LÖSUNGEN · COMPLIANCE
Ungeschützte Produktionsdaten in Tests und Migrationen? Damit ist Schluss. Ihre Testdatenprozesse bleiben dokumentiert und jederzeit prüfbar.
Wir klassifizieren schon zu Projektbeginn, für welche Testabläufe welche Daten erforderlich sind und wo alternativ anonymisierte oder synthetische Daten genutzt werden können. So werden Datenschutzprobleme früh sichtbar.
Wir verstehen sowohl Datenmodellierung als auch die regulatorischen Anforderungen an Testdaten.
Anonymisiert, vollständig synthetisch oder beides je nach Fall: Was passt, ergibt sich aus Ihrer Situation. Wir schauen uns die Lage gemeinsam mit Ihnen an, beraten Sie und bauen daraus Schritt für Schritt die Testdatenstrategie, die zu Ihnen passt.
Wir kennen Datenmodellierung und wir kennen die regulatorischen Anforderungen dahinter. Für geschützte Testdaten gibt es zwei Wege: vollständig synthetische Daten und anonymisierte Daten aus Ihrem Bestand. Je nach Situation trägt der eine mehr, der andere weniger, oft auch beide zusammen. Fachlich produktionsnahe Daten liefern sie in jedem Fall, denn beide bauen auf derselben Modellierungsgrundlage auf. Was zu Ihnen passt, hängt von Ihrer Datenlandschaft ab, vom Rückhalt im Haus, von Ihren Nachweispflichten und von dem, was bei Ihnen längst etabliert ist. Das schauen wir uns gemeinsam an, beraten Sie und bauen Ihre Testdatenstrategie Stück für Stück auf.
Synthetisch
vollständig neu erzeugt
Die Daten entstehen aus dem Modell und haben keinen Bezug zu realen Personen.
Anonymisiert
geschützt aus Bestandsdaten abgeleitet
Vorhandene Daten werden regelkonform geschützt und bleiben fachlich nutzbar.
Ob synthetische oder anonymisierte Daten der richtige Weg sind, hängt vom Anwendungsfall ab. Wir zeigen Ihnen, wie Sie die richtigen Entscheidungen treffen.
Das schauen wir gemeinsam an
Beide Wege sind technisch umsetzbar. Wie sie bei Ihnen zusammenspielen, hängt von vier Dingen ab.
Am Ende steht keine Methode von der Stange. Wir sehen uns Ihre Situation genau an, beraten Sie persönlich und entwickeln daraus Schritt für Schritt Ihre Testdatenstrategie.
Die beiden Wege schließen sich nicht aus. Für einen einzelnen Datenbestand entscheiden wir uns klar für einen davon, über die ganze Organisation hinweg entsteht daraus Ihre Strategie. Und die darf sich ändern, wenn sich Ihre Lage ändert.
Paket: Kick-Off für synthetische Testdaten
6 Monate
In sechs Monaten steht für einen Ihrer QA-Prozesse ein synthetischer Bereitstellungsweg.
Ablaufdiagramm: Produktionskopien in der QA-Umgebung werden durch synthetische Testdaten ersetzt, mit Regeln, Abdeckungsnachweis und Entscheidungsbasis.
Qualitätsstandards
Passgenaue synthetische Testdaten für Ihre fachlichen Regeln, Kombinationen und relevanten Randfälle.
Der Weg von der Anfrage bis zu nutzbaren Testdaten wird messbar kürzer.
Der Aufwand für Schutz, Freigabe und Nacharbeit bei Produktionskopien sinkt im vereinbarten Umfang.
Bereitstellung von Daten in Ihre tatsächliche Testumgebung.
Paket: Modernisierung
6 Monate
Sechs Monate, ein abgegrenzter Datenbereich: Wir bewerten gemeinsam mit Ihnen den Weg zu sicheren, fachlich nutzbaren Testdaten. Mit diesem Paket schaffen Sie die Grundlage, um Produktivdaten in Tests zu vermeiden und Ihre Prozesse zu beschleunigen.
Passend für …
Versicherungen, Banken und Unternehmen mit komplexen Datenlandschaften.
Ausgangslage
Geschützte Produktivdaten in Testumgebungen kosten Sie täglich Aufwand: Zugriffe regeln und protokollieren, Datenschutz nachweisen. Oft ist unklar, inwiefern sich Produktivdaten durch synthetische oder anonymisierte Testdaten ersetzen lassen.
Umfang
Vorbereitung plus sechs Monate Umsetzung: Testdatenstrategie, Architektur- und Betriebsmodellprüfung, Datenmodellierung, Integrationsprüfung, erste Auslieferung, technische und fachliche Validierung.
Ergebnis
Eine dokumentierte, kriterienbasierte Entscheidung zu Testdatenklasse und Bereitstellungsweg.
Paket: Transformation
Durch InputLab werden kritische Datenabhängigkeiten in Ihrem Transformationsprogramm sichtbar und überprüfbar. Darauf bauen später Datenmodelle, Testdaten und Alt-gegen-Neu-Prüfungen auf.
Passend für …
Banken, Versicherungen und regulierte Organisationen mit geschäftskritischen Transformationen und unvollständiger Datendokumentation.
Ausgangslage
Bei komplexen Transformationen sind Datenstrukturen, Beziehungen und Qualitätskriterien meist nur in Bruchstücken dokumentiert. Abweichungen zwischen Alt- und Zielsystem fallen deshalb erst spät auf, wenn die Korrektur teuer wird.
Vorgehen
In einer abgegrenzten Discovery- und Data-Landscaping-Phase nehmen wir Ihre priorisierten Systeme auf. Heraus kommt ein wiederverwendbares Artefaktpaket: Datenstrukturen, Beziehungen, Risiken und ein priorisierter Backlog.
Ergebnis
Ein gemeinsamer Review-Meilenstein: Wir schaffen Klarheit über bestätigte, geklärte und offene Datenrisiken.
Aus einem fragmentierten wird ein geprüftes, nachvollziehbares Datenmodell.
Produkt: Testdaten-Plattform
Die InputLab Testdaten-Plattform modelliert Strukturen, Beziehungen und Geschäftsregeln, erzeugt daraus reproduzierbare synthetische Testdaten und macht sichtbar, welche gültigen Datenkombinationen abgedeckt sind.
gültige Datenkombinationen
Relationale Datenbanken, XML-, JSON- und OpenAPI-Schemas importieren oder erstellen. Entitäten, Beziehungen, Regeln und Metadaten liegen in einem Projekt. One-Click-Import durch den Open Data Contract Standard.
Vollständig synthetische oder teilsynthetische Daten für relevante semantische Kombinationen und Randfälle, mit erweiterbarer Wertebibliothek z.B. für IBANs, Produktnamen oder Adressen.
REST-API, Integrationen für Datenbanksysteme sowie Anbindungen an CI/CD- und Productivity-Tools bringen Testdaten dorthin, wo Ihre Pipeline sie braucht.
Dank No-Code-Oberfläche, CLI, Dokumentation, Versionierung und rollenbasierter Rechteverwaltung arbeiten Teams zusammen. Über den MCP-Server lässt sich die TDP zudem von beliebigen KI-Agenten direkt per natürlicher Sprache steuern.
Dr. Dominic Steinhöfel (CEO)
In einem unverbindlichen Gespräch klären wir gemeinsam, wo Ihr größtes datenbedingtes Risiko liegt und welcher Weg für Sie passt.
