Presentatie van 12 december van DATPROF over haar testdata management oplossing. De concepten die achter DATPROF Subset en Privacy zitten en hoe er mogelijk kan worden voldaan aan wet- en regelgevingen.

1. Test Data Management
Bert Nienhuis

2. DOELEINDEN:
VEEL
ORGANISATIES
GEBRUIKEN KOPIEËN VAN
PRODUCTIE DATABASES
•
TESTEN
•
ONTWIKKELING
•
OUTSOURCING
•
MARKETING
•
OPLEIDING

3. Hoe beheer je al deze omgevingen?
Hoe ga je om met persoonsgegevens?

4. Subsetten
Voordelen van het subsetten van data
Anonimiseren
Voordelen van het anonimiseren en maskeren
Minimaliseer datagebruik
Beschermen van relaties
Bespaar op hardware
Voldoen aan wetgeving
Verkort doorlooptijden
Voorkom imagoschade
Efficiënter data beheer
Behoud concurrentie positie

5. Productie
Test/Ontwikkel
Source Database
Target Database

6. Datamodel classificatie
Bepalen welke delen van de data overgezet moeten worden.
Filteren – Proces data
Voorbeeld: Klanten, Orders, Contracten, Facturen
Volledig – Master data
Voorbeeld: Applicatie data, Inrichting, Stamtabellen
Leeg – Logging, overbodige historie
Voorbeeld: Log tabellen, temp tabellen, overbodige historie

8. Keten
Methodes om over de keten heen te subsetten
Start Filter
Alle klanten uit Groningen
Start Filter
Alle orders van klanten die in de
vorige subset zitten.
Productie
Test/Ontwikkel

9. Importeren
Meta data
Classificeren
Deployment

10. Anonimiseren van gevoelige gegevens

11. Persoonsgegevens
“Elk gegeven over een geïdentificeerde of identificeerbare natuurlijke persoon”
Bron: Wet Bescherming Persoonsgegevens
Identificerende
Kenmerkende
-
Naam
-
Banksaldo
-
Geboortedatum
-
Schulden
-
Email
-
Medicijn gebruik
-
Bankrekening nummer
-
Ziekte
-
BSN nummer
-
Geloofsovertuiging
-
Adres
-
Politieke voorkeur
-
Polisnummer
-
Salaris
-
Telefoonnummer
-
Telefoonhistorie
-
Etc…
-
Etc…

12. Technieken
Shuffle
Key-Shuffle
Blank
Scramble
1st day in month
Lookup
Expression

13. Importeren
Meta data
Definiëren regels
3. Deployment

14. Demonstratie