Cumplimiento en SAP: ¿conoce los riesgos ocultos en sus entornos no productivos?

Acerca de este webinar:

A medida que las organizaciones aceleran su paso a la nube, garantizar la seguridad de los datos y el cumplimiento normativo en los entornos SAP se ha vuelto más crítico que nunca. Sin embargo, hay un área que a menudo se pasa por alto: los sistemas que no son de producción.

Aunque son esenciales para las pruebas y la formación, estos entornos suelen contener datos de producción sensibles sin el mismo nivel de controles de seguridad. Con el RGPD y el Acuerdo de Procesamiento de Datos de SAP (Cláusula 2.1.3) imponiendo limitaciones estrictas sobre cómo se maneja la Información de Identificación Personal (PII), se crea un riesgo significativo y a menudo subestimado.

La magnitud de ese riesgo va en aumento. El coste medio mundial de una violación de datos asciende actualmente a 4,44 millones de dólares (IBM, 2025). A medida que las ciberamenazas siguen evolucionando, pasar por alto los datos que no están en producción ya no es una opción. Asegurar estos sistemas antes de la migración es crucial para evitar lagunas de cumplimiento y proteger la información empresarial crítica.

En este webinar, hablaremos sobre cómo:

• Identificar dónde residen los datos confidenciales en su entorno SAP
• Comprender los riesgos asociados a los métodos tradicionales de codificación de datos.
• Preparar sus datos SAP para un traslado seguro y conforme a la normativa a la nube.

¿Por qué asistir a este webinar?

No espere hasta después de la migración para abordar la seguridad de los datos. Únase a nuestros expertos de SAP para obtener una visión práctica de cómo proteger los datos confidenciales en entornos que no son de producción sin ralentizar su transformación.

¿Qué veremos en la sesión?

• Principales riesgos en el uso de datos reales en entornos que no son de producción
• Cómo crear una estrategia de enmascaramiento de datos segura y que cumpla las normativas antes de la migración a la nube
• Una demostración de Data Secure™ de EPI-USE Labs, y cómo las organizaciones están automatizando el enmascaramiento de datos mientras mantienen los sistemas totalmente utilizables.