Autor: Firma JET-Software

❌ Microsoft Azure Blob Storages ❌ Binary Large Objects (BLOBs) für leistungsfähiges Data Lake ❗

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Datenverlust verhindern: PII und andere sensible Daten finden und verschleiern!

IRI DarkShield ist ein leistungsstarkes Werkzeug zur Datenmaskierung, das entwickelt wurde, um sensible Informationen in halbstrukturierten und unstrukturierten Dateien sowie Datenbanken aufzuspüren und zu anonymisieren.

Es werden zwei robuste Remote Procedure Call (RPC) Application Programming Interfaces (APIs) bereitgestellt: die "Base" DarkShield API und die DarkShield-Files API. Diese APIs ermöglichen die Identifizierung und Schutz sensibler Daten in verschiedenen Quellen, indem sie spezifische Suchmuster und Maskierungsregeln gemäß den Geschäftsvorschriften anwenden. Weitere Informationen zur Erstellung solcher Suchmuster und Maskierungsregeln finden Sie in einem separaten Artikel.

Die DarkShield-Base-API wird verwendet, um unstrukturierten Text außerhalb von Dateien zu suchen und zu maskieren. Im Gegensatz dazu ermöglicht die DarkShield-Files-API das Durchsuchen und Maskieren von Dateien, einschließlich einfacher Textdateien, CSV/TSV, Word-Dokumente, Excel, PDF, JSON, XML, Parquet sowie JPEG- und PNG-Bilder.

Die Lösungen von IRI umfassen Funktionen zur Datenmaskierung für mehr als 150 halbstrukturierte, unstrukturierte und strukturierte Big Data-Datenquellen. Weitere Details hierzu finden Sie in den entsprechenden Ressourcen.

In diesem Artikel liegt der Fokus auf den drei bekanntesten Anbietern von Cloud-Speicherdiensten, nämlich Amazon S3, Google Cloud Storage und Microsoft Azure Storage, und wie die DarkShield-Files API mit diesen Anbietern interagieren kann.

Früher war IRI DarkShield auf die Suche und Maskierung von persönlich identifizierbaren Informationen (PII) in lokalen Dateisystemen beschränkt. Mit der neuesten Version können Benutzer jedoch eine zusätzliche Datenschutzebene hinzufügen, indem sie auf Daten in Cloud-Speicherdiensten zugreifen und PII in BLOBs (Binary Large Object Blocks) in der Cloud suchen und maskieren.

Die genannten Cloud-Anbieter stellen Bibliotheken zur Verfügung, die es Anwendungen ermöglichen, auf ihre Cloud-Speicherinhalte zuzugreifen. Die DarkShield-Files API-Demos, die auf GitHub verfügbar sind, sind in Python verfasst, obwohl auch andere Programmiersprachen wie Java verwendet werden können.

Die aufrufenden Programme oder der sogenannte "Glue Code" für die API bieten die Möglichkeit, spezielle Eingabe- und Verarbeitungsverfahren für Cloud-Speicher zu definieren. Im untenstehenden Beispielcode für die IRI DarkShield API finden Sie Beispiele für die Anwendung in den genannten Cloud-Diensten:

  1. Amazon S3-Demo
  2. Google Cloud-Speicher-Demo
  3. Microsoft Azure BLOB-Speicher-Demo

Zusammenfassend ermöglicht die DarkShield-Files-API eine äußerst flexible Datensicherheitsebene für Cloud-Speicher. Sie ermöglicht die Identifizierung und Maskierung sensibler Daten in BLOBs in der Cloud, selbst in Fällen von Konto-Kompromittierungen oder unberechtigtem Zugriff auf Cloud-Speicher, und trägt so zur Aufrechterhaltung der Datensicherheit bei.

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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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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❌ Big Data Wegbereiter ❌ Lösungen zum Verpacken, Schützen und Bereitstellen von Daten für Analysen, ML/AI und DevOps ❗

❌ Big Data Wegbereiter ❌ Lösungen zum Verpacken, Schützen und Bereitstellen von Daten für Analysen, ML/AI und DevOps ❗

 

Big Data 75: Companies Driving Innovation in 2023!

Die Zeitschrift Database Trends and Applications (DBTA) hat Innovative Routines International (IRI), Inc. auch bekannt als The CoSort Company, in ihre Liste der "Big Data 75: Companies Driving Innovation in 2023" aufgenommen. Die Liste wurde in der Big Data Quarterly (BDQ)-Ausgabe der DBTA veröffentlicht, um Unternehmen bei der Bewältigung neuer Herausforderungen und eines sich schnell entwickelnden Big-Data-Ökosystems zu unterstützen", indem sie Unternehmen vorstellt, die Innovationen vorantreiben und die Möglichkeiten bei der Erfassung, Speicherung und Gewinnung von Werten aus Daten erweitern".

Laut DBTA-Chefredakteurin Stephanie Simone haben "KI-Technologien in diesem Jahr unmittelbar an Zugkraft gewonnen … das Zugpferd, um das man sich hinter den Kulissen kümmern muss, sind Datenbanken und zugehörige Datenumgebungen. Damit KI und andere fortschrittliche Initiativen in Unternehmen erfolgreich sein können, müssen die Daten sicher, hochverfügbar und praktikabel sein."

Diese Botschaft steht im Einklang mit der jüngsten Bloor-Forschung zu KI. In seinem Artikel Prepare and Protect Data for AI with Voracity (Daten für KI mit Voracity vorbereiten und schützen) erklärt Bloor-Analyst Daniel Howard, dass "man allzu leicht vergisst, dass KI-Modelle auf Daten trainiert werden und dass, wenn diese Daten in irgendeiner Weise unzureichend sind – wenn viele davon falsch sind, wenn Daten fehlen oder doppelt vorhanden sind, wenn es ungesicherte sensible Daten gibt oder wenn es unerkannte und nicht berücksichtigte Verzerrungen in den Daten gibt, um nur eine Handvoll Möglichkeiten zu nennen – die Ergebnisse, die Ihr KI-System ausspuckt, ähnlich fehlerhaft sein werden. Es handelt sich um ein Paradigma, bei dem Müll rein und Müll raus kommt.

David Friedland, SVP von IRI, stimmte dem zu und meinte, dass diese Tatsache die DBTA dazu veranlasst hat, die Datenmanagement-Plattform Voracity von IRI so prominent in der DBTA-Liste der Big-Data-Unternehmen aufzuführen." IRI ist ein Pionier in der Big-Data-Branche und bietet Lösungen zum Verpacken, Schützen und Bereitstellen von Daten für Analysen, ML/AI und DevOps.

Voracity kann vor Ort oder in von Kunden verwalteten Cloud-Umgebungen eingesetzt werden, um die Schlüsselaktivitäten der Datenerkennung, -integration, -migration, -steuerung und -analyse durchzuführen, zu beschleunigen und zu konsolidieren. Angetrieben von der IRI CoSort Big Data Manipulation Engine und aufbauend auf der ergonomischen IDE oder Eclipse oder No-Code-Apps wie DataSwitch, kann Voracity eine breite Palette von Big Data Management Herausforderungen in verschiedenen Branchen adressieren.

Einem aktuellen Bericht von Research and Markets zufolge wurde der globale Markt für Big Data und Business Analytics im Jahr 2022 auf 294,16 Milliarden US-Dollar geschätzt. Es wird erwartet, dass der Marktwert bis 2028 auf 662,63 Mrd. US-Dollar ansteigen wird, wobei die CAGR im Prognosezeitraum 2023-2028 um 14,48 % zunimmt. Das Softwaresegment ist die dominierende Komponente.

"Wir glauben, dass der Umfang und die Ausgereiftheit von Voracitys Fähigkeiten im Bereich des High-Volume-Datenmanagements dafür sorgen, dass Voracity auf dem Radar der DBTA und anderer Analystenfirmen bleibt", sagte Friedland. Voracity wird in der Top 75 Liste der DBTA hier online hervorgehoben.

Big Data Wegbereiter: Erschwingliches Big Data Management!

IRI Voracity® manipuliert und verwaltet ein riesiges Spektrum und Volumen von Daten in einem einzigen, auf Eclipse™ basierenden Fenster. Nutzen Sie Voracity, um schnell und zuverlässig Daten vor Ort oder in der Cloud zu entdecken, zu integrieren, zu migrieren, zu verwalten und zu analysieren und dabei alle "V"-Herausforderungen von Big Data zu bewältigen:

VOLUME: Daten aus internen und öffentlichen Quellen wachsen exponentiell. Voracitys langjährig bewährte IRI CoSort-Engine führt und kombiniert Multi-Gigabyte-Transformationen in Sekundenschnelle und übertrifft damit die Geschwindigkeit herkömmlicher Sortier-, BI-, DB- und ETL-Tools um das 2-20fache.

VARIETÄT: Voracity unterstützt mehr als 150 Datenquellen und -ziele, darunter Legacy- und EDI-Dateien, Multi- und Multi-Byte-Daten und Endian-Typen, jedes RDBMS, sowie viele Big Data- und Cloud/SaaS-Quellen.

VELOCITY: CDR-, IOT-, soziale und transaktionale Daten kommen schnell und in unterschiedlichen Intervallen. CoSort oder nahtlos integrierte Hadoop-Engines in Voracity skalieren Workloads über Commodity-Hardware. Voracity kann auch Echtzeit-, Fast-Echtzeit- oder Streaming-DB-, Datei- oder Nachrichtendaten über Kafka oder MQTT, Pipes oder Prozeduren, Spark oder Storm und IRI Ripcurrent verarbeiten.

VERACITY: Daten von schlechter Qualität mindern den Wert von Analysen und Tests, und PII stellen ein Risiko für Sie dar. Voracitys Validierungs-, Scrubbing-, Anreicherungs- und Vereinheitlichungsfunktionen verbessern alle die Datenqualität. Die eingebetteten Funktionen zur Datenklassifizierung, -erkennung und -maskierung sowie die Unterteilung von Datenbanken und die realistische Synthese von Testdaten helfen Ihnen, Datenschutzverletzungen zu verhindern, DevOps zu verbessern und Datenschutzgesetze einzuhalten.

VALUE: Wenn Sie Ihren Informations- und Entscheidungsbedarf auf Basis von Daten (neu) überdenken, sollten Sie den Wert einer echten analytischen Produktionsplattform bedenken, die Datenaufbereitung mit Analyse und Visualisierung verbindet. Voracity kann benutzerdefinierte Detail- und Zusammenfassungsberichte generieren oder Daten so aufbereiten, dass sie saubere und anonyme Teilmengen an Cognos, PowerBI, Qlik, R, Splunk, etc. weitergeben.

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).

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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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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❌ Startpunktsicherheit ❌ Die wichtige Ergänzung zu Endpunktsicherheit für den umfassenden Datenschutz ❗

❌ Startpunktsicherheit ❌ Die wichtige Ergänzung zu Endpunktsicherheit für den umfassenden Datenschutz ❗

Big Data Management seit 40 Jahren: In diesem Artikel wird definiert, was wir als "Startpunktsicherheit" bezeichnen möchten, und zwar hauptsächlich durch einen Vergleich mit der Endpunktsicherheit.

Wir hören immer wieder von Endpunktsicherheit. Es handelt sich dabei um Technologien zum Schutz sensibler Daten an bestimmten Punkten in einem Netzwerk. Die Endpunktsicherheit umfasst mobile Geräte, Laptops und Desktop-PCs sowie die Server und Netzwerkgeräte, über die sie verbunden sind. Sie kann sich auch auf Speichergeräte wie Daumen- und Festplattenlaufwerke und sogar auf noch granularere Punkte innerhalb dieser Geräte beziehen, einschließlich Ordnern, Dateien und ganzen Datenbanken, die beispielsweise verschlüsselt werden können.

Aber wie sieht es mit der Sicherung von Daten an ihren Ausgangspunkten aus, d. h. bei der Erstellung von Daten durch Benutzer und durch Anwendungen, die Spalten in Datenbanken (oder Werte in Dateien) einspeisen? Dies ist der einzige Ort, an dem tatsächlich sensible Daten erstellt, gespeichert/abgefragt, verarbeitet und über die Endpunkte bewegt werden.

Die Datenmaskierungsbranche basiert auf dem Konzept des atomaren Schutzes von personenbezogenen Informationen direkt in der Datenquelle. Die Sicherung von PII direkt an diesen Startpunkten anstelle von (oder zumindest zusätzlich zu) ihren Endpunkten mit verschiedenen Techniken hat mehrere Vorteile, darunter:

  1. Effizienz – Es ist viel schneller (und weniger ressourcenintensiv), diskrete Werte zu verschlüsseln oder andere De-Identifizierungsfunktionen auf sie anzuwenden als auf alles andere um sie herum
  2. Benutzerfreundlichkeit – Da nur die sensiblen Daten maskiert werden, sind die Daten um sie herum weiterhin zugänglich
  3. Ausschluss von Verstößen – Alle unterschlagenen Daten sind bereits de-identifiziert
  4. Rechenschaftspflicht – Datenverfolgung und Prüfprotokolle, die auf den Schutz bestimmter Elemente verweisen, sind eine bessere Möglichkeit, die Einhaltung der Datenschutzgesetze zu überprüfen, die für bestimmte PII (Identifikatoren) gelten
  5. Sicherheit – Mehrere Datenmaskierungstechniken sind schwerer umkehrbar als eine einzelne Endpunktschutztechnik. Wenn beispielsweise derselbe Verschlüsselungsalgorithmus, der zur Sicherung eines Netzwerks oder einer Festplatte verwendet wurde, auch zur Maskierung nur eines Feldes verwendet wird (während andere Felder mit anderen Funktionen geschützt werden), ist der Unterschied in der Gefährdung zu bedenken.
  6. Testen – Maskierte Produktionsdaten können auch für Prototyping und Benchmarking verwendet werden
  7. Unabhängigkeit – Daten, die an ihrer atomaren Quelle geschützt sind, können sicher zwischen Datenbanken, Anwendungen und Plattformen (ob vor Ort oder in der Cloud) ausgetauscht werden.

Für diejenigen, die in der Data-Governance-Branche tätig sind, mag es den Anschein haben, als würde nur ein neues Schlagwort für Datenmaskierung geschaffen werden, nämlich Startpunktsicherheit. Doch es ist damit nicht gleichzusetzten. Die Startpunktsicherheit berücksichtigt auch Folgendes:

  1. Datenermittlung – Die Fähigkeit, mit Hilfe von Mustern, unscharfer Logik und anderen Suchvorgängen die PII zu finden
  2. Datenklassifizierung – Gruppierung der gefundenen Daten in logische Kategorien zur globalen Maskierung
  3. Datenherkunft – Verfolgung von Änderungen des PII-Wertes und/oder -Standorts im Laufe der Zeit zur Gewährleistung der Sicherheit usw.
  4. Datenlatenz – Ob die Maskierungsfunktionen auf Daten im Ruhezustand oder bei der Übertragung angewendet werden
  5. Metadata Lineage – Aufzeichnung und Analyse von Änderungen an Layouts und Auftragsdefinitionen
  6. Autorisierung – Verwaltung der Personen, die die Daten maskieren und/oder darauf zugreifen (wiederherstellen) können
  7. Risikobewertung – Bestimmung der statistischen Wahrscheinlichkeit einer erneuten Identifizierung (siehe HIPAA)
  8. Audit-Protokolle – Abfrage, wer was maskiert hat und wer was, wann und wo gesehen hat.

Viele dieser zusätzlichen Überlegungen gelten nicht nur für die Sicherheit von Startpunkten, aber Klassifizierung, Herkunft und Latenz im datenzentrischen Bereich sind relevanter als für die Endpunktsicherheit.

Verwenden Sie zweckmäßige Software um sensible Daten automatisch zu finden und direkt zu maskieren – egal in welcher Form und wo sie sich befinden – und um zu beweisen, dass Sie sie geschützt haben!

IRI FieldShield: Finden, klassifizieren, maskieren und risikobehaftete PII über Legacy-Dateien, relationale und NoSQL-Datenbanken, Cloud-Anwendungen usw. mit AES-256 FPE, Hashing, Redaktion, Pseudonymisierung, Tokenisierung usw.

IRI CellShield: Finden, Berichten, Maskieren und Überprüfen von PII in einer oder mehreren Excel®-Tabellen auf einmal.

IRI DarkShield: Erkennen, Bereitstellen und Löschen vertraulicher Informationen in unstrukturierten Textdateien, PDFs und mehr.

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❌ IBM Infosphere Datastage ❌ Datenintegration von ETL-Tool Datastage nahtlos 10x schneller und sensible Daten schützen ❗

❌ IBM Infosphere Datastage ❌ Datenintegration von ETL-Tool Datastage nahtlos 10x schneller und sensible Daten schützen ❗

Big Data Management seit 40 Jahren: Selbst nach Anwendung von Tuning-Maßnahmen ist die Transformation großer Datensätze (über eine Million Zeilen) in DataStage immer noch zeitaufwendig, insbesondere ohne teure Hardware-Upgrades oder Aktualisierungen der Software.

Besonders rechenintensive Aufgaben wie Sortieren, Zusammenführen, Aggregieren und Laden großer Datenmengen können zu Engpässen führen. Die Parallelisierung oder Optimierung in anderen Schichten oder Werkzeugen kann umständlich und kostenintensiv sein und gleichzeitig die Leistung für andere Benutzer beeinträchtigen.

In Bezug auf die Datensicherheit können die von IBM angebotenen Lösungen zur Datenmaskierung teuer oder umständlich sein und nicht alle Anforderungen für die Identifikation personenbezogener Daten (PII) oder den Datenschutz erfüllen.

Beschleunigung von DataStage-Transformationen: Um die Leistung von DataStage zu steigern, empfiehlt sich die Nutzung von CoSort in einer sequenziellen Dateistufe oder in einem Unterprogramm vor der eigentlichen Job-Routine. Dies ermöglicht das Sortieren, Aggregieren und Zusammenführen großer Daten in einem einzigen Durchgang, ohne die Leistung anderer DataStage-Jobs, Datenbanken oder BI-Tools zu beeinträchtigen. Zudem können Dateiformat- und Datentypkonvertierungen, Feldmaskierungsfunktionen, benutzerdefinierte Berichte und vorsortierte Ladedateien integriert werden. Eine weitere Verbesserung der Leistung erfolgt durch die Vorab-Sortierung der Dateien nach Trennschlüsseln mithilfe eines SortCL-Skripts, gefolgt von der Definition der sortierten Felder in der Aggregationsstufe.

Maskierung von PII in DataStage: Da sich sensible Daten, einschließlich personenbezogener Informationen, in Tabellen und Flat-Files innerhalb von DataStage befinden können, ist es wichtig, diese gemäß Vertraulichkeitsbeschränkungen und Datenschutzgesetzen zu schützen. IRI FieldShield bieten verschiedene Schutzmöglichkeiten für Felder in strukturierten Datensätzen in ODBC-verbundenen Datenbanken oder Flat-File-Formaten. Dabei können Geschäftsregeln wie AES-256-Verschlüsselung, FIPS-konforme OpenSSL-Verschlüsselung, 3DES, GPG-Verschlüsselung, Wertsubstitution (Pseudonymisierung), Zeichenmaskierung, Hashing, Redaktion, benutzerdefinierte Ausdruckslogik, Teilmaskierung oder benutzerdefinierte Feldfunktionen festgelegt werden.

Erzeugung von Testdaten in DataStage: IRI RowGen bietet die Möglichkeit, sichere und realistische Testdaten zu generieren, es verwendet COBOL- oder CoSort-Metadaten sowie .dsx-definierte Dateien und RDB-Datenmodelle über JDBC. RowGen ermöglicht die Erstellung konformer, realistischer Testdaten durch zufällige Generierung und/oder die Auswahl aus vordefinierten Set-Dateien. Zudem sind integrierte Datenmanipulations- und Formatierungsfunktionen verfügbar.

Re-Hosting von DataStage-Jobs: Die Migration von DataStage zu einem schnelleren und kostengünstigeren ETL-Betrieb in IRI Voracity wird durch Erwin Mapping Manager oder Code-Automation Frameworks (CATfx) erleichtert. Diese bewährten Technologien sowie die ADS Lite Speed Conversion Services ermöglichen ETL-Architekten und der CIO/CFO-Suite erhebliche Kosteneinsparungen und einen kosteneffizienten Betrieb in der Zukunft.

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❌ ETL und ELT via Informatica ❌ Nahtlose Beschleunigung via Pushdown-Optimierung und Datenschutz DSGVO-konform gewährleisten❗

❌ ETL und ELT via Informatica ❌ Nahtlose Beschleunigung via Pushdown-Optimierung und Datenschutz DSGVO-konform gewährleisten❗

Push von Informatica: ETL- und ELT-Jobs einfach beschleunigen oder neu gestalten!

Eine Möglichkeit zur Optimierung Ihrer Informatica ETL-Jobs besteht darin, sie zu beschleunigen oder neu zu gestalten. Bei der Verarbeitung großer Datenmengen in PowerCenter können verschiedene Herausforderungen auftreten, die zu Verzögerungen führen können. Dies kann insbesondere bei Operationen wie Sortieren, Verknüpfen, Aggregieren und Laden von Daten auftreten. Eine erste Option zur Optimierung ist die sogenannte "Pushdown-Optimierung", bei der die Verarbeitungslast auf eine bereits beanspruchte Datenbank oder eine teure und komplexe Plattform verschoben wird.

Ein weiteres dringendes Anliegen besteht darin, die Sicherheit sensibler Produktionsdaten sicherzustellen, die durch Informatica Data Warehouse, Data Mart oder Testbetrieb übertragen werden. Dies erfordert möglicherweise rollenbasierte Datensicherungen oder die Generierung großer Mengen realistischer Testdaten ohne vertrauliche Informationen für Prototypenanwendungen.

Pushdown-Optimierung kann durch die Integration von CoSort in Ihre PowerCenter- oder PowerMart-Prozesse erreicht werden. Ein Beispiel der NYSE American (früher American Stock Exchange) zeigt, dass diese Methode die Transformationsleistung erheblich steigern kann, wobei Sortierzeiten dramatisch reduziert werden, ohne die Datenbank zu überlasten.

Für Operationen wie Sortieren, Verknüpfen, Aggregieren und Laden von Daten im Dateisystem kann dies wesentlich schneller erfolgen. Sie können auch Datei- und Datentypen konvertieren, personenbezogene Informationen (PII) maskieren und benutzerdefinierte Berichte erstellen, alles in einem einzigen Job-Skript und mit I/O-Pass.

Kostengünstige Datenmaskierung: IRI FieldShield bietet eine Alternative zur von Informatica erworbenen dynamischen Datenmaskierungs-Software. Es bietet verschiedene Methoden zum Schutz von Feldern in strukturierten Datensätzen und verwendet einfache, portable Jobskripte, die von der Eclipse™-Plattform unterstützt werden. Die Auswahl der Funktion für jede Spalte erfolgt basierend auf Ihren Geschäftsregeln und kann AES-256, Open SSL- und GPG-Verschlüsselung, Lookup-Wert-Substitution, Zeichenmaskierung und benutzerdefinierte Ausdruckslogik umfassen.

Testdaten zur Prototypenerstellung: IRI RowGen steht zur Verfügung, um Testdaten schnell und kostengünstig zu generieren. RowGen ermöglicht die Erstellung realistischer und referenziell korrekter Testdaten, die zur Befüllung von Zieltabellen, Data Marts, Data Vault-Modellen, EDWs, Flat-Files und Produktionsberichten verwendet werden können, während Ihre Datenbankdatenmodelldateien und Informatica-Metadaten genutzt werden.

Re-Hosting: Schließlich können ETL-Aufträge in Informatica mithilfe der Erwin (früher AnalytiX DS) Code-Automation Frameworks (CATfx) Technologie in IRI Voracity automatisch konvertiert werden. Beide Plattformen nutzen Erwin Mapping Manager, was die nahtlose Projektverschiebung zwischen den beiden ermöglicht. Voracity wird als erheblich schneller und kostengünstiger im Vergleich zu Informatica PowerCenter beschrieben, was einen Wechsel erleichtert.

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❌ Cubeware BI ❌ Schnellere Datenintegration mit DSGVO-konformen Daten für BI-Analytics in Cubeware Cockpit ❗

❌ Cubeware BI ❌ Schnellere Datenintegration mit DSGVO-konformen Daten für BI-Analytics in Cubeware Cockpit ❗

Big Data Management seit 40 Jahren: In früheren Artikeln in unserem Blog-Bereich für Business Intelligence haben wir bereits beschrieben, wie die Verarbeitung von Daten mithilfe unseres Produkts IRI CoSort und der Datenverwaltungsplattform IRI Voracity die Zeitspanne bis zur Datenvisualisierung und somit zu nutzbaren Erkenntnissen in BI-Tools erheblich verkürzen kann. Dieser Artikel hebt die Vorteile des Data Wranglings hervor, die Voracity in der Cubeware-Plattform für Analysen bietet!

Voracity zeichnet sich durch seine Schnelligkeit im Umgang mit Daten und sein breites Spektrum an Datenmanipulations- und Datenschutzfunktionen aus. Es fehlt jedoch ein integriertes Visualisierungs- und Dashboard-Tool. Hier kommt Cubeware Cockpit ins Spiel. Voracity steigert den Wert des Importprozesses für Cubeware-Anwender durch schnelle, konsolidierte Datenverarbeitung, Bereinigung und Maskierung.

Cubeware Cockpit: Cubeware, ein innovativer BI-Software-Hersteller mit Sitz in Rosenheim, Deutschland, bietet Lösungen für Datenmanagement, Visualisierung, Analyse und Planung. Eines seiner Produkte, Cockpit, ist ein Dashboard-Designer für den CSP C8. Cockpit ermöglicht die Erstellung von Berichten für Windows, das Web, mobile Plattformen und Snack (Cubeware’s agiles Instant Reporting Tool). Es kann auch Daten aus relationalen und multidimensionalen Datenbanken integrieren.

Zusätzlich bietet Cubeware mit dem Importer ein grafisches ETL-Tool zur Konsolidierung von Daten aus verschiedenen Quellen mit umfassenden Transformationsprozessen, das viele Funktionen mit Voracity teilt.

Warum benötigen Sie Voracity? Für eine schnellere Vorbereitung großer Dateien mit zusätzlichen Datenqualitätsmerkmalen und datenzentrischen Sicherheitsfunktionen (wie PII-Klassifizierung, Discovery und Maskierung) zur Einhaltung der GDPR-Vorschriften.

Voracity verwendet zuerst die SortCL-Engine, um Daten schneller zu integrieren und zu verarbeiten als der Cubeware Importer und die meisten anderen ETL-Tools auf dem Markt. SortCL ist ein leistungsstarkes, anpassbares Datenverarbeitungsprogramm für strukturierte und semistrukturierte Datenquellen, das Speicher, Threads und E/A optimiert. Es kann auf Windows- und Linux/Unix-Befehlszeilen lokal oder in der Cloud ausgeführt werden.

SortCL-Jobs werden in einfachen 4GL-Job-Skripten definiert, die auch in einer benutzerfreundlichen grafischen IDE namens IRI Workbench, basierend auf Eclipse™, erstellt und verwaltet werden können. SortCL-Programme sind nicht nur leicht verständlich, sondern bieten auch eine Vielzahl von Datenmanipulations-, Mapping-, Munging-, Maskierungs- und Mining-Funktionen für zahlreiche Anwendungsfälle im Bereich Datenverarbeitung, Datenschutz, Prototyping und Präsentation.

Die Datenvalidierungsfunktionen können die Datenqualität verbessern, indem sie beispielsweise Bedingungen zum Testen auf leere Werte, Groß- und Kleinschreibung, alphabetische und numerische Werte, druckbare Werte und vieles mehr erstellen. Sie können auch Datensätze filtern, die bestimmte Bedingungen, Bereiche oder Mengenschwellen erfüllen. SortCL unterstützt GDPR-Konformität durch Daten-"Schilde", die PII-Daten durch Löschung, Verschlüsselung, Schwärzung, Pseudonymisierung usw. schützen.

Vor allem können alle oben genannten Aktivitäten, die mit ETL, Datenqualität und Maskierung zu tun haben, gleichzeitig in einem SortCL-Skript und E/A-Durchlauf durchgeführt werden, was die Entwicklungs- und Ausführungszeit erheblich verkürzt. SortCL kann auch benutzerdefinierte 2D-Detail- und Zusammenfassungsberichte erstellen, um einen schnellen Überblick über die Daten zu bieten und sicherzustellen, dass alles korrekt ist, bevor Cockpit die Daten für die schnelle Anzeige übernimmt.

Zusammenfassung: Der größte Vorteil von Voracity liegt in der schnellen und zuverlässigen Verarbeitung von Flat-Files. Wenn es in der Lage ist, einen großen Prozentsatz von Datensätzen aus sehr umfangreichen Dateien herauszufiltern, kann sein SortCL-Programm einen schnellen Datentransfer von Dateien zur Datenbank ermöglichen. Datentransformation, Validierung, Bereinigung, Maskierung und Neuformatierung können alle in einem SortCL-Skript und E/A-Durchlauf kombiniert werden.

Im Allgemeinen würden SortCL-Skripte, die Daten von Dateien in die Datenbank schreiben, bei großen Datensätzen zu langsameren Ergebnissen führen als Cubeware. SortCL kann jedoch die Eingabe von Flat-Files schneller verarbeiten und sie dann auf wesentlich kleinere Datensatzmengen filtern, die für die Datenbank bestimmt sind.

Beim Lesen aus einer Datenbank und beim Schreiben in eine Flat-Datei kann die SortCL-Engine einige Geschwindigkeitsvorteile bieten. Ein von Cubeware durchgeführter Benchmark ergab beispielsweise, dass ähnliche Filterungen und Transformationen, die SortCL in 2 Minuten und 11 Sekunden durchführte, bei Cubeware 5 Minuten und 32 Sekunden in Anspruch nahmen. Der Benchmark verwendete Microsoft SQL Server als Datenquelle und erzeugte eine durch Semikolon getrennte Textdatei als Ausgabe.

Fazit: Wenn Sie über IRI Voracity und Cubeware Cockpit verfügen, haben Sie eine kostengünstige, technisch erstklassige Lösung für Datenintegration, Governance und visuelle Analysen!

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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❌ SAP ASE und IQ ❌ Optimierung von ETL und Reorg, mit Datenmaskierung und Datenreplikation für Datenmigration von SAP RDBMS (ehemals Sybase) ❗

❌ SAP ASE und IQ ❌ Optimierung von ETL und Reorg, mit Datenmaskierung und Datenreplikation für Datenmigration von SAP RDBMS (ehemals Sybase) ❗

Big Data Management seit 40 Jahren: Sybase war ein äußerst beliebtes Softwareunternehmen in den 1990er und 2000er Jahren, das Lösungen für die Verwaltung und Analyse von Daten in relationalen Datenbanken im großen Maßstab anbot. Im Jahr 2010 wurde Sybase von SAP übernommen und bis 2012 als Tochtergesellschaft betrieben, bevor es vollständig in das SAP-Ökosystem integriert wurde. Der Name "Sybase" wurde 2014 offiziell von SAP eingestellt, obwohl er immer noch online erwähnt wird.

Sybase bot verschiedene Datenprodukte an, darunter Sybase Adaptive Server Enterprise (ASE), Sybase IQ, Sybase SQL Anywhere und Sybase Advantage, die jeweils unterschiedliche Geschäftsprobleme lösten. Nach der Integration in SAP erhielten diese Produkte neue Namen, z. B. wurde Sybase Adaptive Server Enterprise zu SAP Adaptive Server Enterprise und Sybase IQ zu SAP IQ umbenannt.

Sybase Adaptive Server Enterprise (ASE) konzentrierte sich hauptsächlich auf die Online-Transaktionsverarbeitung (OLTP) und verwendete ein zeilenbasiertes relationales Datenbankmanagementsystem (RDBMS) für effiziente Berichterstellung und die Bewältigung großer Speicheranforderungen. Im Gegensatz dazu war Sybase IQ eine analytische Datenbanksoftware mit einem spaltenbasierten Speichersystem, das effiziente Berichterstellung und die Speicherung von Archivdaten mit geringerem Platzbedarf im Vergleich zu zeilenbasierten Systemen wie Sybase Adaptive Server Enterprise ermöglichte.

Beschleunigung der Entladung von Daten: IRI FACT (Fast Extract) ermöglicht die parallele Ausgabe von Transaktionstabellen in Flat Files. FACT ist kompatibel mit Sybase IQ und ASE ab OCS 15 und höher. Diese Methode zeichnet sich durch eine erheblich höhere Geschwindigkeit im Vergleich zu anderen Extraktionsverfahren aus und kann eigenständig in der IRI Workbench verwendet werden oder in Kombination mit anderen IRI-Operationen wie ETL, Datenneuorganisation (Reorg) und Datenmigration eingesetzt werden.

Beschleunigung von Datentransformation, Abfragen und Laden: Nutzen Sie das Sortierprogramm SortCL in den Produkten IRI CoSort oder der IRI Voracity-Plattform, um Extrakte gleichzeitig zu filtern, zu ordnen, zu verknüpfen und zu aggregieren. Das Sybase SQL Server Referenzhandbuch empfiehlt die Verwendung einer externen Vorsortierung, um den Vorgang der Indexerstellung während des Datenbankladens zu beschleunigen. Wenn Sie mehrere Tabellen in der Abfrage-Indexreihenfolge schnell erstellen, sollte dies dazu beitragen, die Geschwindigkeit von Abfragen zu erhöhen.

Beschleunigung von Reorganisationsvorgängen: Um Reorganisationen zu beschleunigen, empfiehlt sich die Durchführung dieser Vorgänge im Offline-Modus, wodurch das Dateisystem verwendet wird, anstatt die Datenbank zu belasten. In der IRI Workbench steht Benutzern von FACT und CoSort (oder der Plattform Voracity) ein Offline-Datenbank-Reorganisationsassistent zur Verfügung. Dieser Assistent kombiniert die Funktionen von FACT, CoSort und bcp in Stapelverarbeitungsoperationen, die Sie sowohl innerhalb als auch außerhalb der Workbench-GUI planen und durchführen können. Dies ermöglicht eine effiziente Durchführung der Reorganisationsvorgänge.

Migration und Replikation von Datenbanken: Übertragen Sie Daten zwischen Sybase-Datenbanken und anderen Datenquellen mithilfe von IRI NextForm DB Edition oder der Voracity-Plattform. Mit Voracity können Sie anspruchsvolle ETL (Extrahieren, Transformieren, Laden)-, Change Data Capture– und Replikationsvorgänge durchführen, um Daten effizient zu bewegen und zu synchronisieren.

Datenmaskierung von sensiblen Daten: Identifizieren und kategorisieren Sie personenbezogene Informationen (PII) mithilfe von integrierten Tools zur Datenerkennung und -profilierung. Anschließend erstellen Sie statische PII-Maskierungsaufträge für Sybase, SAP HANA und andere Datenquellen, die über JDBC und ODBC verbunden sind, entweder mit dem eigenständigen IRI FieldShield-Paket oder der Voracity-Plattform. Sie haben auch die Möglichkeit, das Risiko einer erneuten Identifizierung anhand der verbleibenden quasi-identifizierenden Daten in Ihrem Datensatz zu bewerten. Wenn Sie dynamische PII-Maskierung benötigen, können Sie die FieldShield-Funktionen im Software Development Kit (SDK) aufrufen.

Erstellung und Befüllung von Testdaten: Für eine schnelle und sichere Befüllung Ihrer Sybase-Datenbank mit Testdaten nutzen Sie den leistungsstarken Testdatengenerator IRI RowGen. Dieses Tool generiert Testdaten automatisch für Ihre gesamte Datenbank unter Berücksichtigung der referentiellen Integrität und kann nahtlos in die Voracity-Plattform integriert werden. RowGen orientiert sich dabei an Ihren Datenmodellen und ermöglicht die Erzeugung von großen Testdatensätzen.

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).

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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❌ Splunk SOAR ❌ Datenverarbeitung vor der Indizierung in Splunk für schnellere Performance und DSGVO-konformen Datenschutz ❗

❌ Splunk SOAR ❌ Datenverarbeitung vor der Indizierung in Splunk für schnellere Performance und DSGVO-konformen Datenschutz ❗

Big Data Management seit 40 Jahren: Die IRI Voracity Data Munging & Masking App für Splunk ist der beste Weg, um die unzähligen Datenziele von IRI Voracity und seinen Komponenten Data Discovery, Integration, Migration, Governance und analytische Operationen in Splunk Enterprise oder Splunk Enterprise Security einzuspeisen.

Der Vorteil von all dem ist ein nahtloser, simultaner operativer Daten-zu-Informationsfluss … von Voracitys schneller Aufbereitung und Schutz großer und kleiner Datenquellen zu Splunks leistungsstarken Visualisierungen und adaptivem Reaktions-Framework. In einem einzigen Durchgang durch mehrere Eingaben können Voracity-Jobs Daten für Analysen umwandeln, filtern, bereinigen, neu formatieren und aufbereiten (wrangle) und die darin enthaltenen PII für die Einhaltung von Vorschriften und für Datenschutzverletzungen de-identifizieren.

Die App nimmt Daten, die von IRI-Jobs erzeugt werden, die in den 4GL (*.cl) Job-Skripten von "SortCL"-kompatiblen Produkten in Voracity definiert sind – einschließlich CoSort, NextForm, FieldShield und RowGen – und indiziert ihre Ergebnisse automatisch in Splunk in festgelegten Intervallen. Diese IRI-App für Splunk ist auch in der Lage, zusätzliche Kommandozeilenargumente auszuführen, die für diese Jobs verfügbar sind, wie z.B. /WARNINGSON, /STATISTICS und zusätzliche /OUTFILE-Ziele. Die Daten, die über die App an Splunk fließen, sollten in einem strukturierten Datensatzformat angegeben werden.

IRI hat eine neue, kostenlose App für Splunk Enterprise- und Enterprise Security-Anwender entwickelt, die nahtlos Daten aus jedem Data Wrangling- oder Protection-Job der Voracity-Plattform indiziert. Die App – verfügbar auf Splunkbase – ist der moderne Nachfolger des 2016er Voracity-Add-ons für Splunk und eine Alternative zur Verwendung von Splunk Universal Forwarder zur Indizierung der Daten.

Die App fungiert als Aufruf- und Integrationspunkt für die Ausführung und Nutzung verschiedener SortCL-kompatibler Jobs und deren Ergebnisse. Die App startet diese bestehenden Jobs – die in der Regel grafisch in IRI Workbench, einer auf Eclipse aufbauenden IDE, erstellt werden – und nimmt die Ausgabedaten dieser Jobs automatisch in Splunk auf und indiziert sie. Von dort aus sind die Daten bereit für die üblichen Analysen, Visualisierungen und Aktionen von Splunk:

1. Splunk sofort mit vorbereiteten und geschützten Daten indizieren: Mit dem neuen IRI-Add-on für Splunk können Sie die extrem schnellen Datenaufbereitungs– und Schutzfunktionen von IRI Voracity aus Splunk heraus nutzen. Integrieren und maskieren Sie Rohdatensätze in einer Vielzahl von Formaten, u m sie sofort über den Speicher in Splunk-Indizes zu übertragen.

2. Unstrukturierte Datensätze für Splunk vorbereiten: Der Dark Data Discovery Wizard in der IRI Workbench GUI kann Daten in MS Office Dokumenten, E-Mail Repositories und .pdf,.rtf und.xml Dateien auf einmal suchen und strukturieren. Es kann auch forensische Metadaten über jede Datenquelle mit einem Element entdecken, das dem Suchmuster des Benutzers entspricht.

Die resultierende Flat-File enthält alle Daten (und optionale Metadaten), die Splunk leicht indizieren kann…. und sogar in der gleichen GUI mit Ihren Datenaufbereitungs- und Verwaltungsaktivitäten anzeigen kann, siehe weitere Details in unserem Blog hier.

3. Schutz der Daten für Splunk, mit oder ohne Reversibilität: Splunk hat eine Reihe von Datenverschlüsselungsszenarien identifiziert, bietet aber nicht die formaterhaltende Verschlüsselung von IRI FieldShield (einzeln verfügbar in der gleichen GUI oder als Teil eines Voracity-Abonnements), die Realismus bei der Dateneingabe oder referentielle Integrität bei der Datenabgabe gewährleistet. Verwenden Sie das IRI-Add-on für Splunk, um ein FieldShield (od er IRI RowGen Testdatengenerierung) Job-Skript auszuführen, um diese Daten in Splunk zu indizieren, wenn sie geschützt (oder produziert) sind.

Da sich die Datenschutzfunktionen von IRI auf Feldebene befinden, sind sie sicherer; wenn (im Gegensatz zu Splunk) ein Verschlüsselungscode offenbart wird, sind andere Felder mit anderen Schlüsseln oder Algorithmen noch sicher, siehe mehr Details in unserem Blog hier.

4. Senden Sie die Protokolle der IRI-Datensicherheitssoftware an Splunk: Darüber hinaus können alle statischen IRI-Datenmaskierungsprodukte – FieldShield, DarkShield und CellShield EE – Audit-Trail-Ausgaben erzeugen, die für Spunk Enterprise Security (ES) SIEM/SOC-Umgebungen geeignet sind.

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❌ Schnellste Datenextraktion ❌ Push von VLDB im Data Warehouse, schnellere Datentransformation und Datenarchivierung ❗

❌ Schnellste Datenextraktion ❌ Push von VLDB im Data Warehouse, schnellere Datentransformation und Datenarchivierung ❗

Big Data Management: Milliarden von Zeilen in Minuten!

IRI FACT™(Fast Extract) ist ein Dienstprogramm zum parallelen Entladen von sehr großen Datenbanktabellen. FACT verwendet einfache Job-Skripte (unterstützt in einer vertrauten Eclipse-GUI), um schnell portable Flat-Files zu erstellen. FACT verwendet native Datenbank-APIs und parallele Verarbeitung, um Tabellen schneller in Flat-Fiels umzuwandeln als jedes andere Entladetool oder -verfahren.

Eine schnellere Datenextraktion ist die wichtige Komponente für Datenbankarchivierung und -replikation, Datenbankberichte und Migrationen, Data Warehouse ETL-, ELT- und ODS-Operationen, Offline-Berichterstattung und Schutz von Massendaten.

Die Kombination der leistungsstarken Extraktion von FACT mit den leistungsstarken, konsolidierten Datentransformationen und vorsortierten Bulkladungen von IRI CoSort ist der schnellste und kostengünstigste Weg, um Big Data ETL– und Offline-Reorgs durchzuführen.

Mit diesem Ansatz können weitere Transformations- und Berichtsoperationen durchgeführt werden, und die Datenbank bleibt online. Vorab sortierte, direkte Pfadladungen umgehen auch die Sortierung (Overhead) des Datenbank-Laders. All diese Operationen werden im Offline-Reorg-Assistenten der IRI-Workbench automatisiert.

Das Halten einer "Schatten"-Kopie der Daten im Dateisystem für jede Tabelle sollte nicht übermäßig belastend sein, denn sobald die Flat-File sortiert und neu geladen ist, kann sie gelöscht werden. Gleichzeitig ermöglicht die Auslagerung der Reorg-Daten und ihre Verfügbarkeit für CoSort auch die Möglichkeit anderer Verwendungen der Daten, einschließlich Archivierung, Berichterstellung, Schutz und Migration zu anderen Datenbanken, BI-Tools und Anwendungszielen.

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❌ Datenbankreplikation ❌ In Echtzeit Datenbankänderung (CDC) automatisch erkennen und verwalten für synchrone Datenreplikation ❗

❌ Datenbankreplikation ❌ In Echtzeit Datenbankänderung (CDC) automatisch erkennen und verwalten für synchrone Datenreplikation ❗

Real-Time Change Data Capture: Gespeicherte Transaktionsdaten werden in jeder Branche ständig erzeugt und aktualisiert. Datenbanktabellen können mit neuen Daten aus Anwendungen oder Ereignissen in Intervallen aktualisiert werden, die nur den Bruchteil einer Sekunde betragen.

Führende Unternehmen überwachen, verschieben und verarbeiten Datenbank-Daten, die sich ändern, damit die Benutzer in der Lage sind, diese Anforderungen in Echtzeit zu erfüllen. Die Unternehmen, die mit den Datenbank-Änderungen Schritt halten, verschaffen sich einen Wettbewerbsvorteil.

Für diejenigen, die das/die nachgelagerte(n) Ziel(e) mit einer Quell-DB synchron halten wollen, bietet eine neue, innovative Technologie die Funktionalität eines Datenbank-Maskierungsauftrags der Datenklasse, jedoch auf dynamische Weise.

Was ist IRI Ripcurrent? IRI Ripcurrent ist eine Java-Anwendung, die die Funktionalitäten der eingebetteten Debezium-Engine und des Streaming-Features des IRI CoSort-Programms vereint. Sie ermöglicht die Echtzeitverarbeitung von Datenbankänderungsereignissen, indem sie diese Ereignisse erfasst und die Daten in Echtzeit an andere Zielorte repliziert. Dabei besteht die Möglichkeit, optionale Transformationsregeln anzuwenden, wie beispielsweise die Datenmaskierung von persönlich identifizierbaren Informationen (PII), wobei die Anwendung dieser Regeln konsequent anhand der Datenklassifikation erfolgt. Unterstützt werden bereits MySQL, SQL Server, PostgreSQL, Oracle, MongoDB, DB2 und Vitess.

Ripcurrent ermöglicht es, automatisch auf Einfügungen, Aktualisierungen und Löschungen von Datenzeilen zu reagieren. Dadurch können Daten aus Quelltabellen in mehrere Ziele synchronisiert werden, wobei optional konsistente Transformationen auf Feldebene, wie die Maskierung von Daten, angewendet werden können. Es ist eine nahtlose Lösung für die Echtzeitverarbeitung von Änderungen in Flat-Files und eine Alternative zur inkrementellen Verschiebung und Maskierung von geänderten Daten in Datenbanken.

IRI Ripcurrent kann Änderungen in allen Tabellen einer Datenbank erkennen, außer solchen, die in der Konfiguration ausgeschlossen wurden. Es überwacht auch andere Datenbankänderungsereignisse, zeichnet sie jedoch nur auf, wenn sie Datenänderungen in Tabellen beinhalten.

Die Motivation hinter der Verwendung von IRI Ripcurrent liegt darin, die Synchronisation von Datenbankänderungen in einfachen Schritten zu ermöglichen. Während IRI-Software traditionell Datenmaskierung und -replikation über die IRI Workbench unterstützt, bietet Ripcurrent eine dynamische Lösung, um Datenbankänderungen in Echtzeit zu verfolgen und nachzubilden, ohne erneut Batch- oder Shell-Skripte ausführen zu müssen. Dies ist besonders nützlich, wenn nachgelagerte Ziele, wie Testumgebungen, mit der Quelldatenbank synchronisiert werden müssen.

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