Dalam era digital, pengolahan data menjadi bagian tak terpisahkan dari aktivitas bisnis. Namun, di tengah kebutuhan tersebut, risiko kebocoran data rahasia semakin tinggi. Oleh karena itu, penerapan data masking menjadi solusi utama untuk menjaga informasi tetap aman, terutama selama proses olah data.
Apa Itu Data Masking dan Mengapa Dibutuhkan?
Data masking adalah teknik untuk menyembunyikan informasi asli dengan mengubah data menjadi format palsu namun tetap realistis. Teknik ini digunakan untuk melindungi data pribadi, finansial, atau medis selama proses pengujian, pengembangan, atau pelatihan sistem.
Mengapa data masking penting?
- Mencegah akses tidak sah ke data asli oleh pengguna non-otoritatif.
- Melindungi privasi pengguna, terutama saat data dipindahkan ke lingkungan non-produktif.
- Mematuhi regulasi data, seperti GDPR, HIPAA, atau UU Perlindungan Data Pribadi.
Menurut IBM dan Oracle, Penyamaran data merupakan metode efektif dalam strategi keamanan data modern.
Kapan dan Bagaimana Data Masking Diterapkan?
Kapan diterapkan?
Penyamaran data ideal diterapkan sebelum data digunakan di luar lingkungan produksi—misalnya saat:
- Mengembangkan aplikasi
- Melatih model AI
- Melakukan audit sistem
Bagaimana cara melakukannya?
- Identifikasi data sensitif seperti nomor KTP, rekening, atau email.
- Tentukan teknik masking yang sesuai: substitution, shuffling, atau encryption.
- Gunakan tool masking otomatis seperti Informatica, Delphix, atau IRI FieldShield.
- Lakukan pengujian ulang untuk memastikan data tetap valid namun tidak bisa direkonstruksi.
Selain itu, penting juga untuk memastikan bahwa struktur data tetap utuh agar sistem tidak terganggu selama penggunaan data yang sudah dimasking.
Panduan Praktis Menerapkan Data Masking
1. Rancang kebijakan perlindungan data
Tentukan siapa yang boleh melihat data asli dan siapa yang hanya dapat mengakses data yang telah dimasking.
2. Pilih teknologi yang tepat
Gunakan tools yang dapat diintegrasikan dengan sistem yang Anda pakai, baik itu cloud maupun on-premise.
3. Latih tim terkait
Seluruh tim IT dan analis data perlu memahami bagaimana Penyamaran data bekerja dan mengapa penting untuk diterapkan.
4. Evaluasi secara berkala
Lakukan audit keamanan untuk memastikan teknik masking berjalan efektif dan sesuai kebijakan.
Kesimpulan
Data masking bukan hanya solusi teknis, tetapi juga bagian dari budaya keamanan data di era digital. Melindungi informasi rahasia selama proses olah data adalah langkah krusial dalam menjaga kepercayaan pelanggan, mencegah pelanggaran hukum, dan mendukung etika penggunaan data.
Baca juga: Data Pipeline: Rantai Proses Menuju Analitik yang Andal
Leave a Reply