Plataforma de código aberto para análise de dados confidenciais é tema de webinário do Hub Regional para Big Data

15/10/2026

O Hub Regional da ONU para Big Data no Brasil promove um novo webinário em parceria com a Rede de Transmissão do Conhecimento (RTC) da Comissão Econômica para a América Latina e o Caribe (CEPAL).

No dia 22 de outubro de 2026, quinta-feira, às 11h (UTC-3), será realizado o webinário “Lomas: uma plataforma de código aberto para análise de dados confidenciais”, que apresentará uma solução tecnológica para viabilizar a análise de dados sensíveis sem permitir o acesso direto às informações originais.

Sobre o webinário

Institutos nacionais de estatística e outras instituições públicas reúnem grandes volumes de dados que podem contribuir para pesquisas, produção de estatísticas oficiais e elaboração de políticas públicas. No entanto, o uso dessas informações exige medidas rigorosas de proteção, especialmente quando envolvem dados pessoais ou confidenciais. O desafio é permitir que esses dados sejam aproveitados em análises sem comprometer a privacidade dos indivíduos e das demais unidades estatísticas.

Nesse contexto, o webinário apresentará a Lomas, uma plataforma de código aberto que permite a pesquisadores autorizados e analistas governamentais executar algoritmos sobre conjuntos de dados confidenciais em um ambiente seguro, sem acesso direto aos dados originais. Os usuários enviam seus algoritmos remotamente e recebem os resultados das análises sem que as informações subjacentes sejam reveladas.

A apresentação também abordará a privacidade diferencial, técnica que acrescenta ruído controlado aos resultados para reduzir o risco de identificação de indivíduos. Essa abordagem permite quantificar e controlar matematicamente o risco de divulgação de informações, buscando conciliar a proteção da privacidade com a utilidade dos dados para a pesquisa e a produção estatística.

Como exemplo prático, será apresentado um caso de uso secundário de dados administrativos em pesquisa, desenvolvido em colaboração com uma universidade suíça. A experiência permitirá discutir como equilibrar a proteção das informações com a validade e a reprodutibilidade estatística dos resultados.

O encontro também apresentará as principais funcionalidades da plataforma e suas possíveis aplicações em instituições que trabalham com dados confidenciais ou de acesso restrito.

Sobre os palestrantes

Christine Choirat é chefe da Seção de Ciência de Dados e Inteligência Artificial do Instituto Federal de Estatística da Suíça. Coordenou o desenvolvimento da plataforma Lomas e tem experiência anterior em inovação e pesquisa em ciência de dados e saúde pública. Hpje, seu trabalho tem como foco ajudar instituições públicas a utilizarem dados de forma responsável para enfrentar desafios sociais complexos.

Raphaël de Fondeville é cientista de dados sênior do Instituto Federal de Estatística da Suíça e atua desde 2021 no Centro de Competência em Ciência de Dados da instituição. Especialista em análise de dados com proteção da privacidade, Raphaël também lidera iniciativas que possibilitam o uso seguro e responsável de dados sensíveis.

Informações

Lomas: An Open-Source Platform for Confidential Data Analysis
Palestrantes: Christine Choirat e Raphaël de Fondeville (Instituto Federal de Estatística da Suíça)
Data: 22 de outubro de 2026, quinta-feira
Horário: 11h (UTC-3)
Formato: on-line, pela plataforma Webex
Idioma: inglês, com opções de legendas em espanhol e português
Inscrições: https://eclac.webex.com/weblink/register/r7baec499e901b97c91fe5ca99f26dfcc