Los desarrolladores construyen aplicaciones diseñadas para interactuar con los datos de Adabas, necesitando datos reales con los cuales probar y filtrar sus aplicaciones en entornos de prueba o de control de calidad. Sin embargo, los datos del mundo real contienen una gran cantidad de información altamente confidencial, desde nombres de clientes hasta números de tarjetas de crédito o registros médicos. Una organización puede extraer una muestra de los datos corporativos de Adabas y preservar su anonimato, de forma manual, lo que garantiza que la información sensible se ha reducido y se han insertado valores o textos ficticios. No obstante, ese proceso conlleva mucho tiempo y recursos, y no está exento de supervisión o errores humanos.
Data Masking para Adabas automatiza este proceso de transformación y garantiza que la información potencialmente sensible se mantenga anónima y segura a través de diversos entornos de bases de datos de Adabas. Al mismo tiempo, Data Masking para Adabas conserva la integridad del entorno original, asegurando que los desarrolladores pueden trabajar con datos suficientemente parecidos a los de una producción para sustituir a los datos actuales de producción.
Data Masking para Adabas garantiza que de forma rápida y sencilla las organizaciones entreguen a los desarrolladores los datos del mundo real que necesitan y, al mismo tiempo, asegura la privacidad de esta información sin comprometer la seguridad, señaló el Dr. Wolfram Jost, CTO de Software AG. Las empresas pueden cumplir con las regulaciones de protección de datos y las expectativas del mercado, incluso, pueden reducir los costo y el tiempo de desarrollo de las aplicaciones.
Las organizaciones que deben cumplir con legislaciones de protección de datos, tales como HIPAA, PCI DSS, GLBA, pueden beneficiarse de Data Masking para Adabas; porque también les ayuda a evitar escándalos públicos al prevenir cualquier posibilidad de que los datos confidenciales, sin darse cuenta, se puedan convertir en públicos por un error de desarrollo o ensayo.
