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Más allá del Data Masking, hacia la gestión de datos de prueba

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CA Data Masking WP

Las empresas modernas generalmente tienen bases de datos grandes y complejas, con decenas de millones de registros almacenados en numerosos formatos y utilizando conjuntos de herramientas dispares. El argumento, pues, es que es necesariamente más fácil copiar los datos de producción existentes que tratar de perfilar y modelar datos complejos, como sería necesario para generar datos sintéticos realistas.

Esta suposición es, sin embargo, cuestionable, y las organizaciones que desean aprovechar los beneficios de un mejor TDM deberían reevaluar la generación de datos sintéticos en toda la empresa, así como la forma en que almacenan, administran y proporcionan datos. La generación de datos sintéticos no sólo es más efectiva en términos de tiempo, calidad y dinero, sino que también suele resultar más fácil y más seguro que enmascarar datos de producción, con la tecnología, los procesos y los cambios estructurales del equipo adecuados.

Este trabajo contrasta los problemas comunes y los beneficios potenciales del TDM desde una perspectiva ambiental, considerando los procesos, la tecnología y las estructuras de equipo que a menudo se encuentran en las organizaciones

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