BizDatax Testdatenmanagement - Motivation zur Änderung der Testdaten

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Dragan Kinkela, CEO Martin Kralj, CTO
aminodata Ekobit d.o.o
www.aminodata.com www.bizdatax.com
BizDataX – Motivation zur Änderung
der Testdaten

aminodata : Mellingerstrasse 6: 5400 Baden : d.kinkela@aminodata.com : www.aminodata.com : 2
 Definition:
Persönliche Daten / Zur Identifizierung der Person verwendbare Daten.
Definition von persönlichen Daten / personenbezogene Daten

 Daten zur Person sind*:
 Name / Vorname
 Adresse
 Geburtsdatum
 Was ist mit Daten, wie
 Sozialversicherungsnummer
 Bankkontonummer
 Telefonnummer
 Etc.?
All diese Informationen gehören dem Herausgeber (Staat, Bank, Telefongesellschaft etc.)
*HINWEIS: Personalangaben werden nicht auf physische Personen beschränkt. Die Unternehmen sind gesetzliche Personen
(auch juristische Personen genannt), zumindest in einigen Ländern.
Definition Daten zur Person

 Personenbezogene Daten sind:
Eine Kombination von Informationen, die eine Identifizierung einer bestimmten Person ermöglicht,
ohne dessen Name zu kennen, wie
 Der berühmte Schauspieler, der an der Portman Square 54, London aufgewachsen ist
 Der Besitzer des Hauses mit der Nummer 531 in London
 Besitzer der Kreditkarte #XXXX XXXX XXXX XXXX
 eMail Adresse
 Herr X hat blaue Augen
 oder
 Eine Kombination von Informationen wie
 Tankt das Fahrzeug immer an der Tankstelle Exxon in XYZ
 Tätigt die Einkäufe immer im Einkaufszentrum ABC in Smallville
 etc.
Personenbezogene Daten sind Informationen mit Bezug zu einer Person.
Diese Informationen können vorgegeben sein, beschreiben aber auch einen bestimmten,
individuellen Anteil an verfügbaren Informationen in einem System.
Definition “personenbezogene Daten”

 Artikel 8 in der Charta der Grundrechte der Europäischen Union
 Europäischen Datenschutzgesetz
 Deutschland Datenschutzgesetz
 Schweiz Datenschutzgesetz
 Österreich
 UK data protection act
 Die Europäische Union schützt alle personenbezogene Daten
 Europäische Union
 In einigen Ländern (Schweiz, Deutschland etc.) hat die Finanzaufsichtsbehörde zusätzliche
Datenschutzrichtlinien neben dem bestehenden Datenschutzgesetz.
 Der neue Vorschlag für die für die Datenschutz-Grundverordnung der EU
 Wird den Datenschutz erheblich verbessern (erwartet in 2016).
Personalangaben und personenbezogene Daten sind
geschützt

Widersprüchliche Bestimmungen
Die bekannstesten wiedersprüchlichen Bestimmungen zum Datenschutz sind:
 Basel II
 Basel III
 FATCA
Diese Bestimmungen fordern den Austausch von Personalangaben/personenbezogenen Daten um
ihre Einhaltung zu gewährleisten, aber nur für produktive Systeme!
Ausserdem, SOX (Sarbanes-Oxley Act) ist zuständig die Prüfbarkeit der Berichterstattung eines
Unternehmens, einschließlich aller Tests / Entwicklung, Prozesse und deren Ergebnisse.
SOX wiederspricht keinem Datenschutzgesetz, ist aber ein Faktor für den Gebrauch von Testdaten.

Der Betrieb
Der Betrieb hat Anspruch auf richtige Angaben als Test Angaben, weil
 Produktive Daten können als einzige der Wahrheit entsprechen
 Nur produktive Daten können umgebende Systeme einbeziehen
 Alle Testfälle und Dokumentationen basieren auf produktive Daten

SOX
Motivation zur Änderung im Ansatz der Testdaten
Wieso dieser Aufwand?
Datenschutzgesetz
Vorschriften
• Basel II
• Basel III
• FATCA
und der Betrieb
VS.

Die Motivation
Konsequenzen der Nichteinhaltung von Gesetzen und/oder Vorschriften:
 Sanktionen von der Finanzaufsicht / Regierung
 Bestimmte Vorschriften für die Finanzindustrie
 Ausschluss von bestimmten Märkten (z.B. SOX: Nord Amerikanischer Markt)
 Entzug der Bank- / Handelslizenz = Schliessung des Betriebs
Verantwortlich für die Durchführung der erforderlichen Maßnahmen:
 Vorstand der Firmen
Hinweis:
Wenn der Vorstand keine Massnahmen ergreift, werden die Mitglieder des Vorstands persönlich für
die Folgen verantwortlich gemacht.

Die Motivation
Weitere Gründe für die Änderung des derzeitigen Konzepts
 Produktionsdaten sind weder vollständig noch korrekt
 Produktionsdaten umfassen nur bekannte Verbindungen, aber keine unerwarteten / unbekannten
Datenverbindungen
 Daten haben keine Intelligenz, so dass alle Daten verwendet werden könnten
 Die Intelligenz der “Datei” ist in der Struktur der Datenbank, nicht in der Datei selber
 Produktionsdaten enthalten Geschäftsfälle eines Produkts
 Persönliche Daten/Personalangaben sind nicht nur in der Datenbank
 Bewegungsdaten
 Quelltext
 Batch Job (für die Beschleunigung der EoD/EoM/EoY-Entwicklung)
 Dokumentation
 Screenshots
 Und vieles mehr
 Qualität der Anwendungsentwicklung
 Komplette Testdaten minimieren die Risiken in der Produktion
 Weniger Ausfälle in der Produktion

Die Motivation
 Reduktion der Kosten
 Offshoring möglich und nun legal mit gültigen Testdaten
 Hardware (reduziert, aber nun kompletter Testdaten Master – äquivalenzklassiges Gebilde)
 Testdaten-Management vereinfacht
 Schutz des Geschäftsgeheimnisses
Die Intelligenz eines Produktes ist in der Anwendung, der Geschäftsfall in der Datei.
 Schnellere Markteinführung
Kürzere Testzyklen aufgrund der erhöhten Effizienz bei der Prüfung.
Und zu guter Letzt:
 Vermeiden von rufschädigenden Risiken
 Kleinere Glaubwürdigkeit bei den inter-banking oder B2B-Geschäften
 Schlechter Ruf auf dem Markt aufgrund der schlechten Presse (z.B. Kundenverlust)
 Erweiterte Kontrolle durch Aufsichtsbehörden etc.

Die Lösung – BizDataX
Austausch von Produktionsdaten durch die Anonymisierte oder Synthetische Daten mit BizDataX
 Die Vorteile sind offensichtlich:
 Erfüllt alle Vorschriften und Gesetze
 Bessere Softwarequalität
 Kostenreduktion
 Höhere Produktionssicherheit
 Schutz des Geschäftsgeheimnisses

BizDataX – Testdatenmanagement

BizDataX – Testdatenmanagement
Das laufende Management von Testdaten in Testumgebungen ist für Testing-Teams selbst
dann Schwierig, wenn die Testdaten einmal erfolgreich implementiert worden sind.
Welche Aufgaben sind zu bewältigen:
 Wie gehe ich mit Referenzdaten um?
 Wie vereinfache ich die Testdatenbereitstellung?
 Wie kontrolliere ich Testdatenqualität in Testumgebungen?

BizDataX - Referenzdaten
Im Idealfall treffen Sie auf gut organisierte Referenzdaten. Das ist in der Praxis aber nicht
immer möglich. Trotz allem müssen Referenzdaten vorliegen, damit die
Testdatenbereitstellung für Testumgebungen jederzeit möglich ist.
Alle zu testende Applikationen, besonders die kritischen Applikationen, müssen mit
genügend Validierungsdaten für die Validierung aller Funktionalitäten durch den
Testprozess zur Verfügung gestellt werden.
Besondere Beachtung ist den applikationsübergreifenden Daten zu schenken, nur wenn
die Datenbeziehungen richtig sind, kann man die Validierung und den Funktionsfluss
durchgehend gewährleisten.
BizDataX analysiert und stellt Ihnen Datenbeziehungen immer in richtigen Bezeigung dar.
Die oben genannten Probleme werden sich fast von selbst auflösen, wenn Sie mit
BizDataX vorgehen.

BizDataX - Datenkomplexität
Komplexe Systeme und Anwendungen bedeuten auch hohe
Datenkomplexität:
Für die Testdurchführung bestimmter, komplexer Anwendungsfunktionalitäten
sind sehr oft spezifische Daten nötig. Die Datenkomplexität und dadurch
versursachte komplizierte Datenabfragen sind mit sehr viel Zeitaufwand
verbunden.
Darum ist die Bereitstellung der Daten für die Testumgebung immer mit sehr
hohen Kosten verbunden.
Keine hohen Kosten entstehen für Sie, wenn Sie mit BizDataX arbeiten.

BizDataX - Komplexe Systeme
Komplexe Systeme bedeuten auch höheren Koordinierungsaufwand:
Kostenfaktor Koordination ist nicht zu unterschätzen. Komplexe Systeme und
Anwendungen bedeuten auch undurchsichtige Verantwortungsketten. Wer hat
welche Zugriffsrechte und das erforderliche Wissen für die Bereitstellung der
benötigten Testdaten? Sehr oft sind die Wissensträger einzelne Personen.
Diese Situation verursacht hohe Abhängigkeit und stellt ein grosses Risiko für
die erfolgreiche Testdatenbereitstellung dar.
BizDataX minimiert Ihre Abhängigkeit und die Risiken, da Sie nach einer
Testdatenproduktion im entsprechenden System die nächsten Testdaten
selbständig generieren können.

BizDataX - Daten und Testszenarien
Bezug zwischen Daten und Testszenarien sind nicht klar
nachvollziehbar:
Korrekte Daten in den komplexen Systemen zu identifizieren ist mit sehr
hohen Kosten verbunden, wenn die Daten mit Testfällen nicht verbunden sind.
BizDataX fördert die Zuordnung von Testdaten zum Test Case, und spart
Ihnen sehr viel Zeit und Geld durch absolute Testdaten zur Test Case
Transparenz.

BizDataX - Nicht Anhaltung aller Testszenarien
Nicht Anhaltung aller Testszenarien:
In vielen Testfällen sind konkrete Testdaten für die Funktionalitäts-Validierung
reserviert. In der komplexen, integrierten Testumgebung kann es leicht
vorkommen, dass diese Testdaten von anderen Testläufen aktualisiert werden
und somit die eigene Integrität verlieren.
Das kann Ihnen nicht passieren, wenn Sie BizDataX einsetzen, da Sie selbst
entscheiden. Ob bei der Maskierung oder bei dem Synthetisierungsprozess,
Sie entscheiden, wie viele Testdaten für welchen Test Case, in welcher
Reihenfolge Sie benötigen.

BizDataX - Verbrauch von Testdaten
Verbrauch von Testdaten:
Der Verbrauch von Testdaten ist ein sehr wichtiges Thema für die Testzyklen, weil nach einem
Testzyklus verwendete Testdaten möglicherweise dem nachfolgendem Testzyklus nicht mehr zur
Verfügung stehen.
BizDataX liefert Ihnen zu jedem Testdatensatz noch Zusatzinformationen:
 Zu welchem Test Case es gehört
 Wann dieser entstanden ist
 für welchen Testtool
 welches Projekt
 welches Datenschutz Gesetzt Level
 welche Reihenfolge in der Testkette
So ist es Ihnen immer möglich zu sehen, wie viele Testdaten Ihnen noch zur Verfügung stehen, und
wie viele Sie schon verbraucht haben. Dies erspart Ihnen damit viel Zeit und Aufwand, welchen Sie
für die Kontrolle ohne BizDataX hätten.

BizDataX - Wiederverwendung von Testdaten
Wiederverwendung von Testdaten ist eine gute Idee aber nicht immer
optimal:
Die Wiederverwendung von Testdaten ist aus verschiedenen technischen und
organisatorischen Gründen schwer und bedeutet dort, wo das
Testdatenmanagement immer noch nur ausschliesslich technische Aufgabe
ist, oft nur Mehrarbeit.
Wenn Sie aber die BizDataX einsetzen, ist die Wiederherstellung von
Testdaten für Wiederverwendung nur noch eine Konfigurationsfrage.

BizDataX – Transparenz
Testdatenmanagement ist nicht immer und für alle transparent:
Aufgaben zu Testdatenmanagement finden sehr oft in einem kleineren Kreis
des Testteams statt. Eine übergreifende Kommunikation findet selten statt.
Daraus entstehen verschiedene Probleme. Inkonsistente Testresultate,
häufige Testfehler und vieles mehr.
BizDataX dagegen fördert die Kommunikation zwischen einzelnen Rollen und
ermöglicht durch visuelle Gestaltung der Testdaten eine Schnittstelle wo
Technik und Management an einem Punkt zusammenarbeiten können. Dazu
ermöglicht BizDataX effizientere, einfachere übergreifende Nutzung von
Testdaten über Testautomatisierungstools und anderen offenen Schnittstellen.

BizDataX – Testdatenmanagement Strategie
Strategie des Testdatenmanagements ist das wichtigste Element das man definieren muss
wenn man qualitativ hochstehende Testdaten produzieren will.
Wichtig ist auch die Definition von der Rahmenbedingung für die Operation Level Agreements
(OLA) wie auch die Service Level Agreements (SLA).
Diese Phase beinhaltet folgenden Aktivitäten:
1. Priorisierung von Testdaten.
2. Definition der Operation Level Agreements (OLA).
3. Definition der Service Level Agreements (SLA).
4. Erarbeitung des Testdatenmanagement Strategie Dokuments,
a. Bestimmung von Regeln für die Maskierung der Testdaten,
b. Regelungen der Datenextraktion und Datenbereitstellung.
5. Definition der Rückverfolgbarkeit zu Referenzdaten und zu Entstehungsprozesses
der Testdaten.
6. Erstellung eines detaillierten Projektplanes.

BizDataX – Testdaten Anforderungsanalyse
Dieser Prozess sammelt die Anforderungen an Testdaten. Anforderungen treffen sowohl
Umsysteme wie auch Hardware und beinhaltet folgende Aktivitäten:
1. Identifikation der Testdatenanforderungen.
2. Identifikation des Testumfangs.
3. Untersuchung von Datenfluss und Workflows.
4. Analyse von Datenmodell und Datenquellen.
5. Strategie Datenarchivierung, Datenbereinigung und Datenaktualisierung.
6. Eruieren des Fokusbereiches des Testdatenmanagement.
7. Die Definition der Testumgebung.
8. Risiko Analyse in Bezug der Testdaten und Auswirkungen.
9. Identifikation der Systeme und um Systemen.
10. Identifikation des Releasemanagements.

 ALLE Unternehmen, die sich Qualität als Ziel gesetzt haben.
 ALLE Unternehmen, die kostenoptimierte Software entwickeln wollen.
 ALLE Unternehmen, die zukunftsorientiert sind.
 Welche Akteure brauchen Testdaten in einem gut strukturierten Unternehmen mit hohen
Qualitätsansprüchen:
 Software Architekt
 Software Developer
 Testdatenmanager
 Testmanager
 Tester
 Load- und Performance -Tester
 IT Security Verantwortliche
Wer braucht die Testdaten?

 Qualität heisst: Zweckbezogen Testdaten bereitzustellen.
 Qualität heisst: Testdaten sind Qualifiziert.
 Qualität heisst: Testdaten eindeutig Identifiziert und Datenquellen bestimmt.
 Qualität heisst: Testdaten sind Extrahiert.
 Qualität heisst: Testdaten sind Anonymisiert, Maskiert, Psoudonymisiert, Synthetisiert.
 Qualität heisst: Testdaten sind Eindeutig zum Testfall zugeordnet.
 Qualität heisst: Testdaten Sind verbesserbar.
 Qualität heisst: Testdaten Sind Dokumentierbar und Archivierbar.
Welche Qualitätsstandarts gelten für die Testdaten?

 Um qualitative Testdaten zu erstellen, bedarf es an Wissen und Testorganisation sowie dem
Willen, den Testprozess einzuhalten.
 Welche Schritte bedarf es Testdaten zu erstellen, wie ist der Prozess:
 Planung:
 Testdaten definieren
 Steuerung:
 Testdaten erzeugen
 Testdaten bereitstellen
 Testdaten vergleichen
 Testdaten dokumentieren
 Testdaten Betrieb
 Testdaten im Testumgebung implementiert
 Testdaten archivieren
 Hierbei gilt es, die gesetzlichen Normen und Vorschriften sowie den Aspekt der Sicherheit stets
zu beachten.
Wie entstehen die Testdaten?

 Problem: Wie stelle ich Fest auf anhieb das meine SQL Script die unterstehende
Parameters erfühlt:
 Konsistenz der Testdaten
 Referentielle Integrität der Testdaten
 Korrekter Fluss der Testdaten in gewünschtem Testsystem
 Wie stelle ich als Test Manager fest, ob die ausgewählte Datenstruktur stimmt, wenn ich dies
anhand eines SQL Scripts überprüfen muss, und kein SQL Spezialist bin?
Testdaten mit SQL erstellen Beispiel
SELECT TOP 4 Track.Name
FROM Track
ORDER BY CHECKSUM(NEWID())
SELECT Artist.Name, Track.Name
FROM Artist
CROSS APPLY (
SELECT TOP 3 Track.Name
FROM Track
WHERE Track.ArtistID = Artist.ID
ORDER BY CHECKSUM(NEWID()) ) AS Track

refr.r_owner = refd.owner and
refr.r_constraint_name = refd.constraint_name;
BEGIN
FOR fk IN fk_sql
LOOP
EXECUTE IMMEDIATE 'ALTER TABLE "' || fk.owner || '"."' ||
fk.table_name || '" DROP CONSTRAINT "' || fk.constraint_name || '"';
END LOOP;
END;
DECLARE
CURSOR c_sql IS select owner, table_name, constraint_name,
constraint_type, generated, index_name from dba_constraints
where owner = 'BISAMPLE' and
table_name = 'SAMP_CUSTOMERS_D' and
constraint_type <> 'R';
BEGIN
FOR c IN c_sql
LOOP
EXECUTE IMMEDIATE 'ALTER TABLE "' || c.owner || '"."' ||
c.table_name || '" DROP CONSTRAINT "' || c.constraint_name || '"';
END LOOP;
END;
ALTER TABLE "BISAMPLE"."SAMP_CUSTOMERS_D" RENAME TO
"SAMP_CUSTOMERS_D$DMASK"
CREATE TABLE "BISAMPLE"."SAMP_CUSTOMERS_D" TABLESPACE "USERS"
PCTFREE 10
INITRANS 1 MAXTRANS 255 STORAGE…
-- Target database: orcl
-- Script generated at: 24-JUN-2012 02:05
COMMIT
ALTER SESSION ENABLE PARALLEL DML
DROP TABLE "MGMT_DM_TT_7" PURGE
declare
adj number:=0;
num number:=0;
cnt0 NUMBER;
hcnt0 NUMBER;
begin
select length(count(*)) into adj from (select distinct "NAME"
from "BISAMPLE"."SAMP_CUSTOMERS_D");
num := adj;
adj := greatest(adj - 4, 0);
select count(*) into cnt0 from (select distinct "EMPLOYEE_NAME" from
"HR"."EMPLOYEES");
hcnt0 := greatest(0, cnt0-1);
hcnt0 := least(4294967295, hcnt0);
execute immediate 'create table MGMT_DM_TT_7
(orig_val null, new_val null) NOLOGGING PARALLEL as
select CAST(null AS VARCHAR2(255 CHAR)) orig_val, CAST(null AS
VARCHAR2(255 CHAR))
new_val from dual union all
select s.orig_val,
case
when s.subset = 1 then
CAST(
Dass können nur wenige! Ein SQL Beispiel

BizDataX – Testdatenanonymisieren,
Testdaten Synthetisieren, Testdatenmanagement

BizDataX - Leistungsfähige Lösung

BizDataX - Leistungsfähige Lösung
 Leistungsfähige und funktionsreiche Maskierung Lösung
 Vorbereitete Listen für Maskierung von: Namen mit Region und Geschlecht Attribute ,
länderspezifische Straßen , Orten , Postleitzahlen und Banklisten
 Landspezifische nationale Identifikationsnummer -Generatoren (SSN , AHV, ... OIB
 generieren numerische Werte : Zahlen, Schlüssel
 Finanzwerte generieren: Kreditkartennummern, Kontonummern, IBAN ...
 Datum generieren und Zeit- Werte: Datumsarithmetik eingebaut
 Maskierung / Generierung von Daten – nach statistischen Vorgaben
 Multi- Table und Multi - Datenbank-Unterstützung , synchronisieren von wichtigsten Änderungen
across
 Maskieren von Daten in unstrukturierten und strukturierten Speichersysteme wie XML, Text Dateien
oder Office Dokumenten
 Shuffling
 Kennzeichnung von Maskierten Daten für die Integration mit anderen Werkzeugen , d.h.
Messdatenmanagement -oder Testautomations –Tools
 Möglichkeit volle Leistung des .Net und SQL direkt zu nutzen für die Ausführung von
Maskierungsvorgängen um ultimative Flexibilität des BizDataX zu nutzen

BizDataX – Stabil und skalierbar
 Stabile, skalierbare Ausführung im Hosting-Umgebung - BizDataX Runtime
 Installation auf einem einzelnen oder auf mehreren Systemen , zentrale Verwaltung mit
Standard- Tools wie MMC (http://www.bizdatax.com/features/working_with_runtime_11/ # 0)
 Beliebige Anzahl von Datenmaskierung Transformationen setzt mit einfach zu bedienenden
Terminplanung und Automatisierungsunterstützung
( ttp://www.bizdatax.com/features/working_with_masking_packages_and_configurations_12/ # 0)
 Trennung von Rollen und Verantwortlichkeiten innerhalb der Organisation
 Anonymisieren von Datenbanken mit Terabytes von Daten und Tabellen mit Milliarden von
Datensätzen auch möglich

BizDataX - bewährte Technologie-Stack
 Industrie bewährte Technologie-Stack
 Windows Server und zugehörige Management-Tools
 . Net Framework
 Microsoft SQL Server für die internen Wörterbücher und Ersatzwert Listen
 ADO . Net Entity Framework-Datenabstraktionsschicht, Daten aus beliebigen Quellen in
einer konsistenten Art und Weise zuzugreifen
 Optional SQL Server Integration Services-Technologie zur Trennung von Kern Maskierung
von ETL –Prozesse
 Versionierung von Maskierungsregeln mit Standard- Technologien wie Microsoft Team
Foundation Server , Git , Subversion und viele andere Source-Code -Management-
Lösungen

BizDataX – Systemintegration

BizDataX: System Integration
- BizDataX besteht aus 2 Teilen, Maskierungs- Tool und Administrations- Tool.
- Das Maskierungs-Tool besteht aus Drag & Drop Template Engine für die Maskierung.
- Das Administrationstool verwaltet Maskierungs Engine, Paketierung und Performance Engine.
Maskieren
Synthetisieren
Maskieren
Synthetisieren
Maskieren
Synthetisieren
Maskieren
Synthetisieren
Maskieren und Synthetisieren – Administrieren

BizDataX: Multitabelle, Multi DBs, Multi Files
Maskieren
Synthetisieren
Distribution
von Testdaten
Oracle
Software Development
Software Testing
Tabelle 1
DB2
MSSQL
Other DB
XML-Files
MS Office-Files
Tabelle 2
Tabelle 3 Tabelle 4
Other DB
Multitabelle, Multi DBs, Multi Files
- Sie können mit BizDataX Testdaten über Multitabelle, Multi DB, Multi Files Systemen präzise
und sicher ausliefern
- Mit den mächtigen Repeting Funktionen von BizDataX, sind Sie in Stande Testdaten auch
ohne IDs in andere Systeme auszuliefern
- BizDataX ist befähigt alle bekannten DBs ohne zusatzaufwand mit Testdaten zu versorgen

BizDataX: Service Virtualisierung Integration
Synthetisieren
Maskieren
Services Anforderungen
Testdatenanforderungen
Testdaten
Infrastruktur- und
Servicesinterface
Projektanforderungen
Serviceinterfaces
Virtualisierung
Software
Development
Software Testing
Testdatenmanager
Services Projekt 2
Services Projekt 3
Services Projekt 1
XML-Files
MS Office-
Files
Excel
- Mit BizDataX können Sie alle Systeme und Services mit Testdaten versorgen
- Wenn Bedürfnisse nach Synthetischen Daten für Services bestehen können Sie es durch
BizDataX abdecken
- Wenn Sie Bedürfnisse nach Maskierten und Anonymisierten Daten haben, dann können Sie
es auch mit BizDataX abdecken

BizDataX: Vorteile bei Service Virtualisierung Integration
 Folgende Vorteile haben Sie wenn Sie Testdaten für Virtualisierung mit BizDataX
generieren und verwalten wollen:
 Zentrales verwalten von Testdaten
 Personalisierte- Templates für Erstellung von Testdaten
 Testdaten Synthetisieren /Synthetisch erstellen (unteranderem auch Datum, Zeit,…)
 Testdaten Maskieren oder Anonymisieren
 Synthetisieren und Maskieren, beide Prozesse können innerhalb eines Schrittes
ausgeführt werden
 Stabile, skalierbare Ausführung von Synthetisierungs- und Maskierungs- Prozessen
 Verteilen von Testdaten über verschiedene Tabellen, DBs , Files oder Systeme
 Einbindung von Testdaten direkt in Testingtool (Tosca, HP QS…)über BizDataX XML
Schnittstellen
 Kostensparen durch Zentrales verwalten und Erstellen von Testdaten
(Weniger Infrastruktur, Lizenzen und Personal)

BizDataX: Service Virtualisierung Integration
Synthetisieren
Maskieren
Services Anforderungen
Testdatenanforderungen
Testdaten
Infrastruktur- und
Servicesinterface
Projektanforderungen
Serviceinterfaces
Virtualisierung
Software
Development
Software Testing
Testdatenmanager
Services Projekt 2
Services Projekt 3
Services Projekt 1
XML-Files
MS Office-
Files
Excel
- Mit BizDataX können Sie alle Systeme und Services mit Testdaten versorgen
- Wenn Bedürfnisse nach Synthetischen Daten für Services bestehen können Sie es durch
BizDataX abdecken
- Wenn Sie Bedürfnisse nach Maskierten und Anonymisierten Daten haben, dann können Sie
es auch mit BizDataX abdecken

BizDataX: Vorteile bei Service Virtualisierung Integration
ausgeführt werden
Schnittstellen

BizDataX: Integration von Testautomatisierungstools
Maskieren
Synthetisieren
Maskieren
Synthetisieren
Maskieren
Synthetisieren
Testing Tools
Test Cases
Applikation Layer
Integration
- Sie können mit BizDataX auf alle
Systeme zu greifen, und Homogene
Testdaten überall ausliefern.
- Somit werden Testdaten
Zentralisiert verteilt und Zentralisiert
erstellt.
- Alles aber in Anklang mit
Bedürfnissen von
Testautomatisierung und Test
Cases.

Integration von Testautomatisierungstools mit BizDataX
Maskieren
Synthetisieren
Testing Tools
Test Cases Beispiel
Test Daten Problem:
Wenn sich in der Daten Bank 1000 13 Jährige
Kunden befinden, dann ist es sehr unübersichtlich
bei der Test Automatisation welche man für Test
Zwecke nehmen soll. Wer hat wann Geburtstag und
was passiert wenn man die Tests mehr als ein Jahr
wiederholt und immer wieder gleiche User genommen
werden. Dazu sind es zu viele Daten. Vielleicht
braucht man nur 30 davon um Tests richtig
abzubilden.
Lösung mit BizDataX:
Bei der Testdaten Generierung Maskierung oder
Synthetisierung werden einzelne Teile der
Datensätzen Äquivalenzklassen definiert.
Beispiel Datensatz:
Name, Vorname, Adresse, Geburtsdatum =
Äquivalenzklasse ,…andere Daten….
Test Case Nr. 1001
- Getestet wird eine Core Banking Applikation
- Eröffne ein Jugendkonto
- Äquivalenzklasse sind 13 Jährige Kunden
- Erwartete Resultat: OK
Test Case Nr. 1002
- Getestet wird ein Core Banking Applikation
- Eröffne ein Sparkonto in EUR
- Erwartete Resultat: NOT OK
Test Case Nr. 1004
- Getestet wird ein Core Banking Applikation
- Eröffne ein Privat Konto in CHF

Testing Tools
Test Cases
Lösung BizDataX: Äquivalenzklasse
Condition:
Function(customer) customer.DATE_OF_BIRTH >
DateTime.Now.AddYears(-14) And
customer.DATE_OF_BIRTH <=
DateTime.Now.AddYears(-13)
Test Case Nr. 1004
- Getestet wird eine Core Banking Applikation
- Eröffne ein Privatkonto in CHF
Beispiel Datensatz:
Name, Vorname, Adresse, Geburtsdatum = Äquivalenzklasse ,…andere Daten….

Bild 1
Maskieren
Synthetisieren
Test Daten
Maskierungs-Engine, Drag & Drop Template
Function(customer) customer.DATE_OF_BIRTH > DateTime.Now.AddYears(-14) And customer.DATE_OF_BIRTH <= DateTime.Now.AddYears(-13)Condition
Äquivalenzklasse
Zuordnung zum Projekt und Test Case

Erklärung Bild 1:
- Es werden in der Datenbank Maskierungen und
Filterungen vorgenommen welche den Testfällen
entsprechen.
- So aufbereitete Testdaten sind dann für mehr als ein
Testfall geeignet.
- Die Testdaten sind zu Testfällen zugeordnet.
- Die Testdaten sind Dynamisch und entsprechend
immer der Idealfall für den Test Case.
- Test Tools können immer auf das Teil des benötigten
Datensatzes zugreifen. (Äquivalenzklasse )
- So aufgebaute mehrzweck Testdaten verringern die
Testdatenmenge um 70%.
- Somit wird eine Konstante Test Qualität erzeugt.
- Die richtigen Testdaten stehen immer zur Verfügung.
- Dieser Ansatz spart an Infrastruktur ca. 40%.
- Dieser Ansatz Ermöglicht volle und Transparente
Testautomatisierung.
- Spart Ressourcen!
- Spart Zeit!
- Spart Geld!

XML Format für Testdaten Zugriff:
- Wenn alle Testdaten Erfolgreich erstellt worden
sind.
- Wird für die Kommunikation mit externen
Testautomatisation Tools XML erstellt.
- BizDataX XML enthält auch Äquivalenzklasse n.
- In diesem Fall Geburtstag.
- So aufbereitete XML enthält auch detaillierte
Informationen für welches Projekt man diese
Testdaten benötigt und in welchen Test Cases ist
es eingebunden..
Welche Vorteile bringt mir Das?
- Personalisierte Testdaten Erstellung.
- Unabhängigkeit von Testtools.
- Ich kann jeder Zeit das Test Tool ändern
aber Äquivalenzklassen bei Testdaten sind
nicht verloren gegangen. Ich muss nur die
Test Case Nr. ändern.
- Einsparnisse bei der Testdaten Produktion.
- Einsparnisse beim Hadrware.
- Einsparnisse bei Lizenzen.

BizDataX: Datenobjekte
ausgeführt werden
Schnittstellen

BizDataX – Datenobjekt
Datenobjekt:
- Datenobjekte sind Daten welche eine oder Mehrere Geschäftsfälle
zuzuordnen sind.
- Datenobjekte sind als Substrakten des Datenbankmodells zu betrachten.
- Datenobjekte dienen um daraus Testdaten zu erstellen und mögliche
Äquivalenzklassen zu extrahieren.
- Datenobjekte bieten Ihnen Optionen für statistische Auswertungen
für Testing relevanten DB’s in Bezug auf die IST Situation der
Datenmenge und Qualität der Daten.
Vorteile:
- Datenobjekte reduzieren dieTestdatenmenge um ca. 50-70%.
- Datenobjekte lösen Ihre Probleme bei der Erstellung von Testdaten
und Zuordnung zu Test Cases.
- Datenobjekte beinhalten Beschreibungen einzelner Attributen und
Informationen über DSG oder anderen Funktionen des Attributs.
- Datenobjekte bieten Ihnen Optionen für statistische Auswertung
einzelnen Attributen des Datenobjekts, und erlauben Ihnen genaue
Übersicht über die IST Situation. Nie wieder Millionen von Daten
Kopieren. Sondern nur die Testdaten erstellen die für die Integration
Tests notwendig sind. Sie Sparen ca. 60% an Ihrer Infrastruktur.

BizDataX – Datenobjekt Beschreibung
Datenobjekt:
- Besteht aus Attributen
Jeder Attribut hat folgende
Beschreibung:
- Regeln – Wie einsetzen
- Datenschutz Informationen
- Ort wo sich das Attribut befindet
- Technische Daten
Ein Beispiel für DSG:
- DSG – Level1 = Datenschutz Gesetz
zu beachten Prio. 1. Regel festlegen
was zu tun ist.
- DSG – L0 muss geschützt werden.

BizDataX – Datenobjekt Statistik
Statistik:
Die Statistik dient dazu einzelne Datenobjekte
auszuwerten.
Es ist Wichtig zu sehen welche Mengen an Daten
vorhanden sind. Es ist nicht Wichtig welche User sie
Repräsentiert. Nur anonymisierte Daten in
verschiedenen Dimensionen und dessen Anzahl sind
Wichtig.
Unser Beispiel:
- Wir wissen jetzt das 99 Frauen aus der Schweiz
sich in der Daten Bank befinden, und das 1 davon
unter 18 Jahre alt ist. Und das sich 395 Frauen aus
USA in der DB befinden und das 1 davon unter 18
Jahre alt ist.
- Folge daraus ist:
- Beim kopieren von der DB müssen wir wissen das
diese 2 Daten besonders zu schützen sind, weil
man sie eindeutig identifizieren kann.
- …

BizDataX – Datenobjekt Statistik - Umsetzung bei Synthetisieren
Umsetzung bei Synthetisieren:
- Wenn alle Resultate der Auswertung
vorhanden sind, dann entscheide ich
wie viel von welchen Testdaten zu
erstellen sind.
Ein Beispiel:
- Generiere nur Männliche 10 User,
oder 1 Mio. Männliche User .
- Aber ich weiss das ich 504 Männliche
User habe.
Vorteil für Sie:
- Sie sparen Zeit
- Geld für Teurere BI Tools
- Und haben alle Informationen an einem
Ort.

BizDataX – Datenobjekt Protokoll
- Alle generierten Testdaten haben die Beschreibung über:
- Projekt, Test Case ID
- Beschreibung über Funktion
- User ID (in diesem Fall), oder ID des Objektes in der DB

BizDataX – Datenobjekt – Kostenreduktion
Testkosten (in Bezug auf TDM) Datenmenge ohne BizDataX Datenobjektmethode
Datenmenge
50%
50%
60% 70% 80%40%
Datenmenge mit BizDataX Datenobjektmethode
90%

Projekt Berechnungsbeispiel auf Basis von BizDataX
 Hier können wir auf Grund von Erfahrungen mit dem BizDataX Tool folgendes Aussage treffen.

 Substitution
Substitution ist eine der effektivsten Methoden zur Anwendung von Daten Maskierung und die Möglichkeit, den
authentischen aussehen zu bewahren und der Datensätze zu fühlen.
 Shuffling
Die schlurfende Methode ist eine sehr verbreitete Form der Verschleierung von Daten.
 Number and date variance
Die Methode der numerischen Varianz ist nützlich für die Anwendung bei Finanz und kalendarischen
Informationen.
 Encryption
Verschlüsselung ist der komplexe Ansatz zur Lösung des Datenmaskierungsproblem. Der
Verschlüsselungsalgorithmus erfordert häufig, dass ein "Schlüssel" angelegt wird, um die Daten basierend auf den
Benutzerrechten einsehen zu können. .
 Nulling out or deletion
Es handelt sich hierbei um einen einfachen Ansatz der Maskierung. Durch Anlegen eines Null-Werts werden
Informationen zu einem bestimmten Gebiet erlassen.
 Masking out
Durch das Ausblenden bestimmter Felder wird ebenfalls verhindert, dass sensible Informationen eingesehen
werden können.
 Additional complex rules
Zusätzliche Regeln können in den Maskierungslösungen berücksichtigt werden.
Techniken der Data Maskierung

Suppression
ID First Name Last Name Date of Birth Phone Gender
1 Sasha Cortez 20.7.1967 1-340-337-7194 Female
2 Neve Dyer 17.11.1975 1-599-974-8272 Female
3 September Graves 9.6.1977 1-404-899-2966 Female
4 Theodore Graves 27.10.1962 1-266-364-7119 Male
5 Donovan Hoover 19.3.1978 1-728-752-4244 Male
6 Lynn Joyner 16.12.1984 1-124-859-5234 Female
7 Quon May 19.11.1954 1-406-895-7153 Female
8 Berk Mcclain 18.7.1966 1-938-803-0464 Male
9 Hakeem Ray 9.4.1964 1-734-314-8964 Male
10 Paki Sellers 10.11.1956 1-641-173-5621 Male
ID First Name Last Name Gender
2 Neve Dyer Female
4 Theodore Graves Male
5 Donovan Hoover Male
7 Quon May Female
8 Berk Mcclain Male

Shuffling
ID First Name Last Name Gender
1 Cortez Female
2 Dyer Female
3 Graves Female
4 Graves Male
5 Hoover Male
6 Joyner Female
7 May Female
8 Mcclain Male
9 Ray Male
10 Sellers Male
Sasha
Neve
September
Theodore
Donovan
Lynn
Quon
Berk
Hakeem
Paki

Redaction (blacking-out)

Generalization
ID First Name Last Name Age
1 Sasha Cortez 44
2 Neve Dyer 36
3 September Graves 34
4 Theodore Graves 49
5 Donovan Hoover 33
6 Lynn Joyner 27
7 Quon May 57
8 Berk Mcclain 45
9 Hakeem Ray 47
10 Paki Sellers 55
ID First Name Last Name Age
1 Sasha Cortez 41-50
2 Neve Dyer 31.40
3 September Graves 31-40
4 Theodore Graves 41-50
5 Donovan Hoover 31-40
6 Lynn Joyner 21-30
7 Quon May 51-
8 Berk Mcclain 41-50
9 Hakeem Ray 41-50
10 Paki Sellers 51-

Randomization, generating and substitution
ID First Name Last Name Phone
1 Sasha Cortez 1-340-337-7194
2 Neve Dyer 1-599-974-8272
3 September Graves 1-404-899-2966
4 Theodore Graves 1-266-364-7119
5 Donovan Hoover 1-728-752-4244
6 Lynn Joyner 1-124-859-5234
7 Quon May 1-406-895-7153
8 Berk Mcclain 1-938-803-0464
9 Hakeem Ray 1-734-314-8964
10 Paki Sellers 1-641-173-5621
ID First Name Last Name Phone
1 Sasha Cortez 1-182-260-6935
2 Neve Dyer 1-886-794-9258
3 September Graves 1-847-263-1225
4 Theodore Graves 1-341-810-3139
5 Donovan Hoover 1-982-608-9112
6 Lynn Joyner 1-960-142-1834
7 Quon May 1-872-132-9340
8 Berk Mcclain 1-612-726-9353
9 Hakeem Ray 1-157-361-5540
10 Paki Sellers 1-834-906-6092

BizDataX: Masking techniques combined

BizDataX: Higher level of abstraction

BizDataX: Declarative paradigm

 Explizite und implizite Parallelität
 Automatische und zeitgesteuerte Ausführung
 Benachrichtigungen, Überwachung und Prüfung
 Effiziente Verarbeitung grosser Datenmengen
 Deterministische oder wiederholbare Maskierung
BizDataX Werkzeuge: Leistung und Know-how

 Gründliche Analyse der bestehenden Infrastruktur, Daten, Menschen und Prozesse
 Natürliche Trennung von Rollen und Verantwortlichkeiten
 Die Daten können als andere Must-Haves und tägliche Routinen behandelt werden
 Accountability und Rückverfolgbarkeit
BizDataX Werkzeuge: ein systematischer Ansatz

BizDataX – Referenzen

Referenzen
 Marin Stražanac,
Head of Software Dev. Dept., Raiffeisenbank
 Raiffeisenbank Austria d.d. Zagreb is one of largest bank in Croatia. In our databases we keep
some very sensitive data about our customer, their accounts and transactions. Because of that,
data secrecy is one of our crucial obligations. Our production database tables (AIX/DB2) are
several hundred million records large and we evaluated different solutions primarily for
performance and technical feasibility in our environment. The outstanding performance of
BizDataX was above our expectations. It uses intermediate database, so the masking procedure
was quick and had no impact on our target system, while the data merging process was fast and
predictable.

Referenzen
 Helena Pezer
Business Analyst, APIS IT
 APIS IT provides IT services to different public sector organizations in Croatia, like state tax and
customs administration and the City of Zagreb. IT systems in use by our customers collect tons of
sensitive information which needs to be masked before further use in the process of software
developmet and testing. We've worked with BizDataX to mask a database containing data about
health care providers in the City of Zagreb. The results were more than satisfactory, masked data
was de-identified while it remained useful for secondary usage. Masking worked well despite the
fact that we have had to deal with complex interdependencies among different information
systems.

Besten Dank für Ihre Aufmerksamkeit!
aminodata
Mellingerstrasse 6
54000 Baden, Switzerland
www.aminodata.com
Adresse: Kontakt:
Dragan Kinkela, CEO
mailto: d.kinkela@aminodata.com
phone: +41 76 579 16 41
Skype: kinkela_dragan

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