Soluciones · Test Data Management
DATPROF Test Data Platform
Plataforma de gestión de datos de prueba que enmascara datos sensibles, genera datos sintéticos, crea subconjuntos de producción y los entrega a pedido, para que tus equipos de desarrollo y QA prueben con datos realistas sin exponer información personal.
- Algoritmo de subsetting patentado Detecta ciclos de claves foráneas y filtra en ambos sentidos las relaciones padre-hijo, para extraer subconjuntos consistentes de miles de tablas.
- Probada en entornos regulados Sus casos publicados incluyen a ABN AMRO Bank, el administrador de pensiones APG, aseguradoras y un organismo de gobierno.
- Bases de datos
- Oracle, SQL Server, DB2, PostgreSQL y más
- Despliegue
- On-premise o en la nube
- Fabricante
- Europeo (Países Bajos), desde 2009
La solución
¿Qué es DATPROF?
Desarrollo y QA necesitan datos parecidos a los de producción, y lo más rápido suele ser copiarlos. Pero cada copia lleva nombres, direcciones, números de cuenta y otros datos personales a entornos con más accesos y menos controles, a veces abiertos a proveedores externos. Con la Ley N.º 21.719 de protección de datos personales, esa exposición también es un riesgo regulatorio. Y las copias crecen junto con producción: más almacenamiento, refrescos que toman días y equipos esperando datos para probar.
DATPROF resuelve ese dilema con una plataforma de módulos que trabajan juntos. Analyze encuentra dónde está la información sensible; Privacy la enmascara o la reemplaza por datos sintéticos, de forma consistente entre aplicaciones y bases de datos; Subset extrae subconjuntos pequeños y referencialmente íntegros; y Runtime automatiza esos procesos y los pone a disposición de tus equipos en un portal de autoservicio o desde tu pipeline de CI/CD.
El enmascaramiento se ejecuta dentro de tu base de datos a partir de sus metadatos, por lo que los datos sensibles no salen de tu entorno. Tus equipos prueban con datos realistas, que conservan las características y los casos borde de producción, y refrescan sus entornos cuando lo necesitan, sin esperar una copia completa ni un proceso manual.
Capacidades
Seis capacidades para tus datos de prueba
Atacan los tres problemas de fondo de los datos de prueba: el riesgo de exponer información personal, la espera y el costo de infraestructura.
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Consistencia entre sistemas
Un mismo cliente debe verse igual en el CRM, el ERP y el data warehouse, o las pruebas de integración fallan. El enmascaramiento determinista y las tablas de traducción transforman cada valor siempre de la misma forma, entre bases de datos de distintas tecnologías, archivos y ejecuciones sucesivas.
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Datos realistas
Los datos enmascarados conservan las características de producción, incluidos los errores y casos borde que tus pruebas necesitan. Con más de 50 generadores en distintos idiomas, reglas condicionales y tus propios archivos semilla, armas juegos de datos alineados con cada caso de prueba, o los generas desde cero.
-
Tus datos no salen de tu entorno
La herramienta trabaja con los metadatos, no con los valores. El enmascaramiento y la generación se ejecutan dentro de la propia base de datos, con procesamiento en paralelo que escala a bases de varios terabytes, y los datos sensibles no pasan por DATPROF ni viajan por la red.
-
Menos datos, menos costo
No todas las pruebas necesitan una copia completa de producción. Los subconjuntos referencialmente íntegros y las bases virtualizadas, que se clonan sin ocupar almacenamiento adicional, reducen el espacio y la infraestructura de tus entornos, y hacen que cada refresco tome menos tiempo.
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Datos a pedido
Cada equipo refresca su propio entorno desde un portal de autoservicio, sin esperar al DBA. Las plantillas se diseñan una vez y se ejecutan cuantas veces quieras, y la API REST de Runtime las integra con tu pipeline de CI/CD y tus herramientas de orquestación.
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Control y trazabilidad
Runtime centraliza la operación de todos los procesos de datos de prueba:
- Roles y permisos: cada usuario accede solo a los entornos y plantillas que le corresponden.
- Historial y registros: cada ejecución queda documentada para tus auditorías.
- Programación y avisos: ejecuciones calendarizadas y notificaciones de su estado.
Cómo funciona
Los módulos de la plataforma
Cada módulo cubre una etapa de la gestión de datos de prueba. La licencia es modular: combinas solo los que necesitas.
Analyze
Perfila tus bases de datos para descubrir dónde y qué información sensible guardan, mide la calidad de los datos y visualiza las dependencias de tu modelo.
Privacy
Enmascara datos sensibles y genera datos sintéticos, de forma consistente entre tablas, bases de datos y aplicaciones, ejecutando el proceso dentro de la propia base.
Subset
Extrae de producción subconjuntos pequeños y referencialmente íntegros, incluso entre varias bases de datos, con filtros que definen el tamaño exacto que necesitas.
Runtime
La consola web central: ejecuta, programa y monitorea los procesos, ofrece autoservicio con roles y permisos, y se conecta por API REST con tu CI/CD.
Virtualize
Crea bases de datos en contenedores que se clonan sin ocupar almacenamiento adicional, con snapshots para volver a una versión anterior de tus datos de prueba.
File Masking
Lleva el enmascaramiento a archivos Parquet, CSV, JSON Lines y XML desde Runtime, con los mismos generadores y tablas de búsqueda que usas en tus bases de datos.
Bases de datos y formatos compatibles:
En la práctica
Así llegan datos seguros a tus pruebas
Un recorrido típico, desde la base de producción hasta el entorno de cada equipo.
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Conectas y analizas
DATPROF importa el modelo de tus bases de datos (tablas, columnas y relaciones) y, con Analyze, ubicas dónde está la información sensible.
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Diseñas la plantilla
Defines qué subconjunto extraer y qué función de enmascaramiento o generación aplicar a cada columna, con reglas condicionales cuando hace falta.
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Publicas en Runtime
La plantilla se convierte en una aplicación que diseñas una vez y ejecutas cuantas veces quieras, en cada entorno de prueba.
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Se ejecuta en tu base
El proceso corre dentro de la base de datos, en paralelo y con registro completo. Los datos sensibles no pasan por la herramienta.
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Entrega a cada equipo
Cada equipo refresca su entorno desde el portal de autoservicio, o tu pipeline de CI/CD lo dispara por API antes de las pruebas.
Casos de uso
Para quién es
Se adapta a organizaciones y entornos muy distintos.
Sectores regulados
Banca, seguros, salud y sector público, donde los datos reales no deben llegar a desarrollo.
- Datos de clientes, cuentas y pólizas enmascarados
- Datos protegidos para proveedores externos
- Procesos repetibles ante auditorías
- Apoyo al cumplimiento de PCI DSS y leyes de privacidad
Equipos ágiles y DevOps
Datos de prueba que siguen el ritmo de cada sprint y de cada release.
- Autoservicio para refrescar tu propio entorno
- Integración con tu pipeline de CI/CD por API REST
- Datos propios para cada equipo, sin dependencias
- Menos solicitudes manuales al DBA
Datos y analítica
Lakehouse, nubes de datos y archivos, no solo bases relacionales.
- Enmascaramiento en tablas Delta de Databricks
- Google BigQuery, sin exportar los datos
- Archivos Parquet, CSV, JSON Lines y XML
- Datos seguros para pipelines de IA y ML
Resultados
Lo que han logrado sus clientes
Datos de prueba listos
APG, administrador de pensiones neerlandés, pasó de esperar varios días a obtener datos anonimizados y reducidos en 15 minutos, de forma automatizada, para 20 equipos DevOps.
Aplicaciones anonimizadas en cadena
Una aseguradora de vida y servicios funerarios anonimiza de forma consistente los datos personales de una cadena de más de 100 aplicaciones, y obtuvo los primeros resultados en un mes.
Archivo de 5,8 GB enmascarado
ABN AMRO Bank verificó el enmascaramiento de archivos Parquet de 5,8 GB (100 columnas, 30 con datos personales), con carga en 19 minutos y consistencia con sus bases DB2 y SQL Server.
Datos SAP y no SAP protegidos
Heineken extendió a siete países el enmascaramiento consistente entre sus sistemas SAP y no SAP, con DATPROF y EPI-USE Labs, y sus auditorías de aplicaciones no SAP ya no presentan observaciones.
Fuente: casos de estudio y blog oficial de DATPROF.
Implementación con SCU
Cómo lo implementamos
Un proceso en cuatro fases para que DATPROF rinda desde el primer día.
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Levantamiento
Entendemos tus sistemas, tus datos sensibles y cómo los usan tus equipos.
- Aplicaciones, bases de datos y sus relaciones
- Ubicación de datos personales con Analyze
- Necesidades de datos de cada equipo
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Diseño de las reglas
Definimos qué enmascarar, qué generar y qué subconjuntos extraer.
- Funciones de enmascaramiento por tipo de dato
- Consistencia entre sistemas relacionados
- Filtros y tamaño de cada subconjunto
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Despliegue e integración
Instalamos la plataforma y la conectamos a tu operación.
- Runtime en tus servidores o en tu nube
- Portal de autoservicio con roles y permisos
- Integración con tu pipeline de CI/CD
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Validación y operación
Revisamos el resultado con tus equipos y mantenemos las plantillas al día.
- Pruebas con los datos enmascarados
- Ajustes cuando cambia tu modelo de datos
- Transferencia de conocimiento a tu equipo
Preguntas frecuentes
Resolvemos tus dudas
Es la forma ordenada, segura y, idealmente, automatizada de entregar a desarrollo y QA los datos que necesitan para probar. Incluye descubrir dónde hay información sensible, enmascararla o generar datos sintéticos, reducir el volumen con subconjuntos y poner esos datos a disposición de cada equipo cuando los necesita, en lugar de copiar producción completa.
No. DATPROF Privacy trabaja solo con los metadatos, como nombres de tablas y columnas, tipos de datos y relaciones, y no accede a los valores. Las instrucciones de enmascaramiento se ejecutan directamente en tu base de datos, así que los datos sensibles se quedan en tu entorno y no viajan por la red.
Trabaja de forma nativa con Oracle, Microsoft SQL Server, DB2 (LUW, for i y z/OS), PostgreSQL, EDB, MySQL y MariaDB. Para enmascarar y generar datos también soporta Azure SQL, Databricks y Google BigQuery, y Runtime agrega MongoDB y archivos Parquet, CSV, JSON y XML. Otras bases SQL compatibles con JDBC se pueden incorporar con una implementación a medida del fabricante.
Sí. DATPROF Runtime tiene una API REST con la que puedes automatizar casi todo: lanzar un enmascaramiento, un subconjunto o un refresco desde tu herramienta de CI/CD u orquestación, o construir tu propia interfaz. También incluye un programador de ejecuciones y flujos de trabajo que combinan módulos con scripts SQL y PowerShell.
En tu infraestructura o en la nube, siempre que pueda conectarse a tus bases de datos. Privacy y Subset, donde se diseñan las plantillas, se instalan en Windows; Runtime es una aplicación web para Windows Server o Linux, incluso en Docker. Virtualize se entrega como máquina virtual para VMware vSphere o VirtualBox, y también está disponible en AWS y Azure.
Con un modelo modular y de precio fijo: contratas los módulos que necesitas, y el precio no depende del tamaño de tus bases de datos ni de la cantidad de proyectos. Tras un levantamiento te enviamos una propuesta con el dimensionamiento, la implementación y el soporte.
¿Tienes otra pregunta? Escríbenos y te respondemos.
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