Embed Size (px)
Citation preview
Test Data Management
Diensten - Advies - Implementatie - Proof of Concept - Business Case - Risico analyse
Tools - DATPROF Subset - DATPROF Privacy
VEEL
ORGANISATIES GEBRUIKEN KOPIEËN VAN
PRODUCTIE DATABASES
DOELEINDEN:
• TESTEN
• ONTWIKKELING
• OUTSOURCING
• MARKETING
• OPLEIDING
Hoe beheer je al deze omgevingen?
Hoe ga je om met persoonsgegevens?
Minimaliseer datagebruik Bespaar op hardware Verkort doorlooptijden Efficiënter data beheer
Beschermen van relaties Voldoen aan wetgeving Voorkom imagoschade Behoud concurrentie positie
Subsetten Anonimiseren Voordelen van het subsetten van data Voordelen van het anonimiseren en maskeren
Productie Test/Ontwikkel Source Database Target Database
Datamodel classificatie
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
Bepalen welke delen van de data overgezet moeten worden.
Keten Methodes om over de keten heen te subsetten
Productie Test/Ontwikkel
Start Filter Alle klanten uit Groningen
Start Filter Alle orders van klanten die in de
vorige subset zitten.
Toepassingen
Ontwikkel-Test-Acceptatie omgevingen Data Warehousing & Business Intelligence Data Distributie
Hoe kan subset-technologie gebruikt worden?
Importeren Meta data Classificeren Deployment
Anonimiseren van gevoelige gegevens
Identiteitsdiefstal
Chantage Creditcard fraude
Spam
Imagoschade
Risico Welke risico’s lopen betrokkenen
- Naam
- Geboortedatum
- Bankrekening nummer
- BSN nummer
- Adres
- Polisnummer
- Telefoonnummer
- Etc…
- Banksaldo
- Schulden
- Medicijn gebruik
- Ziekte
- Geloofsovertuiging
- Politieke voorkeur
- Salaris
- Telefoonhistorie
- Etc…
Persoonsgegevens
Identificerende Kenmerkende
“Elk gegeven over een geïdentificeerde of identificeerbare natuurlijke persoon” Bron: Wet Bescherming Persoonsgegevens
Informatie
analyse
Impact analyse
Definiëren regels
Bouw Test
- Beheer
- Overdraagbaarheid
- Eenvoud (bv datamodel veranderingen)
- Keten / Regressie
ANONIMISEREN
- Mate van anonimiteit - Bruikbaarheid - Acceptatietest
- Impact op test? - Impact op
systeem? - Impact op keten?
- Welke systemen? - Welke tabellen? - Welke
kolommen? - Welke interfaces?
- Zo weinig mogelijk - Zo anoniem mogelijk - Herbruik
Technieken
Shuffle Verwissel waarden binnen een kolom
Conditioneel Maskeer gespecificeerde delen van tabellen +
Voornaam Naam Soort
Frans
Jan
Dirk
Jansen
de Boer
Huisman
DATPROF
Klant
Klant
Klant
Leverancier
321 Voornaam Naam Soort Opmerking E-Mail
Frans
Jan
Dirk
de Boer
Huisman
Jansen
Blank Verwijder waarden uit kolom
Scramble Vervang bestaande karakters
“Zwager van D.Jansen”
“Heeft schulden”
Klant
Klant
Klant
Leverancier DATPROF
Nr. Polis
789
321 Nr. Voornaam Naam Soort Opmerking E-mail
Frans
Jan
Dirk
de Boer
Huisman
Jansen
DATPROF
123
456
789
321
123
456
Basis + AV Standaard
Basis
Klant
Klant
Klant
Leverancier
Key-Shuffle Verwissel primary keys en foreign keys consistent.
“Uniek klantnummer dat op pasjes en polissen wordt gedrukt”
Nr. Voornaam Naam Soort Opm.. E-mail Geboortedatum
Frans
Jan
Dirk
de Boer
Huisman
Jansen
DATPROF
123
Klant
Klant
Klant
Leverancier
321
789
456
First day Verander datum velden naar de 1e van dezelfde maand of jaar
01-02-1954
01-11-1984
01-03-1974
Postcode
Geboortedatum 1e van de maand 1e van het jaar
87% 3.7% 0.04%
Bron: onderzoek anonimiteit door Prof. Dr. Latanya Sweeney (Harvard University)
Nr. Voornaam Naam Soort Opm.. E-mail Geb-datum
de Boer
Huisman
Jansen
DATPROF
123
Klant
Klant
Klant
Leverancier
321
789
01-02-1954
01-11-1984
01-03-1974
Look-up Vervang waarden met waarden uit een andere tabel
Tim
Ruben
Thomas
Frans
Jan
Dirk
Voornamen
Daan
Thomas
Tim
Lars
Ruben
Levi
Luuk
Referentiedata
Nr. Voornaam Naam Soort Opm.. E-mail Geboortedatum
Thomas
Tim
Ruben
de Boer
Huisman
Jansen
DATPROF
123
Klant
Klant
Klant
Leverancier
321
789
456
01-02-1954
01-11-1984
01-03-1974
Expression Maak gebruik van standaard of eigen functies
Fictief
Fictief
Fictief
Nr. Voornaam Naam Soort Opm.. E-mail Geboortedatum
Thomas
Tim
Ruben
de Boer
Huisman
Jansen
DATPROF
123
Klant
Klant
Klant
Leverancier
321
789
456
01-02-1954
01-11-1984
01-03-1974
Fictief
Fictief
Fictief
Vergelijken
Nr. Voornaam Naam Soort Opm.. E-mail Geboortedatum
Frank
Jan
Dirk
Jansen
de Boer
Huisman
DATPROF
789
Klant
Klant
Klant
Leverancier
123
456
321
16-02-1954
25-11-1984
27-03-1974
“Zwager…”
“...Schulden..”
Importeren
Meta data Definiëren regels 3. Deployment
Demonstratie
