Créer un ensemble de données anonymisé

Introduction

Dans UiPath Process Mining, il est possible d'anonymiser les ensembles de données à utiliser à des fins de développement, de test ou de démonstration.

Vous pouvez créer un ensemble de données de type production qui reste représentatif et utile, en fonction de votre ensemble de données d'entrée. Les données sont rendues anonymes pour protéger la vie privée des personnes représentées par les données.

Dans AppOne, les options d'anonymisation sont définies par défaut.

Important :

Il est fortement recommandé de vérifier les options d’anonymisation avant d’exporter l’ensemble de données si vous avez des règles strictes d’anonymisation.

Création d'un ensemble de données anonymisé

Avant de créer un ensemble de données anonymisé dans UiPath Process Mining, vous devez déterminer les attributs de votre ensemble de données d'entrée qui doivent être rendus anonymes et définir comment les valeurs de ces attributs doivent être affichées dans l'ensemble de données anonyme.

La création d'un ensemble de données anonymisé dans UiPath Process Mining comprend deux étapes.

1. Définissez les options d'anonymisation appropriées pour tous les attributs de source de données des tables d'entrée qui nécessitent l'anonymisation.
2. Exportez l'ensemble de données vers votre ordinateur et distribuez-le.

Options d'anonymisation

Pour chaque attribut de source de données de votre ensemble de données d'entrée, vous pouvez définir comment les valeurs doivent être visibles dans l'ensemble de données résultant.

Remarque :

Vous devez sélectionner une option d’anonymisation pour chaque attribut de source de données de la table d’entrée qui contient au moins un attribut de source de données qui nécessite d’anonymiser. Si vous ne souhaitez pas qu'un attribut spécifique soit rendu anonyme, sélectionnez l'option Valeurs d'origine .

Dans la boîte de dialogue Modifier l'attribut de source de données , vous pouvez sélectionner le type d'anonymisation applicable à l'attribut de source de données. Voir illustration ci-dessous.

Le tableau suivant décrit les options disponibles pour l'anonymisation.

Option	Description
Non défini	L'option d'anonymisation n'est pas définie pour cet attribut de source de données.
Valeurs d'origine	Les valeurs d'origine de l'attribut de source de données seront affichées dans l'ensemble de données de résultats. Vous pouvez utiliser cette option pour les attributs qui n'ont pas besoin d'être rendus anonymes.
Null	Les valeurs de l'attribut datasource seront effacées dans l'ensemble de données résultat, c'est-à-dire qu'elles seront définies sur NULL.
Mélanger	Les valeurs uniques de l'attribut de source de données seront mélangées de manière aléatoire parmi les enregistrements de l'ensemble de données de résultat.
Chaîne plus ID (sur l'application complète)	Les valeurs uniques de l'attribut de la source de données seront remplacées par la chaîne saisie dans le champ Préfixe suivie d'un chiffre. Cette option s'applique à toutes les tables de l'ensemble de données qui ont la même valeur. Dans l'ensemble de données de résultat, les valeurs correspondantes auront le même préfixe dans toutes les tables.
Valeurs de hachage (sur l'application complète)	Les valeurs uniques dans l’attribut de la source de données seront remplacées par un code de hachage généré. Par exemple, un ID utilisateur peut être remplacé par un code de hachage aléatoire. Cette option s'applique à toutes les tables de l'ensemble de données qui ont la même valeur. Dans l'ensemble de données de résultat, les valeurs correspondantes auront les mêmes valeurs de hachage dans toutes les tables, ce qui vous permet de comparer les tables.
Utiliser l'expression par valeur	Les valeurs de l'attribut de jeu de données de résultat sont définies à l'aide d'une expression d'agrégation.
Utiliser l'expression par enregistrement	Les valeurs de l'attribut de jeu de données de résultat sont définies à l'aide d'une expression par enregistrement.

Important :

La définition des options d’anonymisation pour les valeurs d’attribut affectera les résultats des expressions ou des mesures dans lesquelles les attributs sont utilisés. Par ailleurs, soyez prudent lorsque vous anonymisez les attributs qui apparaissent dans les expressions de jointure.

Exemples

Vous trouverez ci-dessous un exemple des ensembles de données de résultats lors de l'utilisation des différentes options

Valeurs d'origine	Null	Valeurs de sélection	Chaîne+ID	Hash	Expression par valeur (* 8)	Expression par enregistrement (<number_attribute> * 3)
1,00	Null	4,00	Montant 1	2jmj7l5rSw0yVb/vlWAYkK/YBwk=	8,00	8,00
1,00	Null	4,00	Montant 1	2jmj7l5rSw0yVb/vlWAYkK/YBwk=	8,00	12,00
1,00	Null	4,00	Montant 1	2jmj7l5rSw0yVb/vlWAYkK/YBwk=	8,00	3,00
2,00	Null	1,00	Montant 2	vlWAYkKWAYkrSw0yVb/saAshZ	16,00	9,00
4,00	Null	8,00	Montant 3	l5rSw0yVb/2jmj7vlWAYkK/YBwk=	32,00	6,00
8,00	Null	2,00	Montant 4	Sw0WAYkWAYk l5rSw0yVb/zzZa	64,00	12,00

Spécifier les paramètres d'anonymisation

Suivez ces étapes pour définir les paramètres d'anonymisation des attributs de source de données.

Étape	Action
1	Accédez à l'onglet Données dans l'interface du développeur.
2	Double-cliquez sur l'attribut de source de données pour lequel vous souhaitez définir les paramètres d'anonymisation.
3	Accédez à la section Anonymisation de la boîte de dialogue Modifier la source de données .
4	Sélectionnez le type d'anonymisation applicable pour cet attribut de source de données dans la liste déroulante Type .
5	Répétez les étapes 1 à 4 pour chaque attribut de source de données de votre ensemble de données d'entrée que vous souhaitez chiffrer ou supprimer.

Exporter l'ensemble de données

Suivez ces étapes pour exporter l'ensemble de données anonymisé.

Étape	Action
1	Cliquez sur l'icône du logo et sélectionnez Avancé -> Exporter l'ensemble de données d'entrée…. La boîte de dialogue Exporter l'ensemble de données s'affiche.
2	Sélectionnez l'option Anonymiser les données . Remarque : le nom du jeu de données sera développé par Anonymized .
3	Cliquez sur Télécharger pour télécharger l'ensemble de données anonymisé sur votre ordinateur.
4	Distribuer le fichier .zip fichier.

Important :

L’anonymisation est uniquement disponible pour les tables d’entrée. Vous ne pouvez pas l’utiliser pour les tables système ou les tables persistantes. L’anonymisation n’est pas non plus possible avec des tables qui utilisent des données en direct.