Carregar uma tabela do Excel ou CSV
Resposta curta
Abra «Carregar dados» e escolha um ficheiro Excel (.xlsx) ou CSV com «Escolher ficheiros» (ou arraste-o). A GoalCube lê o ficheiro no seu servidor, na UE, sugere como proteger cada coluna e mostra as primeiras linhas tal como a IA as vê. Debaixo da tabela vê se alguém pode ser reconhecido a partir das colunas e que palavras do texto livre podem apontar para uma pessoa (a amarelo). Escolha o que fazer a cada palavra amarela, dê um nome ao conjunto de dados e clique em «Guardar o conjunto de dados». O ficheiro em si não é guardado.
Experimente
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Arraste o ficheiro para aqui ou prima «Escolher ficheiros». A GoalCube lê-o no seu próprio servidor na UE; o ficheiro em si não é guardado.
Todos os passos (5)
- Arraste o ficheiro para aqui ou prima «Escolher ficheiros». A GoalCube lê-o no seu próprio servidor na UE; o ficheiro em si não é guardado.
- A GoalCube verifica também se alguém pode ser reconhecido pelas colunas e assinala as palavras do texto livre que podem apontar para uma pessoa. Aqui, não foi encontrada nenhuma.
- A GoalCube propõe como proteger cada coluna e mostra o que a IA vê. Dê um nome ao conjunto de dados.
- Prima «Guardar o conjunto de dados».
- O conjunto de dados está agora em Dados pessoais. A IA pode utilizá-lo quando o uso estiver registado.
O que a GoalCube faz por si
É o sistema real com dados fictícios. Experimente os percursos nos artigos para clicar passo a passo.
- Deteta o idioma do texto, para tratar bem os nomes e o género.
- Sugere a proteção de cada coluna a partir do título e do conteúdo, por exemplo «Nome de pessoa → pseudónimo» numa coluna com nomes.
- Escolhe a coluna de identificação – a que distingue as linhas – automaticamente.
- Mostra as primeiras linhas, tal como a IA as vai ver.
- Transforma cidades em regiões – também no texto livre, por exemplo «Porto» → «Norte».
- Assinala as palavras que podem apontar para uma pessoa e verifica se alguém pode ser reconhecido a partir das colunas (veja abaixo).
Se uma sugestão estiver errada, abra Corrigir a proteção. Veja Corrigir a proteção por coluna.
Palavras amarelas: o que pode apontar para uma pessoa
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Carregue uma tabela com texto livre, por exemplo notas sobre colaboradores.
Todos os passos (7)
- Carregue uma tabela com texto livre, por exemplo notas sobre colaboradores.
- No topo, vê quem se destaca pelas colunas. Aqui, cada data de admissão é única. Prima a sugestão para a transformar num intervalo.
- Por baixo estão as palavras amarelas: os nomes e os números estão ocultos, mas estas palavras ainda podem apontar para uma só pessoa. A saúde, a filiação sindical, a religião, a política e as sanções penais são generalizadas por predefinição.
- Escolha para cada palavra: «Deixar», «Generalizar» ou «Ocultar». Aqui, «CFO» é ocultado.
- Dê um nome ao conjunto de dados.
- Prima «Guardar o conjunto de dados». A IA vê agora [situação pessoal], [removido] e uma região em vez das palavras.
- As escolhas aplicam-se a todo o conjunto de dados. As palavras amarelas são encontradas a partir de listas e padrões em textos em dinamarquês, inglês, alemão, francês, neerlandês, italiano, espanhol, sueco, finlandês, polaco, português e checo e podem escapar algumas: leia o texto com atenção.
Os nomes e os números estão ocultos, mas um texto ainda pode revelar de quem se trata, por exemplo «de baixa por stress», «membro do sindicato», «a nossa única engenheira» ou «CFO». A GoalCube assinala essas palavras a amarelo, em «Palavras que podem apontar para uma pessoa». Para cada palavra, pode escolher:
| Escolha | A IA vê |
|---|---|
| Deixar | A palavra, tal como está. |
| Generalizar | Uma palavra mais ampla, por exemplo [situação pessoal], [uma das poucas pessoas], [cargo de direção] ou [distinção]. |
| Ocultar | [removido] |
As palavras sobre saúde (também gravidez), sindicato, religião, política, origem étnica, sexualidade e condenações são generalizadas por defeito – passam a [situação pessoal]. Outras palavras, por exemplo sobre a situação familiar, «a única» e cargos de topo, ficam como estão. Com Escolher para todas …, aplica a mesma escolha a um grupo inteiro. As escolhas valem para todo o conjunto de dados e vê o resultado na pré-visualização, antes de guardar.
A marcação faz-se com listas e padrões e aplica-se a texto em dinamarquês, inglês, alemão, francês, neerlandês, italiano, espanhol, sueco, finlandês, polaco, português e checo. O marcador fica no idioma do conjunto de dados, por exemplo [situação pessoal] em português. Pode deixar escapar algo, por isso leia o texto. Se o texto estiver noutro idioma, a caixa di-lo.
Alguém pode ser reconhecido a partir das colunas?
Se a tabela for sobre pessoas, a GoalCube verifica se alguém é o único com uma certa combinação, por exemplo faixa etária + região + cargo. A caixa mostra quantos registos se destacam e em que colunas. Debaixo da caixa há até três sugestões, por exemplo Transformar «Antiguidade» num intervalo, Transformar «Cidade» em região ou Não enviar «Cargo» à IA. Clique numa sugestão: a coluna muda e a verificação corre de novo. «Nenhum registo se destaca» significa menor risco – não risco nenhum.
A IA só recebe o nível de risco de cada registo (baixo, médio ou elevado), nunca a explicação. Veja também Conjuntos de dados.
Bons conselhos
- Inclua apenas as colunas de que a IA precisa.
- Dê ao conjunto de dados um nome sem nomes de pessoas nem termos secretos – a IA vê o nome.
- Os conjuntos de dados com decisões sobre pessoas ficam assinalados, para que um ser humano decida sempre.
Limites
Veja Limites. Se aparecer um erro, veja Todas as mensagens de erro da GoalCube e o que fazer.
Os ecrãs foram gravados na GoalCube 0.26.0 em 5 de novembro de 2026 com dados fictícios.