Autor: Firma JET-Software
❌ Daten in Oracle Datenbank schützen ❌ Echtzeit-Datenschutz für DSGVO-konforme Datensicherheit basierend auf SQL-Ereignissen ❗

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Echtzeit-Datensicherheit: Frühere Artikel erläuterten die statische Datenmaskierung neuer Datenbankdaten mithilfe der /INCLUDE-Logik oder der /QUERY-Syntax in geplanten IRI FieldShield-Job-Skripten, die jedoch Spaltenwertänderungen erforderten, um Aktualisierungen zu identifizieren. Dieser Beitrag präsentiert eine integrierte Methode zur passiven Auslösung von FieldShield-Maskierungsfunktionen auf Basis von SQL-Ereignissen, wodurch eine Echtzeit-Maskierung von Daten ermöglicht wird. Es kann auch als "Prozedurenmodell" für verschiedene Datenbanken und Betriebssysteme dienen.

Installation und Anwendungsfälle von FieldShield: Der Artikel beginnt mit der Erläuterung der FieldShield-Installation und den erforderlichen Voraussetzungen. Ein konkretes Beispiel mit PL/SQL-Triggern für die ASCII-formaterhaltende Verschlüsselung und zugehöriger entschlüsselter Ansicht wird vorgestellt. Insgesamt ermöglichen die FieldShield-Maskierungsroutinen und -verfahren, wie PL/SQL, die Maskierung sensibler Daten basierend auf Echtzeit-Datenbankereignissen für verschiedene Anwendungsfälle.

IRI Ripcurrent als Erweiterung: IRI-Software unterstützt seit langem die Replikation und Maskierung von Daten in Datenbank-Tabellen mithilfe von IRI Workbench. Der "Schema Data Class Job Wizard" in der Workbench, der Daten in einem Schema sucht und in Datenklassen gruppiert, kann mit dynamischen Maskierungsregeln kombiniert werden. IRI Ripcurrent adressiert die Herausforderungen der dynamischen Synchronisierung von Datenbank-Änderungen, insbesondere bei zusätzlichen Tabellen oder neuen Spalten, und bietet eine effiziente Möglichkeit, mit Datenbankänderungen Schritt zu halten.

International bekannte Kunden seit 1978: Die NASA, American Airlines, Walt Disney, Comcast, Universal Music, Reuters, das Kraftfahrtbundesamt, das Bundeskriminalamt, die Bundesagentur für Arbeit, Rolex, Commerzbank, Lufthansa, Mercedes Benz, Osram und viele mehr setzen seit über 40 Jahren auf unsere Software für Big Data Wrangling und Datenschutz. Eine umfassende Liste unserer weltweiten Referenzen finden Sie hier, und speziell deutsche Referenzen finden Sie hier.

Partnerschaft mit IRI seit 1993: Durch die langjährige Zusammenarbeit mit Innovative Routines International Inc. aus Florida USA haben wir unser Produktportfolio um erstklassige Produkte wie IRI CoSort, IRI Voracity, IRI DarkShield, IRI FieldShield, IRI RowGen, IRI NextForm, IRI FACT und IRI CellShield erweitert. Die exklusiven Vertriebsrechte für diese Produkte in Deutschland liegen ausschließlich bei der JET-Software GmbH. Weitere Informationen zu unserem Partnerunternehmen IRI Inc. finden Sie hier.

Über JET-Software

Das Unternehmen JET-Software GmbH wurde 1986 in Deutschland gegründet. Seit fast 4 Jahrzehnten entwickeln wir Software für Big Data Management und Schutz! Unsere Produkte sind für alle gängigen Betriebssysteme: Mainframe (BS2000/OSD, z/OS + z/VSE) und Open Systems (UNIX & Derivate, Linux + Windows).

Wir bieten Lösungen für schnellstes Datenmanagement (Datenprofilierung, Bereinigung, Integration, Migration und Reporting sowie Beschleunigung der BI/DB/ETL-Plattform von Drittanbietern) und datenzentrierten Schutz (PII/PHI-Klassifizierung, -Erkennung und -Deidentifizierung, sowie Re-ID-Risikobewertung und Generierung synthetischer Testdaten).

Zu unseren langjährigen Referenzen zählen deutsche Bundes- und Landesbehörden, Sozial- und Privatversicherungen, Landes-, Privat- und Großbanken, nationale und internationale Dienstleister, der Mittelstand sowie Großunternehmen.

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Edmund-Lang-Straße 16
64832 Babenhausen
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Für die oben stehende Story ist allein der jeweils angegebene Herausgeber (siehe Firmenkontakt oben) verantwortlich. Dieser ist in der Regel auch Urheber des Pressetextes, sowie der angehängten Bild-, Ton-, Video-, Medien- und Informationsmaterialien. Die United News Network GmbH übernimmt keine Haftung für die Korrektheit oder Vollständigkeit der dargestellten Meldung. Auch bei Übertragungsfehlern oder anderen Störungen haftet sie nur im Fall von Vorsatz oder grober Fahrlässigkeit. Die Nutzung von hier archivierten Informationen zur Eigeninformation und redaktionellen Weiterverarbeitung ist in der Regel kostenfrei. Bitte klären Sie vor einer Weiterverwendung urheberrechtliche Fragen mit dem angegebenen Herausgeber. Eine systematische Speicherung dieser Daten sowie die Verwendung auch von Teilen dieses Datenbankwerks sind nur mit schriftlicher Genehmigung durch die United News Network GmbH gestattet.

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❌ Testdatenmagement ❌ Effektive TDM-Lösung für Datenmaskierung und Generierung synthetischer Testdaten ❗

❌ Testdatenmagement ❌ Effektive TDM-Lösung für Datenmaskierung und Generierung synthetischer Testdaten ❗

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Effizientes Testdatenmanagement: IRI Voracity bietet eine ganzheitliche Lösung für das Testdatenmanagement (TDM) durch die Integration von Funktionen zur Entdeckung, Klassifizierung und Maskierung sensibler Daten. Die Plattform ermöglicht eine präzise Datenprofilierung und effektives TDM mit verschiedenen Entdeckungsmethoden wie Musterabgleich, benannten Entitäten und Wörterbuchabgleich.

Es bietet nicht nur TDM-relevante Funktionen wie Daten-Subsetting und synthetische Testdatengenerierung, sondern auch Funktionen für Datenentdeckung, Klassifizierung und Datenmaskierung.

Flexible Plattformnutzung über IRI Workbench und APIs: Die Funktionen können entweder mit der wizard-gesteuerten Eclipse-Benutzeroberfläche IRI Workbench oder via APIs aufgerufen werden. Die Integration mit Partneranbietern wie Windocks und Actifio ermöglicht Datenbankvirtualisierung und nahtlose Integration in Bereitstellungs- und CI/CD-Pipelines. Partnerschaften mit Unternehmen wie Cigniti und ValueLabs verbessern die Workflow-Erfahrung, insbesondere für Organisationen mit umfangreichen Genehmigungsprozessen im Datenzugriff.

Die Plattform erleichtert die Entdeckung und Klassifizierung sensibler Daten durch Kategorisierung gegen eine erweiterbare Bibliothek vorab konfigurierter Datenklassen. Verschiedene Entdeckungsmethoden wie Musterabgleich, benannte Entitäten und Wörterbuchabgleich bieten Genauigkeit, während die Maskierung unterstützt wird. Eine Datenmaskierung von relationalen Datenbanken, Microsoft Excel-Daten und strukturierten/unstrukturierten Daten ist konsistent und dynamisch möglich. Ebenso wird die Anpassung synthetischer Testdaten betont und eine feinkörnige Kontrolle über Generierungsmethoden ist möglich.

Innovation durch Echtzeit-Datenreplikation: Es ermöglicht auch die inkrementelle Datenreplikation in Echtzeit durch Erkennung und Reaktion auf Änderungen an relationalen Datenbanktabellen. Dies automatisiert Aktualisierungs- und Maskierungsprozesse, was besonders in TDM-Anwendungen zur automatischen Aktualisierung der Testdatenumgebung beiträgt.

Die herausragenden Fähigkeiten in Bezug auf Unterteilung, Maskierung und Generierung synthetischer Daten machen IRI Voracity zu einer äußerst kompetenten Lösung für TDM. Die Vielfalt der Funktionen, darunter die Möglichkeit zur Erstellung repräsentativer synthetischer Datensätze, unterstreicht die Innovationskraft der Plattform. Die Integration mit CI/CD-Pipelines erleichtert die Automatisierung von Testdatenproduktion und -verbrauch. Partnerschaften mit Unternehmen wie Windocks und anderen stärken die Anwendbarkeit von Voracity in verschiedenen Umgebungen.

Fazit: IRI Voracity ist nicht nur eine TDM-Lösung, sondern für End-to-End Datenmanagement!

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Wir bieten Lösungen für schnellstes Datenmanagement (Datenprofilierung, Bereinigung, Integration, Migration und Reporting sowie Beschleunigung der BI/DB/ETL-Plattform von Drittanbietern) und datenzentrierten Schutz (PII/PHI-Klassifizierung, -Erkennung und -Deidentifizierung, sowie Re-ID-Risikobewertung und Generierung synthetischer Testdaten).

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❌ Data Mesh Ansatz ❌ Datenkluft überwinden durch dezentrale Datenarchitektur und Best Practices ❗

❌ Data Mesh Ansatz ❌ Datenkluft überwinden durch dezentrale Datenarchitektur und Best Practices ❗

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Data Mesh: Die Einführung eines Data Mesh-Ansatzes begegnet der wachsenden Kluft zwischen Unternehmen, die ihre datengesteuerten Fähigkeiten verbessern möchten, und den tatsächlichen Daten in ihren Geschäftseinheiten. Engpässe, Silos und organisatorische Hierarchien behindern den benötigten Zugang und die Fähigkeiten. Die Cloud bietet keine Lösung. Unternehmen sehen in Data Mesh eine effektive Möglichkeit, die benötigte Datenmacht zu liefern und sich der Daten-Demokratie zu nähern. Data Mesh, einst akademisch, wird nun Realität. Eine dezentrale Datenarchitektur, laut einer BARC-Studie, wird von 92% der Datenverantwortlichen als sinnvoller angesehen. 19% haben Data Mesh implementiert, und 35% planen dies.

Best Practices für erfolgreiches Data Mesh-Design und -Entwicklung umfassen die Bereitschaft zur Transformation, die Prüfung der Eignung, die Erstellung eines Geschäftsfalls, den unternehmensweiten Kulturwandel, die Implementierung einer guten Governance und die Aktualisierung von Fähigkeiten für dezentrale Umgebungen. Data Mesh erfordert kulturellen Wandel und technologische Evolution, wobei eine hohe Zusammenarbeit und Autonomie in dezentraleren Geschäftseinheiten gefördert werden.

Der neue Ansatz für ein umfassendes End-to-End Datenmanagement ist die bewährte Plattform „IRI Voracity“, eine organisch gewachsene und vollständig integrierte Suite für den kompletten Datenlebenszyklus um den maximalen Wert aus den Daten zu erzielen.

Produzieren Sie Datenprodukte: Die IRI Voracity-Datenmanagementplattform wurde in verschiedenen Ausgaben von DBTA Magazine als effektives Werkzeug zur Kombination von Datenentdeckung, Integration, Migration, Governance und Analytik vorgestellt. Aufgrund ihrer Fähigkeit, Daten zwischen verschiedenen Formaten und Silos zu abbilden, eignet sich Voracity als zentrale Plattform im Data Mesh-Ansatz.

Voracity kann ähnlich wie ein logisches Datenlager oder eine Produktionsanalyseplattform genutzt werden. Ihre Merkmale, darunter domänengetriebener Besitz/Design, Daten als Produkt, Selbstbedienungs-Dateninfrastruktur und föderierte Governance, machen sie ideal für den Einsatz im Rahmen von Data Mesh.

Die Plattform bietet Funktionen einer föderierten Governance-Plattform, darunter Datensuche, Profilierung, Klassifizierung, Maskierung, Bereinigung, Katalogisierung und Abstammung. Auch Datenerkennung und Zugangskontrolle sind integriert.

Voracity unterstützt polyglotte Datenquellen, Pipeline-Orchestrierung, CI/CD-Integration, Datenprodukt-Versionierung über Git, PII- und Zugriffsberechtigungsverschlüsselung sowie skalierbare Big-Data-Transformation. Das DataSwitch-Web-Front-End ermöglicht grafische Selbstbedienungsdatenengineering- und Demokratisierungsfunktionen.

Abseits der Funktionen adressiert Voracity ein zentrales Problem von Daten-Netzen: das Fehlen von Klarheit bezüglich des Datenbesitzes. Durch FAIR-Metadaten klärt Voracity Datenbesitz und schafft Autorität für Ingenieur- und Geschäftsteams, um nach gemeinsamen Datendefinitionen, Inkonsistenzen und Integrationspunkten zu fragen.

Die flexible und benutzerfreundliche Plattform ermöglicht die schnelle Erstellung von Testprojekten. Durch Proof-of-Concepts kann Ihr Unternehmen die besten Wege finden, um geregelte und effiziente Datenprodukte zu entwickeln.

Der ganze Artikel von DBTA Magazine / Big Data Quarterly finden Sie direkt hier!

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❌ Vertica Datenbank ❌ End-to-End Datenmanagement mit Datenintegration und Datenmigration für schnellere Analysen ❗

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Effizientes Big Data Management: In diesem Artikel wird ausführlich erläutert, wie Vertica-Datenquellen gezielt erreicht werden können, indem die IRI Voracity Datenmanagement-Plattform und ihre Ökosystemprodukte verwendet werden. Diese Plattform umfasst verschiedene IRI-Tools, darunter:

  • IRI CoSort: Für die schnellste Big-Data-Manipulation seit 1978.
  • IRI NextForm: Für Datenmigration und -formatierung.
  • IRI FieldShield: Zur Datenmaskierung sensibler Daten in semi/strukturierten Quellen.
  • IRI DarkShield: Zur Datenmaskierung sensibler Daten in semi/unstrukturierten Quellen.
  • IRI RowGen: Zur synthetischen Testdatengenerierung.

Der Artikel bietet detaillierte Einblicke in die Erreichung von Vertica-Quellen. Insbesondere werden die erforderlichen ODBC- und JDBC-Verbindungen sowie Konfigurationen erläutert, um Vertica mit der SortCL-Engine und dem IRI Workbench Job Design Client zu integrieren. Diese Konfigurationen sind gemeinsam für die IRI-Softwareprodukte, die strukturierte Datenquellen verarbeiten. Die IRI-Tools bieten somit eine effiziente Lösung für das Management von Big Data in Verbindung mit Vertica-Datenbanken.

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❌ Microsoft Access Datenbank-Software ❌ Umfassende Datenverwaltung und Datenmigration für Datenintegration von/in MS Access DBMS ❗

❌ Microsoft Access Datenbank-Software ❌ Umfassende Datenverwaltung und Datenmigration für Datenintegration von/in MS Access DBMS ❗

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End-to-End Datenverarbeitung von Microsoft Access: Allein IRI Voracity® bietet die Möglichkeit, eine umfangreiche Bandbreite und Menge an Daten in einer einzigen kostengünstigen Eclipse™-Konsole zu verarbeiten und zu verwalten!

Nutzen Sie diese Plattform, um Daten schnell und zuverlässig aus verschiedensten Quellen zu entdecken, zu integrieren, zu migrieren, zu verwalten und zu analysieren – wie auch von Microsoft Access Datenbanken!

Barry Devlin von 9sight Beratung äußerte sich zu den Möglichkeiten der IRI Voracity-Plattform wie folgt: ‚Die IRI Voracity-Plattform hat mich veranlasst, die relative Bedeutung der Datenverarbeitung in informationsorientierten Systemen wie Data Warehouses und Data Lakes zu überdenken. Mit den richtigen Funktionen und ausreichender Leistung kann eine Datenverarbeitungsplattform die Funktion der Datenbanken, die traditionell als Kernstück dieser Systeme angesehen werden, ergänzen und sogar erweitern‘.

Die Verbindung der Microsoft Access-Datenbank mit der IRI Workbench GUI basierend auf Eclipse und dem Back-End-Datenverarbeitungsprogramm zur Nutzung der zahlreichen Datenverarbeitungs- und -verwaltungsfunktionen der Voracity-Plattformsoftware ist ein einfacher Prozess. Die Methode folgt dem gleichen Paradigma wie bei anderen Datenbanken; siehe hier ähnliche Anleitungen. Damit lassen sich gezielte Datenmanipulations und Datenverwaltungsaufgaben durchführen, sehen Sie alle Konfigurationen und Demos hier.

Weltweite Referenzen: Seit über 40 Jahren nutzen unsere Kunden wie die NASA, American Airlines, Walt Disney, Comcast, Universal Music, Reuters, das Kraftfahrtbundesamt, das Bundeskriminalamt, die Bundesagentur für Arbeit, Rolex, Commerzbank, Lufthansa, Mercedes Benz, Osram,.. aktiv unsere Software für Big Data Wrangling und Schutz! Sie finden viele unserer weltweiten Referenzen hier und eine Auswahl deutscher Referenzen hier.

Partnerschaft mit IRI: Seit 1993 besteht unsere Kooperation mit IRI (Innovative Routines International Inc.) aus Florida, USA. Damit haben wir unser Portfolio um die Produkte CoSort, Voracity, DarkShield, FieldShield, RowGen, NextForm, FACT und CellShield erweitert. Nur die JET-Software GmbH besitzt die deutschen Vertriebsrechte für diese Produkte. Weitere Details zu unserem Partner IRI Inc. hier.

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❌ Datenmigration ❌ Datenkonvertierung und Datenformatierung von legacy und modernen Daten ❗

❌ Datenmigration ❌ Datenkonvertierung und Datenformatierung von legacy und modernen Daten ❗

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Wechseln von Anwendungen, Hardwareplattformen und Datenbankanbietern: Datenreplikation, Datenföderation und Bericht!

IRI NextForm ist das neueste Produkt im Bereich Datenmanagement, das von IRI in Eclipse unterstützt wird. Als Weiterentwicklung SortCL-Programm in IRI CoSort handelt es sich bei IRI NextForm um eine Software für Datenmigration und -formatierung. Sie ermöglicht die Konvertierung und Wiederverwendung von Daten, die in legacy- und modernen Datenbanken, Index- und sequenziellen Dateien, Hadoop- sowie Dark Data (unstrukturierte) Dokumenten gespeichert sind. Mit NextForm können Sie Ihre Daten auf neue Weise anwenden und anzeigen – sei es in neuen Dateien und Tabellen, benutzerdefinierten Berichten, BI-Tools, virtualisierten Ansichten und mehr. NextForm verarbeitet Daten in all diesen Bereichen:

1. Dateiformate:

  • CSV
  • Delimited Text
  • Fixed-Position Text
  • LDIF
  • Micro Focus Variable Length
  • Micro Focus ISAM¹
  • Line / Record / Variable Sequential
  • Variable Blocked
  • Vision¹
  • VSAM, QSAM, KSAM, C-ISAM²
  • XLS (Excel)
  • XML³

2. Datenbanken / RDBMS:

  • Oracle
  • DB2 UDB
  • DB2 Mainframe²
  • MySQL
  • SQL Server
  • Sybase
  • Teradata

3.Unstrukturierte Quellen:

  • ASN.1 TAP3
  • .DOC, .DOCX
  • .EML, .OST, .PST
  • .PDF, RTF
  • .PPT, .PPTX
  • .TXT, .XML
  • .XLS, .XLSX

4. Dateigruppen:

  • ASCII (C types)
  • Numerik (alle)
  • EBCDIC MF & RM COBOL
  • Endian (Big, Little, BOM)
  • Datum
  • Zeitstempel
  • Composite
  • Single-Byte
  • Multi-Byte (CJK, Thai)
  • Unicode (UTF-16)
  • Packed Decimal
  • Zoned Decimal

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❌ Datenschutzlösungen ❌ Datenschutz gemäß der nationalen DSGVO, internationalen GDPR und globalen Compliance ❗

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Einhaltung von Datenschutzvorschriften zum Schutz personenbezogener Daten: Datenschutzkonformität, insbesondere im Kontext der EU-DSGVO, ist von großer Bedeutung, da Verstöße mit erheblichen Geldstrafen geahndet werden können. Der Schutz personenbezogener Daten ist weltweit ein relevantes Anliegen, wobei die DSGVO als Vorbild für ähnliche Gesetze dient.

Datenschutzgesetze zielen darauf ab, den Menschen die Kontrolle über ihre persönlichen Informationen zurückzugeben, haben jedoch auch Auswirkungen auf die internationale Datenbewegung. Die Implementierung solcher Gesetze ist bilateral, erfordert also die Zustimmung von Ländern, die Daten austauschen. Die Durchsetzung von Datenschutzgesetzen erfordert nicht nur technische Maßnahmen, sondern auch eine effektive Datenschutzkultur in Unternehmen. Diese Informationen sind besonders relevant für Manager in Unternehmen, die Datenschutzgesetzen unterliegen, sowie für Mitarbeiter, die an der Umsetzung von Datenschutzrichtlinien beteiligt sind.

Der Anbieter IRI ist ein privat geführter Softwareanbieter (ISV), der 1978 gegründet wurde. Mit Sitz in Florida und einem weltweiten Partnernetzwerk bietet IRI seine Hauptplattform, Voracity, an. Diese Datenmanagementlösung umfasst Produkte für Datenschutz, insbesondere für die Einhaltung von Datenschutzgesetzen wie der DSGVO. IRI bietet Werkzeuge zur PII-Schutz, Entdeckung und De-Identifikation sowie Schulungsmaterialien an. Die Lösungen adressieren verschiedene Anwendungsfälle im Zusammenhang mit Datenschutzbestimmungen und betonen die Bedeutung von Vertrauen und Risikomanagement.

Die Einhaltung von Datenschutzgesetzen, insbesondere der DSGVO, ist nicht nur eine gesetzliche Anforderung, sondern stärkt auch das Vertrauen der Kunden, Reputationsschäden werden verhindert und die Beziehungen zu Partnern und Kunden verbessert. Es wird darauf hingewiesen, dass Datenschutz nicht nur eine geschäftliche Notwendigkeit, sondern auch ein positiver Beitrag zur Unternehmenskultur ist!

International bekannte Kunden seit 1978: Die NASA, American Airlines, Walt Disney, Comcast, Universal Music, Reuters, das Kraftfahrtbundesamt, das Bundeskriminalamt, die Bundesagentur für Arbeit, Rolex, Commerzbank, Lufthansa, Mercedes Benz, Osram und viele mehr setzen seit über 40 Jahren auf unsere Software für Big Data Wrangling und Datenschutz. Eine umfassende Liste unserer weltweiten Referenzen finden Sie hier, und speziell deutsche Referenzen finden Sie hier.

Partnerschaft mit IRI seit 1993: Durch die langjährige Zusammenarbeit mit Innovative Routines International Inc. aus Florida USA haben wir unser Produktportfolio um erstklassige Produkte wie IRI CoSort, IRI Voracity, IRI DarkShield, IRI FieldShield, IRI RowGen, IRI NextForm, IRI FACT und IRI CellShield erweitert. Die exklusiven Vertriebsrechte für diese Produkte in Deutschland liegen ausschließlich bei der JET-Software GmbH. Weitere Informationen zu unserem Partnerunternehmen IRI Inc. finden Sie hier.

Über JET-Software

Das Unternehmen JET-Software GmbH wurde 1986 in Deutschland gegründet. Seit fast 4 Jahrzehnten entwickeln wir Software für Big Data Management und Schutz! Unsere Produkte sind für alle gängigen Betriebssysteme: Mainframe (BS2000/OSD, z/OS + z/VSE) und Open Systems (UNIX & Derivate, Linux + Windows).

Wir bieten Lösungen für schnellstes Datenmanagement (Datenprofilierung, Bereinigung, Integration, Migration und Reporting sowie Beschleunigung der BI/DB/ETL-Plattform von Drittanbietern) und datenzentrierten Schutz (PII/PHI-Klassifizierung, -Erkennung und -Deidentifizierung, sowie Re-ID-Risikobewertung und Generierung synthetischer Testdaten).

Zu unseren langjährigen Referenzen zählen deutsche Bundes- und Landesbehörden, Sozial- und Privatversicherungen, Landes-, Privat- und Großbanken, nationale und internationale Dienstleister, der Mittelstand sowie Großunternehmen.

Firmenkontakt und Herausgeber der Meldung:

JET-Software
Edmund-Lang-Straße 16
64832 Babenhausen
Telefon: +49 (6073) 711-403
Telefax: +49 (6073) 711-405
https://www.jet-software.com

Ansprechpartner:
Amadeus Thomas
Telefon: +49 (6073) 711403
Fax: +49 (6073) 711405
E-Mail: amadeus.thomas@jet-software.com
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❌ Echtzeit Dateiüberwachung ❌ POC um Jobs automatisch durch Änderungen in den Quelldateien auszulösen ❗

❌ Echtzeit Dateiüberwachung ❌ POC um Jobs automatisch durch Änderungen in den Quelldateien auszulösen ❗

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Automatisierung von Datenmanagement: Lösung zum Auslösen von Jobs bei Echtzeit-Änderungen von Daten in relationalen Datenbanktabellen!

Das manuelle Auslösen von SortCL-kompatiblen Jobs in IRI Voracity ETL-, IRI CoSort Reporting-, IRI FieldShield Datenmaskierung- oder IRI NextForm-Migrationsszenarien ist in Umgebungen, in denen Daten in Quellen dynamisch hinzugefügt oder geändert werden, weder realistisch noch produktiv. Im Gegensatz dazu macht die Automatisierung von Aufträgen in Echtzeit manuelle Aufrufe überflüssig und stellt sicher, dass die richtigen Aufträge rechtzeitig ausgeführt werden.

Datei-Überwachung Übersicht: Die Dateiüberwachung wird im Allgemeinen dazu verwendet, um festzustellen, ob eine Datei in einem Verzeichnis erstellt, geändert, umbenannt oder gelöscht wurde. Die beiden Hauptmethoden, die zur Ermittlung von Änderungen in einem Verzeichnis verwendet werden können, sind Polling und ereignisgesteuert.

Beim Polling werden Änderungen an Verzeichnissen ermittelt, indem in regelmäßigen Abständen eine Liste von Dateiinformationen in einem Verzeichnis abgerufen und mit einer Liste verglichen wird, die zuvor zwischengespeichert wurde.

Beim ereignisgesteuerten Ansatz benachrichtigt das Betriebssystem oder Subsystem eine Anwendung über Ereignisse, wenn sich der Inhalt eines Verzeichnisses ändert. Der ereignisgesteuerte Ansatz ist in der Regel effizienter, da er nicht die ständige Ausführung von Code erfordert, um festzustellen, dass sich etwas geändert hat.

In diesem Beitrag geht es um den ereignisgesteuerten Ansatz mit PowerShell 5.1 und der Microsoft .NET FileSystemWatcher-Klasse auf der Windows-Plattform. Wenn es um die Überwachung von Dateien geht, ist dies nicht die einzige Option. Einige andere Beispiele sind der Watch Service von Java und Linux inotify.

Viele der in diesem Beitrag besprochenen Konzepte gelten unabhängig von der Entwicklungssprache oder Plattform. PowerShell ist auch für Linux und macOS als Teil von Open Source .NET Core verfügbar.

Zusammenfassung: In diesem Beitrag haben wir die Vorteile der Automatisierung von SortCL-Job-Skriptausführungen für Echtzeit-Dateisystemereignisse erläutert. Anschließend haben wir ein Konzept und eine Implementierung vorgestellt, bei der diese Jobs ausgeführt werden, wenn Dateien in einem überwachten Verzeichnis erstellt oder aktualisiert werden.

Der in diesem Beitrag vorgestellte Ansatz sollte Ihnen einen guten Start für Ihre eigenen Automatisierungsbemühungen bieten. Ein weiterer Beitrag wird sich mit der Auslösung von SortCL-Jobs in Echtzeit durch Datenbankaktualisierungen befassen.

Weltweite Referenzen: Seit über 40 Jahren nutzen unsere Kunden wie die NASA, American Airlines, Walt Disney, Comcast, Universal Music, Reuters, das Kraftfahrtbundesamt, das Bundeskriminalamt, die Bundesagentur für Arbeit, Rolex, Commerzbank, Lufthansa, Mercedes Benz, Osram,.. aktiv unsere Software für Big Data Wrangling und Schutz! Sie finden viele unserer weltweiten Referenzen hier und eine Auswahl deutscher Referenzen hier.

Partnerschaft mit IRI: Seit 1993 besteht unsere Kooperation mit IRI (Innovative Routines International Inc.) aus Florida, USA. Damit haben wir unser Portfolio um die Produkte CoSort, Voracity, DarkShield, FieldShield, RowGen, NextForm, FACT und CellShield erweitert. Nur die JET-Software GmbH besitzt die deutschen Vertriebsrechte für diese Produkte. Weitere Details zu unserem Partner IRI Inc. hier.

Über JET-Software

Das Unternehmen JET-Software GmbH wurde 1986 in Deutschland gegründet. Seit fast 4 Jahrzehnten entwickeln wir Software für Big Data Management und Schutz! Unsere Produkte sind für alle gängigen Betriebssysteme: Mainframe (BS2000/OSD, z/OS + z/VSE) und Open Systems (UNIX & Derivate, Linux + Windows).

Wir bieten Lösungen für schnellstes Datenmanagement (Datenprofilierung, Bereinigung, Integration, Migration und Reporting sowie Beschleunigung der BI/DB/ETL-Plattform von Drittanbietern) und datenzentrierten Schutz (PII/PHI-Klassifizierung, -Erkennung und -Deidentifizierung, sowie Re-ID-Risikobewertung und Generierung synthetischer Testdaten).

Zu unseren langjährigen Referenzen zählen deutsche Bundes- und Landesbehörden, Sozial- und Privatversicherungen, Landes-, Privat- und Großbanken, nationale und internationale Dienstleister, der Mittelstand sowie Großunternehmen.

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❌ Datenbankreorganisation ❌ Reorg von Datenbanken um Datenbankleistung zu verbessern und Speicherplatz zu sparen ❗

❌ Datenbankreorganisation ❌ Reorg von Datenbanken um Datenbankleistung zu verbessern und Speicherplatz zu sparen ❗

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Datenbank-Reorganisationen: Datenbankreorganisationen werden durchgeführt, um Datenspeicherplatz zu sparen und die Effizienz sowie Leistung der Datenbank zu verbessern. Dieser Artikel erklärt warum. Der nächste Artikel zeigt, wie man mehrere Tabellen und Datenbanken in Eclipse reorganisiert.

Daten in großen RDBMS-Tabellen werden mit der Zeit fragmentiert. Die Größe von Tabellen und Indizes nimmt zu, da Datensätze auf mehr Datenseiten verteilt werden. Mehr Seitenzugriffe und Zeilen in nicht sortierter Reihenfolge während der Abfrageausführung verlangsamen die Abfrageantworten. Um den verschwendeten Platz zurückzugewinnen, die Verfügbarkeit der Datenbank zu verbessern und den Zugriff auf Daten zu beschleunigen (Abfrageantworten), sollten Sie eine Strategie für die Reorganisation Ihrer Datenbankobjekte in Betracht ziehen.

Datenbank-Reorganisationen bestehen aus zwei Typen für diese Tabellen-, Index- und Tablespace-Objekte: Online (in-place) und Offline (klassisch).

Online-Datenbank-Reorganisationen: Sie arbeiten inkrementell, indem sie Zeilen innerhalb der vorhandenen Tabelle verschieben, um die Clusterbildung wiederherzustellen, freien Speicherplatz zurückzugewinnen und Überlaufzeilen zu eliminieren. Objekte sind nur für kurze Zeit am Ende nicht verfügbar, nicht jedoch während der Lade- und Wiederaufbauphasen, die bei großen Objekten langwierig sein können. Sie ermöglichen es Anwendungen, sich mit der Datenbank zu verbinden, verlangsamen jedoch oft deren Leistung und können zu Wartezeiten für Sperren führen.

Offline-Datenbank-Reorganisationen: Sie sind schneller, können jedoch die Datenbank offline nehmen (wenn das Datenbank-Reorganisationsdienstprogramm verwendet wird). Bei dieser Methode werden Daten aus der Datenbank in eine Dump-Datei exportiert (Unload). Die Datenbankobjekte werden auf Grundlage des Extrakts wieder aufgebaut, typischerweise neu geordnet (Sortierung). Sie werden dann in denselben Tablespace zurückgeführt (Load), wobei Indizes implizit wiederhergestellt werden (Rebuild).

Leistungsorientierte Datenbankadministratoren verwenden IRI FACT (Fast Extract) für das Unload, das eine portable Flat-File erstellt, die auf dem Primärschlüssel des reorganisierten Tables sortiert werden kann (mit IRI CoSort). Mit diesem Ansatz können auch andere Transformations- und Berichtsoperationen durchgeführt werden, und die Datenbank bleibt online. Vorsortierte, direkte Pfad-Ladungen umgehen auch das Sortieren (Overhead) des Datenbank-Laders. All diese Operationen sind im IRI Workbench Offline-Reorg-Assistenten automatisiert.

Es sollte nicht besonders belastend sein, eine "Schatten"-Kopie der Daten für jede Tabelle im Dateisystem zu halten, denn sobald die Flat-File sortiert und neu geladen ist, kann sie gelöscht werden. Gleichzeitig ermöglicht es die Externalisierung der Reorg-Daten und die Verfügbarkeit für CoSort auch die Möglichkeit für andere Verwendungen der Daten, einschließlich Archivierung, Berichterstellung, Schutz und Migration zu anderen Datenbank-, BI-Tool- und Anwendungszielen.

Die Einschränkung besteht natürlich darin, dass während des Unloads andere Systembenutzer die Tabelle lesen und möglicherweise aktualisieren können, sodass Aktualisierungen während dieser Zeit die Neuverladung verpassen und Inkonsistenzen im Ziel verursachen könnten. Es wird daher empfohlen, Offline-Reorganisationen durchzuführen, wenn keine Aktualisierungen stattfinden.

Weltweite Referenzen: Seit über 40 Jahren nutzen unsere Kunden wie die NASA, American Airlines, Walt Disney, Comcast, Universal Music, Reuters, das Kraftfahrtbundesamt, das Bundeskriminalamt, die Bundesagentur für Arbeit, Rolex, Commerzbank, Lufthansa, Mercedes Benz, Osram,.. aktiv unsere Software für Big Data Wrangling und Schutz! Sie finden viele unserer weltweiten Referenzen hier und eine Auswahl deutscher Referenzen hier.

Partnerschaft mit IRI: Seit 1993 besteht unsere Kooperation mit IRI (Innovative Routines International Inc.) aus Florida, USA. Damit haben wir unser Portfolio um die Produkte CoSort, Voracity, DarkShield, FieldShield, RowGen, NextForm, FACT und CellShield erweitert. Nur die JET-Software GmbH besitzt die deutschen Vertriebsrechte für diese Produkte. Weitere Details zu unserem Partner IRI Inc. hier.

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Das Unternehmen JET-Software GmbH wurde 1986 in Deutschland gegründet. Seit fast 4 Jahrzehnten entwickeln wir Software für Big Data Management und Schutz! Unsere Produkte sind für alle gängigen Betriebssysteme: Mainframe (BS2000/OSD, z/OS + z/VSE) und Open Systems (UNIX & Derivate, Linux + Windows).

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❌ Sensible Cloud-Daten schützen ❌ Automatische Datenmaskierung in NoSQL wie Google Bigtable, Azure Cosmos DB und Amazon DynamoDB ❗

❌ Sensible Cloud-Daten schützen ❌ Automatische Datenmaskierung in NoSQL wie Google Bigtable, Azure Cosmos DB und Amazon DynamoDB ❗

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Automatische Erkennung und Maskierung von PII in Cloud-NoSQL-Datenbanken: In diesem Beitrag wird die Anwendung der IRI DarkShield API zur automatischen Identifikation und De-Identifizierung von PII oder anderen sensiblen Daten in den drei führenden NoSQL-Datenbanken der Cloud-Anbieter behandelt: Google Bigtable, Microsoft Cosmos DB in Azure und Amazon DynamoDB.

Frühere Artikel in diesem Blog beschäftigten sich bereits damit, wie DarkShield-Assistenten in der IRI Workbench Daten in anderen populären NoSQL-Datenbanken, darunter Cassandra, Elasticsearch und MongoDB, finden und maskieren können. Ein weiterer Artikel widmet sich den Datenbanken CouchDB, Redis und Solr.

Obwohl es eine umfassende Liste von Sicherheitspraktiken für Endpunkte in NoSQL-Datenbanken gibt, können Angreifer dennoch Schwachstellen in diesen Verteidigungsmaßnahmen ausnutzen. Daher ist es für Unternehmen entscheidend, das Sicherheitsprofil dieser Datenbanken um eine zusätzliche Schutzebene zu erweitern.

Hier kommt IRI DarkShield ins Spiel. Als datenzentrierte oder "Startpunkt-Sicherheitslösung" bietet DarkShield Masking eine weitere wichtige Ebene des Datenschutzes zusätzlich zu den von Cloud-Datenbankdienstleistern implementierten Endpunktmaßnahmen.

Über IRI DarkShield: IRI DarkShield ist ein Datenmaskierungstool, das dazu dient, sensible Daten in semistrukturierten und unstrukturierten Dateien und Datenbanken zu identifizieren und zu de-identifizieren. DarkShield ist eines der drei zentralen Produkte der IRI Data Protector Suite, die grafische Modelle für Datenklassifizierung, Suche und Maskierung in der IRI Workbench IDE auf Eclipse-Basis verwendet.

Ab Version 4 bietet DarkShield außerdem zwei leistungsfähige Remote Procedure Call (RPC) Application Programming Interface (API)-Versionen an: die "Base" DarkShield API und die DarkShield-Files API. Diese APIs ermöglichen die Erweiterung der DarkShield-Funktionalität außerhalb der Workbench und nutzen ein Plugin namens Plankton auf der IRI-Web-Services-Plattform.

Die DarkShield-Basis-API wird verwendet, um unstrukturierten Text außerhalb des Dateikontextes zu suchen und zu maskieren. Alternativ dazu ermöglicht die DarkShield-Files-API die Suche und Maskierung von PII in Dateien.

Mithilfe der DarkShield-Files-API können halbstrukturierte und unstrukturierte Daten in verschiedenen Formaten, darunter einfache Textdateien, csv/tsv, Word-Dokumente, Excel, pdf, json, xml, parquet sowie jpeg- und png-Bilder durchsucht und maskiert werden.

AWS DynamoDB, Azure CosmosDB, Google BigTable und die DarkShield-API: Dieser Artikel konzentriert sich auf die führenden Anbieter von Cloud-Diensten für NoSQL-Datenbanken: Amazon AWS mit DynamoDB, Microsoft Azure mit CosmosDB und Google Cloud mit Bigtable. Der Schwerpunkt liegt darauf, wie die DarkShield-Files-API genutzt werden kann, um in ihren Cloud-NoSQL-Datenbanken nach PII zu suchen und diese zu maskieren.

Für diejenigen, die nicht mit der programmatischen Verbindung und Abfrage von NoSQL-Datenbanken vertraut sind, bietet AWS, Azure und Google Cloud umfassende Dokumentationen und Software Development Toolkits (SDKs) in verschiedenen Programmiersprachen an.

Die DarkShield-Files-API-Demos, die derzeit auf GitHub verfügbar sind, sind in Python geschrieben. Daher verwenden diese Projekte Client-Bibliotheken für Python, aber es können auch andere aufrufende Sprachen wie Java verwendet werden. Die aufrufenden Programme oder "Glue Code" für die API sind der Ort, an dem diese Prozeduren definiert werden können. Hier sind die Links zu den DarkShield-Files-API-Demos für Azure CosmosDB, AWS DynamoDB und Google Cloud Bigtable.

Weltweite Referenzen: Seit über 40 Jahren nutzen unsere Kunden wie die NASA, American Airlines, Walt Disney, Comcast, Universal Music, Reuters, das Kraftfahrtbundesamt, das Bundeskriminalamt, die Bundesagentur für Arbeit, Rolex, Commerzbank, Lufthansa, Mercedes Benz, Osram,.. aktiv unsere Software für Big Data Wrangling und Schutz! Sie finden viele unserer weltweiten Referenzen hier und eine Auswahl deutscher Referenzen hier.

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Das Unternehmen JET-Software GmbH wurde 1986 in Deutschland gegründet. Seit fast 4 Jahrzehnten entwickeln wir Software für Big Data Management und Schutz! Unsere Produkte sind für alle gängigen Betriebssysteme: Mainframe (BS2000/OSD, z/OS + z/VSE) und Open Systems (UNIX & Derivate, Linux + Windows).

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