Waarom is referentiële integriteit belangrijk voor testdatabeheer?

Het opzetten van een pool van nauwkeurige en conforme testdata is nog steeds een uitdaging voor veel bedrijven. Dat komt doordat privacytools die de datasets wijzigen, referentiële integriteit kunnen verstoren. Maar waarom is referentiële integriteit belangrijk?

Om die vraag te beantwoorden, moeten we concepten als bovenliggende tabellen, regels voor vreemde sleutels en anonimisering bespreken. Zonder integriteit produceert u mogelijk gebrekkige data die uw ontwikkelingspijplijn kunnen laten ontsporen of tot systeemcrashes kunnen leiden.

Ons artikel legt het belang van referentiële integriteit in eenvoudige bewoordingen uit. We bespreken wat het betekent en hoe het testdata beïnvloedt. We leggen referentiële integriteitsregels uit om integriteit te behouden en tegelijkertijd volledige naleving van privacywetten te bereiken.

Wat is referentiële integriteit?

Echte data vangen echte gebeurtenissen op die rechtstreeks zijn verzameld uit echte activiteiten en interacties. Ze zijn afkomstig van productiesystemen, leveranciers, openbare registers of andere datasets die operationele informatie bevatten. Het kan bijvoorbeeld een back-up van tien jaar oud zijn met details over echte personen of transacties of een set openbare registers die zijn verkregen voor testdoeleinden.

Omdat echte data daadwerkelijke gebeurtenissen en interacties weerspiegelen, is het cruciaal voor toepassingen waarbij precisie en authenticiteit essentieel zijn. De datapunten representeren nauwkeurig real-world contexten, waardoor het een betrouwbare basis is voor analytics en om machine learning-modellen te trainen.

Echte data kent echter ook uitdagingen. Het bevat vaak ruis, inconsistenties en vooroordelen die de rommelige aard van de echte wereld weerspiegelen. Het beheren van echte data roept ook aanzienlijke zorgen op over privacy en naleving, omdat het vaak persoonlijk identificeerbare informatie (PII) die zorgvuldig en volgens strikte regels behandeld moeten worden.

De voor- en nadelen van echte data

Referentiële integriteit is een governance-eigenschap die de nauwkeurigheid en consistentie van data in tabellen en databases waarborgt. Dit is hoe het allemaal werkt.

In een relationele database onderhouden data verbindingen via primaire en externe sleutels:

• De primaire sleutel is een unieke identificatie voor elk record in één tabel die dient als voornaamste referentiepunt.
• De vreemde sleutel is een verzameling velden waarmee andere rijen of tabellen kunnen worden geïdentificeerd, waardoor er in principe een koppeling tussen data wordt gecreëerd.

Managementsystemen handhaven data-integriteit met regels die de relaties tussen deze sleutels regelen. De primaire referentiële integriteitsbeperkingen omvatten het volgende:

• Regel invoegen: U kunt geen records met een externe sleutel (onderliggende tabel) toevoegen als deze niet overeenkomt met een bestaande waarde met de primaire sleutel (bovenliggende tabel).
• Regel bijwerken: Voorkomt dat records in de bovenliggende tabel worden bijgewerkt als records in de onderliggende tabel niet worden bijgewerkt.
• Regel verwijderen: Gegevens kunnen niet uit de bovenliggende tabel worden verwijderd als de onderliggende tabel overeenkomende records bevat.

Dat is alles wat betreft de technische details. Laten we nu eens kijken waarom integriteit cruciaal is voor testdata.

Waarom is referentiële integriteit belangrijk bij databasebeheer?

Referentiële integriteit zorgt voor de betrouwbaarheid van databasebeheersystemen, inclusief tools voor testdatabeheer. Dit framework houdt de relatie tussen tabellen consistent terwijl u de data wijzigt of migreert.

Gegevensintegriteit stelt complianceteams in staat om een ​​hoge datakwaliteit te behouden en tegelijkertijd te voldoen aan de wettelijke vereisten. Alle bedrijven moeten zich houden aan de wetten inzake databescherming, zoals de Algemene Verordening Gegevensbescherming (AVG), de Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA) en de California Consumer Privacy Act (CCPA), die vereisen dat bedrijven persoonlijk identificeerbare informatie (PII) van hun klanten beschermen.

Om data vrij te gebruiken voor testen, Bedrijven maken gebruik van privacyverbeterende technologieën (PET's) die de PII uit hun data halen. En hier komt het probleem. Zonder de middelen om data-integriteit te behouden, kunnen de tools inconsistenties en fouten introduceren, zoals:

• Verweesde records (onderliggende records die verwijzen naar niet-bestaande bovenliggende records)
• Verbroken datarelaties
• Conflicterende en gedupliceerde (redundante) data.
• Ontbrekende sleuteldata

Bovendien worden gepseudonimiseerde data onder de AVG nog steeds beschouwd als persoonsdata, wat betekent dat het handhaven van de referentiële integriteit ervan essentieel is om juridische risico's te vermijden. Daarentegen zijn geanonimiseerde data, zodra ze volledig zijn geanonimiseerd, vrijgesteld van AVG-verplichtingen. Zonder referentiële integriteit kunnen inconsistente of verweesde records leiden tot nalevingsovertredingen, verbroken datarelaties of gedupliceerde data, wat kan resulteren in systeemstoringen of verlies van kritieke informatie.

Data-integriteit is een vergelijkbaar concept als databasenormalisatie. Beide helpen de datakwaliteit in tabellen te behouden. Databasenormalisatie richt zich echter op het organiseren van data om redundantie en afhankelijkheden te minimaliseren, terwijl referentiële integriteit elementen consistent houdt.

Gebrek aan integriteit kan leiden tot systeemcrashes, applicatiefouten en onverwacht systeemgedrag. Het kan ook van invloed zijn op uw bedrijf als u klantdatarelaties verliest.

Hoe beïnvloedt referentiële integriteit testdata?

Het behouden van referentiële integriteit is noodzakelijk voor realistische testomgevingen. Idealiter hebben ontwikkelaars en testers data nodig die de structuur van productiedata weerspiegelen. Veelgebruikte PET's kunnen echter de relaties tussen tabellen verstoren.

De meeste problemen komen voort uit verbroken koppelingen tussen primaire sleutel en vreemde sleutelwaarden. Toepassingen kunnen bijvoorbeeld gerelateerde data niet ophalen tijdens het testen, wat leidt tot moeilijk te diagnosticeren fouten. U kunt ook onvoorspelbaar gedrag tegenkomen vanwege ontbrekende waarden en inconsistenties in de gewijzigde testdata.

Deze problemen kunnen worden veroorzaakt door moderne technieken zoals pseudonimisering, anonimisering en subsetting van data.

Referentiële integriteit in gepseudonimiseerde en geanonimiseerde data

Hulpmiddelen voor het pseudonimiseren en anonimiseren van data worden vaak gebruikt om conforme data te produceren voor testen. Het behouden van de integriteit van referentiële data terwijl data worden geanonimiseerd, helpt persoonlijke informatie te beschermen tegen ongeautoriseerde toegang of blootstelling tijdens testen.

Pseudonimisering is een hulpmiddel voor anonimisering waarmee PII, beschermde gezondheidsinformatie en andere financiële informatie worden vervangen door nepdata (pseudoniemen). Anonimiseringshulpmiddelen directe en indirecte identificatiedata transformeren met behulp van geavanceerdere technieken.

Beide technieken brengen risico's met zich mee. Gepseudonimiseerde data is omkeerbaar onder gecontroleerde omstandigheden (meestal met aanvullende informatie, zoals een decryptiesleutel). Zelfs geanonimiseerde data kan worden misbruikt om de oorspronkelijke informatie te herstellen.

Het onderhouden van consistente mapping is complex, vooral in grotere databases met complexe tabellen. Anonimisering en pseudonimisering kunnen de relaties verstoren als ze de identifiers die als sleutels worden gebruikt, wijzigen.

Hoe kan referentiële integriteit in geanonimiseerde (gepseudonimiseerde) data worden gehandhaafd:…

Hoe kan referentiële integriteit in geanonimiseerde (gepseudonimiseerde) data worden gehandhaafd:

• Gebruik deterministische maskeringstechnieken: Deterministische maskering vervangt gevoelige data door consistente waarden. Als de ID van "John D." bijvoorbeeld consistent wordt gemaskeerd naar "ABCDE" in klanttabellen, blijft de relatie intact.

• Een encryptie- of hashfunctie toepassen op identificatoren: In plaats van het verwijderen van sleutelidentificaties, versleutelt of maskeert u ze. Hierdoor blijft de integriteit behouden en worden gevoelige data beschermd.
• Kaartelementen en relaties: Houd een veilige toewijzingstabel bij die u als referentie kunt gebruiken tussen de originele en gewijzigde (meestal gepseudonimiseerde) data.
• afdwingen beperkingen voor externe sleutels: Gebruik databasebeheersystemen die automatisch de integriteit controleren en afdwingen tijdens anonimisering.

Het is noodzakelijk om actie te ondernemen als u integriteitsfouten vindt. Verwijder verweesde records, voeg ontbrekende primaire sleutels toe en werk waarden van vreemde sleutels bij om samengestelde problemen te voorkomen.

Referentiële integriteit in subset

Subsetting transformeert productiedatabases in kleinere, representeerbare delen van datasets voor testen. Deze techniek wordt ook gebruikt voor databasenormalisatie.

Idealiter worden grotere datasets gereduceerd tot representatieve delen die gemakkelijker te hanteren zijn. Het selecteren van alleen bepaalde records kan echter resulteren in verbroken foreign key-relaties in een gerelateerde tabel. Een voorbeeld hiervan is een transactierecord die verwijst naar een niet-bestaande klantentabel.

Hoe kan referentiële integriteit in een subset worden gehandhaafd:

• Beperkingen toepassen op cascade-acties: Gebruik beperkingen op DELETE CASCADE en UPDATE CASCADE om inconsistenties te voorkomen. Dit zorgt ervoor dat de corresponderende vreemde sleutels in de onderliggende sets automatisch worden verwijderd of bijgewerkt met de bovenliggende set.
• Geef prioriteit aan ACID-conforme transacties: Voer subsetbewerkingen uit binnen het Atomicity, Consistency, Isolation, and Durability (ACID)-framework. Als een deel van het subsetproces mislukt, wordt de transactie teruggedraaid.
• Implementeer monitoringtools: Bedrijven moeten geautomatiseerde hulpmiddelen gebruiken die ontbrekende referenties en integriteitsschendingen detecteren, zodat ze deze tijdig kunnen aanpakken.

Met gespecialiseerde hulpmiddelen, zoals platforms voor het genereren van synthetische data met subsetfunctionaliteit, kunnen bedrijven de handmatige werkzaamheden en de risico's op inconsistenties aanzienlijk beperken.

Hoe het synthetische dataplatform van Syntho integriteit afdwingt

Synthetische data zijn kunstmatig gegenereerde nepdata die de kenmerken van echte data nabootsen zonder dat er daadwerkelijk gevoelige informatie wordt gebruikt.

De synthetische datatools genereren mock data from scratch op basis van echte datasets. Platforms zoals Syntho maken gebruik van geavanceerde algoritmes die de onderliggende distributies, correlaties en structuren van de originele data vastleggen. Dit biedt verschillende zakelijke voordelen:

• Consistentie tussen tabellen: Ons model behoudt de relaties tussen primaire en externe sleutels, waardoor wordt gewaarborgd dat elke database blijft consistent.
• Uitgebreide naleving: In tegenstelling tot anonimiseringstechnologieën (pseudonimiseringstechnologieën) worden synthetische data vanaf nul gemaakt. Ze bevatten geen directe of indirecte identificatoren, waardoor de gegenereerde datasets worden vrijgesteld van regelgevend toezicht.
• Gegevens van hoge kwaliteit: Met synthetische data kunnen problemen worden blootgelegd die zich mogelijk alleen voordoen onder realistische data-omstandigheden.
• Ingebouwde kenmerken: Uw teams kunnen verschillende functies gebruiken om conforme testdata te creëren. In het bijzonder: de PII-scanner detecteert PII in tabellen en de subsetfunctie Hiermee kunt u kleine representatieve datasets produceren.

Last but not least, Syntho integreert met andere automatiseringssoftware en databasebeheertools. U kunt onze synthetische generatietool in uw CI/CD-pijplijn integreren, zodat uw team up-to-date testdata kan maken wanneer dat nodig is.

Conclusie

Het zou nu duidelijk moeten zijn waarom referentiële integriteit belangrijk is in alle aspecten van databasebeheer. Sommige anonimiseringsmethoden kunnen de integriteit verstoren, wat de bruikbaarheid van de data zal verminderen.

Gelukkig hebben bedrijven de middelen om integriteit te behouden. Geavanceerde algoritmes en gespecialiseerde tools kunnen volumes aan conforme, functionele en foutloze testdata produceren.

Wilt u meer weten over ons synthetische generatieplatform? Overweeg dan om onze Productdocumentatie or neem contact met ons op voor een demo.