Sensible Daten schnell und einfach verfremden

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data-disclose-icon  Data Redact

Data Redact ist eine Fiori App, welche entwickelt wurde, um der Herausforderung des Rechts auf Löschung (Artikel 17 GDPR/DSGVO) zu begegnen. Als Teil unserer DSGVO/GDPR Compliance Suite für SAP kann die App schnell und lückenlos sensible oder personenbezogene Daten verfremden, ohne ganze Datensätze zu löschen. Damit lassen sich die Daten nicht länger auf eine bestimmte Person beziehen, aber Sie können wie gewohnt Ihre Reports erstellen, ohne die referentielle Integrität Ihrer Daten zu beeinträchtigen.

Bei aktuellen, am Markt verfügbaren Produkten wird der Zugriff zur Verarbeitung durch Berechtigungen blockiert oder dauerhaft archiviert. Dies sind allerdings keine effizienten Lösungen für Unternehmen, um die Compliance-Anforderungen der DSGVO zu erfüllen.

Mit Data Redact lassen sich die abgerufenen Daten so verfremden, dass sie nicht mehr identifiziert werden können und erfüllen so die gesetzlichen Bestimmungen des Recht auf Vergessenwerdens. Trotzdem sind die Informationen weiterhin in Ihrem System verfügbar, und Sie können wie gewohnt Reports erstellen – auch wenn die entsprechenden Daten verfremdet wurden.

Mit Data Redact das "Recht auf Löschung" erfüllen

Mit Data Redact lassen sich die abgerufenen Daten so verfremden, dass sie nicht mehr identifizierbar sind. Dadurch können Sie einfach und kosteneffizient die Rechtsvorschriften und das Recht auf Löschung einhalten. Wurde ein Datensatz verfremdet, gibt es keinen Bezug mehr zu der natürlichen Person. Ab dann ist der Datensatz vollständig anonymisiert.

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Die Lösungen der DSGVO/GDPR Compliance Suite

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Vorteile von Data Redact

Artikel 17 DSGVO/GDPR besagt, dass betroffene Personen das Recht auf Löschung (das Recht auf Vergessenwerden) haben. Nach diesem Recht kann jeder Person verlangen, dass seine persönlichen Daten gelöscht werden und eine Datenverarbeitung unter Umständen verhindert wird. 

  • Mit Data Redact können Sie die sensiblen Daten verfremden, ohne den gesamten Datensatz zu löschen. Der Vorgang wird dadurch vereinfacht.
  • Daten werden so verfremdet, dass sie nicht mehr identifiziert werden können. Data Redact adressiert reaktiv das Recht auf Löschung.

Neben Data Redact biete EPI-USE Labs zwei weitere Produkte, Data Retain und Data Disclose, die Ihnen dabei helfen, personenbezogene, sensible Daten zu identifizieren, verfremden und löschen und unser Produkt XML Object Extractor kann das Recht auf Datenübertragbarkeit (Artikel 20 DSGVO/GDPR) gewährleisten.

Sie möchten Data Redact und unsere DSGVO/GDPR Compliance Suite bei einer Live-Demo genauer kennen lernen? Vereinbaren Sie noch heute einen unverbindlichen Termin.

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DSM for IS-U

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DSM For Oil & Gas

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DSM for Public Sector

EPI-USE Labs works with a great number of public sector organizations, and has specific capability to handle test data management needs for organizations in this sector. Object Sync seamlessly manages multiple employment contracts, and Grants Management and Funds Management have dedicated objects for copying test data on demand for those complex testing situations.

DSM for Bank Analyser

Organizations leveraging the Bank Analyzer solution from SAP can now carry out lean system refreshes with Client Sync on the Bank Analyzer system whenever the backend system is being refreshed. The post-processing in Client Sync automates around two days of manual effort normally required after a system copy for Bank Analyzer test systems.

DSM for Insurance

DSM contains specific objects and functionality for the Insurance industry, including the ability to copy FSCD data on-demand for a specific Business Partner or Contract Account. ICM and Claims Management data is also covered.

DSM for Retail

For over ten years, DSM has catered for the demanding needs of the Retail sector for test data on demand and lean testing client provisioning. Complex document flows are supported out of the box, with the ability to extend for non-standard configuration. Challenging data to recreate for testing can easily be replicated, including site data, article hierarchies, listings and assortment modules.