Data Warehouse

Das 10 die häufigsten Fehler in einem Datenmaskierungsprojekt

Mangelnde Datensicherheit Es ist ein großes Hindernis in jedem Unternehmen und Lösungen zur Maskierung sensibler und vertraulicher Daten können bei der Lösung eine große Hilfe sein.. Wir erhalten Daten mit einem realistischen Erscheinungsbild, voll funktionsfähig aber entkoppelt, mit denen, die Wir werden Leckagen vermeiden und Vorschriften einhalten der Sicherheit.

Trotz dieses, Um die erwarteten Ergebnisse zu erzielen, braucht es eine professionelle Umsetzung, die weiß Fehler vermeiden um die Maskierung in einem Rahmen maximaler Sicherheit und Effizienz zu gewährleisten.

Häufige Fehler bei Datenmaskierungsprojekten

Zur Auswahl Qualitätswerkzeuge für die Datenmaskierung gewährleistet keine gute Implementierung. So sehr sie es uns auch erleichtern Es ist leicht, Fehler zu machen zum Zeitpunkt der Anwendung, principalmente por la falta de un buen conocimiento del entorno de la DatenbankEine Datenbank ist ein organisierter Satz von Informationen, mit dem Sie, Effizientes Verwalten und Abrufen von Daten. Einsatz in verschiedenen Anwendungen, Von Unternehmenssystemen bis hin zu Online-Plattformen, Datenbanken können relational oder nicht-relational sein. Das richtige Design ist entscheidend für die Optimierung der Leistung und die Gewährleistung der Informationsintegrität, und erleichtert so eine fundierte Entscheidungsfindung in verschiedenen Kontexten.....

Nachfolgend listen wir die Die zehn häufigsten Fehler in Datenmaskierungsprojekten, sowie einige Hinweise, nicht auf sie hereinzufallen. Sie zu kennen kann uns beiden helfen, nicht vorsichtig zu sein und sie so schnell wie möglich zu identifizieren, einmal begangen. Und selbst wenn man sie meidet, ist das kein Erfolgsgarant, wird dazu beitragen, unser Datenmaskierungsprojekt auf Kurs zu halten.

Verwechseln Sie Maskierung mit Verschlüsselung: Maskierungs- und Verschlüsselungstechnologien sind unterschiedlich. Sie können ergänzt werden, aber Sie müssen darauf achten, dass die verschlüsselten Informationen zwar reversibel sind, so werden die Originaldaten freigelegt, Maskierung stellt sicher, dass die Originalinformationen dem Endbenutzer niemals zur Verfügung stehen. Wenn Sie sich einem Projekt nähern, es ist notwendig, sie zu differenzieren und die Bedürfnisse des Kunden zu ermitteln, um die ideale Technologie auszuwählen. Es geht um, Zusammenfassend, die Vor- und Nachteile von beiden zu kennen, um den Fehler der Verschlüsselung zu vermeiden, wenn die am besten geeignete Antwort das Maskieren war, oder umgekehrt. In keinem Fall sollte es möglich sein, das Maskierungsverfahren rückgängig zu machen, um die ursprünglichen vertraulichen Daten wiederherzustellen.
Kein anfängliches Ziel setzen: Bevor Sie sich für ein Datenmaskierungsprojekt entscheiden, ist es wichtig, das Problem im Moment zu ermitteln. Bestimmen Sie den spezifischen Bedarf, den der Kunde hat und wie Ihnen die Beauftragung eines Datenmaskierungsdienstes helfen kann, das Problem zu beheben, oder Probleme ermöglichen es Ihnen, Ziele zu setzen. Von diesem ersten Schritt an entwickeln wir das Projekt, um diese Anforderungen zu erfüllen.
Unbestimmtheit der Eigentümer der Daten: Datenmaskierungsprojekte konzentrieren sich auf Definitionen von Informationseigentümern. Sie zu bestimmen ist der Schlüssel zur Entwicklung des Projekts, Festlegen von Einschränkungen und Zuweisen der entsprechenden Berechtigungen zum Maskieren von Endbenutzern.
Nicht wissen, was man maskieren soll: Im ersten Teil des Projekts, zur Analyse und Entdeckung, der Kunde muss seine Daten scannen. Identifizieren Sie sensible Daten, als Beispiel Daten zur Identität des Kunden, Georeferenzierung und Finanzdaten, als Beispiel. Es ist wichtig, sich auf die Informationen zu konzentrieren, die Sie maskieren möchten, ohne über das Ursprüngliche hinauszugehen.
Inkonsistenz in den Daten: Die Identifizierung von Systemen und Anwendungen ist notwendig, um den Überblick über die Daten zu behalten, die wir maskieren möchten und so den Verlust der Datenintegrität zu vermeiden. Um die Verbindung zwischen Systemen und, Zusammenfassend, leichter eine Integration erreichen, die uns referenzielle Integrität verleiht, Es ist wichtig, definierte Modelle zu haben, idealerweise basierend auf einer Dokumentation, um diese zu bestimmen.
Keine Akzeptanzszenarien definieren: Die Definition der Akzeptanzszenarien muss vorab erfolgen. Zunächst führen wir einen Unit-Test durch, der uns sagt, ob die Datenmaskierung in jedem der Systeme funktioniert. Anschließend wird ein Querschnittstest durchgeführt, der uns durch mehrere Systeme einen vollständigen Überblick bietet. Seine Umsetzung wird ein guter Indikator für den Erfolg des Projekts sein.
Mehr Wesentliches maskieren: Obwohl schlechte Praxis zu schlechter Maskierung führen kann, die Daten aufgrund falscher Identifizierung unmaskiert zu lassen und, Zusammenfassend, wegen mangelnder Integrität, Überschreitung ist auch ein häufiger Fehler. Einfach, Denken Sie daran, dass es nicht notwendig ist, alle vertraulichen Daten zu maskieren. Konzentrieren wir uns auf das, was wir schützen wollen, um die Effizienz zu steigern (als Beispiel, Identität, Georeferenzierung und Finanzdaten) und lassen Sie mögliche Verlängerungen für spätere Phasen, innerhalb eines skalierbaren Projekts.
Priorisieren Sie kein transparentes Ergebnis: Sobald die sensiblen Daten, mit denen wir arbeiten werden, erkannt wurden, wir müssen die Maskierungsregeln festlegen, um ein möglichst transparentes Ergebnis zu erzielen. Wann immer möglich, Wir entscheiden uns für konsistente Definitionen, die auf dasselbe Format verweisen, um die Arbeit derjenigen zu unterstützen, die diese Daten verwenden. Die Funktionalität sollte nicht beeinträchtigt werden. Deswegen, die Daten müssen gültig sein, signifikant und bewahren ihre referentielle Integrität.
Verwendung manueller Algorithmen: Wenn wir das Sicherheitsniveau des Systems verbessern wollen, Versuchen wir, die Verwendung manueller Algorithmen zu minimieren oder, noch besser, auf sie verzichten. Die Verwendung der vom Tool bereitgestellten Algorithmen wird eher empfohlen, um das Risiko einer Erkennung des zur Maskierung verwendeten Verfahrens zu vermeiden. Trotz dieses, Manchmal ist es notwendig, einige Algorithmen zu erstellen, um sich an die Bedürfnisse des Kunden anzupassen, In diesem Fall sollten wir es mit eingeschränktem Zugriff auf die Quelle tun.
Eine nicht relaunchable Maskierung: Nur wenn der Entwurf des Maskierungsprojekts nach einem wiederholbaren Ansatz erfolgt, ist es möglich, die neuen Daten zu maskieren, sogar in Echtzeit. Gegenteiliger Fall, das ergebnis wird schlecht, Mit anderen Worten, nicht viele Daten werden maskiert. Jedes Projekt wird diesbezüglich Herausforderungen mit sich bringen und eine gute Implementierung muss darauf durch Automatisierung und Wiederholbarkeit reagieren..