Ano-, Pseudonymisieren

Wir bieten automatisierte Verfahren zur Bearbeitung der Testdaten hinsichtlich De-Identifikation. Sie sind sowohl nachträglich anwendbar, als sogenannte In-Place-Verfahren, als solche, die Verarbeitung von Massendaten erlauben, als auch in den Bereitstellungsprozess der Testfalldaten direkt integriert werden können.

Der PII Finder (personal info identifier) unterstützt den Prozessmodellierer bei der Erkennung relevanter Spalten/Felder. Die Software bietet standardisierte Methoden zur Anonymisierung/­Pseudonymisierung/Maskierung an: Vor- und Nachnamen, Adressen, Bankdaten, Sozialver­sicherungsnummern, etc. Der Anwender kann die Methoden modifizieren oder eigene einbringen. Das gleiche gilt für die zu verwendenden Wertebereiche, nationale/­internationale Adressbestände, usw.

Methoden und Regeln werden in Anwendungsmodellen für Unternehmensbereiche oder Sparten so integriert, dass je nach zu versorgendem Testbett die definierte Anonymisierung automatisch vorgenommen wird.

Mit unseren Verfahren anonymisieren oder pseudonymisieren Sie unternehmensweit einheitlich, ob Oracle, Db2, IMS, VSAM, LUW, MS SQL Server, PostgreSQL, SAP, applikationsübergreifend, einheitlich.

Anonymisierung nimmt eine wichtige Rolle in jedem Testdatenmanagement-Konzept ein. Produktive Daten dürfen meist nicht ohne weiteres für Testzwecke genutzt werden. Sei es der Schutz vor Mitbewerbern, das Outsourcing von Testabteilungen oder die Einhaltung des Datenschutzgesetzes, all diese Gründe erfordern eine Anonymisierung der Testdaten.

anonymisierungEin professionelles Konzept zur Testdaten-Anonymisierung gliedert sich meist in unterschiedliche Phasen. Es sind wichtige Vorarbeiten sind zu leisten, bevor die eigentliche Anonymisierung stattfinden kann.

Identifizierung
Das Datenmodell muss auf sensible Felder untersucht werden und Spalten, bzw. Attribute die Namen, Anschriften, Bankdaten, etc. enthalten, müssen identifiziert werden. Ohne Unterstützung einer effizienten Software kann diese Phase bereits eine der größten Hürden bei der Umsetzung einer Anonymisierungs-Strategie sein.

Implementierung
Anhand der identifizierten Felder müssen Regeln hinterlegt werden, die die Daten nach den Unternehmensvorgaben anonymisieren. Verfahren zum Umverteilen der bisherigen Daten stellen sicher, dass Randfälle, die in den produktiven Daten enthalten und entsprechend wertvoll für einen Test sind, weiterhin bestehen. Das konsistente Anonymisieren über Tabellen oder auch Systemgrenzen hinweg muss ebenfalls berücksichtigt werden.

Durchführung
Nachdem die relevanten Felder identifiziert und entsprechende Methoden zur Veränderung der Felder festgelegt wurden, müssen die Testdaten bei jedem Auffrischen anonymisiert werden. Dies sollte auf direktem Wege, während des Kopiervorgangs von Produktion nach Test, geschehen.

Die Testdatenmanagement-Suite bietet Ihnen folgende Vorteile:

  • Unterstützt Sie beim Identifizieren sensibler Daten. Komplexe Heuristiken finden sprichwörtlich “die Nadel im Heuhafen”. Dies reduziert den zeitlichen Aufwand erheblich.
  • Automatische Anonymisierung sensibler Daten direkt während der Testdaten-Bereitstellung. Es sind keine zeitaufwendigen Nacharbeiten notwendig.
  • Zentrale Pflege der Anonymisierungsstrategie in einem eigenen Repository. Die Anonymisierung findet ohne manuelles Zutun bei der Bereitstellung von Testdaten statt.
  • Geringerer Pflegeaufwand bei strukturellen Änderungen des Datenmodells.

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