Mittlerweile ist schon bei fast allen Anwendern angekommen, dass seit Ende Mai 2018 die DSGVO gilt. Und selbstverständlich sind auch sämtliche Mainframe-Anwender davon betroffen. Vor allem bei Testszenarien ist es immer problematisch, alle Forderungen der Anonymisierung und Pseudonymisierung der Daten, wie in Art. 4 gefordert, einzuhalten.
„Pseudonymisierung“ ist nach Art. 4 DSGVO die Verarbeitung personenbezogener Daten in einer Weise, dass sich die personenbezogenen Daten nicht mehr einer spezifischen betroffenen Person zuordnen lassen, ohne zusätzliche Informationen hinzuzuziehen. Diese zusätzlichen Informationen müssen gesondert aufbewahrt werden. Außerdem sind technische und organisatorische Maßnahmen notwendig, die gewährleisten, dass die personenbezogenen Daten nicht einer identifizierten oder identifizierbaren natürlichen Person zugewiesen werden.“
Diese zusätzlichen Informationen müssen gesondert aufbewahrt werden. Außerdem sind technische und organisatorische Maßnahmen notwendig, die gewährleisten, dass die personenbezogenen Daten nicht einer identifizierten oder identifizierbaren natürlichen Person zugewiesen werden. Denn gerade im Testfall ist es sinnvoll, gut vorbereitete Datenbestände zu haben, die vor allem den Produktivdaten, mit denen das Programm später arbeiten soll, recht nahekommen. Deshalb bietet es sich an, entsprechend aufbereitete Echtdaten zu verwenden.
Metasuite bietet durch vorgefertigte Funktionen für Maskierung und Anonymisierung von Betriebsdaten umfassende Möglichkeiten der Nutzung von Produktivdaten für alle möglichen Testszenarien. Genauso wichtig ist es aber, dass einmal festgelegte Übernahmefunktionalitäten weiterverwendet werden können, um die Testdaten auch ständig aktuell zu halten.
Wenn noch keine vergleichbaren Daten vorhanden sind, so ist Metasuite in der Lage, für den Test notwendige Daten anhand von Patterns zu generieren.
Kurz gesagt, egal ob die Echtdaten als VSAM, QSAM oder Datenbank vorliegen, Metasuite hilft beim Erstellen aller Arten von Testszenarios.
