titulares dos dados estejam protegidos por outras leis que já estão em vigor, como por exemplo o Código de Defesa do Consumidor. 

No entanto, temos que considerar que a possibilidade de abusos no uso destes dados ainda é muito grande. As instituições pecam pois não apresentam clareza e propósito para a captação e utilização dos dados dos titulares. A circulação de dados sem controle ainda é muito grande e as notícias de vazamentos de dados são cada vez mais constantes. E em um panorama como o atual, em um momento de crise na saúde mundial, a segurança de dados sensíveis é de máxima importância.  

Quer saber mais sobre a nova Lei Geral de Proteção de Dados? Acesse o nosso whitepaper especial “Tudo sobre a LGPD” e confira vários conceitos e dicas para adequar o seu negócio à nova legislação!

Dados sensíveis e o tratamento  em tempos de coronavírus 

A Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais entende como dado sensível as informações relacionadas a uma pessoa física, seja ela já identificada ou identificável. Pode ser considerado dado sensível: informações sobre origem racial ou étnica, convicção religiosa, opinião política, filiação a sindicato ou a organizações religiosas, filosóficas ou políticas. Também incluem dados genéticos, dados biométricos tratados para identificar um ser humano e dados relacionados à saúde, vida sexual e orientação sexual. 

No contexto atual, em meio a uma pandemia, vários estados estão usando a geolocalização de celulares para ajudar no enfrentamento do coronavírus, fazendo um monitoramento do distanciamento social. Diante disso, muitas dúvidas começaram a surgir sobre privacidade, acesso a informações sensíveis e quais dados estão sendo coletados: por quanto tempo as informações coletadas serão retidas? Por quanto tempo esses dados coletados farão sentido? Os estabelecimentos podem exigir a coleta de dados de saúde de colaboradores e visitantes durante esse período de pandemia? 

O panorama ainda é incerto, mas vale lembrar que o cidadão é responsável por informar as autoridades sobre seu estado de saúde quando estiver sob suspeita de qualquer doença que exija quarentena. No entanto, é preciso que o estado tome os devidos cuidados na forma da abordagem e tratamento destas informações. Estes dados não devem ficar expostos e devem estar em poder das autoridades apenas de forma temporária. 

Para fazer o tratamento correto dos dados, é necessário que governo e empresas sigam os princípios da LGPD, de acordo com o artigo 6º da lei, que são, de forma resumida: finalidade, adequação, necessidade, livre acesso, segurança, qualidade, transparência, prevenção, não discriminação e responsabilização. 

◼️ Leia também: Resiliência e capacidade de reimaginar os negócios: as chaves para sobreviver à crise e ao pós-crise do Coronavírus

E como fica a aplicação da LGPD? 

Em 14 de abril deste ano, o Ministério Público Federal enviou ao Congresso Nacional uma nota técnica contra o adiamento da vigência da LGPD, que foi aprovado no Senado pelo projeto de lei 1179/20. Contrário a isso, em 29 de abril o Governo Federal publicou no Diário Oficial da União uma Medida Provisória que adia a Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD) para 3 de maio de 2021.

Alguns especialistas defendem este adiamento, pois levam em consideração as dificuldades técnicas e econômicas que as empresas estão enfrentando neste período e no longo caminho que ainda temos pela frente. Eles declaram que as empresas estão totalmente despreparadas para o começo da vigência desta lei. E, além disso, declaram que o fato da Autoridade Nacional de Proteção de Dados (ANPD) ainda não estar em funcionamento, provoca uma certa insegurança jurídica a os todos envolvidos no processo de adequação. 

Diante de toda essa situação, vemos que a aplicação da lei também se faz necessária, visto que o home office é uma realidade por conta da pandemia e a quantidade de dados em trânsito é muito maior do que em um período normal. Além disso, a incidência de coleta de dados sensíveis está muito maior do que em outros períodos. 

No entanto, mesmo com o adiamento da lei, é importante que o trabalho para as adequações não pare, pois as ações para o cumprimento da legislação precisam do engajamento e do comprometimento das empresas e dos órgãos responsáveis. 

De qualquer forma, precisamos concordar que quanto mais tempo protelamos a aplicação da lei, mais estamos sujeitos a vazamentos de informações. E para que a transformação digital realmente aconteça no país, é necessário que a lei de segurança de dados esteja em vigor, para que o avanço seja assertivo. 

A Viceri tem um time de especialistas pronto para ajudar a sua empresa a entrar em conformidade com a nova lei de proteção de dados. Fale com a gente!