Autor: Firma JET-Software
❌ Dark Data Schutz ❌ Datenschutz von persönlich identifizierbaren Informationen in Excel, Offline Outlook und in anderen unstrukturieren Daten ❗

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Schneller und sicherer Datenschutz: IRI DarkShield ist ein Datenmaskierungswerkzeug zum Auffinden und De-Identifizieren sensibler Daten in semi- und unstrukturierten Dateien und Datenbanken, wie HL7 und X12, PDF und Word, Excel und PowerPoint sowie in Bilddateien (einschließlich eingebrannter PHI in DICOM-Formaten). DarkShield ist eines der drei zentralen Datenmaskierungsprodukte der IRI Data Protector Suite, die grafische Datenklassifizierungs-, Such- und Maskierungsjob-Designmodelle in der IRI Workbench IDE, die auf Eclipse basiert, nutzen können.

Mit IRI FieldShield können Sie die Schlüsselidentifikatoren (und die Quasi-Identifikatoren) in Datenbankspalten und in Feldern in strukturierten und JSON-Dateien leicht klassifizieren, finden und entfernen oder auf andere Weise de-identifizieren. Mit IRI CellShield können Sie dasselbe in Microsoft Excel und neueren Tabellenkalkulationen tun.

Alle diese Datenmaskierungsprodukte sind Teil der IRI Data Protector-Suite oder kostenlos in der IRI Voracity-Datenmanagement-Plattform enthalten.

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

JET-Software entwickelt und vertreibt seit 1986 Software für die Datenverarbeitung für gängige Betriebssysteme wie BS2000/OSD, z/OS, z/VSE, UNIX & Derivate, Linux und Windows. Benötigte Portierungen werden bei Bedarf realisiert.

Wir unterstützen weltweit über 20.000 Installationen. 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

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Amadeus Thomas
Telefon: 06073-711403
Fax: 06073-711405
E-Mail: amadeus.thomas@jet-software.com
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❌ Test Data in Excel ❌ Ordnungsgemäß formatierte, bereichsbezogene und nach Häufigkeit verteilte Testdaten in Microsoft Excel erzeugen❗

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SortCL-kompatible Excel-Datenverarbeitungsbeispiele: Dieser Artikel ist eine Fortsetzung des vorangegangenen Artikels, in dem die IRI-Unterstützung für XLS- und XLSX-Dateiformate im SortCL-Programm vorgestellt wurde, das zum Verschieben und Bearbeiten von Tabellenkalkulationsdaten in der IRI Voracity-Datenmanagement-Plattform (ETL, Datenqualität usw.) und den darin enthaltenen Fit-for-Purpose-Produkten verwendet wird: IRI CoSort, NextForm, FieldShield und RowGen. Diese Jobbeispiele zeigen, was diese Metadaten-kompatiblen Anwendungen mit Daten direkt in/aus Excel-Tabellen im XLS- oder XLSX-Format alles machen können.

  1. Synthese von Testdaten: Dieses Skript demonstriert die Verwendung eines IRI RowGen-Auftragsskripts zum Generieren einer kleinen Menge zufälliger Testdaten in einer XLSX-Datei und einer XLS-Datei mit einer Kopfzeile.
  2. Synthese von Zufallsdaten mit verschlüsselten Feldern: Dieser hybride RowGen-FieldSheld-Job demonstriert die zufällige Auswahl von Namen und E-Mail-Domänen aus Set-Dateien und die anschließende Maskierung dieser Namen mit formatbewahrender AES256-Verschlüsselung mit einer verschlüsselten Passphrase. Eine E-Mail-Adresse wird aus dem ersten Buchstaben des Vornamens und dem Nachnamen generiert. Die Ausgabe erfolgt in einem bestimmten Bereich eines XLS-Blattes.
  3. Synthese von 5.000 Zeilen Testdaten mit einer Kopfzeile: Dieses IRI RowGen-Beispiel demonstriert die Synthese von 5.000 Zeilen Testdaten mit einer Kopfzeile, die auf XLS- und XLSX-Dateien auf der Grundlage von Zufallswert-Lookups in statischen Inline-Sets und Set-Dateien abzielt.

Alle weiteren technischen Details und Beispiele finden Sie hier im Blog-Artikel unseres Partners IRI.

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❌ IBM Mainframe z/OS ❌ Beschleunigung von Transaktionsverarbeitungs- (TPE) und Batch- (BPE) Sortieroperationen von VSAM- und sequentiellen Daten ❗

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Mainframe CICS Sort Rehosting: JCL Sorts zu CoSort in UniKix BPE und TPE migrieren!

Herausforderungen: Wenn Sie vom Mainframe zu "offenen Systemen" wechseln, arbeiten Sie möglicherweise mit dem Mainframe Rehosting Solutions Team von NTT DATA (früher Dell, Clerity, Sun, Blue Phoenix und UniKix) zusammen. Eine der Komponenten Ihrer Migration wird wahrscheinlich das Sortierpaket sein. Sie benötigen eine Lösung für die Konvertierung von JCL-Sortierschritten, die Verarbeitung von VSAM-Dateien, die damit verbundene Datentransformation und Berichtsdienste unter Unix oder Windows.

Möglicherweise suchen Sie auch nach einer Möglichkeit, eine Vielzahl anderer Datenmanagement- und Schutzvorgänge gleichzeitig zu modernisieren, und möchten lieber mit einem einzigen, bewährten und erschwinglichen Anbieter zusammenarbeiten und gleichzeitig die Lernkurve und die Komplexität der Tools mehrerer Anbieter reduzieren.

Lösungen: IRI CoSort ist Teil der NTT Data Mainframe Reference Architecture sowie eine seit Jahrzehnten bewährte Lösung für die Migration von Legacy-Sortiersoftware (einschließlich automatischer JCL-Parm-Konvertierung) und Anwendungsmodernisierung. Seit 1985, als CoSort erstmals auf Unix-Systemen zur Verfügung gestellt wurde, wurde es als "The Open Systems Standard" für Sortiersoftware weltweit bekannt.

Dank der engen Zusammenarbeit mit NTT Data und seinen Vorgängern können Sie die Leistungsfähigkeit von CoSort direkt in der UniKix Batch Processing Environment (UniKix BPE) und UniKix Transaction Processing Environment (UniKix TPE) nutzen. Diese Umgebungen unterstützen mehrere Mainframe-Datentypen, einschließlich Virtual Storage Access Method (VSAM), sequentielle und relationale Daten.

Die CoSort-Pakete enthalten auch kostenlose z/OS MVS- und VSE-Sortierparm-Übersetzungstools, um JCL-äquivalente Jobskripte zu erstellen, die in CoSort Sort Sort Control Language (SortCL)-Programmen verwendet werden können. Diese Übersetzer bilden auch die JCL-Befehle für andere ältere Sortier-/Merge-Softwarefunktionen auf SortCL ab, einschließlich: Datensatzauswahl, Feldformatierung, Aggregation, Deduplizierung und Datentypkonvertierung. IRI kann Ihnen auch helfen, viele ICETOOL-, IEBGENER- und File-AID-Aufträge in SortCL-Äquivalente zu verschieben, um Ihnen langfristig Geld zu sparen.

Neben den "Lift and Shift"-Aktivitäten positioniert sich CoSort einzigartig und kostengünstig für eine Vielzahl großer Herausforderungen in den Bereichen Datenverarbeitung und Governance außerhalb des Mainframes. Durch SortCL und die breitere IRI Voracity Datenmanagement-Plattform können CoSort-Anwender:

  • Schnelle Integration von Daten für Data Warehouse und Data Lake Betrieb
  • Daten für BI und Analytik auszuwerten oder zu bereinigen
  • PII durch Maskierung auf Feldebene schützen
  • Verbesserung der Datenqualität
  • Intelligente, sichere Testdaten generieren

Alle diese Aktivitäten verwenden die gleichen einfachen SortCL 4GL-Skripte von CoSort und werden in einer kostenlosen Eclipse IDE für Job Design, der IRI Workbench, unterstützt.

Wenn Sie an einer Mainframe-Migration beteiligt sind und CoSort und die dazugehörige Konvertierungshilfe benötigen, wenden Sie sich bitte an uns oder NTT Data für Referenzen und weitere Informationen.

BS2000/OSD: Wir sind seit Jahrzehnten zudem starker Softwarepartner von einst SIEMENS für BS2000 Großrechner und auch noch heute sind unsere Produkte der Standard von Fujitsu´s verbreitetenden Mainframes.

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❌ SAP Sybase ❌ Beschleunigung der Datentransformation und sicherer Datenschutz von Sybase IQ und ASE-Tabellen ❗

❌ SAP Sybase ❌ Beschleunigung der Datentransformation und sicherer Datenschutz von Sybase IQ und ASE-Tabellen ❗

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Herausforderungen: Als SAP Sybase IQ oder ASE DBA können Sie mit einem oder mehreren dieser Performance- oder Schutzprobleme konfrontiert sein:

  • Entladen und Laden von großen Sybase-Tabellen
  • Langsame Hilfsoperationen (z.B. Reorgs) oder Abfragen
  • Ungeschützte personenbezogene Daten (PII)
  • Lästige Datenbankmigration oder -replikation
  • Generierung von oder Zugriff auf Testdatensätze

Auch spezifische Leistungsdiagnosen und -abstimmungen brauchen Zeit und können andere Benutzer betreffen. Spezielle Tools zur Datenmaskierung und zum Testdatenmanagement sind teuer und zu schwer zu bedienen. Schließlich können gespeicherte SQL-Prozeduren auch ineffizient programmiert werden, müssen optimiert werden und dauern dann immer noch zu lange.

Beschleunigung der Sybase-Entladung: IRI FACT (Fast Extract), um Transaktionstabellen parallel zu Flat Files auszugeben. FACT unterstützt Sybase IQ und ASE, OCS 15 und höher. FACT ist um ein Vielfaches schneller als andere Extraktionsmethoden und wird in der IRI Workbench für den eigenständigen Einsatz oder mit anderen IRI-Operationen wie ETL, Reorg und Migration unterstützt.

Geschwindigkeitstransformationen, Abfragen und Laden von Daten: Verwenden Sie das Programm SortCL im Produkt IRI Cosort oder in der IRI Voracity-Plattform, um die Extrakte parallel zu filtern, zu sortieren, zu verbinden und zu aggregieren. Das Sybase SQL Server Referenzhandbuch empfiehlt eine externe Vorsortierung, um die Indexerstellung beim Laden der Datenbank zu beschleunigen. Mehrere Tabellen, die schnell in der Abfrage-Indexreihenfolge erstellt werden, sollten helfen, Abfragen zu beschleunigen.

Beschleunigung der Sybase-Reorgs: Beschleunigen Sie Reorgs, indem Sie sie offline ausführen, d.h. verwenden Sie das Dateisystem, anstatt die Datenbank zu belasten. Der Offline-DB-Reorganisationsassistent, der den Benutzern von FACT und CoSort (oder der Plattform Voracity) in der IRI Workbench zur Verfügung steht, kombiniert FACT, CoSort und bcp in Batch-Operationen, die Sie innerhalb oder außerhalb der Workbench-GUI planen und ausführen können.

Migration und Replikation von Sybase-Datenbanken: Verschieben Sie Daten in und aus Sybase und anderen Datenquellen mit IRI NextForm DB Edition oder der Plattform Voracity. Führen Sie komplexe ETL-, Change Data Capture– und Replikationsoperationen in Voracity durch.

PII-Maskierung in Sybase: Finden und klassifizieren Sie PII mithilfe integrierter Tools zur Datenerkennung und Profilerstellung. Erstellen Sie dann statische Datenmaskierungsaufträge für Sybase, SAP HANA und andere mit JDBC und ODBC verbundene Quellen mit dem eigenständigen IRI FieldShield-Paket oder der Voracity-Plattform. Sie können auch das Risiko einer erneuten Identifizierung anhand der verbleibenden Quasi-Identifikatoren in Ihrem Datensatz bewerten. Für die dynamische Datenmaskierung rufen Sie die FieldShield-Funktionen im SDK auf.

Generierung & Population von Sybase Testdaten: Um Sybase schnell mit sicheren Testdaten zu füllen, verwenden Sie den hochvolumigen Testdatengenerator IRI RowGen, der mit Hilfe Ihrer Datenmodelle die Testdaten für eine gesamte Datenbank mit referentieller Integrität automatisch generiert und ebenfalls in die Voracity-Plattform integriert ist.

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❌ Microsoft Access Daten ❌ Umfangreichste Datenverwaltung und schnellste Datenmanipulation von/in MS Access DBMS ❗

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Die Verbindung zu Microsoft Access in IRI Workbench herstellen: Die Verbindung der Microsoft Access-Datenbank mit der IRI Workbench und dem Back-End-Datenverarbeitungsprogramm SortCL 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:

  1. ddf
  2. fdfdf
  3. dfdf
  4. dffd

Damit Workbench die Tabellen anzeigen und die Metadaten in Access verwenden kann, benötigen Sie einen JDBC-Treiber. Und da SortCL in C geschrieben ist, wird ein ODBC-Treiber benötigt, um die Daten zur und von der Engine zu bewegen.

Zum Zeitpunkt des Verfassens dieses Artikels unterstützt der ODBC-Treiber von Microsoft für Access bestimmte Funktionen, die SortCL benötigt, nicht, und Microsoft hat auch keinen JDBC-Treiber. Wir verwenden daher die JDBC- und ODBC-Treiber der Partner von CData. Eine zweite Option für JDBC-Treiber ist Ucanaccess, eine Open-Source-Treiberimplementierung von SourceForge.

Microsoft Access unterstützt die Verwendung von Schemata nicht. Bei Verwendung des CData-Treibers wird ein Schema Access als Platzhalter verwendet, das alle Tabellen enthält. Ucanaccess macht das Gleiche, verwendet aber den Namen Public als Schemanamen.

Aufgrund der Art und Weise, wie CData mit einem Schema-Platzhalter verwendet wird, wird immer angegeben, dass eine Verbindung erfolgreich ist. Um festzustellen, ob eine Verbindung wirklich erfolgreich ist, prüfen Sie, ob die Tabellen im Datenquellen-Explorer in Workbench angezeigt werden können.

Alle technischen Details wie das Setup von ODBC und JDBC finden Sie hier im Blog-Artikel!

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❌ KNIME 9x schneller ❌ Big Data Wrangling und Data Analytics mit Datensicherheit, lokal oder in der Cloud ❗

❌ KNIME 9x schneller ❌ Big Data Wrangling und Data Analytics mit Datensicherheit, lokal oder in der Cloud ❗

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Nahtlose Integration, Steuerung und Analyse großer Datenmengen: KNIME (für Konstanz Information Miner) ist eine kostenlose und Open-Source-Datenanalyse-, Berichts- und Datenforschungsumgebung, die auf Eclipse™ basiert. Die KNIME Analytikplattform bietet durch ihr modulares Datenpipelingkonzept verschiedene Komponenten für Machine Learning und Data Mining.

KNIME verfügt wie andere Analysetools über integrierte ETL-Knoten, die Ihnen bei der Integration und Aufbereitung von Daten helfen. Aber wie andere Analysewerkzeuge ist auch KNIME durch großes Datenvolumen, Vielfalt, Geschwindigkeit und Wahrhaftigkeit herausgefordert.. außer, wenn es von IRI Voracity angetrieben wird!

Glücklicherweise ist es jetzt möglich, die Datenaufbereitung und -analyse nahtlos zu beschleunigen und zu kombinieren…. in der gleichen grafischen IDE für Voracity, die ebenfalls auf Eclipse basiert und IRI Workbench genannt wird. Insbesondere ist der "Voracity Provider für KNIME" ein KNIME-Datenquellenknoten, der schnell große Daten in Voracity aufbereitet und die Ergebnisse direkt in einen oder mehrere Pipeline-Knoten über den Speicher pumpt. So können Sie die Daten in KNIME analysieren, die Voracity integriert, transformiert, bereinigt, maskiert und neu formatiert in demselben I/O-Pass und derselben Pipeline!

KNIME bietet eine große Auswahl an erweiterten Analyse-, Datenwissenschaft- und Datenvisualisierungsfunktionen für Benutzer von IRI Voracity, die eine schnelle Datenintegration und -steuerung mit Machine Learning, Deep Learning (künstliche Intelligenz) und anderen Anwendungsfällen kombinieren möchten, die Informationswert aus Rohdatenspeichern gewinnen müssen. Dies ist genau die Art von gleichzeitiger Vorbereitung und Präsentation, die DW/BI-Branchengründer Dr. Barry Devlin in seiner Beschreibung von Voracity als produktionsanalytische Plattform zitiert.

Ganz gleich, ob Sie ein "Citizen Data Scientist" sind der über sein Gewicht hinausschlagen möchte, oder ein CIO der ein schnelleres und größeres Boot sucht, um einen Datensee nach Wert zu verwalten, der Voracity Provider für KNIME ist eine perfekte Antwort. Es ist auch eine weitaus bessere Alternative zu separaten, langsameren und weniger funktionalen freien ETL-Knoten für KNIME und den weniger integrierten und teureren älteren ETL- und Datenwrangling-Tools.

Der Voracity-Provider für KNIME ist für IRI Voracity-Anwender kostenlos und bietet mehrere Vorteile, darunter:

  • Eine 9-fache Geschwindigkeitsverbesserung gegenüber nativen KNIME-Datenintegrationsknoten und damit viel schnellere Analysen und Visualisierungen
  • Die kostengünstigste und am höchsten funktionierende Plattform-Kombination, die für Big Data Wrangling (Voracity) und Analytics (KNIME), lokal oder in der Cloud verfügbar ist
  • Vollständiger Zugriff auf alle Funktionen beider Plattformen aus einem Guss, mit vollständig anpassbaren Perspektiven
  • Sofortige, zuverlässige und PII-maskierte Informationsergebnisse aus mehreren Datenquellen
  • Hilfe von Experten beider Technologien weltweit

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❌ Informatica ❌ Nahtlos und kostengünstig ETL 6x schneller mit Pushdown-Optimierung und gleichzeitig Datensicherheit gewährleisten❗

❌ Informatica ❌ Nahtlos und kostengünstig ETL 6x schneller mit Pushdown-Optimierung und gleichzeitig Datensicherheit gewährleisten❗

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Informatica beschleunigen oder verlassen: ETL-Jobs beschleunigen oder neu gestalten!

Herausforderungen: PowerCenter-Transformationen sehr großer Datenmengen erfordern eine Partitionierung und können auch nach Rücksprache und Abstimmung langsamer laufen als gewünscht. Engpässe können bei großen Sortier-, Join-, Aggregations-, Lade- oder Entladevorgängen auftreten. Die ersten Optionen von Informatica zur "Push-Down-Optimierung" verlagern die Last in eine bereits ausgelastete Datenbank (Oracle) oder eine sehr teure/komplexe Plattform (Teradata).

Eine weitere ernste Notwendigkeit ist der Schutz sensibler Produktionsdaten, die durch das Informatica Data Warehouse, den Data Mart oder den Testbetrieb transportiert werden. Möglicherweise müssen Sie rollenbasierte Datensicherungen anwenden oder große Mengen realistischer, referenzfreier Testdaten für Prototypanwendungen erzeugen und bestimmte Ziele ausfüllen.

1. Pushdown-Optimierung: Um Transformationen, Berichte und Schutz auf Feldebene im Allgemeinen zu beschleunigen, sollten Sie die Verwendung von CoSort SortCL-Programmen neben Ihren PowerCenter- oder PowerMart-Betrieben in Betracht ziehen.

Die American Stock Exchange nutzt CoSort als "Push-Down-Optimierung", um die Transformationsleistung drastisch zu steigern. Auf einer 4-CPU IBM p640, die PowerCenter 20m:35s zum Sortieren benötigte, erledigte SortCL den gleichen Job in 1m:19s. Dies stellte nur eine nominelle inkrementelle Softwareinvestition dar und belastete ihre Datenbank nicht.

Führen Sie große Sortierungen, Joins, Aggregationen und Ladungen im Dateisystem durch, wo es viel schneller ist. Plus, konvertieren Sie Datei- und Datentypen, maskieren Sie PII und erstellen Sie benutzerdefinierte Berichte – alles gleichzeitig (im selben Job-Skript und I/O-Pass). Hier weitere Details.

2. Kostengünstige Datenmaskierung: Möglicherweise möchten Sie die von Informatica erworbene dynamische Datenmaskierungs-Software nicht verwenden. Das datenzentrische Sicherheitsprodukt von IRI, FieldShield, verfügt über mehr Methoden zum Schutz von Feldern in strukturierten Datensätzen und verwendet einfache, portable, Eclipse™-unterstützte Jobskripte.

Ihre Geschäftsregeln bestimmen die Funktion, die Sie für jede Spalte wählen: formaterhaltende AES-256, Open SSL- und GPG-Verschlüsselung, Lookup-Value-Substitution (Pseudonymisierung), Zeichenmaskierung, benutzerdefinierte Ausdruckslogik, Benutzerfeld-Funktionen und vieles mehr.

3. Konformität der Testdaten: Benötigen Sie Testdaten für das Prototyping von Informatica ETL? Nutzen Sie IRI RowGen, um es schnell und kostengünstig zu generieren. Mit RowGen können Sie realistische, referenziell korrekte Testdaten erstellen, um Zieltabellen, Data Marts, Data Vault-Modelle, vollständige EDWs, Flat-Files und Produktionsberichte aufzufüllen und dabei Ihre Datenbankdatenmodelldateien (.DDL) und Informatica Metadaten zu nutzen.

4. Re-Plattform: Sie können ETL-Aufträge in Informatica nun automatisch über die Erwin (ehemals AnalytiX DS) Code-Automation Frameworks (CATfx) Technologie in Voracity konvertieren. Sowohl Informatica- als auch Voracity-Metadaten sind in Erwin Mapping Manager modelliert, so dass Sie Projekte problemlos zwischen den beiden Plattformen verschieben können. Voracity ist im Vergleich zu Informatica PowerCenter um ein Vielfaches schneller und kostengünstiger und mit dieser bewährten Technologie ist es endlich möglich, zu wechseln.

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

JET-Software entwickelt und vertreibt seit 1986 Software für die Datenverarbeitung für gängige Betriebssysteme wie BS2000/OSD, z/OS, z/VSE, UNIX & Derivate, Linux und Windows. Benötigte Portierungen werden bei Bedarf realisiert.

Wir unterstützen weltweit über 20.000 Installationen. 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:

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❌ TDM für DBA ❌ Neue Tabellen für mehrere relationale Datenbank-Plattformen (RDBMS) an einem Ort erstellen, um Testdatenmanagement zu erleichtern❗

❌ TDM für DBA ❌ Neue Tabellen für mehrere relationale Datenbank-Plattformen (RDBMS) an einem Ort erstellen, um Testdatenmanagement zu erleichtern❗

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Erstellen neuer Tabellen in IRI Workbench: In diesem Artikel wird gezeigt, wie IRI Workbench die Erstellung neuer relationaler Datenbanktabellen für alltägliche Aufgaben eines Datenbankadministrators erleichtert.

Damit lassen sich verschiedene Aufgaben kombinieren und ausführen, wie z.B.:

  • IRI NextForm zur Migration von Tabellendaten von einem Datenbankschema in ein anderes
  • IRI FieldShield, um Flatfile- oder Tabellendaten zu lesen, zu maskieren und in neue Tabellen zu schreiben
  • IRI RowGen zum Synthetisieren von Daten von Grund auf in leere Tabellen auf der Grundlage von DDL-Informationen
  • IRI Voracity zum Extrahieren, Transformieren und Laden von Daten aus bestehenden Quellen in neue Ziele

Dank der verbesserten Data Tools Platform (DTP)-Schnittstelle können IRI Workbench-Benutzer auf einfache Weise Structured Query Language (SQL) erstellen und verwenden, um Tabellen zu erstellen und SQL-Aufträge auszuführen. SQL ist eine Standardsprache für die Verbindung mit einer Datenbank. SQL wurde ursprünglich von IBM® entwickelt.

Data Definition Language (DDL) ist eine Untermenge von SQL und wird verwendet, um die Struktur und die Metadaten von Objekten in der Datenbank zu erstellen und zu ändern. Zu diesen Datenbankobjekten gehören Schemata, Tabellen, Ansichten, Indizes und vieles mehr. Häufig verwendete DDL-Befehle sind Create, Alter und Drop.

IRI Workbench™ ist die grafische Benutzeroberfläche (GUI) für alle IRI-Produkte und vieles mehr. Neben vielen anderen Dingen kann IRI Workbench eine Verbindung zu den meisten Datenbanken herstellen. Es gibt Assistenten und Editoren, mit denen SQL-Skripte, einschließlich DDL, erstellt, bearbeitet und ausgeführt werden können. Zu den DDL-Anweisungen, die generiert werden können, gehören solche zum Erstellen, Ändern und Löschen von Tabellen, Schlüsseln, Indizes und Beschränkungen.

Damit diese Assistenten mit Ihren Tabellen arbeiten können, müssen Sie Ihre Datenbanken sowohl über JDBC- als auch über ODBC-Verbindungen mit IRI Workbench verbinden. Sobald die Verbindung über JDBC-Treiber hergestellt ist, können Sie Schemata und Tabellen anzeigen und mit den IRI-Produkten arbeiten. Hier finden Sie Artikel zur Verbindung verschiedener Datenbanken.

Um eine oder mehrere Tabellen zu erstellen, müssen Sie die entsprechenden CREATE TABLE- (und ALTER TABLE-) Anweisungen in IRI Workbench ausführen. Diese DDL-Anweisungen können aus drei Quellen stammen:

  1. Eine .SQL-Datei, die Sie bereits haben und die die Anweisungen enthält
  2. Tabellen in einem in IRI Workbench verbundenen Schema, wie im Datenquellen-Explorer zu sehen
  3. Automatische Konvertierung (in Workbench) von SortCL /FIELD-Anweisungen

Alle weiteren technischen Details finden Sie hier im Blog-Artikel unseres Partners IRI.

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❌ Spotfire BI-Tool ❌ 4x schnellere Datenaufbereitung für Business Intelligence mit TIBCO Spotfire Datenvisualisierung❗

❌ Spotfire BI-Tool ❌ 4x schnellere Datenaufbereitung für Business Intelligence mit TIBCO Spotfire Datenvisualisierung❗

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Vorbereitung von großen Datenmengen für TIBCO Spotfire: TIBCO Spotfire® ist ein Datenvisualisierungstool, das bei Life-Science-Forschern und Finanzunternehmen beliebt ist, die einfach zu erstellende Dashboards benötigen. Spotfire verfügt über eine speicherinterne Datenverarbeitung und eine ausgefeilte prädiktive Analyse. Wie die meisten Business Intelligence-Tools ist es jedoch nicht für die Integration großer Datenmengen und die Verarbeitung vor der Visualisierung konzipiert.

Das SortCL-Programm im IRI CoSort Produkt oder in der IRI Voracity Plattform ist eine schnelle, einfache und kostengünstige Möglichkeit, große Datenmengen für Spotfire effizient aufzubereiten – sowohl in Bezug auf das Jobdesign als auch auf die Laufzeitperformance. In diesem Abschnitt erfahren Sie, warum. Wenn SortCL Rohdatensätze in einem einzigen Job und I/O-Pass vor Spotfire sortiert, zusammenführt und aggregiert, ist eine solche Time-to-Visualisierung viel schneller!

In einem Benchmark mit nur 20M Datensätzen auf einem durchschnittlichen PC bereitete CoSort die gleichen Datenergebnisse für die Spotfire-Visualisierung vor, die über viermal schneller waren als bei Spotfire, für Details klicken Sie hier.

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❌ Datenschutz in Cloud ❌ Reversible Datenmaskierung von sensiblen PII in semi/unstrukturierten Dark Data Dateien in S3, GCP & Azure BLOB Speicher ❗

❌ Datenschutz in Cloud ❌ Reversible Datenmaskierung von sensiblen PII in semi/unstrukturierten Dark Data Dateien in S3, GCP & Azure BLOB Speicher ❗

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Schneller und sicherer Datenschutz: IRI DarkShield ist ein Datenmaskierungswerkzeug zum Auffinden und De-Identifizieren sensibler Daten in semi- und unstrukturierten Dateien und Datenbanken. DarkShield ist eines der drei zentralen Datenmaskierungsprodukte der IRI Data Protector Suite, die grafische Datenklassifizierungs-, Such- und Maskierungsjob-Designmodelle in der IRI Workbench IDE, die auf Eclipse basiert, nutzen können.

Es werden zwei leistungsfähige Remote Procedure Call (RPC) Application Programming Interface (API)-Versionen zur Verfügung gestellt: die "Base" DarkShield API und die DarkShield-Files API. Um sensible Daten in einer Vielzahl von Quellen zu finden und zu schützen, verwenden die DarkShield-APIs spezifizierte Suchabgleiche und Maskierungsregeln, die Geschäftsregeln folgen. Weitere Informationen zur Erstellung von Suchabgleichern und Maskierungsregeln finden Sie in diesem Artikel.

Die DarkShield-Basis-API wird für die Suche und Maskierung von unstrukturiertem Text außerhalb des Dateikontextes verwendet. Alternativ dazu bietet die DarkShield-Files-API die Möglichkeit, Dateien zu durchsuchen und zu maskieren. Mit Hilfe der DarkShield-Files API können semi- und unstrukturierte Daten wie einfache Textdateien, csv/tsv, Word-Dokumente, Excel, pdf, json, xml, parquet, jpeg und png Bilder durchsucht und maskiert werden.

Wir bieten Lösungen mit Datenmaskierungsfunktionen für über 150 semi/un/strukturierten Big (auch Dark) Data Datenquellen: Ausführliche Details finden Sie hier!

Amazon S3, Google Cloud, MS Azure: Auf dem Cloud-Markt für die Speicherung von Dateien, die üblicherweise als BLOBs (Binary Large Object Blocks) bezeichnet werden, gibt es mehrere Wettbewerber. Der Schwerpunkt dieses Artikels liegt auf den drei bekanntesten Anbietern von Cloud-Speicherdiensten: Amazon S3, Google Cloud Storage und Microsoft Azure Storage, und wie die DarkShield-Files API mit diesen öffentlichen Silos genutzt werden kann.

Zuvor konnte IRI DarkShield nur PII in lokalen Dateisystemen suchen und maskieren. Mit der neuesten Version können DarkShield-Benutzer nun jedoch eine weitere wichtige, zielgerichtete Ebene des Datenschutzes zu den Standard-Sicherheitsmaßnahmen hinzufügen, die von Cloud-Speicheranbietern bereitgestellt werden. Dieser Artikel demonstriert, wie die DarkShield-Files-API auf BLOBs in der Cloud zugreifen, sie durchsuchen und PII maskieren kann.

Amazon S3, Google Cloud Storage und Azure BLOB Storage bieten alle Bibliotheken an, mit denen Anwendungscode verwendet werden kann, um von außerhalb der Konsole und der Befehlszeile des Cloud-Speicherdienstes auf Inhalte im Cloud-Speicher zuzugreifen. Für diese Bibliotheken gibt es auch eine ausführliche Dokumentation.

Die DarkShield-File API-Demos, die derzeit auf GitHub hochgeladen werden, sind in der Sprache Python geschrieben; als solche verwenden diese Projekte Client-Bibliotheken für Python. Es können jedoch auch andere aufrufende Sprachen, wie Java, verwendet werden.

Diese aufrufenden Programme oder der "Glue Code" für die API ist der Ort, an dem die Cloud-Speicher- (oder andere spezialisierte Eingabe- und/oder) Verfahren definiert werden können. Siehe den Beispielcode unten für die IRI DarkShield API:

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

Fazit: Dank der Flexibilität der kodierbaren Lösungen ist die DarkShield-Files-API hinsichtlich der Datenquellen, auf die sie zugreifen kann, nicht eingeschränkt. Die API ermöglicht eine kritische und hochgranulare Schutzebene für Daten in der Cloud. Durch das Durchsuchen und Maskieren sensibler Daten, die sich in BLOBs in der Cloud befinden, kann die Datensicherheit selbst im Falle kompromittierter Konten oder eines unzulässigen Zugriffs auf den Speicher in der Cloud aufrechterhalten werden.

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