Synthetische Testdatengenerierung und optionale Datenmaskierung bzw. Verschlüsselung: Erzeugung von realistischer Test Data für die Entwicklung von Datenbankanwendung ❗

Ein durchgängiger Assistent für Datenbank-Subset-Jobs für die Testdatenerzeugung und für die Datenmaskierung. Dieser Artikel stellt den Assistenten vor und zeigt, wie er referenziell korrekte Subsets erzeugt, mit Optionen für Spaltenmaskierung und felderhaltende Verschlüsselung!

Datenbank-Subsetting: Referenziell korrekte Subsets, mit Optionen für Spaltenmaskierung & felderhaltende Verschlüsselung!

Sobald eine Datenbank eine bestimmte Größe überschreitet, wird es teuer – und aus Sicherheitssicht riskant -, Kopien in voller Größe für Entwicklung, Tests und Schulungen bereitzustellen. Die meisten Teams benötigen kleinere Kopien der größeren Datenbank, und oft müssen die darin enthaltenen PII maskiert werden.

Datenbank-Subsetting ist der Prozess der Erstellung einer kleineren, referenziell korrekten Kopie einer größeren Datenbank aus echten Tabellenauszügen. Subsets können zusammen mit oder anstelle von maskierten Daten oder synthetisierten Testdaten verwendet werden, um die mit vollständigen Sets verbundenen Kosten und Risiken zu reduzieren. Der Prozess der manuellen Erstellung aussagekräftiger Subsets ist komplex und mühsam, wenn man bedenkt, dass man kleinere Datenbanken mit Zufallsstichproben aus jeder Produktionstabelle bestücken und sicherstellen müsste, dass jede relationale Struktur zwischen den Tabellen im Subset noch korrekt ist.

Ein durchgängiger Assistent für Datenbank-Subset-Jobs in der IRI Workbench macht diesen Prozess schneller und einfacher. Der Assistent steht lizenzierten Anwendern der End-to-End Datenmanagement-Plattform IRI Voracity, dem Einzelprodukt IRI RowGen für die Testdatenerzeugung und das Einzelprodukt IRI FieldShield für die Datenmaskierung zur Verfügung. Dieser Artikel unseres Partners IRI stellt den Assistenten vor und zeigt, wie er referenziell korrekte Subsets erzeugt, mit Optionen für Spaltenmaskierung und felderhaltende Verschlüsselung.

Der Assistent für die Subset-Erstellung lässt den Benutzer die Quelle des Subsets, die Größe und Sortierung des Subsets, die Namen für die Subset-Ziele und eine eventuelle Verschlüsselung oder Maskierung, die die subsettierten Daten erhalten sollen, auswählen. Der Assistent erstellt dann eine Reihe von Job-Skripten, die entweder Subset-Tabellen oder Flat-Files erstellen.

Weltweite Referenzen: Seit über 40 Jahren nutzen unsere Kunden wie die NASA, American Airlines, Walt Disney, Comcast, Universal Music, Reuters, das Kraftfahrtbundesamt, das Bundeskriminalamt, die Bundesagentur für Arbeit, Rolex, Commerzbank, Lufthansa, Mercedes Benz, Osram,.. aktiv unsere Software für Big Data Wrangling und Schutz! Sie finden viele unserer weltweiten Referenzen hier und eine Auswahl deutscher Referenzen hier.

Partnerschaft mit IRI: Seit 1993 besteht unsere Kooperation mit IRI (Innovative Routines International Inc.) aus Florida, USA. Damit haben wir unser Portfolio um die Produkte CoSort, Voracity, DarkShield, FieldShield, RowGen, NextForm, FACT und CellShield erweitert. Nur die JET-Software GmbH besitzt die deutschen Vertriebsrechte für diese Produkte. Weitere Details zu unserem Partner IRI Inc. hier.

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    Ein durchgängiger Assistent für Datenbank-Subset-Jobs für die Testdatenerzeugung und für die Datenmaskierung. Dieser Artikel stellt den Assistenten vor und zeigt, wie er referenziell korrekte Subsets erzeugt, mit Optionen für Spaltenmaskierung und felderhaltende Verschlüsselung!
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    IRI Voracity ist die einzige organisch gewachsene, vollständig integrierte Datenlebenszyklus-Management-Plattform und Manipulationskraftpaket für große und kleine Daten. Es ist auch der einzige BI/DW- und Data Governance-Stack, der auf CoSort und nahtlos integrierten Hadoop-Engines basiert. Und es wird in einer kostenlosen, vertrauten Eclipse-GUI für ergonomisches Jobdesign, -bereitstellung und -management unterstützt.
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    Testdaten für Alle: RowGen erstellt und füllt automatisch massive DB-, Datei- und Berichtziele mit strukturell und referentiell korrekten Testdaten - in Minuten, nicht Stunden! Sichere Testdaten, die echt aussehen: Hören Sie auf, sich auf vertrauliche Produktionsdaten zu verlassen. Maskierte Daten sind möglicherweise nicht realistisch oder robust genug. RowGen verwendet Ihre Metadaten und Geschäftsregeln, um bessere Testdaten zu erstellen.
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    Voracity ist eine End-to-End-Datenmanagement-Plattform, die auf Eclipse basiert und von CoSort oder Hadoop für die Erkennung, Integration, Migration, Governance und Analyse von großen + kleinen, un- + strukturierten lokalen oder Cloud-Daten unterstützt wird. DW/BI, DB/Test und Compliance (z.B. GDPR) Architekten in jeder Branche verwenden Voracity, um zu klassifizieren, zu suchen, zu transformieren, zu reinigen, zu maskieren, zu verschieben, zu berichten, zu analysieren plus Testdatengenerierung!

Weiterführende Links

• Originalmeldung von JET-Software GmbH
• Alle Meldungen von JET-Software GmbH
• PII, PHI, PAN und PCI in semi/un/strukturierten Quellen - lokal oder in der Cloud - finden und maskieren! Sensible Daten GDPR-konform schützen!
• [PDF] RowGen erstellt und füllt automatisch massive DB-, Datei- und Berichtziele mit strukturell und referentiell korrekten Testdaten - in Minuten, nicht Stunden!
• Schnellere Datenmastering-Lösungen: Voracity ist die einzige leistungsstarke All-in-One-Datenmanagement-Plattform. Kontrollieren Sie Ihre Daten in jeder Phase des Lebenszyklus und ziehen Sie den maximalen Wert daraus!
• [PDF] IRI FieldShield® ist eine leistungsstarke und kostengünstige Software zur Datenerkennung und -maskierung für PII in strukturierten und semistrukturierten Quellen, groß und klein. Die FieldShield-Dienstprogramme in Eclipse dienen zur Profilierung und De-Identifizierung von Daten im Ruhezustand (statische Datenmaskierung) und das FieldShield SDK wird zur Sicherung von Daten in Bewegung (dynamische Datenmaskierung) verwendet.