Datenbereitstellung- mit gutem Gewissen

Datenbereitstellungmit gutem Gewissen !
Wolfgang Epting
Senior Technical Sales Professional
IBM Information Lifecycle and Governance
Testdatenmanagement – häufige Praxis
Information Governance Core Disciplines
Lifecycle Management
Discover&
Define
Optimize, Archive
& Access
Develop &
Test
Consolidate &
Retire
Neuer
Fehler
Nächste Down-Time?
Cloning periodisch
Daten im Test !!
Produktion
2 TB
Q.A.
Cloning gelegentlich
Produktion
Veralt.
Daten
DBA
Script
DBA erreichbar?
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2 TB
2 TB
Qualitätssicherung
Qualitätssicherung
Vorher
2 TB
Produktion
Auf Anforderung
Nachher
DBA
Script
Changes
Entwicklung
DBA
erreichbar?
?? GB
Hot Fix
Manuelle Analyse:
Richtige Daten?
Änderungen?
Ergebnisse?
Unbeabsichtigt?
Nochmal geändert?
2
Auswirkungen ….
Information Governance Core Disciplines
Lifecycle Management
Discover&
Define
Optimize, Archive
& Access
Develop &
Test
Consolidate &
Retire
• Adäquate Versorgung unterschiedlicher
Projekte kann nicht prozesstechnisch, sondern
nur sehr zeitaufwändig organisatorisch gelöst
werden
• Entwickler können nicht arbeiten, da sie auf
aktuelle Daten warten
• Die um drei Monate verspätete Verfügbarkeit
der neuen Anwendungsfunktionalität wird auch
vom Management wahrgenommen
• Der CFO beschwert sich über das enorm
hohe IT Budget, das allein zur Behebung von
Anwendungsfehlern notwendig ist
• Der Wettbewerb um neue Kunden wird durch
veraltete, nicht mehr dem “state-of-the-art”
entsprechende Software behindert
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Information Governance Core Disciplines
Lifecycle Management
Die Optim Idee …
Discover&
Define
Production or
Production Clone
Optimize, Archive
& Access
Develop &
Test
Consolidate &
Retire
Extract Files
Load
Insert / Update
Compare
Extract
• Zielgerichtet passende Testdatenbestände
in der richtigen Größe erzeugen
QA
• Schneller und Effizienter als 'Cloning'
• Einfaches Erneuern, Zurücksetzen und
Vorhalten von Testumgebungen
• Schnelles Auffinden von Fehlern in
Anwendungen durch Vergleich
Dev
Test
• Beschleunigung des Release-Zyklus
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Erkennen von Geschäftsobjekten über
Datenbank- und Anwendungsgrenzen hinweg
Information Governance Core Disciplines
Lifecycle Management
Discover &
Define
Develop &
Test
Optimize &
Archive
Consolidate &
Retire
Business
View
Umfassende
Momentaufnahme der
Geschäftstätigkeit z.B.
Zahlung, Rechnung,
Kunde…
DBA
View
Referentiell intaktes Subset an Daten
zwischen Datenbanken und Applikationen
CRM
Oracle
Kundenbestandsführung
DB2
© 2013 International Business Machines Corporation Unternehmensweites Geschäftsobjekt
ERP / FI
DB2
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InfoSphere Discovery
Information Governance Core Disciplines
Security and Privacy
Understand &
Define
Secure &
Protect
Schnellerer Projektstart durch
automatisierte Analyse Ihrer
verteilten Datenbanklandschaft
Discovery
Monitor
& Audit
Anforderungen

Definition der
Geschäftsobjekte für
Archivierungs- und Testdaten
Management Projekte

Erkennung von
Transformationsregeln und
heterogenen Beziehungen

Identifikation versteckter,
sensitiver Datenelemente
Benefits
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6

Schnellere Projektumsetzung
durch die Automatisierung von
manuellen Tätigkeiten

Reduzierung des
Projektrisikos

Konsistente Vorgehensweise
für informationszentrische
Projekte
6
Information Governance Core Disciplines
Lifecycle Management
Testdatenmanagement mit Optim
Discover&
Define
TDM Prozess:
•Zum Anwendungstest passende Daten
Optimize, Archive
& Access
Develop &
Test
Consolidate &
Retire
Neuer
Fehler
•Richtige Datenmenge
•Kontrollierte Manipulation von Testfällen
•Identifikation der Änderungen
Vergleich
•Keine Produktionsunterbrechung
OPTIM TDM
150 GB
Geplant
2 TB
Testfall #1
Aktalisierung
Qualitätssicherung
TDM
Testfall #2
auf Anforderung
Produktion
Testfall #3
150 GB
Baseline
Kontrollierte
Manipulation von
Testfällen
Hot Fix
TDM
Testfall Hot Fix
Neuer
Testfall
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Entwicklung
Refresh
?? GB
on demand
Hot Fix
7
Benefits
Information Governance Core Disciplines
Lifecycle Management
Discover&
Define
Optimize, Archive
& Access
Develop &
Test
Consolidate &
Retire
• Mehr wertvolle Zeit zum Testen
–
30-40% der zum Testen zur Verfügung stehenden Zeit wird alleine zur Bereitstellung geeigneter
Daten verwendet. Ein effizientes Testdatenmanagement reduziert diese Zeit auf ein Minimum
und ermöglicht die Duchführung von weiteren Testfällen
• Reduktion der Kosten
–
–
–
Maximierung des Infrastrukturinvestments
Frühere Entdeckung von Fehlern im Testzyklus
Verlagerung von Software Defects von Produktion nach Test
• Höhere Datenqualität
–
Aktualisierung von Testdaten auf Basis eines konstanten Ausgangszustandes minimiert die
erforderliche, manuelle Intervention bei deren Neuerstellung und maximiert die Wiederholbarkeit
der Tests
• Strukturierung der Datenhoheit
–
Test Data Management bietet ein rollenbasiertes Zugriffskonzept um eine horizontale Aufteilung
der Entwicklungs- und Testteams zu unterstützen
• Autarke Daten für autarke Teams
–
Unterschiedliche Testfälle benötigen oft die gleichen Date, jedoch können unterschiedliche Tests
negative Auswirkungen auf andere Test mit identischen Daten haben. Test Data Management
erlaubt die Erstellung einer unbegrenzten Anzahl von Testdatenmengen und generiert eindeutige
Schlüssel, um qualitativ hochwertige, suabere Daten sicherzustellen
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Referenz
•
•
•
•
UniCredit Group UniCredit Group (UniCredit), also known as UniCredito Italiano, is
among Europe's largest banking groups. The company's 2005 acquisition of
HypoVereinsbank (HVB) - one of Europe's largest cross-border banking deals - made it a
powerhouse in Italy, Germany and Austria. Together, the banks have more than 4,000
branches and over 68,000 employees. In addition to retail banking and other related
services, UniCredit offers asset management, life insurance, property and casualty
insurance, and leasing services
UniCredit, realizes improvement in banking processes and test data generation for
software development and production when it implements a competency center using an
IBM System z server and IBM Optim Test Data Management Solution for z/OS
UniCredit Group (UniCredit) was using a custom-built core banking system from which the
bank frequently needed to extract test data from extremely complex data structures.
This capability was needed to build a competence center responsible for testing and
quality assurance during development and migration phases, as well as during continuous
production.
Data volumes did not allow typical cloning scenarios for testing, and the complexity of the
data could not be handled with scripts. Automation and right-sized subsets were seen as
key to continuous quality monitoring of the production systems.
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Wachsende Datenschutz und IP Problematik
Information Governance Core Disciplines
Security and Privacy
Understand &
Define
Secure &
Protect
Monitor
& Audit
Testen mit Produktivdaten ist nicht konform zu
gesetzlichen Anforderungen und internen Vorgaben
Gesetze
• BDSG
• MaRisk
• Bank- und
Geschäftsgeheimnis
• BaFin
• ISO 27001
• ….
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Interne Vorgabe
 Schutz von
Unternehmenswerten
 Schutz von VIP´s und
Großkunden
 Sicherheitsprinzipien
 Datenschutzrichtlinie
…
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Information Governance Core Disciplines
Security and Privacy
Understand &
Define
Secure &
Protect
Monitor
& Audit
http://ibmexperts.computerwoche.de/analytics-big-data/artikel/managementreagiert-zu-langsam-auf-datenmissbrauch?r=4626308161045983&lid=208618
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Aus Udo Müller wird Manfred Meier …
Maskieren sensitiver
Informationen mit realistischen jedoch fiktionalen - Daten für
Test- und Entwicklungszwecke
Data Privacy
Anforderungen

Schutz vertraulicher Daten in
Test-, Entwicklungs- und
Schulungssystemen

Konsistente Maskierung und
Konsolidierung von Daten
unterschiedlichster
zusammenhängender
Anwendungen zur
Sicherstellung
produktionsnaher Tests

Anwendung von vordefinierten
und individuellen
Anonymisierungsalgorithmen
Benefits
Optim Data Masking unterstützt verteilte Plattformen (LUW) und z/OS.
Unterstützung der wichtigsten ERP/CRM Anwendungen
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
Vermeidung von Missbrauch
und Verstössen

Schnelle Time-to-Market durch
Beschleunigung der Tests

Reduktion von Risiko und
manuellem Aufwand
Other
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Datenanonymisierung in nicht-produktiven
Umgebungen (Entwicklung, Test, Schulung)
• Maskieren oder anonymisieren von sensitiven Daten, die
auf eine Einzelperson schließen lassen
• Sicherstellen, dass maskierte Daten dem Kontext der ersetzten
Daten entsprechen, um die Testqualität nicht zu beeinflussen
• Realistische und dennoch fiktive Daten
• Maskierte Daten innnerhalb der erlaubten Limits
• Unterstützung von referentieller Integritat der maskierten Daten
zur Vermeidung von Fehlern beim Testen
JASON MICHAELS
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ROBERT SMITH
PCI DSS Compliance
Informationen, die Rückschlüsse auf Einzelpersonen erlauben, werden
für Test und Entwicklung
mit realistischen, aber
fiktiven Daten ersetzt
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Auffinden von versteckten
sensitiven Daten
Information Governance Core Disciplines
Security and Privacy
Understand &
Define
Secure &
Protect
InfoSphere
Discovery
Monitor
& Audit
• Sensitive Daten lassen sich durch einfache Suchen meist nicht lückenlos auffinden
– Tabellen und Lookup Tabellen müssen miteinander verknüpft werden
– In längeren Feldern versteckt (Substring) oder über mehere Felder gespeichert
(Concatenations)
– Unterschiedliche Darstellung (Lookup Tabellen und Fallunterscheidungen)
• “Corporate memory” ist mangelhaft und weist Lücken auf
– Unvollständige Dokumentation
– Spezialisten kennen meist nur ein oder zwei Systeme
• Hunderte von Tabellen mit Millionen von Zeilen:
– Komplex
– Schwer zu verifizieren
• Mangelnde Datenqualität verstärkt das Problem
Table A
Date
Phone
Time
10-28-2008
555 908 1212
13:52:49
Table B
Transaction Number
1352555908121210282008
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Mask and Move / Mask in Place
Patient No 123456
SSN 333-22-4444
Name Erica Schafer
Address 12 Murray Court
City Austin
State TX
Zip 78704





Anonymisierung
InfoSphere Optim
Data Masking
Patient No 112233
SSN 123-45-6789
Name Amanda Winters
Address 40 Bayberry Drive
City Elgin
State IL
Zip 60123
Erhöhung der Sicherheit in nicht produktiven Umgebungen
Hohe Datenqualität beschleunigt den Testprozess
Anonymisierung von kompletten Geschäftsobjekten
Einhaltung der referentiellen Integrität
Konnsistente Maskierung über Applikations-, Plattform- und Datenbankgrenzen hinweg
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Masking on the fly - applikationsbasiert
Patient Information
Patient No 123456
SSN 333-22-4444
Name Erica Schafer
Address 12 Murray Court
City Austin
State TX
Zip 78704
Anonymisierung
Patient No. 112233
Name
SSN
123-45-6789
Amanda Winters
Address
City Elgin
40 Bayberry Drive
State IL
Zip 60123
InfoSphere Optim
Data Masking
 Überprüfung der Legitimation
 Echtzeitanonymisierung verdächtiger, zweifelhafter Zugriffe
 Übertragung rollenbasierte Zugriffsdefinitionen auf die Datenebene
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Masking on the fly - auswertungsorientiert
Customer Number 123456
Purchase Order 333-22-4444
Name Erica Schafer
Address 12 Murray Court
City Austin
State TX
Zip 78704
Anonymisierung
CFO Business
reports
Marketing team
reports
InfoSphere Optim
Data Masking
Reports for
business partners
Übertragung rollenbasierter Zugriffsrechte auf die Datenebene
durch die Verwendung unterschiedlicher Sichten
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InfoSphere Optim Leader
Gartner Magic Quadrant for Data Masking
Technology
Gartner MQ for Data
Masking Technology
IBM
Leader
The Magic Quadrant is copyrighted 2012 by Gartner, Inc. and is reused with permission. The Magic Quadrant is a graphical representation of a marketplace at and for a specific time period. It depicts Gartner’s analysis of how certain vendors measure
against criteria for that marketplace, as defined by Gartner. Gartner does not endorse any vendor, product or service depicted in the Magic Quadrant, and does not advise technology users to select only those vendors placed in the “Leaders”
quadrant. The Magic Quadrant is intended solely as a research tool, and is not meant to be a specific guide to action. Gartner disclaims all warranties, express or implied, with respect to this research, including any warranties of merchantability or
fitness for a particular purpose.
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Unternehmensweites Datenmanagement
Discovery
Test Data Management
Data Privacy
Application Retirement
Data Growth
Guardium - Monitor and Protect
Unternehmensumgebungen sind meist miteinander verbunden. Integrierte Lösungen
müssen demzufolge das Management von Informationen über Plattform- und
Datenbankgrenzen hinweg unterstützen.
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Fragen
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Please feel free to contact me if you have any questions ...
Dipl.-Betriebswirt
Wolfgang Epting
[email protected]
+49 160 9064 3048
IBM Software Group
Senior Technical Sales Professional
IBM Optim Classic, - zOS, - SAP, IBM InfoSphere Discovery
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