À medida que avançamos a todo vapor rumo a modelos de negócios amplamente baseados em dados e em nossa capacidade de extrair deles insights práticos, a questão da integridade dos dados terá um impacto cada vez maior nas empresas e, inevitavelmente, em seus resultados financeiros.
No segundo semestre de 2019, surgiu uma polêmica no setor de eSports envolvendo um jogador de videogame (Fortnite). No centro da controvérsia estava a idade dele. Embora seja possível jogar em qualquer idade, é preciso ter 13 anos para competir no jogo. Os prêmios não são nada modestos: os torneios com premiação em dinheiro podem render aos vencedores centenas de milhares e até milhões de dólares, dando a crianças talentosas milhões de motivos para mentir.
O problema no ano passado surgiu quando um desses vencedores admitiu ter feito exatamente isso. A revelação causou uma enorme repercussão em toda a comunidade gamer, e o jogador acabou sendo banido do Twitter e da popular plataforma de streaming Twitch. Isso levou ao que a comunidade de Fortnite chamou de "Age Gate". Em massa, jovens jogadores foram obrigados a verificar sua idade para que a desenvolvedora Epic Games pudesse garantir que apenas jogadores elegíveis participassem dos torneios.
O problema, é claro, é que, se um jogador mentiu uma vez, não há como impedi-lo de fazer isso novamente. Isso é problemático de modo geral, pois ilustra a dificuldade de verificar os dados fornecidos por um usuário.
Integridade dos Dados
A impossibilidade de verificar a integridade (correção) dos dados deve ser motivo de grande preocupação para as organizações que pretendem ingressar ou estão ingressando na terceira fase da transformação digital. Essa fase depende fortemente de dados. Esses dados serão usados não apenas para conduzir os negócios, mas também servirão de base para o reconhecimento de padrões e comportamentos. Eles viabilizarão análises avançadas que tomarão automaticamente decisões operacionais e de negócios, sem intervenção humana.
E esses dados podem estar comprometidos.
As implicações dos dados sujos para os negócios não podem ser subestimadas. Isso vai além de uma injeção de SQL criada para exfiltrar ou corromper os dados da sua empresa. Trata-se de um tipo de ataque significativamente mais sutil, que assume a forma de transações legítimas com o objetivo de enganar as máquinas e as pessoas responsáveis pela tomada de decisões empresariais.
É uma corrida pelo produto X que leva as equipes de análise de dados e os analistas de negócios a acreditar que a demanda é maior do que realmente é. Os recursos são realocados para garantir o abastecimento, e os efeitos dessa decisão repercutem por toda a cadeia de suprimentos e distribuição.
Mas então... nada. Não há demanda real, pois ela foi criada sob falsos pretextos. De repente, os pedidos são cancelados ou ignorados, porque foram feitos por bots — não por pessoas reais. A empresa se desdobra para reagir, redirecionando recursos e tentando lidar com as consequências.
Os impactos de dados de baixa qualidade nos negócios serão reais e afetarão significativamente os resultados financeiros.
É esse tipo de ataque — os ataques à camada de negócios — que será prioritário combater e prevenir nos estágios mais avançados da transformação digital. Para isso, precisaremos, por assim dizer, combater fogo com fogo, usando dados, mais dados e ainda mais dados que ajudem as análises avançadas a reconhecer e rejeitar ataques disfarçados de transações legítimas.
Isso é mais do que um problema de negócios. É um desafio de integridade de dados que exigirá a combinação dos conjuntos de dados provenientes de serviços de aplicativos, da infraestrutura e dos próprios aplicativos. Todo ponto de inserção que puder ser instrumentado deverá sê-lo para gerar um conjunto robusto de dados de telemetria, permitindo que análises avançadas impeçam ataques à camada de negócios. Os sinais e padrões sutis capazes de identificar uma tentativa de comprometer a integridade dos dados só podem ser descobertos por meio da análise intensiva de grandes conjuntos de dados, com o uso de aprendizado de máquina e do significativo poder computacional disponível na nuvem. Da identificação de bots ao reconhecimento de comportamentos atípicos, a capacidade de diferenciar atividades comerciais legítimas de ataques mal-intencionados será fundamental não apenas para o sucesso das empresas, mas também para sua sobrevivência.
Talvez nunca consigamos impedir que crianças mintam sobre a idade na internet — pelo menos não com o uso da tecnologia. Mas poderemos aplicar a lição que isso nos ensina sobre dados de baixa qualidade para desenvolver serviços de aplicativos e sistemas melhores, capazes de oferecer a proteção adequada contra ataques à camada de negócios.
Sobre o autor
Lori MacVittie é engenheira distinta e evangelista-chefe no Escritório do CTO da F5, com ampla experiência em entrega de aplicações, estratégia de automação e infraestrutura. Ela é conhecida por transformar complexidade em clareza, seja definindo diretrizes para agentes de IA, analisando arquiteturas multinuvem frágeis ou investigando os limites de sistemas escaláveis. Ela acumula mais de trinta anos de experiência no setor, abrangendo desenvolvimento de aplicações, arquitetura de TI e operações de redes e sistemas. Antes de ingressar na F5, atuou como editora de tecnologia e recebeu diversos prêmios. MacVittie tem mestrado em Ciência da Computação e é uma autora prolífica, com publicações que abrangem segurança, nuvem e arquitetura empresarial. Ela também é uma entusiasta de jogos de tabuleiro e videogames, além de ter opiniões assumidamente fortes sobre queijos.
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