
FIDES anonymise les bases de données de ses membres
Gouvernance et anonymisation des données IBM i : un retour d’expérience concret
Chez Fides, le système IBM i est au cœur des activités de protection juridique et d’assurance habitation. Deux applications métiers majeures, une base de données de plus de 260 tables, et une équipe IT volontairement restreinte composent un environnement robuste… mais exigeant à faire évoluer.
Avec le renforcement des contraintes réglementaires (RGPD), la multiplication des environnements de test et le besoin de fiabiliser les données hors production, Fides a dû faire face à plusieurs enjeux clés : anonymiser les données sensibles, générer des bases de test cohérentes, et mieux comprendre un modèle de données devenu complexe au fil des années.
Témoignage de Stéphane SARAZIN
DSI Adjoint

Pourquoi Fides a choisi Xcase
Avant de retenir Xcase, l’équipe a envisagé d’autres pistes, y compris le développement d’outils internes. Cette option a rapidement montré ses limites face à la complexité des traitements nécessaires.
« Quand on voit la taille des scripts de synchronisation, on comprend très vite que développer tout ça soi-même aurait pris énormément de temps. »
Xcase a été retenu pour sa capacité à couvrir l’ensemble des besoins, tout en laissant la maîtrise complète des traitements aux équipes internes :
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Anonymisation des données cohérente sur l’ensemble des tables liées
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Extraction ciblée et génération de bases de test réduites
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Analyse et visualisation du modèle de données
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Scripts accessibles, compréhensibles et adaptables
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Mise en œuvre progressive, sans rupture
Les bénéfices obtenus
Grâce à Xcase, Fides a rapidement mesuré des gains concrets :
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Un gain de temps significatif
Création et anonymisation complète d’une base en moins de 15 minutes, contre plus de 25 minutes auparavant avec une restauration sur bande. -
Des bases de test plus pertinentes
Génération de jeux de données réduits mais représentatifs, sans duplication inutile de la production. -
Une anonymisation fiable et cohérente
Les données sensibles sont anonymisées de manière homogène sur l’ensemble des tables liées, garantissant la conformité RGPD. -
Une meilleure compréhension du patrimoine de données
Visualisation du modèle relationnel, détection d’incohérences et documentation facilitée. -
Une montée en compétence des équipes
Accès aux scripts, compréhension fine des traitements et autonomie accrue.
« Au-delà du gain de temps, la solution nous a permis de mieux comprendre notre base, de détecter des incohérences et de sécuriser nos pratiques face aux exigences réglementaires. »


