Hur försäkringsbolag och statliga myndigheter får snabb, säker och GDPR-säkerställd tillgång till testdata — utan manuella processer. Försäkringsbolag och statliga myndigheter hanterar dagligen stora mängder
Easit Test Engine (ETE) hjälper organisationer inom bank, finans och energi att hantera testdata säkert och effektivt – med moduler för avidentifiering och utsökning som
I många organisationer finns tydliga rutiner för att skydda produktionsdata. Däremot uppstår ofta en blind fläck när samma data används för utveckling och test. När
Många verksamheter saknar idag effektiva verktyg för att snabbt, säkert och kontrollerat tillgängliggöra testdata till utveckling och test. I takt med att IT-landskapet blir alltmer komplext och kraven på snabbare leveranser ökar, blir testdatahantering en kritisk framgångsfaktor.
Många företag idag har varken en strategi eller produkt för att hantera testdata. Utmaningen som blir är att i en tid då regleringar kring dataskydd blir allt strängare, som GDPR och liknande globala initiativ, är det avgörande att kunna visa att testdata är avidentifierad. Användning av verklig produktionsdata som är säkert avidentifierad ger trygghet för både utvecklingsteam och verksamhetsledningen.
Har du koll på var ert känsliga data faktiskt ligger – eller riskerar ni böter och förtroendeförlust?
Kreditkortsnummer, personnummer och andra känsliga uppgifter kan gömma sig i fritextfält och data kopplat till gamla funktioner.
Många organisationer lägger enormt med resurser på testautomatisering, DevOps och CI/CD. Men få har full kontroll på en av de mest kritiska delarna av testkedjan:
Testdatahantering är ofta en bortglömd del av testprocessen, men utan en strukturerad strategi kan det snabbt bli en tidskrävande och felbenägen flaskhals. Många organisationer hanterar fortfarande testdata manuellt – en process som inte bara kräver mycket tid utan också ökar risken för inkonsekventa tester och sämre kvalitet.
Använder ni fortfarande produktionsstora testmiljöer “bara för att vara på den säkra sidan”? Eller brottas ni med testmiljöer som är så stora och tunga att systemen blir frustrerande långsamma att arbeta med? Ni är inte ensamma. Många organisationer kämpar med samma utmaningar, men det behöver inte vara så längre.
Många företag har idag en strategi eller produkt för att avidentifiera produktionsdata, vilket möjliggör en kvalitativ testdataleverans till verksamheten. Men nästa utmaning är: Hur kan vi ge testarna tillgång till rätt data för deras specifika behov – snabbt och smidigt?
