IT Management November/Dezember
Durch starke Partnerschaft zum Erfolg – Innovative Lösungen und besserer Service Panik am Servicedesk – Wie Sie die Panik in den Griff bekommen Ganzheitliche Sicht wichtiger denn je – Welche IT- und Technologietrends im Jahr 2024 wichtig werden Twin Transition – Nachhaltig und digital – eine Frage der Führung
Durch starke Partnerschaft zum Erfolg – Innovative Lösungen und besserer Service
Panik am Servicedesk – Wie Sie die Panik in den Griff bekommen
Ganzheitliche Sicht wichtiger denn je – Welche IT- und Technologietrends im Jahr 2024 wichtig werden
Twin Transition – Nachhaltig und digital – eine Frage der Führung
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<strong>IT</strong> MANAGEMENT | 51<br />
Bild 1:<br />
Testdatenmanagement<br />
nicht nur zu einem verstärkten Datenschutz,<br />
sondern ermöglicht auch die Verfügbarkeit<br />
von präziseren Testdaten, die<br />
auf die eigene Geschäftslogik zugeschnitten<br />
sind. Alternativ können natürlich auch<br />
reale Daten in Produktions-, On-Demandoder<br />
virtualisierten Testumgebungen verwendet<br />
und diese mit IRI Voracity anonymisiert,<br />
unterteilt oder maskiert werden.<br />
Insgesamt stehen vier Methoden zur Erzeugung<br />
sicherer und intelligenter Testdaten<br />
zur Verfügung, die sowohl für referenziell<br />
korrekte Datenbanken als auch<br />
für Flat-Files, semistrukturierte Dateien,<br />
formatierte Berichte und sogar unstrukturierte<br />
Dateien (Dark Data) geeignet sind:<br />
#1<br />
#2<br />
#3<br />
#4<br />
Maskierung von<br />
Produktionsdaten<br />
RDBMS-Tabellen-Subsetting und<br />
Spaltenmaskierung<br />
Synthese strukturierter Daten<br />
(Zufallsgenerierung/-auswahl)<br />
Beliebige Kombination der vorher<br />
drei gelisteten Funktionen<br />
Die integrierten Assistenten für Tabellenersetzung<br />
und die Generierung von Testdaten<br />
vereinfachen die Entwicklung von<br />
Datenbanken und Enterprise Data Warehouses<br />
(EDW) sowie die Erstellung virtueller<br />
Testdaten für DevOps. Dies gewährleistet,<br />
dass Kopien von Produktions-Tabellenauszügen,<br />
die maskiert und referenziell<br />
korrekt sind, die Sicherheit der<br />
Produktionsdaten bewahren und gleichzeitig<br />
realistische Testdaten bereitstellen.<br />
Die Testdaten sind strukturell und referenziell<br />
korrekt und können für verschiedene<br />
gängige relationale Datenbankmanagementsysteme<br />
(RDBMS) mit definierten Beschränkungen<br />
sowie für benutzerdefinierte<br />
Berichtsformate oder gängige Dateiund<br />
Feed-Formate auch synthetisch generiert<br />
werden:<br />
➤ Record, Zeilen, oder variabel sequentiell<br />
➤ ASN1. CDRs<br />
➤ COBOL index (MF ISAM, Vision)<br />
➤ CSV, LDIF, JSON und XML<br />
➤ Excel (XLS/X)<br />
➤ FHIR, HL/7 und X12 EDI<br />
➤ Festgelegter Text und Mainframegeblockt<br />
➤ HDFS<br />
➤ MQTT und Kafka Themen<br />
➤ BIRT (via ODA) und KNIME (Analyseund<br />
Visualisierungsknoten) in Eclipse<br />
Es können entweder zufällige Feldwerte<br />
in mehr als 100 Datentypen generiert<br />
werden, oder zufällige Daten aus Set-<br />
Dateien auf Feldebene ausgewählt werden.<br />
Diese Batch-Jobs können entweder<br />
direkt in IRI Voracity, via Value Labs TDH,<br />
per Befehlszeile oder in Windocks ausgeführt<br />
werden. Zusammen mit benutzerdefinierten/zusammengesetzten<br />
Datenwerten,<br />
Wertebereichen und Verteilungen<br />
wird die Realitätsnähe von Testdaten<br />
verbessert. Auch Standard- und komplexe<br />
Datentransformationen sowie die Verwendung<br />
von Set-Dateien und bedingter<br />
Auswahl tragen zur Werterhöhung der<br />
Testdaten bei, insbesondere bei der Simulation<br />
von Produktionstabellen und Dateiformaten<br />
für verschiedene Anwendungen.<br />
Zudem werden DDL-Informationen<br />
➤ Bilddateien und PDFs<br />
www.it-daily.net | <strong>November</strong>/<strong>Dezember</strong> 2023
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