Big Data & Threat Intelligence aplicada ao negócio

Minha atuação em dados está focada em transformar sinais dispersos em decisões claras sobre risco, marca e operação. Isso significa conectar pipelines de coleta, arquitetura em nuvem, análises e visualizações que conversem tanto com times técnicos quanto com C-level.

Problemas que eu ajudo a resolver

  • • Exposição de marca em redes sociais, vazamentos e engenharia social.
  • • Falta de visibilidade consolidada sobre risco, incidentes e tendências.
  • • Dados espalhados em várias ferramentas, sem narrativa única para decisão.
  • • Dificuldade em traduzir dados técnicos de segurança em impacto financeiro e reputacional.

Arquitetura mental: do dado bruto ao risco visível

1. Coleta

Integrações com APIs, redes sociais, fontes OSINT e bancos internos para capturar sinais de risco e comportamento.

2. Enriquecimento

Tratamento, normalização e enriquecimento dos dados com contexto de negócio, geografia, tempo e criticidade.

3. Armazenamento

Bancos SQL, data stores e estruturas pensadas para consulta e correlação, com foco em segurança e governança.

4. Analytics

Análises, métricas e modelos que respondem perguntas de negócio: onde está o risco, qual a tendência, qual o impacto.

5. Ação

Dashboards executivos, alertas, relatórios e integrações com workflows de GRC, SOC e times de negócio.

Pilares da minha atuação em dados e Threat Intelligence

Coleta inteligente e contínua

Automação para capturar dados de múltiplas fontes (redes sociais, leaks, buckets expostos, bases internas) de forma segura, ética e escalável.

Arquitetura em nuvem com segurança

Uso de serviços gerenciados, clusters, bancos e pipelines em nuvem (como Azure) com foco em isolamento, acesso mínimo necessário e observabilidade.

Analytics orientado a decisão

Métricas e visualizações que ajudam CISO, CTO e CEO a priorizar ações, investimentos e respostas a incidentes.

Integração com processos de segurança

Conexão com GRC, SOC, equipes de resposta a incidentes e times de negócio, garantindo que os insights não morram em um gráfico.

Exemplos de aplicações reais

  • • Monitorar menções de marca e possíveis fraudes em múltiplas redes sociais, consolidando em um painel único.
  • • Correlacionar dados de exposição (buckets, dumps, credenciais vazadas) com clientes, domínios e ativos críticos.
  • • Criar indicadores de risco que alimentam diretamente o roadmap de segurança, GRC e tecnologia.