Hoy en día, las organizaciones se enfrentan al enorme desafío de producir datos de prueba realistas y que cumplan con la privacidad a escala. AlterID ofrece capacidades de generación de datos eficientes con procesos automatizados, una solución ideal para las organizaciones que desean generar datos de prueba a escala que cumplan con la privacidad
Las organizaciones que crean productos digitales buscan constantemente formas de aumentar de manera eficiente el ritmo de la innovación. Muchas han integrado con éxito líneas de integración continua y desarrollo continuo (CI/CD) y varios entornos de trabajo, por lo general: desarrollo entornos para construir, preproducción para pruebas y producción entorno para implementar aplicaciones y servicios, llenar estos entornos con datos de prueba de alta calidad es crucial para garantizar de manera efectiva la calidad de la creación del software.
Entrar normas de privacidad, restringiendo estrictamente la recopilación y el procesamiento de datos personales, en entornos de producción pero también en entornos secundarios, que presentan los mismos riesgos importantes de violación de datos e infracciones de la privacidad. Estos riesgos suelen ser mayores en los entornos de desarrollo y pruebas que en los entornos de producción debido a técnica relajadal y organizativa medidas destinadas a proteger los datos personales, esto es un problema sin importar el tamaño de la organización.
Desde un punto de vista regulatorio, el GDPR artículo 32 «Seguridad del procesamiento», establece que el controlador de datos implementará las medidas apropiadas técnico y organizativa medidas para garantizar un nivel de seguridad adecuado a la riesgo a los derechos y libertades de los interesados, sin importar del entorno en el que se lleva a cabo el procesamiento, es decir. Teniendo en cuenta los riesgos relacionados con la protección de los datos personales durante el desarrollo, la preproducción es exactamente igual que en cualquier entorno de producción.
El Supervisor Europeo de Protección de Datos (SEPD) no deja ninguna duda al respecto en su Directrices sobre la protección de los datos personales en la gobernanza y gestión de TI de las instituciones de la UE1, la guía establece que» En la fase de prueba, debe evitarse el muestreo de datos personales reales, ya que dichos datos no pueden utilizarse para fines para los que no se recopilaron y su uso en entornos de prueba puede dar lugar a que los datos personales estén disponibles para personas no autorizadas.«
En su informe Desafíos de administración de datos de prueba2 KPMG destaca los seis desafíos para ofrecer soluciones de pruebas de calidad de manera eficaz.
Desarrollar e implementar estrategias de gestión segura de datos de prueba requiere abordar:
1. Cobertura de datos: Los datos de prueba generalmente se generan manualmente, lo que genera brechas en la cobertura de los datos de prueba.
2. Actualizaciones de datos: La falta de un mecanismo de actualización de datos hace que la automatización de las pruebas sea ineficiente o no pueda respaldar la automatización o las iniciativas ágiles.
3. Datos Privacidad: Identificar y proteger la información de identificación personal (PII) tal como exige el GDPR; de hecho, de acuerdo con el principio de minimización de datos y el principio de protección de datos desde el diseño y por defecto, se debe evitar siempre que sea posible el uso de datos personales para realizar pruebas.
4. Versionado de datos: Coherencia en los datos de prueba de un sprint de desarrollo a otro.
5. Complejidad: La gestión de las dependencias referenciales en arquitecturas de datos complejas también es un desafío que la generación manual de datos de prueba no puede resolver de manera eficaz.
6. Gobernanza: La falta de capacidad de aprovisionamiento de datos de prueba deja a los equipos de desarrolladores solos a la hora de crear y gestionar los datos de prueba, lo que se traduce en una mala calidad de los datos y en riesgos de privacidad sin paliativos.
En general, para ser eficaz, un proceso sólido de gestión de datos de prueba debe tener en cuenta todos los desafíos anteriores, en cada paso del proceso.
AlterID aborda las dificultades relacionadas con la producción de datos de prueba realistas y, al mismo tiempo, cumple con las normas de privacidad, agiliza los procesos de administración de datos de prueba y reduce los riesgos de cumplimiento relacionados con el uso de datos reales de clientes con fines de prueba.
Integral a AlterID Protect, utiliza tecnología avanzada Capacidades de detección de datos de PII, garantizar que la información confidencial sea identificados y enmascarado adecuadamente durante los procesos de generación de datos de prueba. Al detectar y anonimizar automáticamente los datos confidenciales, garantiza cumplimiento de la privacidad regulaciones mientras se mantienen seguros los datos confidenciales.
AlterID por completo automatiza el proceso de generación de datos de prueba mediante la creación de grado de producción datos de prueba anónimos que son réplicas perfectas de sus datos de producción y garantizan la integridad y los formatos referenciales. Estas réplicas son refrescado y sincronizado bajo demanda con datos de producción, por lo que no se requieren cambios en el CI/CD existente canalizaciones y procesos, lo que proporciona a las organizaciones la calidad posible de los datos de prueba compatibles y, al mismo tiempo, acelera significativamente los procesos de prueba de software.
AlterID Protect para entornos que no son de producción ofrece datos consistentes de nivel de producción que cumplen con los estándares de alta calidad, actualizados y precisos, listos antes de cada sprint de desarrollo para que sus equipos puedan centrarse en lo que más le importa a su organización, crear un software excelente.
ID alterados capacidades automatizadas de generación de datos le ayudará a generar rápidamente grandes volúmenes de datos de prueba realistas, reduciendo significativamente el tiempo de preparación y aprobación a horas, NO a días.
Con datos de prueba borrado de PII y anonimizado, asegúrese de que los datos de sus pruebas cumplan con los más altos estándares de privacidad, de forma predeterminada, en todo momento.
ID alterado perfectamente se implementa a través de máquinas virtuales en arquitectura de datos existente sin interrupciones ni cambios en las canalizaciones o flujos de trabajo de administración de datos de prueba, lo que le brinda una transición fluida hacia una generación de datos de prueba que cumpla con la privacidad.
La protección de los datos personales y confidenciales durante el desarrollo y las pruebas se ha vuelto crucial, lo que plantea enormes desafíos para conciliar la innovación acelerada y el cumplimiento de la privacidad. Los métodos de mitigación tradicionales a menudo requieren un trabajo manual y tienden a exponer la privacidad de las organizaciones que manejan datos personales.
AlterID Protect ofrece una enfoque pragmático para hacer tu equipos de desarrollo, tu CISO, tu DPO y tu clientes contentos, póngase en contacto ahora y obtengamos la privacidad de nuestro camino para sus entornos que no son de producción.
Notas a pie de página
1. Las directrices del Supervisor Europeo de Protección de Datos (SEPD) sobre la protección de los datos personales en la gobernanza y gestión de la TI de las instituciones de la UE eslabón
2. Informe sobre los desafíos de la gestión de datos de prueba | KPMG 2020 eslabón
3. TDM 101 eslabón
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