Разделы

ИТ в банках

DIS Group выполнит проект для профилирования и обезличивания систем Сбербанка

DIS Group объявила о том, что она стала победителем открытого конкурса Сбербанка на развитие АС «Подготовка и распространение тестовых данных (Обезличивание)» на базе Informatica Test Data Management.

В рамках проекта DIS Group разработает процессы для профилирования (поиска необходимой для обезличивания информации) и обезличивания порядка 250 систем банка на базе СУБД Oracle, IBM DB2, Microsoft SQL Server, Teradata и Hadoop, которые развернуты на платформах на базе Linux, AIX, HP-UX и Windows. Будет также разработан коннектор для GridGain, с целью обеспечения возможности выполнять профилирование и обезличивание данных.

«Платформа Informatica TDM была выбрана ПАО СБЕРБАНК несколько лет назад в рамках открытого конкурса, на котором были представлены решения крупных международных компаний, как лучшее решение в своей области по совокупности характеристик – отметил Михаил Комаров, директор по развитию бизнеса DIS Group, - Этот конкурс расширил линейку используемых банком продуктов Informatica и продолжил наше стратегическое сотрудничество.» 

Informatica TDM – платформа для обезличивания данных и создания тестовых сред. Решение позволяет поддержать все этапы жизненного цикла обезличивания данных: от поиска нужной для обезличивания информации до автоматизации верификации результатов обезличивания специалистами по информационной безопасности. 

Уникальность решения заключается в простом и понятном интерфейсе для различных групп пользователей, высокой производительности и широких возможностях по подключениям к различным источникам данных. 

Как с помощью ad-hoc инструмента снизить расходы на внедрение аналитики
Импортонезависимость

Для разных типов, данных можно задавать как предустановленные правила по маскированию (например, маскирование кредитных карт с сохранением эмитента), так и создавать собственные правила по маскированию для сохранения бизнес-целостности данных (например, маскирование ИНН с сохранением контрольной суммы). 

Созданные правила объединяются в политики по маскированию для различных задач (например, внутренняя разработка, внешняя разработка и т.д.). Таким образом, мы получаем замаскированную копию данных, максимально похожую на исходные данные, с сохранением всех особенностей. Это позволяет значительно сократить цикл разработки и тестирования, так как при переходе на тестирование на продуктивные данные возникает значительно меньше ошибок. Также решение сохраняет ссылочную целостность: данные не только внутри одной системы, но и между различными системами, что позволяет проводить интеграционное тестирование между различными системами на обезличенной среде.

Владимир Бахур