Data Minimization

Data Minimization é a prática de limitar dados coletados ou utilizados ao que é adequado e necessário para a finalidade definida.

Na operação, o princípio ajuda a evitar a lógica “usar tudo porque está disponível”.

Como interpretar

Minimização não significa empobrecer a análise nem excluir informação indiscriminadamente. Significa justificar por que cada dado participa de uma decisão.

Como aplicar

Comece pela finalidade e liste o conjunto mínimo de sinais necessário. Remova campos sem função clara e reavalie o conjunto quando a regra, a fonte ou o objetivo mudar.

Como usar em decisão

Use Data Minimization para reduzir ruído, dependências, superfície de acesso e complexidade de explicação de regras, scores e modelos.

Erros de interpretação

• acreditar que mais variáveis sempre produzem melhor decisão;
• coletar ou copiar campos “para usar algum dia” sem propósito definido;
• confundir minimização com apagar informação necessária;
• manter dados de entrada que ninguém consegue relacionar à finalidade;
• revisar o modelo sem revisar o conjunto de dados usado por ele.

Termos relacionados: Consent Management, Decisioning, Customer Timeline.

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