Courtesy of Forbes

Melindungi Data Non-Produksi: Kunci Keamanan dan Kepatuhan di Era Digital

25 Jan 2025, 14.09 WIB

220 dibaca

Ketika sebuah proyek pengembangan perangkat lunak mencapai tahap "live production", artinya aplikasi tersebut sudah siap digunakan oleh pengguna. Dalam proses ini, data yang masuk diproses melalui berbagai tahap untuk menghasilkan produk akhir yang mudah digunakan. Namun, sering kali kita lupa bahwa ada banyak data yang tidak digunakan dalam produksi, seperti data untuk pengujian atau prototipe, yang tetap penting untuk keamanan dan manajemen informasi. Data ini bisa tersebar di berbagai tempat tanpa pengawasan yang baik, sehingga berisiko mengalami pelanggaran data.

Untuk mengatasi masalah ini, perusahaan perlu mengambil pendekatan yang lebih proaktif dalam melindungi data non-produksi. Salah satu cara adalah dengan menggunakan teknik seperti masking data, yang menggantikan informasi sensitif dengan data fiktif yang tetap berfungsi dengan baik. Selain itu, langkah-langkah lain seperti enkripsi data dan kontrol akses yang ketat juga diperlukan untuk menjaga keamanan data. Dengan menerapkan strategi perlindungan data yang komprehensif, perusahaan dapat memastikan bahwa data tetap aman dan sesuai dengan peraturan privasi, sambil tetap berguna untuk pengujian dan analisis.

Referensi:
[1] https://www.forbes.com/sites/adrianbridgwater/2025/01/25/perforce-compliance-lead-dont-you-forget-about-non-production-data/

Analisis Kami

"Pengelolaan data non-produksi sering diabaikan padahal merupakan titik lemah krusial dalam arsitektur keamanan data perusahaan. Penerapan teknik masking secara konsisten dan otomatis bisa menjadi game changer yang mengurangi risiko sekaligus mempertahankan kualitas data untuk pengujian dan analitik."

Analisis Ahli

David Wells

"Approach to use static data masking to permanently anonymize sensitive data in non-production environments strikes the right balance between security and usability."

Prediksi Kami

Di masa depan, perusahaan akan semakin mengadopsi solusi otomatis seperti masking data berskala besar dan menggabungkannya dengan kebijakan akses yang ketat untuk mencegah kebocoran data di lingkungan non-produksi sekaligus menjaga kepatuhan regulasi yang semakin ketat.