9. September 2020 Beschleunigung der Datenübertragung von Europa nach Asien (10.216 km) | Produkt: Libelle BusinessShadow
Personenbezogene Daten verdienen zu Recht einen hohen Schutz, nicht erst seit der DSGVO. Gemäß der Zweckgebundenheit personenbezogener Daten dürfen nur solche Daten verarbeitet werden, die für den konkreten geschäftlichen Zweck benötigt werden, und auch nur von einem Personenkreis mit berechtigtem Interesse. Für Produktivumgebungen ist dies eine prozessuale/organisatorische Frage und natürlich auch Thema des Berechtigungswesens.
Wie sieht es jedoch mit nicht-produktiven Umgebungen aus? In der Praxis werden unter anderem Testsysteme oft mit klassischen Systemkopien aktualisiert. Ergo: Produktive Daten in nicht-produktiven Umgebungen. Üblicherweise hat somit eine Vielzahl an nicht-berechtigten Personen (Entwickler, Berater, Admins) Zugriff auf Echtdaten. Vielleicht nicht tagesaktuell, aber immer noch ganz klar personenbezogen.
Das stellt Unternehmen vor eine kritische Situation: Auf der einen Seite muss das Testsystem realistische Daten enthalten, um sinnvolle Tests zu ermöglichen, auf der anderen Seite dürfen keine Echtdaten genutzt werden. Doch wie soll ohne Echtdaten in den Testumgebungen realistisch getestet werden?
Abhilfe verschafft die Anonymisierung von Daten, so dass diese keinen konkreten Personenbezug mehr besitzen. Sie ist eine hervorragende Methode, Testdaten gemäß den geltenden Anforderungen bereitzustellen ohne Risiken im Hinblick auf DSGVO und betrieblichen Datenschutz, Sicherheit und Compliance. Das klingt erstmal einfacher, als es ist. Denn hierbei muss unter anderem weiterhin auf Sinnhaftigkeit und logische Konsistenz geachtet werden, innerhalb des Systems wie auch über Systemgrenzen hinweg innerhalb der Landscape.
Mit diesem Team aktualisieren und anonymisieren Sie jederzeit auf Knopfdruck und Ende-zu-Ende Ihre nicht-produktiven Systeme mit frischen Produktionsdaten, DSGVO-konform. Durch Automatisierung und Optimierung reduzieren sich Aufwand und Durchlaufzeiten homogener System- und Landschaftskopien enorm. Dabei werden kritische und sensible Daten unter Berücksichtigung logischer Zusammenhänge persistent anonymisiert. Downtimes der Zielsysteme werden minimiert und die Durchführung kann ohne Fachspezialisten erfolgen.
Das Ergebnis sind realitätsnahe, logisch korrekte und systemübergreifend konsistente Daten für Entwicklung und Test von Software und Geschäftsprozessen, über alle Plattformen hinweg. Übrigens auch in Non-SAP Systemen.
Auf Basis unserer Best Practices aus einer Vielzahl von Implementierungen lassen sich Libelle SystemCopy (LSC) und Libelle DataMasking (LDM) üblicherweise in 2-3 Tagen in Ihre Umgebungen einbinden.