2. Test Data Management
Diensten
- Advies
- Implementatie
- Proof of Concept
- Business Case
- Risico analyse
Tools
- DATPROF Subset
- DATPROF Privacy

3. VEEL
ORGANISATIES
GEBRUIKEN KOPIEËN VAN
PRODUCTIE DATABASES
DOELEINDEN:
• TESTEN
• ONTWIKKELING
• OUTSOURCING
• MARKETING
• OPLEIDING

4. Hoe beheer je al deze omgevingen?
Hoe ga je om met persoonsgegevens?

5. Minimaliseer datagebruik
Bespaar op hardware
Verkort doorlooptijden
Efficiënter data beheer
Beschermen van relaties
Voldoen aan wetgeving
Voorkom imagoschade
Behoud concurrentie positie
Subsetten Anonimiseren
Voordelen van het subsetten van data Voordelen van het anonimiseren en maskeren

6. Productie Test/Ontwikkel
Source Database Target Database

7. Datamodel classificatie
Filteren – Proces data
Voorbeeld: Klanten, Orders, Contracten, Facturen
Volledig – Master data
Voorbeeld: Applicatie data, Inrichting, Stamtabellen
Leeg – Logging, overbodige historie
Voorbeeld: Log tabellen, temp tabellen, overbodige historie
Bepalen welke delen van de data overgezet moeten worden.

9. Keten
Methodes om over de keten heen te subsetten
Productie Test/Ontwikkel
Start Filter
Alle klanten uit Groningen
Start Filter
Alle orders van klanten die in de
vorige subset zitten.

10. Toepassingen
Ontwikkel-Test-Acceptatie omgevingen
Data Warehousing & Business Intelligence
Data Distributie
Hoe kan subset-technologie gebruikt worden?

11. Importeren
Meta data Classificeren Deployment

12. Anonimiseren van gevoelige gegevens

14. Identiteitsdiefstal
Chantage
Creditcard fraude
Spam
Imagoschade
Risico
Welke risico’s lopen betrokkenen

15. - Naam
- Geboortedatum
- Email
- Bankrekening nummer
- BSN nummer
- Adres
- Polisnummer
- Telefoonnummer
- Etc…
- Banksaldo
- Schulden
- Medicijn gebruik
- Ziekte
- Geloofsovertuiging
- Politieke voorkeur
- Salaris
- Telefoonhistorie
- Etc…
Persoonsgegevens
Identificerende Kenmerkende
“Elk gegeven over een geïdentificeerde of identificeerbare natuurlijke persoon”
Bron: Wet Bescherming Persoonsgegevens

16. Informatie
analyse
Impact
analyse
Definiëren
regels
Bouw Test
- Beheer
- Overdraagbaarheid
- Eenvoud (bv datamodel veranderingen)
- Keten / Regressie
ANONIMISEREN
- Mate van anonimiteit
- Bruikbaarheid
- Acceptatietest
- Impact op test?
- Impact op
systeem?
- Impact op keten?
- Welke systemen?
- Welke tabellen?
- Welke
kolommen?
- Welke interfaces?
- Zo weinig mogelijk
- Zo anoniem mogelijk
- Herbruik

17. Technieken

18. Shuffle
Verwissel waarden binnen een kolom
Conditioneel
Maskeer gespecificeerde delen van tabellen+
Voornaam Naam Soort
Frans
Jan
Dirk
Jansen
de Boer
Huisman
DATPROF
Klant
Klant
Klant
Leverancier

19. 321
Voornaam Naam Soort Opmerking E-Mail
Frans
Jan
Dirk
de Boer
Huisman
Jansen
Blank
Verwijder waarden uit kolom
Scramble
Vervang bestaande karakters
“Zwager van D.Jansen”
“Heeft schulden”
xxxxxxx@xxxx.xx
Xxxxxxx@xxxx.xx
xxxxx@xxxxxxxxxx.xx
Klant
Klant
Klant
LeverancierDATPROF

20. Nr. Polis
789
321
Nr. Voornaam Naam Soort Opmerking E-mail
Frans
Jan
Dirk
de Boer
Huisman
Jansen
DATPROF
123
456
789
321
123
456
Basis + AV Standaard
Basis
Klant
Klant
Klant
Leverancier
xxxxxxx@xxxx.xx
Xxxxxxx@xxxx.xx
xxxxx@xxxxxxxxxx.xx
Key-Shuffle
Verwissel primary keys en foreign keys consistent.
“Uniek klantnummer dat op pasjes en polissen wordt gedrukt”

21. Nr. Voornaam Naam Soort Opm.. E-mail Geboortedatum
Frans
Jan
Dirk
de Boer
Huisman
Jansen
DATPROF
123
Klant
Klant
Klant
Leverancier
xxxxxxx@xxxx.xx
Xxxxxxx@xxxx.xx
xxxxx@xxxxxxxxxx.xx
321
789
456
First day
Verander datum velden naar de 1e van dezelfde maand of jaar
01-02-1954
01-11-1984
01-03-1974
Postcode
Geboortedatum 1e van de maand 1e van het jaar
87% 3.7% 0.04%
Bron: onderzoek anonimiteit door Prof. Dr. Latanya Sweeney (Harvard University)

22. Nr. Voornaam Naam Soort Opm.. E-mail Geb-datum
de Boer
Huisman
Jansen
DATPROF
123
Klant
Klant
Klant
Leverancier
xxxxxxx@xxxx.xx
Xxxxxxx@xxxx.xx
xxxxx@xxxxxxxxxx.xx
321
789
01-02-1954
01-11-1984
01-03-1974
Look-up
Vervang waarden met waarden uit een andere tabel
Tim
Ruben
Thomas
Frans
Jan
Dirk
Voornamen
Daan
Thomas
Tim
Lars
Ruben
Levi
Luuk
Referentiedata

23. Nr. Voornaam Naam Soort Opm.. E-mail Geboortedatum
Thomas
Tim
Ruben
de Boer
Huisman
Jansen
DATPROF
123
Klant
Klant
Klant
Leverancier
321
789
456
01-02-1954
01-11-1984
01-03-1974
Expression
Maak gebruik van standaard of eigen functies
T.deBoer@testdata.nl
T.Huisman@testdata.nl
R.Jansen@testdata.nl
Fictief
Fictief
Fictief

24. Nr. Voornaam Naam Soort Opm.. E-mail Geboortedatum
Thomas
Tim
Ruben
de Boer
Huisman
Jansen
DATPROF
123
Klant
Klant
Klant
Leverancier
321
789
456
01-02-1954
01-11-1984
01-03-1974
T.deBoer@testdata.nl
T.Huisman@testdata.nl
R.Jansen@testdata.nl
Fictief
Fictief
Fictief
Vergelijken
Nr. Voornaam Naam Soort Opm.. E-mail Geboortedatum
Frank
Jan
Dirk
Jansen
de Boer
Huisman
DATPROF
789
Klant
Klant
Klant
Leverancier
123
456
321
16-02-1954
25-11-1984
27-03-1974
“Zwager…”
“...Schulden..”
fdeboer@live.nl
Huisman@live.nl
ikben@dirkjansen.nl

25. Importeren
Meta data Definiëren regels 3. Deployment

26. Demonstratie