Partnerlösung von Soflab Technology, unserem technischen Partner für Qualitätssicherung.
G.A.L.L. ist ein Werkzeug für die sichere Datenverwaltung in großem Maßstab. Es erzeugt anonymisierte oder pseudonymisierte Testdaten in der benötigten Menge, für Test- und für Produktionsumgebungen.
- Schnelle und sichere Erzeugung großer Mengen von Testdaten
- Recht auf Vergessenwerden umsetzen, ohne Informationen über das Kundenverhalten zu verlieren
- Verlust vertraulicher Daten verhindern
- Sensible Daten automatisch erkennen
Hauptmerkmale
Konsistente Testdaten
G.A.L.L. ersetzt echte Daten durch künstlich erzeugte, wobei die Struktur für die Validierung erhalten bleibt. Patienten-IDs sind fiktiv, folgen aber weiter dem Vergabeschema und passen zu einem neuen, fiktiven Geburtsdatum. Die Versicherungsnummer bleibt gleich, der Wohnort wechselt in eine Stadt ähnlicher Größe. So bleiben die Daten technisch, inhaltlich und fachlich stimmig.
Erfahrenes Team
BI-Spezialistinnen und -Spezialisten mit viel Erfahrung in komplexen Test- und Produktionsumgebungen sorgen für eine schnelle Einführung mit greifbaren Ergebnissen.
Anbindung an relationale Datenbanken
Über JDBC-Treiber lassen sich MySQL, SQL Server und andere relationale Datenbanken anbinden. Die Anonymisierung läuft über CSV-Dateien oder einen eigenen Python-Connector.
Viele Datensätze aus einem Muster
Aus einem Muster oder den Daten eines anonymisierten Kunden entstehen viele individuelle Datensätze mit ähnlichen Merkmalen.
Automatisierung per API
Einmal definierte Anonymisierungsszenarien lassen sich über die API zu einer automatischen Datenerzeugung für Nicht-Produktionsumgebungen verbinden.
AutoDiscovery
Die AutoDiscovery-Funktion erkennt automatisch, welche Daten als sensibel einzustufen sind.
Schnelle Ergebnisse
Anonymisierung, Pseudonymisierung und die Erzeugung großer Datenmengen laufen so schnell, wie es die jeweilige Technologie zulässt. Das gilt für einen Teil einer Datenbank ebenso wie für eine oder mehrere ganze Datenbanken.
Automatisierte Löschregeln
Sind Löschregeln in den Fachsystemen definiert, setzt G.A.L.L. sie fortlaufend und automatisch um.
Aus Produktionsdaten werden Testdaten
Bestehende Produktionsdaten werden in anonymisierte Testdaten umgewandelt. G.A.L.L. erkennt, was anonymisiert werden muss, und maskiert sensible Daten, auch über mehrere Datenbanken und in komplexen Produktionsumgebungen.
Datensicherheit in der Cloud
In Test- und Entwicklungsumgebungen in der Cloud gehen häufig Daten verloren, etwa durch Fehler im Code, menschliches Versagen oder Umgebungen außerhalb der Sicherheitszone. Deshalb empfehlen wir standardmäßig eine automatische Anonymisierung.
Recht auf Vergessenwerden
Daten ehemaliger Kunden lassen sich nach einheitlichen Regeln löschen. Gleichzeitig bleiben analytische Daten für weitere Auswertungen erhalten.
Testdaten in der CI/CD-Pipeline
Testdaten werden nach Zeitplan automatisch als Teil der DevOps-Pipeline bereitgestellt. Hochwertige Testdaten verringern das Risiko einer lückenhaften Testabdeckung.
Datenanalyse ohne Datenschutzrisiko
Nach einer Anonymisierung verlieren Daten meist ihren analytischen Wert. G.A.L.L. anonymisiert gezielt und erhält die Datenstruktur. Zusätzliche Schlüssel sorgen dafür, dass die Daten die Geschäftsregeln abbilden und statistisch konsistent mit den Originaldaten bleiben.
Kostenlose Beratung
Sie möchten wissen, wie G.A.L.L. in Ihrer Umgebung eingesetzt werden kann? Wir beraten Sie gemeinsam mit Soflab Technology.