El valor de la gestión de datos

Cifrado de datos para test data management

Posted on Fri, Jun 3, 2016

Cumplimiento regulatorio, protección de la imagen de la empresa y su reputación, competitividad... son muchas las motivaciones que llevan a los negocio a usar el cifrado de datos, el problema viene cuando ha de emplearse en entornos de pruebas y desarrollo. Para el test data management, la seguridad de los datos o, mejor dicho, la forma de resolverla, supone un importante desafío pero ¿es la encriptación una buena solución?

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 Créditos fotográficos: istock Halfpoit

Cifrado de datos: un reto para test data management

Cualquiera que sea el propósito de las pruebas que desean conducirse en un proyecto de test o desarrollo, es vital que se puedan emular con precisión los flujos de trabajo y las interacciones, tal y como se producirían en un entorno real por los usuarios finales. Para conseguirlo, se requiere la sincronización de los datos correctos.

Lograrlo puede aumentar la confianza del test, incrementando la calidad de los resultados y su cobertura, al obtener los datos correctos, en la cantidad exacta, en el momento adecuado y en el sistema preciso. Pero para poder hacerlo, en la mayoría de los casos es necesario recurrir al cifrado de datos, ya que se necesita garantizar un mínimo de seguridad, aunque ello suponga un desafío.

La protección de los datos mediante la encriptación plantea un reto al test data management, y lo hace debido a que sin un proceso sólido para proteger esos datos, hay un riesgo real de que información valiosa y sensible se pueda acceder indebidamente y ser utilizada con fines ilegítimos. Al escoger el medio de elevar los niveles de seguridad en entornos de desarrollo y pruebas hay que hacerse las siguientes preguntas:

  • ¿Qué datos se van a cifrar?
  • ¿Cómo se van a encriptar? ¿A qué nivel?
  • ¿Quién tendrá acceso?

Debido a sus limitaciones, el cifrado de datos no ha sido considerado por lo general una opción viable para los tests, ya que cambia el formato y destruye las relaciones entre datos. No obstante, la última generación de soluciones resuelve este problema mediante:

  1. El mantenimiento de los formatos de datos.
  2. La preservación de su integridad referencial.
  3. El control que proporcionan al usuario sobre el mantenimiento de rangos numéricos, relaciones, fechas, y cualquier tipo de dígitos seleccionados dentro de los campos.

El resultado consigue incorporar los aspectos más positivos del enmascaramiento de datos, que es todo lo relativo a la recuperación de la información, sin hacer descender en absoluto los niveles de seguridad que el cifrado de datos garantiza. Por ello, se mantiene el valor de los datos en entornos de prueba y desarrollo sin los riesgo asociados a la pérdida de información o falta de realismo. Además, algunos proveedores permiten el despliegue on premise, en la nube o en entornos híbridos que, por ejemplo, en el caso de Informatica, se complementa con la provisión de reagrupamiento de los conjuntos de datos destinados a las pruebas, para cubrir las necesidades puntuales de cada test en base a un modelo de autoservicio, que no hace sino acelerar aún más los ciclos de desarrollo y disminuir los costes de infraestructura asociados.

 

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Topics: Data Masking