Construcción de una estrategia para armonizar bases de datos de preproducción en el Poder Judicial de la provincia de Corrientes

Autores
Blanco, Jorge Abel
Año de publicación
2023
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
tesis de maestría
Estado
versión aceptada
Colaborador/a o director/a de tesis
Irrazábal, Emanuel Agustín
Rey, Martín
Descripción
Fil: Blanco, Jorge Abel. Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales y Agrimensura; Argentina.
Fil: Irrazábal, Emanuel Agustín. Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales y Agrimensura; Argentina.
Fil: Rey, Martín. Universidad Nacional de las Misiones. Facultad de Ciencias Exactas, Químicas y Naturales. Instituto de Investigación, Desarrollo e Innovación en Informática; Argentina.
El propósito fundamental de este trabajo es la creación de un módulo de anonimización de datos en tecnología Python que operacionaliza un procedimiento operativo para salvaguardar la integridad de información personal altamente sensible almacenada en una base de datos para que sea utilizada en entornos de pruebas y preproducción Para ello se optó por seguir un modelo de desarrollo iterativo e incremental. Este enfoque se caracteriza por dividir el proceso en una serie de fases claramente definidas, lo que permite una adaptación eficaz a las particularidades del entorno de trabajo que se nos presenta. Se inició con un análisis de datos, seguido por el desarrollo de un módulo de anonimización basado en la técnica seleccionada, su ejecución en datos de prueba, una validación y refinamiento sobre los resultados obtenidos, y finalmente la documentación del proceso.
Materia
Módulo de anonimización de datos
Tecnología Python
Base de datos relacional
Poder Judicial
Tecnologías de la información
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/ar/
Repositorio
Repositorio Institucional de la Universidad Nacional del Nordeste (UNNE)
Institución
Universidad Nacional del Nordeste
OAI Identificador
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El propósito fundamental de este trabajo es la creación de un módulo de anonimización de datos en tecnología Python que operacionaliza un procedimiento operativo para salvaguardar la integridad de información personal altamente sensible almacenada en una base de datos para que sea utilizada en entornos de pruebas y preproducción Para ello se optó por seguir un modelo de desarrollo iterativo e incremental. Este enfoque se caracteriza por dividir el proceso en una serie de fases claramente definidas, lo que permite una adaptación eficaz a las particularidades del entorno de trabajo que se nos presenta. Se inició con un análisis de datos, seguido por el desarrollo de un módulo de anonimización basado en la técnica seleccionada, su ejecución en datos de prueba, una validación y refinamiento sobre los resultados obtenidos, y finalmente la documentación del proceso.
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