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. 

Полностью избавиться от зависимости от иностранного ПО до сих пор не удалось
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