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Oracle-Datenbanken bilden in vielen Unternehmen das Rückgrat geschäftskritischer Anwendungen. Gleichzeitig befinden sich gerade dort häufig besonders sensible Informationen: personenbezogene Daten, Kundeninformationen, Vertragsdaten, Finanzdaten oder andere schützenswerte Inhalte. Klassische Sicherheitsmechanismen wie Zugriffsrechte, Verschlüsselung oder Netzwerkabsicherung bleiben unverzichtbar – sie lösen jedoch nicht jede Herausforderung.

Besonders kritisch wird es, wenn produktive Daten repliziert, in Analyseplattformen übertragen, für Test- und Entwicklungsumgebungen bereitgestellt oder über ETL- und Datenintegrationsprozesse weiterverarbeitet werden. Eine interessante Möglichkeit besteht deshalb darin, Change Data Capture (CDC) direkt mit Datenmaskierung und Datentransformation zu verbinden!

Nur Änderungen verarbeiten statt komplette Datenbestände neu einzulesen: In produktiven Oracle-Datenbanken ändern sich Daten permanent. Datensätze werden neu angelegt, aktualisiert oder gelöscht. Werden diese Änderungen für Data Warehouses, Replikationen, Analytics oder andere Zielsysteme benötigt, ist es meist weder sinnvoll noch effizient, regelmäßig komplette Tabellen oder Datenbanken neu einzulesen. Change Data Capture konzentriert sich stattdessen auf die tatsächlichen Änderungen!

Mit IRI Ripcurrent können Änderungen in Oracle sowie weiteren unterstützten relationalen Datenbanken erfasst werden. Neue, geänderte oder gelöschte Datensätze lassen sich dadurch gezielt identifizieren und für nachgelagerte Prozesse bereitstellen. Der Vorteil: Statt große Datenbestände wiederholt vollständig zu bewegen, werden nur relevante Änderungen verarbeitet.

CDC und Datenmaskierung in einem Prozess Der eigentliche Mehrwert entsteht, wenn Change Data Capture nicht isoliert betrachtet wird! Sobald eine Änderung erkannt wurde, können die betreffenden Daten im weiteren Verarbeitungsprozess gleichzeitig:

• maskiert oder pseudonymisiert,
• verschlüsselt,
• bereinigt,
• gefiltert,
• transformiert,
• konvertiert,
• aggregiert oder
• für unterschiedliche Zielsysteme aufbereitet werden.

So lassen sich beispielsweise neue oder geänderte Oracle-Datensätze erkennen und sensible Felder bereits während der Übertragung in ein anderes System schützen.

Produktive Klartextdaten müssen dadurch nicht zwangsläufig unverändert in Testsysteme, Data Warehouses, Analyseplattformen oder andere nachgelagerte Umgebungen gelangen.

Datenschutz direkt in den Datenfluss integrieren: Traditionell wird Datenschutz häufig als zusätzlicher Verarbeitungsschritt betrachtet: Daten werden zunächst extrahiert oder repliziert und anschließend in einem weiteren Prozess maskiert. Eine integrierte Verarbeitung kann diesen Ablauf vereinfachen!

Werden CDC, Transformation und Datenmaskierung miteinander kombiniert, entsteht ein datenorientierter Prozess, bei dem Datenschutz bereits während der Datenbewegung berücksichtigt wird. Beispiel:

Eine Oracle-Anwendung speichert Kundeninformationen wie Name, Adresse, Telefonnummer und Kontodaten. Für eine Analyseplattform werden bestimmte Datensatzänderungen nahezu in Echtzeit benötigt.

Ripcurrent erkennt die entsprechenden Änderungen. Während der Weiterverarbeitung können sensible Attribute beispielsweise pseudonymisiert oder maskiert werden, bevor die Daten ihr Ziel erreichen.

Die für Analysen benötigte Datenstruktur bleibt dabei erhalten, während die Offenlegung personenbezogener Informationen reduziert wird.

Besonders interessant für Test, DevOps und Analytics: Gerade außerhalb produktiver Systeme steigt das Risiko unnötiger Datenexposition. Entwicklungs-, Test-, Reporting- oder Analyseumgebungen benötigen häufig realistische Datenstrukturen, jedoch nicht zwingend die tatsächlichen Identitäten der betroffenen Personen.

Durch die Verbindung von Oracle CDC und Datenmaskierung lassen sich beispielsweise kontinuierlich aktualisierte Test- oder Analysebestände erzeugen, ohne jede Änderung ungeschützt zu replizieren. Damit ergeben sich interessante Einsatzmöglichkeiten für:

1. Data Warehouses und Business Intelligence: Nur relevante Änderungen werden übernommen und können direkt für Reporting und Analytics aufbereitet werden.

2. Test- und Entwicklungsumgebungen: Neue oder geänderte Produktionsdaten können maskiert bereitgestellt werden, bevor Entwickler oder Tester darauf zugreifen.

3. Datenreplikation: Oracle-Daten lassen sich inkrementell an weitere relationale Datenbanken oder andere Plattformen übertragen.

4. Cloud- und Hybrid-Architekturen: Sensible Informationen können geschützt werden, bevor Daten die ursprüngliche Systemumgebung verlassen.

5. ETL- und Datenintegrationsprozesse: CDC lässt sich mit Transformation, Datenqualität, Konvertierung und Maskierung verbinden.

Alternative: Deltas auch ohne klassische Log-basierte CDC analysieren Nicht jedes Szenario benötigt eine kontinuierliche Echtzeitüberwachung. Mit SortCL, der Datenverarbeitungsengine von IRI CoSort und IRI Voracity, können auch große Tabellen, Dateien und weitere Datenquellen miteinander verglichen werden. Dadurch lassen sich Inserts, Updates und Deletes als Deltas identifizieren.

Dieser Ansatz ist besonders interessant, wenn Änderungsanalysen über unterschiedliche Datenquellen hinweg notwendig sind oder zusätzlich komplexe Transformationen durchgeführt werden sollen. Die erkannten Änderungen können dabei unmittelbar weiterverarbeitet werden – beispielsweise durch Bereinigung, Konvertierung, Aggregation, Reporting oder Datenmaskierung. Damit stehen für CDC unterschiedliche Ansätze zur Verfügung: von der Echtzeiterfassung von Datenbankänderungen bis zum datenorientierten Vergleich großer Datenbestände.

Oracle-Daten schützen, ohne Datenprozesse auszubremsen!

Datenschutz und Datenintegration müssen keine voneinander getrennten Prozesse sein. Die Kombination aus Oracle Change Data Capture, Datenreplikation, Transformation und Datenmaskierung ermöglicht es, Änderungen gezielt zu erkennen und sensible Informationen bereits auf dem Weg zum Zielsystem zu schützen.

Statt komplette Datenbestände wiederholt zu kopieren und anschließend separat abzusichern, können Datenänderungen unmittelbar verarbeitet werden. Das Ergebnis ist ein moderner Datenfluss, bei dem Performance, Datenintegration und Datenschutz gemeinsam betrachtet werden.

Gerade in datenintensiven Oracle-Umgebungen kann dieser Ansatz helfen, Replikations- und ETL-Prozesse effizienter zu gestalten und gleichzeitig das Risiko unnötiger Klartextkopien sensibler Daten deutlich zu reduzieren.

Effizienz trifft Erfahrung: Seit mehr als vier Jahrzehnten unterstützen unsere Softwarelösungen Unternehmen bei Datenmanagement und Datenschutz – technologisch führend, zuverlässig im produktiven Einsatz und branchenübergreifend einsetzbar.

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