Современные организации, работающие в условиях, ориентированных на данные, должны придавать первостепенное значение соблюдению норм и безопасности данных. Правила и нормы, такие как Общий регламент по защите данных (GDPR) и Закон о защите прав потребителей Калифорнии (CCPA), четко определяют практики, которые необходимо соблюдать для предотвращения раскрытия конфиденциальной информации и избежания крупных штрафов.
Инженеры обладают высоким уровнем квалификации в этой области, используя стратегии автоматизации, чтобы помочь обеспечить соблюдение норм и надежность рамок безопасности данных в организациях.
Обзор: Вопросы, связанные с соблюдением норм и
безопасностью данных
Соблюдение норм данных определяется как законное принятие соответствующих правил и конкретных критериев соблюдения, установленных для защиты конфиденциальности и безопасности данных. Например, законодательство GDPR и CCPA обязывает бизнес-единицы внимательно относиться к личной информации и ее предполагаемому использованию.
С другой стороны, безопасность данных — это дисциплина, охватывающая защиту информационных систем от несанкционированного доступа или изменения информации, содержащейся в системах, что является законом Мура. Эти факторы важны для любой бизнес-организации, желающей завоевать рыночную репутацию и доверие своих клиентов.
Обязанности инженеров по тестированию данных
Инженеры по тестированию данных играют ключевую роль в обеспечении соблюдения норм, регуляций и протоколов безопасности. Их работа включает в себя:
- Автоматизация проверки данных. Применение автоматизированных систем для проверки данных и гарантированного их соответствия соответствующим стандартам.
- Внедрение мер безопасности. Обеспечение автоматической идентификации и исправления уязвимостей в хранении и передаче данных.
- Непрерывное мониторинг. Обеспечение установки автоматизированных систем для проведения проверок данных в реальном времени на соответствие и безопасность.
- Отчетность и документирование. Автоматизированные системы, способные генерировать отчеты о соответствии и вести документацию для подтверждения соблюдения правил.
1. Автоматизация проверки данных
Необходимо убедиться, что данные, которые будут проверяться, являются подлинными, однородными и соответствуют соответствующим законодательным стандартам. Инструменты Great Expectations и Talend используются инженерами по тестированию данных вместе с Apache NiFi для автоматизации проверки данных в соответствии с заранее установленными правилами.
Шаги по автоматизации проверки данных
- Установка условий для проверки. Определяются условия или правила, необходимые для регулирования или соответствующие политике организации.
- Выбор инструментов. Выбираются инструменты, необходимые для автоматизированной проверки, чтобы они могли работать с существующими системами данных.
- Автоматизация проверки. Создаются скрипты для упрощения проверки данных на различных этапах их жизненного цикла, например, во время или после их создания.
- Восстановление и мониторинг. Процессы валидации регулярно проверяются, а правила и сценарии редактируются для лучшего соответствия процессам.
2. Внедрение мер безопасности
Инженеры по тестированию данных используют автоматизацию для внедрения и обеспечения мер безопасности данных. Это включает в себя шифрование данных, управление контролем доступа и обнаружение уязвимостей.
Основные техники автоматизации для безопасности данных
- Шифрование. Используйте автоматизацию для выполнения шифрования данных с помощью инструментов, таких как Служба управления ключами AWS (KMS) и HashiCorp Vault, чтобы гарантировать, что данные в покое и в движении зашифрованы.
- Контроль доступа. Выполняйте автоматизированный контроль доступа к определенным чувствительным данным среди различных пользователей с использованием инструментов управления с возможностями идентификации и управления доступом (IAM).
- Сканирование уязвимостей. С помощью автоматизированных инструментов сканирования, таких как Nessus и OWASP ZAP, выявляйте и устраняйте любые уязвимости безопасности.
3. Постоянный мониторинг
Из-за риска для безопасности требуется непрерывный мониторинг соответствия и безопасности. При обнаружении нарушений соответствия или нарушений регулирования автоматизированные системы мониторинга способны предоставить информацию в реальном времени и немедленно оповестить соответствующий персонал.
Стратегии постоянного мониторинга
- Развёртывание инструментов мониторинга. Используйте Splunk, Nagios и Datadog для отслеживания систем данных на предмет нарушений и нарушений безопасности.
- Настройка оповещений. Автоматически создавайте оповещения, которые сигнализируют о любых подозрительных нарушениях или нарушениях политики безопасности.
- Регулярные аудиты. Проводите автоматизированные аудиты периодически для оценки соответствия и статуса безопасности.
4. Отчётность и документация
Возможность общения и регулирования является ключевой для онлайн отчётности и документирования, необходимых для обеспечения соблюдения среди учреждений и заинтересованных сторон. Инженерам по тестированию данных возможно настроить систему таким образом, что отчётность будет автоматически выполняться в рамках документации о соблюдении.
Шаги по автоматизации отчётности
- Определите требования к отчётности. Проведите полную оценку необходимых организационных и регуляторных требований к отчётности для организации.
- Выберите инструменты отчётности. В одиночку или параллельно с использованием Tableau, Power BI или пользовательских сценариев, решите, какие инструменты будут использоваться для автоматизации генерации отчётов.
- Интегрируйтесь с системами данных. Убедитесь, что программное обеспечение для автоматизации отчётности хорошо интегрировано с системами данных, чтобы иметь доступ к данным в реальном времени.
- Автоматизируйте генерацию отчётов. Обеспечьте планирование автоматизированной генерации и распространения отчётов с участием заинтересованных сторон.
Заключение
Инженеры по тестированию данных начали играть ключевую роль в обеспечении соответствия и безопасности данных, поскольку эти обязанности были автоматизированы. Они автоматизируют проверку данных, внедряют меры безопасности, непрерывно мониторят и генерируют отчеты, что помогает организациям оставаться в соответствии, защищать чувствительные данные и избегать административных штрафов.
В то время как некоторые правительства приняли более строгие регуляции в отношении данных, киберугрозы развиваются с годами, что делает ответственность инженеров по тестированию данных в отношении целостности и безопасности данных только более значимой.
Приятно наблюдать, как процессы соответствия и безопасности автоматизированы, поскольку это устраняет избыточные задачи и облегчает управление огромными объемами данных с затратами в рамках бюджета. Как инженер по тестированию данных, необходимо быть готовым развивать инструменты, технологии и лучшие практики в области автоматизации, обеспечивать значительное профессиональное развитие и гарантировать процветание организации в условиях зависимости от данных.
Source:
https://dzone.com/articles/building-a-robust-data-quality-framework-using-aut