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title: Data Scientist e SAP security cosa serve e come fare?
description: Ma come è possibile sfruttare i dati e log a nostra disposizione per capire cosa avviene nel nostro sistema?
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[AGLEA SAP Security Blog ](https://www.aglea.com/blog)

# [Data Scientist e SAP security cosa serve e come fare?](https://www.aglea.com/blog/data-scientist-e-sap-security-cosa-serve-e-come-fare)

 Scritto da [Massimo Manara](https://www.aglea.com/blog/author/massimo-manara) | Sep 1, 2020 10:00:00 PM

 

L'utilizzo dei dati per controllare e governare la security SAP?

 

 

Bisogna averli e saperli gestire. Può essere possibile scoprire informazioni importanti una volta capito come interpretarli.

## Tantissimi dati e log

Sarà sempre di più così. Da SAP ECC a SAP S/4HANA i meccanismi di log, segregazione dei dati e controllo si sono sempre più migliorati, generando tuttavia una enorme quantità di dati.

 

Quali sono i principali eventi e log disponibili:

 

- [SAP Security Audit Log](https://www.aglea.com/blog/sap-security-audit-log-configurazione)
- SAP Table Trace (Transazione SCU3)
- SAP Read Access Log (Transazione SRALMANAGER)
- [SAP UI Logging and Masking](https://www.aglea.com/blog/sap-field-masking)
- SAP Transaction Log
- SAP Gateway log
- SAP Change Document
- SAP Router Log
- [SAP HANA Audit Log](https://www.aglea.com/blog/sap-hana-security-4-suggerimenti-operativi)

 

 

## A che punto siamo sull'argomento oggi?

Non in tutti i casi avere molti SAP log e dati è sufficienti per analizzarli e capire cosa eventualmente fare.

 

In molte situazioni questi log vengono **semplicemente archiviati senza aggiungere ulteriore valore**. O meglio, vengono sfruttati nel momento in cui "accade" qualcosa.

 

Solitamente un problema, magari a distanza di mesi o anche ravvicinato. In altre parole per capire la causa di un certo problema è fondamentale avere le tracce per ricostruire l'accaduto.

 

Non che questo sia male, certo. Ma forse non è sufficiente.

 

**Perché registrare e collezionare tutte queste informazioni per usarle, forse, solo per analisi forensi di fatto?**

 

**Possono essere utilizzati questi dati per capire cosa sta accadendo nel proprio sistema e trovare dei miglioramenti da apportare o comportamenti non corretti?**

 

## Come controllarli e come arrivare a poterlo fare?

Ancora una volta, a mio avviso, **è un passaggio culturale** che serve per poter arrivare a farlo. Non solo tecnologico quindi. Facendo ovviamente attenzione agli aspetti normativi.

 

In aggiunta alla **gestione di dati personali** devono essere tenute in considerazioni anche tematiche di **salvaguardia dei lavoratori** (ad esempio la Legge 300/1970, lo statuto dei lavoratori all'articolo 4) successivamente riformata dal c.d. “Jobs Act” (art. 23 del decreto legislativo n. 151/2015, in vigore dal 24 settembre 2015).

 

Può essere sicuramente alla portata di tutti a livello tecnologico, ma per sfruttarlo realmente **bisogna essere pronti per farlo, a livello di maturità aziendale dei modelli adottati ed a livello di gestione**.

 

Che cosa intendo?

 

1. Per poter controllare cosa accade nel sistema devi avere **una struttura, in questo caso un concetto autorizzativo, che permetta di farlo**. Banalmente il sapere chi può solo scrivere o solo leggere dati, può essere un controllo molto veloce da fare in alcuni modelli, in altri addirittura impossibile (nel caso di volumi di dati importanti da gestire)
2. **Devi sapere cosa vuoi controllare**. Sembra una domanda retorica tuttavia prima di poter fare è meglio porsi alcune domande e capire più del come, il cosa
3. Per realizzare una struttura di questo tipo **va capito l'effort che richiede**. Chi controlla è la stessa persona che opera a sistema? Al di là dell'aspetto di separazione dei compiti, chi è nella "delivery" potrebbe non avere il tempo necessario per occuparsi dei punti sopra (soprattutto in situazioni dove la maturità di queste tematiche non è elevata, vedi punto 1 sopra)
4. **Infine devi avere gli strumenti**. Per controllare quello che avviene a sistema servono degli strumenti in grado di uniformare, adattare, integrare consolidare dati, da fonti diverse e che permettano di eseguire delle interrogazioni o elaborazioni su questi dati.

 

Si tratta, probabilmente, di attività ad oggi ancora poco diffuse (in questo ambito), ma in futuro (forse non troppo lontano) **potrebbero diventare dei lavori a pieno titolo**. Identificare ed analizzare comportamenti migliorare algoritmi di identificazioni ed agire in concerto con le macchine.

 

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