HOJA DE DATOS

Resumen

Retos empresarialesLa calidad en los datos es central para una prueba rigurosa, y muchas organizaciones confían en el Mainframe para almacenar los enormes volúmenes de datos que reúnen. Sin embargo, el aprovisionamiento de copias de estos datos en tamaño completo para entornos no productivos es inviable. El proceso es demasiado lento, implica costos prohibitivos en infraestructura y aumenta el riesgo de violaciones de datos.

Métodos internos: el enmascaramiento de datos de mainframe y la copia de estos hacia entornos de prueba es un proceso lento y complejo, y se lleva a cabo mediante métodos internos que lo empeoran. A menudo, los datos se copian primero a otro entorno, pero este proceso lleva tiempo, aumenta la posibilidad de que se produzcan violaciones de datos y a menudo requiere inversión en herramientas adicionales.

Datos no comprendidos: en general, las estructuras de datos complejas se documentan en forma deficiente, lo cual dificulta la localización de los datos necesarios o la conservación de la integridad referencial al aplicar enmascaramiento o crear subconjuntos.

Riesgo de incumplimiento: resulta difícil saber con exactitud el punto en el que existen datos confidenciales en sistemas de mainframe y, a menudo, algunos de estos datos quedan expuestos por accidente a entornos no productivos. Si se produce una infracción, existe el riesgo de que la reputación se vea perjudicada y se deban afrontar multas que en promedio representan millones de dólares.

Cuellos de botella en pruebas: los evaluadores deben hallar manualmente los conjuntos de datos que necesitan entre las grandes copias de datos de producción, y a menudo deben esperar a que los proporcione un equipo central. Como resultado, el evaluador promedio puede pasar el 50 por ciento de su tiempo esperando los datos, buscándolos o creándolos a mano cuando no existen.

Calidad de los datos: los datos de producción normalmente abarcan solo entre un 10 y un 20 por ciento de las posibles pruebas y no contienen los valores atípicos, los escenarios futuros ni los resultados negativos necesarios para ejecutar pruebas rigurosas.

Costos de infraestructura: en general, los evaluadores y desarrolladores solo necesitan conjuntos de datos pequeños para cumplir con determinados criterios, pero las organizaciones realizan grandes inversiones para conservar varias copias de volúmenes grandes de datos de producción.

Resultados o beneficios clave

• Mejorar la calidad: brinde a los evaluadores los datos que necesitan para detectar y corregir defectos antes y con menores costos.

• Reducir costos de hardware: logre una reducción en costos de infraestructura de hasta $50 000 por base de datos gracias a los subconjuntos de datos.

• Evitar los cuellos de botella: complete las solicitudes de datos un 50 por ciento más rápido gracias a servicios automatizados de minería y aprovisionamiento de datos.

• Mantener el cumplimiento: proporcione datos enriquecidos con todas las características de producción y sin el contenido confidencial.

Características clave

• Subconjuntos de datos: cree datos significativos en horas, en lugar de días, con utilidades de mainframe.

• Enmascaramiento de datos: enmascare millones de filas de datos en minutos gracias a motores de enmascaramiento de alto desempeño.

• Generación de datos sintéticos: cree el conjunto de datos más pequeño que sea necesario para abarcar todas las pruebas e inclúyalo en varios sistemas de una vez.

• Almacén de datos de prueba: almacene conjuntos de datos como activos reutilizables en un repositorio central y proporciónelos a varios equipos de pruebas a pedido.

• Virtualización: cree servicios y mensajes virtuales para abarcar todos los escenarios, o enmascárelos en movimiento, para la virtualización segura de componentes heredados o de mainframe no disponibles.

CA Test Data Manager para el Mainframe

La calidad en los datos es esencial para la prueba y la entrega de software valioso, y muchas organizaciones confían en el desempeño y la confiabilidad de su Mainframe para el almacenamiento de los datos que recopilan. Sin embargo, el proceso de facilitar copias de estos datos en tamaño completo para entornos no productivos es demasiado lento y costoso, con lo cual quedan expuestos datos confidenciales y a menudo los evaluadores carecen de los datos que necesitan.

CA Test Data Manager es una herramienta sólida que usa operaciones y motores nativos para realizar tareas de ingeniería de datos de prueba seguras y confiables en el Mainframe. Los datos pueden rápidamente incorporarse a resúmenes, enmascararse, disponerse en subconjuntos y proporcionarse en minutos a través de un repositorio central. También se pueden crear datos sintéticos para abarcar todas las pruebas posibles.

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Descripción general de la soluciónCA Test Data Manager proporciona un marco de trabajo sólido y flexible para la administración de datos de prueba en plataformas de mainframe y distribuidas. Es posible aprovechar la confiabilidad del Mainframe sin invertir en varias herramientas, a través de una iU y un repositorio para definir tareas de ingeniería de datos de prueba. Estas se ejecutan en el entorno de tiempo de ejecución del Mainframe con operaciones por lotes y motores nativos, para una administración eficaz de los datos de prueba en el Mainframe.

La creación de perfiles de datos permite comprender incluso las relaciones más complejas en los datos existentes, al crear un modelo preciso basado en metadatos de catálogos de mainframe o distribuir copybook para plataformas donde no existen datos. Esto incluye información referencial que no está disponible de otra manera en fuentes de mainframe, de modo que la integridad referencial pueda mantenerse aun con una documentación mínima.

La creación de perfiles de datos precisos localizará registros confidenciales en toda la empresa, con motores de enmascaramiento nativos capaces de enmascarar millones de filas de datos en minutos. Es posible extraer subconjuntos de datos pequeños referencialmente intactos, con lo cual se mantiene el cumplimiento y al mismo tiempo se evitan costos estructurales prohibitivos.

Un análisis sofisticado de cobertura permitirá identificar los puntos en que no existan datos para pruebas; se generarán datos sintéticos para crear el conjunto de datos más pequeño con una cobertura del 100 por ciento. Esto incluye valores atípicos, resultados inesperados y escenarios futuros, a fin de que los evaluadores reciban todos los datos que necesitan para realizar pruebas rigurosas.

Los datos se almacenan como activos reutilizables en un almacén de datos central y se establecen coincidencias con las pruebas exactas que pueden ejecutar. Es posible solicitar y recibir los datos en minutos a través de un portal basado en la Web. Estos se someten a clonación a medida que se suministran, con lo cual se eliminan las restricciones y se proporciona el acceso a pedido a los datos necesarios para proporcionar software totalmente comprobado en forma oportuna y conforme al presupuesto.

Las reglas y los modelos de datos definidos previamente también se almacenan de manera centralizada, con lo cual se evitan esfuerzos repetidos y se maximiza el valor del trabajo realizado.

Soluciones o productos relacionados CA Test Case Optimizer: es un kit de herramientas completo de definición de requisitos, diseño de casos de prueba y automatización que permite a los usuarios definir un modelo de cada caso de prueba necesario para probar completamente un sistema y encontrar o generar automáticamente los datos y activos virtuales necesarios para ejecutarlos.

CA Service Virtualization. Usando datos virtuales realistas de CA Test Data Manager, CA Service Virtualization simulará sistemas de mainframe o heredados restringidos o no disponibles para una mayor eficacia integral.

Diferenciadores claveUna solución para toda la empresa: la administración de datos de prueba es impulsada por una iU y un repositorio, mientras que los datos referencialmente intactos pueden incorporarse a Mainframe y sistemas distribuidos de una vez.

Administración de datos de prueba nativos: el uso de operaciones por lotes nativas hace posible una ingeniería de datos de prueba segura y confiable en el Mainframe.

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CA Technologies (nASDAQ: CA) crea un software que impulsa la transformación en las empresas y les permite aprovechar las oportunidades de la economía de la aplicación. El software es el centro de cada empresa, en cada sector. Desde la planificación hasta el desarrollo, la administración y la seguridad, CA trabaja con empresas en todo el mundo para cambiar el estilo de vida, realizar transacciones y comunicarse, mediante entornos móviles, de nubes públicas y privadas, distribuidos y centrales. Obtenga más información en ca.com/ar.

Análisis de cobertura sofisticado: es posible medir la cobertura de datos, ya que se pueden identificar fácilmente los datos faltantes necesarios para pruebas rigurosas.

Subconjuntos abarcados: la capacidad de crear subconjuntos enriquecidos que retengan todos los atributos de los datos originales.

Pruebas y desarrollo paralelos: la clonación de conjuntos de datos completamente versionados y reutilizables del almacén de datos de prueba permite que los equipos trabajen en varias versiones en paralelo.

Generación versátil de datos: la disponibilidad de una lista abarcadora de funciones de SQL combinables, tablas y variables predeterminadas y de sistema implica que es posible adaptar los datos sintéticos a los casos de prueba y los requisitos.

Desarrollo para la reutilización: los datos se almacenan de manera centralizada como activos reutilizables, junto con reglas y modelos de datos preestablecidos, para reutilizar tareas de ingeniería de datos de prueba.

El éxito de los clientesUn banco multinacional mejoró la calidad y la eficiencia de los datos de prueba en un 60 por ciento a los tres meses de adoptar CA Test Data Manager.

Una organización de servicios financieros redujo el tiempo de creación de datos de 20 a 2 o 3 horas por transacción.

Una empresa de seguros importante enmascaró más de 750 millones de filas de datos complejos en menos de 8 minutos.

Un banco importante del Reino Unido proporcionó con eficacia datos desclasificados a evaluadores mundiales durante un gran proyecto de migración de datos.