Маскирование данных

Обезличивание данных обеспечит минимизацию риска несанкционированного доступа к вашим данным.

Важнейшие преимущества маскирования данных

Использование методов маскировки, исключающих возможность восстановления реальных данных из замаскированных.

Сохранение бизнес-логики замаскированных данных: они должны быть понятными и полными.

Гибкость настройки правил маскирования и наличие преднастроенных типовых алгоритмов маскирования.

Высокая производительность системы, обеспечивающая маскирование больших объёмов данных в требуемые сроки.

Профилирование данных

используется для идентификации персональных данных и определения особенностей данных с целью выработки оптимальных правил усечения и маскирования данных.

Компоненты маскирования

представляют собой набор преднастроенных компонент для маскирования ключевых объектов данных, включая персональную информацию, карты и т.д.

Генерация тестовых данных

используется для случаев внедрения новой системы, когда не существует готовых данных, которые можно замаскировать, но требуется набор данных для проведения функционального и нагрузочного тестирования.

Преобразование данных и интеграция

позволяет использовать один и тот же набор правил для дифференцированных источников с различной структурой без необходимости использования дополнительных инструментов интеграции данных.

Data Sampler

выполняет усечение данных (с целью настройки правил выбора и группировки значений для создаваемого подмножества данных). Формируя усечённые наборы данных для непродуктивных сред, можно значительно оптимизировать стоимость инфраструктуры для разработки и тестирования.  Данный подход также позволяет создавать большее число тестовых сред с разными параметрами для различных проектов.