Data Privacy
IBM Optim Overview 'לחצים עסקיים' מובילים לצרכי מידע מוגברים מראה אחיד ללקוח ראיה אחת של הלקוח כפיפות לתנאי הרגולטור יעילות תפעולית אפס מצאי Inventory ניהול סיכונים ארגון וירטואלי 2 מיזוגים ורכישות תמונת הנוף בארגון מורכבת Operational Systems Front Office Mobile ERP / ERM Supply Chain Legacy Apps Customer Service Sales Force Automation Marketing Automation Field Service Field Sales Cfg Dispatch Routing E-MAIL FAX OLTP & Intranet Devices Voice (ACD,IVR) EAI & Middleware Data Exchange Back Office Analytical Systems Conference (Video,Web) Data Warehouse Customer Data Mart Product Data Mart Campaign Management Knowledge Management OLAP & Data Mining Reference & Linkage Systems DBoR Customer Merchant Server DBoR Location DBoR Product Web Portal Access, Interaction & Collaboration Systems Extranet & Internet Devices עקביות בנתונים והבטחת איכות,אלפי נקודות מגע מחייבות סינכרוניזציה סמנטית ..והבעיה הולכת ומחמירה.. כמות נתונים הולכת וגדלה – ארגון ממוצע ינהל 100 terabytesשל נתונים עד 2010 – ארגונים גדולים ינהלו 1400TB • Source: Gartner • מהירות זרימת הנתונים – מידע זורם מהר יותר דרך בשרשרת הערך • יותר סוגי מידע – בסיסי נתונים ,חבילות ארגוניותMF , – XML, Web logs, click streams, legacy 4 מה זה ? EDM • Enterprise Data Management • תהליכים וטכנולוגיה לפתרון האתגרים בתחום ניהול הנתונים בארגון • פותר אתגרים כגון: –גידול בנפחי מידע ונתונים –פרטיות וחיסיון נתונים –יצירת סביבות טסט ופיתוח –שדרוג יישומים –'ירידה' מיישומיי Legacy Data Archiving 5 23מרץ2011 , ™ - IBM Optimפותר את אתגרי הEDM- ● Archiving שיפור ביצועים שליטה וניהול גידול נפחים ,חיסכון באחסון תואם ותומך בהוראות רגולטור מאפשר 'ירידה' מיישומי Legacy מייעל ומקצר תהליכי שדרוג ● Test Data Management מייצר ומפשט בניית סביבת טסט מותאמת משפר איכות היישומים מקצר תהליכי בדיקה וטסט אינטרטיביים ● Data Privacy ' מיסוך' והסוואת מידע רגיש שמירה על מדיניות פרטיות Data Archiving 6 23מרץ2011 , Power of the Optim Solution JD Edwards Oracle Apps Custom in-house … other Siebel Data Growth Archive Prod & History Data PeopleSoft JD Edwards Oracle Apps Siebel PeopleSoft Data Privacy Test Data Management / Subsetting Custom in-house … other Governance, Risk, Compliance Optim Relationship Engine Oracle SQL Server z/OS Sybase Informix OS/390 AIX Linux DB2 LUW DB2 z/OS MORE…. HP/UX Solaris Windows Optim Archiving Solution Full Life Cycle Management Solution על מה בעצם כל "המהומה" ? היום שנה 1 שנה 2 שנה 3 שנה 4 • תוך 5שנים – נפח הנתונים מכפיל עצמו ב!! *250%- • לא כולל את נפח הקבצים הלא-מובנים – שנפחם גדל אף בקצב מהיר אף יותר * מקור IDC Data Archiving 9 שנה 5 23מרץ2011 , אבל זה רק פן אחד של האתגר... על כל 10 TBשל נתוני ייצור – אנו שומרים /מנהלים כ 90TB-נוספים של נתונים פיתוח גיבוי בדיקות DRP DWH Data Archiving 17 23מרץ2011 , 2700%-גידול בנפח אחסון של כ שנים5-ב ) (כולל עותקים267Tb - הופכים ל10Tb 300 250 200 150 100 50 Today 1 Year 2 Year Production 3 Year Copies 4 Year 0 5 Year ועוד זווית על הנושא.. • אופיר (לקוח) מבצע פעולה – טווח קצר • • • • רישום הפעולה תיעוד חיוב (במידת הצורך) תיעוד לצורכי BI – טווח ארוך • תיעוד היסטורי לצורכי BI • תיעוד לצורכי רגולציה • האם באמת הפעולה הבודדת של אופיר מעניינת אחרי שנתיים ? ועדיין – מרבית המידע הלא-רלוונטי מתועד ונשמר על גבי המדיה היקרה ביותר בארגון Data Archiving 19 23מרץ2011 , גישה לפתרון Archive Restore גישה אוניברסלית לתחקור ולשאילתה • גישה למידע דרך מחוללי דוחות • ממשקים ()XML ,ODBC/JDBC • יישומים ()..ERP ,CRM 20 23מרץ2011 , היתרונות לארגון Archive Restore גישה אוניברסלית לתחקור ולשאילתה • חיסכון גבוה בנפחי הייצור •חיסכון במדיה היקרה ביותר •ניהול – אחסון המידע בהתאם לנחיצותו • צמצום נפח העותקים • ביצועים משופרים • גישה שקופה למשתמש הצורך חזרה לייצור (במידת הצורך) • אחזור המידע במהירות בעת 21 23מרץ2011 , אבל הארכוב אינו פשוט.. Payments • כל טבלה קשורה בקשרי גומלין עם טבלאות רבות אחרות – מיפתוחיםReferential Integrity , – ארכוב נתונים (לדוגמה מתאריך מסוים) – עשוי להשפיע על הקשרים העדינים ובמקרים מסוימים אף להפיל את היישום • צורך באיחוד כל ה'נתונים' ו'הקשרים' ל-יחידה עסקית אחת עוברים לניהול על פי 'יחידה עסקית' Payments • יישות נתונים עסקית – תנועה ,חשבונית ,לקוח ,תשלום וכד' – איסוף הנתונים המרכיבים את היישות העסקית – לאורך כל הטבלאות והיישומים מהן היא נגזרת ,לרבות מטדטה • • מהווה "תצלום מצב היסטורי" לפעילות עסקית תומך במקורות מבוזרים לאורך יישומים ,פלטפורמות ו DB-בארגון גישה אוניברסלית למידע דרך האפליקציהNative גישה • – מסכים ותהליכים מוכרים ונוחים )גישה עצמאית (ללא קשר לאפליקציה :– שימוש בסטנדרטים נפוצים SQL, ODBC/JDBC, XML – פורטלים Crystal Reports, :– מחוללי דוחות Cognos, Business Objects, Discoverer, Actuate :Desktop – יישומי Excel, CSV, MS Access Database formats – Access Any Record, Anytime, Anywhere! • ILM-אסטרטגיה אפשרית ל TIER I TIER II CAS Legacy Applications Optical Packaged Applications Tape Files and Databases Disposal Management / Reporting IBM Optim Test Data & Privacy Management Create Test /Dev Environments Protect your data privacy IBM Optim Test Management Use ‘Business Objects’ to create smart sub-setting Operational Legacy Applications Packaged Applications Subset • שליפת נתונים על פי הגדרות משתמש • יצירת מדגם מתאים במהירות Files and Databases ERP 2011 , מרץ23 27 Data Privacy IBM Optim Test Management Use ‘Business Objects’ to create smart sub-setting Operational Testing / Dev Legacy Applications Packaged Applications Legacy Applications • העברת הנתונים לסביבת • שליפת נתונים על פי טסט/ QA / הפיתוח הגדרות משתמש • רענון פשוט של הנתונים מדגם מתאיםPropagate • יצירת Subset Baseline • השוואת הנתונים מול במהירות לאיתור שגיאות Files and Databases Files and Databases ERP 2011 , מרץ23 Packaged Applications ERP 28 Data Privacy אבל מידע בסביבות טסט מכיל מידע רגיש אז איך בכל זאת נחשף מידע רגיש ? • 70%ממקרי הפרת-מידע מקורן בתוך הארגון (גרטנר) • מרבית סביבות הטסטים כוללות מידע אישי בר-זיהוי • הסכם שמירת סודיות ,אינם מרתיעים עובד ממורמר • מה לגבי נתוני-טסט הנשמרים על לפטופים ? • נתוני-טסט הנשלחים לספקים/יועצים חיצוניים ? • הנחיית מועצת אבטחת מידע לאמצעי תשלום ( )PCIמס' 6.3.4קובעת: "אין להשתמש בנתוני אשראי (מספרי כרטיס אמיתיים, תוקף וכד') בסביבות פיתוח או/ו טסט" Data Privacy 29 23מרץ2011 , הצפנה אינה מספיקה • • • • הצפנה בבסיס הנתונים מגנה מפני גניבות והאקרים ניתן לבצע הצפנה על שדה ,מספר שדות או טבלה פענוח השדה מבוצע כאשר הנתון נשלף מבסיס הנתונים אם מידע ניתן לצפיה ,אזי הוא ניתן גם להעתקה: – שאילתה – הורדה – צילום תמונת מסך • ארגונים רבים אינם מבצעים הצפנות על נתוני טסט Data Privacy 30 23מרץ2011 , מה זה ? Data Masking • נקרא גם: – depersonalization – desensitization – data scrubbing • • • • • טכנולוגיה שמסייעת להסתיר נתוני אמת "מערבלת" את הנתונים על מנת לייצר מידע "חדש" אך חוקי שומרת על תכונות הנתון ,כגון :פורמט ,סוג ,אורך אלגורתימים שונים ליצירת 'מסכה' לנתון (רנומלי ,קונקטינציה, שינויי תאריך וכו') בשימוש סביבות לא-ייצוריות כחלק מ Best Practices-להגנת נתונים רגישים Data Privacy 31 23מרץ2011 , מסכה לנתוני כרטיס אשראי Your Credit Card Your Credit Card 4212 5454 6565 7780 4536 6382 9896 5200 12/09 EUGENE V. WHEATLEY 12/09 SANFORD P. BRIGGS GOOD THRU > GOOD THRU > לפני המסכה 2011 , מרץ23 אחרי המסכה 32 Data Privacy יצירת 'מסכה' אינה דבר פשוט • התמונה הארגונית מורכבת: – ריבוי בסיסי נתונים – קבצי Legacy – פלטפורמות שונות • צורך להתאים לתהליכים קיימים • תהליך רציף – לא חד פעמי 23מרץ2011 , Data Privacy 33 שרשור מפתח לטבלאות משנה Customers Table Cust ID Name Street 08054 Alice Bennett 2 Park Blvd 19101 Carl Davis 258 Main 27645 Elliot Flynn 96 Avenue Orders Table Cust ID Item # Order Date 27645 80-2382 20 June 2004 27645 86-4538 10 October 2005 34 Data Privacy • שרשור המפתח – שרשור ערכים במפתח )Primary-key( ראשי לטבלאות קשורות – אם נשנה שדה מפתח בטבלה אחת – יתר הנתונים הקשורים לאותו שדה יאבדו את הקשר – הכרחי לשמור על referential integrity 2011 , מרץ23 שרשור מפתח לטבלאות משנה De-Identified Data Original Data Customers Table Cust ID Name Customers Table Street 08054 Alice Bennett 2 Park Blvd 19101 Carl Davis 258 Main 27645 Elliot Flynn 96 Avenue Cust ID Referential integrity is maintained Orders Table Name Street 10000 Auguste Renoir Mars23 10001 Claude Monet Venus24 10002 Pablo Picasso Saturn25 Orders Table Cust ID Item # Order Date Cust ID Item # Order Date 27645 80-2382 20 June 2004 10002 80-2382 20 June 2004 27645 86-4538 10 October 2005 10002 86-4538 10 October 2005 IBM Optim™ Data Privacy • יצירת מסכה לנתונים קיימים – יישום מסכה בבסיסי נתונים קיימים עם נתונים קיימים • יצירת מסכה לנתונים תוך העברה – יישום מסכה לנתונים תוך כדי העברתם לסביבת הטסט • 'מיסוך' בסיסי – מחרוזת ותווים ,פונקציות אריתמטיות ,מספרים אקראיים • 'מיסוך מתקדם' – יישום מודלים לחיסוי – – – – מזהים לאומיים כרטיסי ומספרי אשראי ערכי Lookupלהבלשמירת קונטקסט (כגון :עיר ,מיקוד וכו') ערבול נתונים (שמות ,כתובות) • תמיכה ביישומים ארגוניים קיימים ליצירת נתונים חוקיים ,אך בדיוניים – תמיכה בSAP, Siebel , PeopleSoft, Oracle e-Business, JD Edwards- Data Privacy 36 23מרץ2011 , IBM Optim Test Management with Optim Data Privacy Operational Testing / Dev Legacy Applications Legacy• הסתרת פרטים אישיים Applications • יישום אלגוריתמים שונים ליצירת מיסוך "• יצירת מידע בדיוני אך "חוקי שמירה על עקביות לרוחב • Packaged Propagate Applications הסביבות • יצירת מידע חסר ערך להאקרים חוץ-• מאפשר ביצוע טסטים במיקור Packaged Applications Subset Mask Files and Databases Files and Databases ERP 2011 , מרץ23 ERP 37 Data Privacy במה אנחנו מסתכנים ? • • • • • • • קנסות ועונשים אובדן לקוחות (או אמון לקוחות) אובדן הכנסות נפילת מחיר מניה פרסום שלילי פגיעה במוניטין גידול בהוצאות תפעול בארצות הברית לבדה ,במהלך 2006למעלה מ 8.4 -מיליון לקוחות היו קורבן להונאת זהות; למעלה מ 50 -מילארד דולר הפסדים ! Data Privacy 38 23מרץ2011 , יוזמות וחקיקות בתחום :יוזמות ממשלתיות ורגולציה בתחום נועדו להבטיח את הציבור USA HIPAA, Gramm-Leach-Bliley Act (GLB), California Security Breach Notice Statute European Union Personal Data Protection Directive 1998 UK Data Protection Act of 1998 Australia Privacy Amendment Act of 2000 Canada Personal Information Protection and Electronic Documents Act PCI Data Security Standard (including new state laws) 2011 , מרץ23 39 Data Privacy • החקיקה של מחר מתפתחת היום • • • • • 23מרץ2011 , פרשנות לחוקים הקיימים חקיקה והנחיות נשקלות היום שינויים הם הקבוע היחיד רוטינות 'מיסוך' צפויות להשתנות בתכיפות צורך בשינויים ותגובה מהירה Data Privacy 40 סיכום – מה קיבלנו מOptim Archive - • צמצום נפחי הייצור = כסף – פחות משאבי ניהול – פחות שטחי אחסון (לרבות העתקים שונים בארגון) – יותר ביצועים ויעילות מערכת • גישה זמינה ושליפת מידע מנתוני ארכיון באמצעות כלים וסטנדרטים פופלאריים • תמיכה בהוראות רגולטור (שמירה ,תיעוד, ביקורת) Data Archiving 41 סיכום – מה קיבלנו מOptim TDM - • הגדרה מהירה ויעילה של סביבות עבודה – פחות משאבי ניהול – יותר מהירות בעלייה לאויר – פחות שגיאות וסבבי בדיקות • הגנה יעילה על נתונים רגישים או חסויים • תמיכה בהוראות רגולטור (תקנות לגבי רגישות נתונים בסביבות לא ייצוריות) 42 • שאלות ?
© Copyright 2024