Zentrale Steuerung für sichere und regelkonforme Löschung von Personendaten
Die Challenge
Der Kunde, eine Schweizer Bank, stand vor der Aufgabe, personenidentifizierende Daten aus über 100 Anwendungen zu identifizieren, zu klassifizieren und anschließend sicher zu anonymisieren oder zu löschen. Die Informationen lagen verteilt über zahlreiche Tabellen und Spalten. Die Umsetzung musste effizient, sicher und innerhalb eines engen Zeitrahmens erfolgen, ohne die Systemleistung zu beeinträchtigen.
Unsere Lösung
Wir entwickelten in kürzester Zeit ein Löschframework, das Personendaten in einem komplexen Datenmodell automatisiert anonymisiert und löscht.
Das Framework bietet:
- Auditfunktionen zur transparenten Nachverfolgung jedes Löschvorgangs
- eine klare Protokollierung des Status und der Ergebnisse
- robuste Mechanismen zur Fehler- und Ausnahmebehandlung, um Datenintegrität sicherzustellen
Über eine mit Oracle APEX entwickelte Oberfläche steuern Kundinnen und Kunden das Framework zentral und erhalten eine intuitive Visualisierung der Aktivitäten. Die dezentrale Löschlogik ermöglicht eine präzise Verarbeitung, ohne komplizierten oder schwer wartbaren Code.
Das Ergebnis
Der Kunde erfüllt nun die verschärften Schweizer Datenschutz-Regulatorien und kann Löschprozesse sicher, konsistent und ohne Systemausfälle durchführen. Die Lösung spart Ressourcen, schützt die Systemperformance auch bei großen Datenmengen und verhindert ungewollten Datenverlust. Dank der schnellen Integration der vier erfahrenen Hyand-Mitarbeitenden konnte das interne Team seine knappe Deadline einhalten und sich gleichzeitig auf weitere geschäftskritische Aufgaben konzentrieren. Die enge Zusammenarbeit, hohe Fachkompetenz und klare Kommunikation führten zu einer deutlichen Steigerung von Effizienz und Qualität im Gesamtprojekt.
Das Wichtigste in Kürze:
Das Wichtigste auf einen Blick
- Regelkonforme Umsetzung verschärfter Schweizer Datenschutzanforderungen
- Zentrales Framework + dezentrale Löschlogik für maximale Flexibilität
- Transparente Auditierung aller Löschvorgänge
- Schonende Verarbeitung großer Datenmengen ohne Performanceeinbußen
- Hohe Entlastung des internen Teams und termingerechte Projekterfüllung
Technologien & Methoden
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Scrum
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ER-Modellierung
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Oracle APEX
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Oracle SQL Developer & Data Modeler
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Visual Studio Code
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Gitlab
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