Conformità GDPR in Ambiente di Sviluppo
Come una banca leading ha implementato Esplores per proteggere i dati personali negli ambienti di sviluppo, garantendo compliance e sicurezza.
Moduli Esplores
Tre pilastri tecnologici per la protezione dei dati personali
Data Discovery
Rileva qualsiasi tipo di informazione nei dati con tagging automatico. Algoritmi di deep learning per identificare dati personali su miliardi di record con alta precisione.
Masking On Demand
Maschera informazioni personali usando algoritmi predefiniti o personalizzati. Elaborazione parallela su larga scala per miliardi di record senza impatto sulle performance.
Subsetting
Estrai subset rappresentativi da database multi-miliardari. Applica masking al volo durante l'estrazione senza esporre dati sensibili.
Fake Data Generation
Genera dataset sintetici realistici di qualsiasi dimensione. Evita completamente l'uso di dati reali anche per test su scala enterprise.
Processo Implementazione
Le fasi chiave del progetto di compliance su scala bancaria
Fase 1
Scope e Perimetro
Definizione delle informazioni personali da proteggere su database contenenti miliardi di record. Identificazione di oltre 500 tabelle critiche.
Fase 2
Test di Performance
PoC su subset di 100M record per validare throughput. Ottimizzazione per elaborazione parallela su cluster multi-nodo.
Fase 3
Discovery su Scala
Scan completo di 12 miliardi di record con algoritmi di randomizzazione custom. Identificazione pattern complessi tramite deep learning.
Fase 4
Masking Enterprise
Mascheramento distribuito di miliardi di record con workflow ottimizzato. Zero downtime per sistemi mission-critical.
Fase 5
Fake Data at Scale
Generazione dataset sintetici da 500M record per ambienti di test. Mantenimento integrità referenziale complessa.
Workflow Masking
Processo tecnico ottimizzato per big data
1. Preparazione
Disabilita vincoli su 500+ tabelle
2. Estrazione
Stream parallelo dati personali
3. Masking
Elaborazione distribuita cluster
4. Update
Bulk update ottimizzato
5. Validazione
Consistency check su scala
Analisi e Risultati
Metriche di performance su big data
Distribuzione Dati Personali (12B record)
Throughput Discovery vs Concorrenti
Tempi Elaborazione per Volume
Copertura Sicurezza per Modulo
Confronto Soluzioni Discovery a Scala
| Caratteristica | Tool Concorrente | Esplores |
|---|---|---|
| Volume Massimo | 500M record | 12B+ record |
| Velocità Scan | 2M record/ora | 50M record/ora |
| Precisione | 85% | 99.97% |
| Architettura | Single-node | Distributed cluster |
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