Datenschutzkonforme Anonymisierung?
Anonymisierung Testsysteme
Viele Kunden setzen ETL-Tools ein, um Testsysteme zu befüllen oder Anoynmsierungsaufgaben abzubilden. Dafür werden oftmals Spezialisten benötigt, die entsprechende ETL-Jobs entwickeln und pflegen. Die Anonymisierungslösung Knoxxer erlaubt es auch weniger erfahren und nicht technisch nicht versierten Anwendern schnell und einfach Testszenarien zu erstellen und Daten zu anonymisieren. Im Regelfall können schon nach wenigen Minuten anonymisierte Daten und Testszenarien bereitgestellt werden. Knoxxer minimiert die Komplexität der Datenbeschaffungs- und Anonymisierungsprozesse auf ein Minimum.Unternehmensweite Anonymisierungs-Lösung
Im Gegensatz zu vielen anderen Lösungen kann Knoxxer mit nur einer Lizenz konzern- / unternehmensweit eingesetzt werden:- Beliebig viele Instanzen verwendbar
- Keine nutzungsabhängigen Lizenzkosten
- Der Quellcode wird zur Verfügung gestellt
Eine Anonymisierungs-Software für alle IT-Systeme
Anstelle einer Anonymisierungslösung für jede Datenbank, ist die Anonymisierungslösung Knoxxer in der Lage, aus einer Vielzahl von Quellen und Zielen zu lesen und in diese zu schreiben. Z.B. aus einem SQL-Server in eine CSV-Datei, oder einfach nur Oracle-Datenbank zu Oracle-Datenbank. So lassen sich eine Vielzahl von Datenquellen, wie sie in Datawarehouse- und Big Data-Projekten, sowie in der gesamten Unternehmenswelt üblich sind, mit nur einer Lösung bedienen. Ihr CIO und Einkauf wird es Ihnen danken.Performance der Anonymisierung
Die Anonymisierungs-Lösung Knoxxer ist in der Lage, auch sehr große Datenmengen aus einer Vielzahl von Datenquellen in hoher Geschwindigkeit zu lesen, bei Bedarf zu transformieren und zu anonymisieren, sowie in eine Vielzahl von Zielen zu schreiben (ETL / ELT & Anonymisierung). Es stehen unterschiedliche, unumkehrbare Verschlüsselungsverfahren zur Verfügung. Auch für die Anonymisierung von Kundendaten in Produktionsumgebungen wie z.B. in SAP- oder CRM-Systemen, die aufgrund gesetzlicher Vorgaben nach einer gewissen Zeit ansonsten gelöscht werden müssten, stellt Knoxxer die optimale Lösung dar.
Big Data, Datenschutz und Business Intelligence sind kein Widerspruch, sondern gehören eng zusammen. Die Anonymisierung mittels Knoxxer ist der vermutlich schnellste Weg dortin.
Name |
Vorname |
Umsatz |
Bestelldatum |
Müller |
Max |
2000 |
1.8.1999 |
Biermann |
Bernd |
1500 |
3.1.2010 |
Schmitt |
Sabine |
3000 |
9.6.2012 |
[…] |
[…] |
[…] |
[…] |
Name |
Vorname |
Umsatz |
Bestelldatum |
2dRYNmFgJenRvdeQdqYfzQ |
zyfcE2KTdzyL/HNLXR/q9A |
2000 |
1.6.2013 |
hZLoat39tpgCyS3M5CHsxw |
8JfmUCxIgLQHcugzYszwwQ |
1500 |
1.1.2018 |
VtIbNTrfyOFznrA/rtA0bQ |
lMuPfAlC/fDHnhM+bOc2bA |
3000 |
1.1.1980 |
[…] |
[…] |
[…] |
[…] |
Optimierung Testdatenmanagement durch künstliche Intelligenz
Anstatt Aufwand für die manuelle Anonymisierung oder die Löschung zu betreiben, haben wir eine Lösung entwickelt, die:
- Daten extrem schnell aus einer Quelle liest, unumkehrbar verschlüsselt und in das Ziel schreibt oder innerhalb des Ziels zur Laufzeit verschlüsselt (ETL / ELT mit Verschlüsselung)
- Sämtliche Strukturen (Metadaten) aus der jeweiligen Quelle ausliest und in einem Repository ablegt
- Primär- und Fremdschlüsselbeziehungen systemübergreifend erhält (systemübergreifende referentielle Integrität)
- Muster (z.B. Verteilung der Daten, Gültigkeit von e-mail Adressen oder Datumsfeldern), Datentypen und Datenlängen erhält
- mittels einer künstlichen Intelligenz (KI) Vorschläge für zu verschlüsselnde Felder und die zu verwendende Methode erstellt
Weitere Funktionen für das professionelle Testing
- Data Aging
- Bedingte Aktualisierung (z.B. nur Niederlassung Nord) und inkrementeller Abgleich (z.B. letztes Update > 31.12.2017)
- Datentyp-Prüfung – Abbruch oder Eintrag ins Logfile
- Inhaltliche Prüfung (regelbasierte Validierung / Constraints) – Abbruch oder Eintrag ins Logfile
- Prüfung von Null-Feldern
Weitere Vorteile der Lösung Knoxxer
- Multiple Algorithmen und PlugIns für die Datenanonymisierung – der richtige Algorithmus für jeden Einsatzzweck
- Echtdaten aus produktiven Systemen dauerhaft rechtskonform in Testumgebungen nutzen
- Hochperformante Anonymisierung strukturierter und polystrukturierter Massen- oder Einzeldaten
- Unterstützung der fachlichen Definition/Selektion durch künstliche Intelligen
- Automatisierte Erstellung eines Datenschutzkataloges auf Feld- und Tabellenebene
PDF Reports für Data Governance Manager, Tester und Datenschutzbeauftragte
PDF-Reports über die Metadaten, die sich schnell und einfach über Templates anpassen lassen, werden automatisch erstellt. Die Verwendung Ihrer BI-Lösung ist ebenfalls problemlos möglich. Sämtliche Metadaten liegen wahlweise in einem Datenbank-Repository oder einer CSV-Datei vor. Insbesondere agile Projekte profitieren von der hohen Flexibilität und Geschwindigkeit. Zur Selektion wichtiger Segmente, z.B. für demografische Testszenarien, bieten wir optionale KI-Module zur automatisierten Segmentierung und Klassifikation. Eine vollständige Datenbereitstellung kann so oftmals vermieden werden, Aufwand und Kosten sinken spürbar.Datenquellen für die Anonymisierung
Wir unterstützen eine Vielzahl von Datenquellen und Zielen, wie z.B.:- CSV-/Text-Dateien
- XML-Dateien
- relationaler Datenbanksysteme mittels JDBC (wie z.B. Oracle, SAP Hana, DB2, Microsoft SQL-Server, MySQL, PostgreSQL,…)
- Unterstützung des Hadoop-Ökosystems (Hive, Impala, usw.)
- Apache Drill
- Streams (z.B. Kafka)