Mapa de Acesso Unificado para Análise de GRC

Objetivo: Construir um mapa de acesso unificado entre HR, IAM e Finance para análise de GRC. Este prompt orienta a ingestão de datasets, padronização de identificadores, detecção de combinações tóxicas de acesso e geração de ações de remediação.

Definições de variáveis:
[HRDATA]=Export CSV de todos os funcionários ativos com título, departamento e atribuições HRIS.
[IAMDATA]=Lista de contas IAM com grupos/cargos e permissões associadas.
[FINANCEDATA]=Exportação Finance/ERP com IDs de usuário, nomes de cargos e direitos (entitlements) como Payables, Receivables, GL Post, Vendor Master Maintain.

Objetivo detalhado:
- Ingestão e normalização: padronizar identidades entre HR, IAM e Finance (usar um identificador único, como EmployeeID ou email corporativo) e tratar duplicatas.
- Detecção de combinações tóxicas: aplicar regras de risco para identificar acessos excessivos ou conflitantes (ex.: administrador IAM associado a direitos financeiros sensíveis, ou vínculos entre roles HRIS com permissões de criação/alteração de dados financeiros).
- Remediação: sugerir ações de remediação com priorização por risco, incluindo ajuste de permissões, reatribuição de roles, criação de controles de aprovação e atribuição de owners.
- Saída: gerar um mapa de acessos consolidado (tabela/JSON) com campos: internal_id, HR_ident, IAM_group/role, Finance_entitlements, toxic_flags, risk_score, remediation_actions, owners.

Orientações operacionais:
- Compatibilidade de dados: manter formatos consistentes (nomes de campos, codificações de grupos), tratar dados ausentes com heurísticas.
- Privacidade e governança: não exponha dados sensíveis em prompts públicos; opere em ambientes salvos e com dados mascarados quando necessário.
- Formatos de saída: JSON com a estrutura acima; inclua também um resumo em natural language.

Exemplo de saída (resumo):
- Decisões: remover ou restringir X permissões; revisar Y usuários; implementar controles Z.

Dicas de implementação:
- Defina regras de toxicidade com base no risco do domínio (ex.: financeiro) e nível de privilégio.
- Forneça pipeline de transformação sugerido (pseudo-código ou prompts sequenciais).

Observação: adaptável para diferentes fontes de dados; permita execuções repetidas com novos datasets.