Empresas | Demanda por Crédito

Variação acumulada no ano 9,8%

Variação mensal -4,5%

Consumidor | Demanda por Crédito

Variação acumulada no ano 14,0%

Variação mensal -0,4%

Empresas | Recuperação de Crédito

Percentual médio no ano 38,7%

Percentual no mês 37,2%

Consumidor | Recuperação de Crédito

Percentual médio no ano 57,2%

Percentual no mês 53,7%

Cartão de Crédito | Cadastro Positivo

Ticket Médio R$ 1.344,48

Pontualidade do pagamento 78,6%

Empréstimo Pessoal | Cadastro Positivo

Ticket Médio R$ 391,16

Pontualidade do pagamento 82,9%

Veículos | Cadastro Positivo

Ticket Médio R$ 1.340,29

Pontualidade do pagamento 80,7%

Consignado | Cadastro Positivo

Ticket Médio R$ 272,05

Pontualidade do pagamento 93,4%

Tentativas de Fraudes

Acumulado no ano (em milhões) 10,89

No mês (em milhões) 1,02

Empresas | Inadimplência

Variação Anual 28,7%

No mês (em milhões) 8,9

MPEs | Inadimplência

Variação Anual 29,7%

No mês (em milhões) 8,5

Consumidor | Inadimplência

Percentual da população adulta 49,7%

No mês (em milhões) 81,3

Atividade do Comércio

Variação acumulada no ano -0,6%

Variação mensal -0,7%

Falência Requerida - Em breve

Acumulado no ano -

No mês -

Recuperação Judicial Requerida - Em breve

Acumulado no ano -

No mês -

Empresas | Demanda por Crédito

Variação acumulada no ano 9,8%

Variação mensal -4,5%

Consumidor | Demanda por Crédito

Variação acumulada no ano 14,0%

Variação mensal -0,4%

Empresas | Recuperação de Crédito

Percentual médio no ano 38,7%

Percentual no mês 37,2%

Consumidor | Recuperação de Crédito

Percentual médio no ano 57,2%

Percentual no mês 53,7%

Cartão de Crédito | Cadastro Positivo

Ticket Médio R$ 1.344,48

Pontualidade do pagamento 78,6%

Empréstimo Pessoal | Cadastro Positivo

Ticket Médio R$ 391,16

Pontualidade do pagamento 82,9%

Veículos | Cadastro Positivo

Ticket Médio R$ 1.340,29

Pontualidade do pagamento 80,7%

Consignado | Cadastro Positivo

Ticket Médio R$ 272,05

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Tentativas de Fraudes

Acumulado no ano (em milhões) 10,89

No mês (em milhões) 1,02

Empresas | Inadimplência

Variação Anual 28,7%

No mês (em milhões) 8,9

MPEs | Inadimplência

Variação Anual 29,7%

No mês (em milhões) 8,5

Consumidor | Inadimplência

Percentual da população adulta 49,7%

No mês (em milhões) 81,3

Atividade do Comércio

Variação acumulada no ano -0,6%

Variação mensal -0,7%

Falência Requerida - Em breve

Acumulado no ano -

No mês -

Recuperação Judicial Requerida - Em breve

Acumulado no ano -

No mês -

Proteção de Dados

Datatech e LGPD como alinhar inovação com privacidade de dados

Saiba como datatechs unem tecnologia e LGPD para criar soluções inovadoras sem abrir mão da privacidade.

Imagem de capa

Hoje, praticamente tudo o que fazemos gera dados: uma compra no cartão, um cadastro em um aplicativo, uma curtida em rede social, um clique em uma pesquisa. Esses rastros, somados a milhões de outros, formam uma base gigantesca de informações sobre hábitos, preferências e comportamentos.

São esses dados que permitem que empresas recomendem um filme, detectem tentativas de fraude antes que aconteçam ou ofereçam crédito de forma mais justa. E quem trabalha para transformar essas informações em soluções práticas são as datatechs: empresas de tecnologia especializadas em coletar, processar e analisar dados de forma inteligente.

Mas, ao mesmo tempo em que os dados abrem espaço para inovação, também levantam uma questão essencial: como garantir que tudo isso seja feito com responsabilidade e respeito à privacidade das pessoas?

É aí que entra a LGPD — a Lei Geral de Proteção de Dados, que define as regras para o uso de informações pessoais no Brasil. É nesse ponto que tecnologia e regulação precisam andar juntas.

O que é, na prática, uma datatech

O termo datatech vem de data (dados) e tech (tecnologia). Na prática, é o nome dado às empresas que usam tecnologia para transformar dados em inteligência e valor.

Essas companhias fazem o trabalho pesado de analisar grandes volumes de informações, que podem vir de várias fontes (cadastros, interações digitais ou dados públicos) e transformá-las em informações úteis.

As datatechs utilizam ferramentas como:

  • IA (Inteligência Artificial) e machine learning (aprendizado de máquina), para identificar padrões e prever comportamentos;
  • Modelos analíticos, que ajudam a entender riscos, oportunidades e tendências;
  • Automação de processos, que aplica as informações em tempo real — como na aprovação de crédito ou prevenção de fraudes.

O objetivo é simples: usar dados para gerar inovação, de forma eficiente, ética e segura.

LGPD: o que é e por que ela é tão importante

A Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD) entrou em vigor no Brasil em 2020 e veio para garantir que o uso de dados pessoais seja feito com transparência e responsabilidade.

Em resumo, a LGPD estabelece que:

  • As empresas devem informar claramente por que estão coletando determinado dado e como vão utilizá-lo;
  • O titular (ou seja, a pessoa dona dos dados) tem direito de acessar, corrigir ou excluir suas informações;
  • Nenhum dado pessoal pode ser tratado sem uma base legal, como consentimento, obrigação regulatória ou legítimo interesse;
  • É obrigação das empresas proteger os dados, evitando vazamentos, acessos indevidos e usos não autorizados.

Em outras palavras, a LGPD garante direito à privacidade e fortalece a confiança entre pessoas e empresas, um elemento essencial para o avanço da economia digital no Brasil.

Inovar com responsabilidade: o equilíbrio entre tecnologia e privacidade

Trabalhar com dados é um privilégio, e com ele vem uma grande responsabilidade.
Por isso, uma datatech precisa garantir que inovação e privacidade caminhem lado a lado.

Veja alguns cuidados essenciais:

1. Coletar apenas o necessário

Menos é mais. Coletar só o que realmente é útil para a finalidade do produto ou serviço reduz riscos e facilita o controle.

2. Proteger desde o início

O conceito de privacy by design (privacidade desde a concepção) significa pensar em segurança antes mesmo de desenvolver uma solução. Isso inclui criptografia, controle de acesso e políticas internas bem definidas.

3. Anonimizar informações

Sempre que possível, dados pessoais devem ser tornados anônimos, evitando que possam ser associados diretamente a alguém.

4. Garantir transparência

Explicar de forma clara como os dados são usados é essencial para gerar confiança e credibilidade.

5. Criar uma cultura de privacidade

A responsabilidade sobre os dados não é só do time de tecnologia. Todas as áreas precisam entender a importância da proteção de dados e aplicar no dia a dia.

Inovação e privacidade não se excluem. Elas se fortalecem.
Empresas que cuidam bem dos dados das pessoas não apenas cumprem a lei, mas constroem confiança e credibilidade duradouras.

O futuro da inovação com dados

A era da economia digital exige inteligência para lidar com informação e isso vale tanto para startups quanto para grandes corporações.

As datatechs mostram que é possível inovar com dados de forma ética e estratégica, sem abrir mão da privacidade. Já a LGPD garante que essa evolução aconteça com regras claras e confiança mútua.

No fim das contas, proteger dados é proteger pessoas e o futuro da inovação.

Para se aprofundar no tema, veja os artigos Diferenças entre datatech e bigtech, Saiba o que significa ser uma empresa datatech e como ela atua e Serasa Experian cria a categoria datatech e redefine o papel do marketing orientado por dados.

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