Autor: Firma JET-Software
❌Proxy-basierte Datenmaskierung❌ Dynamische Datensicherheit bei Datentransaktion zwischen einer Anwendung und einer Datenbank ❗

❌Proxy-basierte Datenmaskierung❌ Dynamische Datensicherheit bei Datentransaktion zwischen einer Anwendung und einer Datenbank ❗

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Dynamische Datenmaskierung: Dieser Artikel beschreibt eine Methode zur dynamischen Datenmaskierung (DDM), die für IRI FieldShield verfügbar ist und ein Proxy-basiertes System zum Abfangen von Anwendungsabfragen an JDBC-verbundene Datenbanken verwendet. Es ist einer von mehreren Ansätzen zur Maskierung von Daten im Flug, die FieldShield-Benutzer in Betracht ziehen können.

Andere IRI-DDM-Optionen umfassen: API-aufrufbare FieldShield-Funktionen, die in C/C++/C#-, Java- oder .NET-Programme eingebettet sind; Echtzeit-FieldShield-Funktionen, die in SQL-Prozeduren eingebettet sind, die maskierte Ansichten erstellen; und die dynamische Demaskierung von statisch maskierten Tabellen für autorisierte Benutzer.

Das hier vorgestellte proxy-basierte System verwendet einen zweckmäßigen, datenbankspezifischen "JDBC SQL Trail"-Treiber in Verbindung mit einer Konfigurations- und Verwaltungs-Webanwendung namens SQL Sharp (SQL#). Alle technischen Details finden Sie hier im Blog-Artikel, datenzentrierte Sicherheit lohnt sich!

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.

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Edmund-Lang-Straße 16
64832 Babenhausen
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❌ TDM ❌ Eine funktionierende und bezahlbare Testdatenmanagement-Strategie für genügend realistische Testdaten ❗

❌ TDM ❌ Eine funktionierende und bezahlbare Testdatenmanagement-Strategie für genügend realistische Testdaten ❗

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Testdaten-Management: Wie Ihnen jeder, der mit den Herausforderungen von "healthcare.gov" vertraut ist, bestätigen kann, erfordert die Entwicklung komplexer Anwendungen einen angemessenen Zeitraum für formale Tests und umfassende Testdaten. Je besser und umfangreicher Ihre Testdaten sind, desto zuverlässiger können Ihre neuen Lösungen und Abläufe sein.

Ziel des Testdatenmanagements (TDM) ist es, die Erzeugung von Testdaten zu systematisieren und deren Qualität, Sicherheit und Nutzen zu verbessern. TDM ist zu einem IT-Imperativ geworden. Laut dem InfoSys-Whitepaper "Test Data Management, Enabling Reliable Testing through Realistic Test Data:

"Testteams müssen nicht nur exakte Testmethodiken befolgen, sondern auch die Genauigkeit der Testdaten sicherstellen. Sie müssen auch sicherstellen, dass die Tests die Produktionssituationen korrekt widerspiegeln, sowohl funktional als auch technisch."

Die richtigen Testdatensätze zu haben, ist in vielen Situationen wichtig – zum Beispiel:

  • Anwendungen und Softwareprogramme benötigen Daten, mit denen ihre Funktionalität validiert und ihre Kapazität unter Stress getestet werden kann
  • Neue Hardware- und Software-Plattformen benötigen konsistente Datensätze zum Benchmarking ihrer Leistung
  • Für den Betrieb von sehr großen Datenbanken (VLDB) und Enterprise Data Warehouse (EDW)-Prototypen werden Testdaten benötigt, die die Produktionsstrukturen und -beziehungen beibehalten, um Last- und Abfrageszenarien richtig zu simulieren

Regressionstests in diesen Umgebungen erfordern Testdaten, die:

  • bereit sind, an den richtigen Stellen und in den richtigen Formaten
  • sicher sind, so dass sie den Datenschutzgesetzen entsprechen
  • vollständig sind, d. h. gute, schlechte und ungültige Datenwerte enthalten
  • realistisch aussehen und transformationsfähig sind
  • groß, für Simulationen von "Big Data"-Anwendungen
  • richtig verteilt, um natürliche Vorkommnisse zu reflektieren
  • referenziell korrekt, um die Abfrageintegrität zu wahren

Eine praktikable, gut überprüfte TDM-Strategie ist der beste Weg, um sicherzustellen, dass die realistischsten Testdaten zur Verfügung stehen. Die Artikel in dieser Serie umreißen strategische Überlegungen, die den meisten Anwendern dienlich sein werden und verweisen auf Taktiken im IRI RowGen-Paket zur Testdatenerzeugung.

Dies ist der Eröffnungsartikel, dem eine 4-stufige Serie folgt. Klicken Sie hier für den nächsten Artikel, Schritt 1: Zielsetzung und Teambildung

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❌ ETL vs. ELT ❌ Die Prozesse der Datenintegration und des Data Staging bzw. der Datenaufbereitung effizienter gestalten❗

❌ ETL vs. ELT ❌ Die Prozesse der Datenintegration und des Data Staging bzw. der Datenaufbereitung effizienter gestalten❗

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Data-Warehouse-Architekten (DWA) haben seit ihren Anfängen die Aufgabe, ein Data-Warehouse mit unterschiedlich beschafften und formatierten Daten zu erstellen und zu befüllen. Aufgrund des drastischen Anstiegs der Datenmengen stehen dieselben DWAs vor der Herausforderung, ihre Datenintegrations– und Staging-Vorgänge effizienter zu gestalten. Die Frage, ob die Datentransformation innerhalb oder außerhalb der Zieldatenbank stattfindet, ist aufgrund der damit verbundenen Leistungs-, Komfort- und finanziellen Auswirkungen zu einer kritischen Frage geworden.

Bei ETL-Vorgängen (Extrahieren, Transformieren, Laden) werden Daten aus verschiedenen Quellen extrahiert, separat transformiert und in eine DW-Datenbank und möglicherweise andere Ziele geladen. Bei ELT werden die Extrakte in eine einzige Staging-Datenbank eingespeist, die auch die Umwandlungen übernimmt.

ETL ist nach wie vor weit verbreitet, da der Markt mit bewährten Anbietern wie Informatica, IBM, Oracle – und IRI mit Voracity, das FACT (Fast Extract), CoSort- oder Hadoop-Transformationen und Bulk Loading in derselben Eclipse-GUI kombiniert – floriert, um Daten zu extrahieren und zu transformieren. Dieser Ansatz verhindert, dass Datenbanken, die für die Speicherung und den Abruf von Daten (Abfrageoptimierung) konzipiert sind, mit dem Overhead einer groß angelegten Datentransformation belastet werden.

Mit der Entwicklung neuer Datenbanktechnologien und Hardware-Appliances wie Oracle Exadata, die Transformationen "in a box" verarbeiten können, kann ELT jedoch unter bestimmten Umständen eine praktische Lösung sein. Die Isolierung der Staging- (Laden) und der semantischen (Transformieren) Schicht bietet zudem besondere Vorteile.

Sehen Sie in diesem Artikel alle Vorteile und Nachteile, differenziert gelistet nach ETL und ELT.

In der Folge entstehen hybride Architekturen wie ETLT, TELT und sogar TETLT, mit denen versucht wird, die Schwächen der beiden Ansätze zu beheben. Diese scheinen jedoch die ohnehin schon komplizierten Prozesse noch weiter zu verkomplizieren. Es gibt wirklich kein Patentrezept, und viele Datenintegrationsprojekte scheitern an der Last der SLAs, der Kostenüberschreitungen und der Komplexität.

Aus diesen Gründen hat IRI Voracity entwickelt, um Daten über das CoSort SortCL-Programm in bestehende Dateisysteme oder Hadoop-Fabrics ohne Neucodierung zu integrieren. Voracity ist die einzige ETL-orientierte (aber auch ELT-unterstützende) Plattform, die beide Optionen für externe Datentransformationen bietet. Neben einem hervorragenden Preis-Leistungs-Verhältnis bei der Datenbewegung und -manipulation bietet Voracity:

  • erweiterte Datentransformation, Datenqualität, MDM und Reporting
  • Slowly Changing Dimensions, Change Data Capture, Datenföderation
  • Datenprofilierung, Datenmaskierung, Testdatengenerierung und Metadatenmanagement
  • einfache 4GL-Skripte, die Sie oder Eclipse-Assistenten, Diagramme und Dialoge erstellen und verwalten
  • nahtlose Ausführung in Hadoop MR2, Spark, Spart Stream Storm und Tez
  • Unterstützung für erwin Smart Connectors (Konvertierung von anderen ETL-Tools)
  • native MongoDB-Treiber und Verbindungen zu anderen NoSQL-, Hadoop-, Cloud- und Legacy-Quellen
  • eingebettete Reporting-, Statistik- und Vorhersagefunktionen, KNIME- und Splunk-Anbindungen sowie Datenfeeds für Analysetools.

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❌ Schutz von/in Dark Data ❌ Gezielte Datenmaskierung von Namen in unstrukturierten Quellen wie PDF, MS Office-Dokumenten, Bildern oder Textdateien ❗

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Tensorflow- und PyTorch-NER-Modelle: Die Erkennung von benannten Entitäten (Named Entity Recognition, NER) ist eine Art des maschinellen Lernens (ML), um benannte Entitäten im grammatikalischen Kontext von unstrukturiertem Text (Dokumenten) zu erkennen. NER wird benötigt, um Dinge wie Personennamen und Straßenadressen zu finden, da diese weder Mustern entsprechen, noch wahrscheinlich eine Übereinstimmung mit Werten in einer definierten Liste (Lookup Set) haben.

Da es sich bei vielen Entitäten wie Personennamen oder Adressen um persönlich identifizierbare Informationen (PII) handelt, verwendet IRI DarkShield NER, um solche Daten zu finden und zu maskieren. Während die Kenntnis des Namens einer Person allein vielleicht kein allzu großes Risiko darstellt, erhöht sich in Kombination mit anderen sensiblen Daten das Risiko, dass diese Person zum Ziel von Cyberkriminellen wird, wenn der Datensatz angegriffen wird.

IRI DarkShield unterstützt bereits seit Jahren den Import und das weitere Training von OpenNLP-Modellen zum Auffinden und Maskieren von benannten Entitäten. Neu in der DarkShield RPC API 2022 ist jedoch die Unterstützung für moderne Tensorflow und PyTorch NER Modelle. Dies ist eine bedeutende Verbesserung gegenüber dem ersten Satz schneller, aber weniger NER-Modelle auf Basis von OpenNLP.

NER-Modelle, einschließlich solcher aus Quellen wie dem Hugging Face Model Hub. Allein von diesem Hub sind NER-Modelle in über 100 Sprachen verfügbar. Viele dieser Modelle nutzen die Vorteile der relativ neuen Transformer-Architektur für maschinelles Lernen, um die Trainingszeiten zu verkürzen und die Genauigkeit zu verbessern.

Um den Transformers Search Matcher mit der DarkShield-API zu verwenden, empfehlen wir ein System mit einem Grafikprozessor, um die Inferenz der meisten Modelle zu beschleunigen (in der Regel um mindestens das 20-fache). Die DarkShield-API lädt beim Start des Servers automatisch die für den Transformers-Matcher erforderlichen Abhängigkeiten herunter.

Modelle werden entweder als lokales Verzeichnis oder aus dem Hugging Face Model Hub angegeben. Bei direkter Angabe aus dem Hugging Face Model Hub sollte das Python-Skript model_util.py aus dem Ordner plankton/utils vorher ausgeführt werden, um das Modell herunterzuladen. Diesem Skript können die Argumente des Modells und des Tokenizer-Namens (oft derselbe wie der Modellname) übergeben werden.

Wir werden die Erkennung von benannten Entitäten in englischen, türkischen und japanischen Texten anhand von drei verschiedenen NER-Modellen demonstrieren, die alle im Hugging Face Model Hub verfügbar sind. Hier finden Sie den detaillierten technischen Blog-Artikel!

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❌ Data Vault für Data Warehouse ❌ Datenmigration von RDB-Datenbankmodell in eine Data Vault 2.0 Architektur – der hybride Ansatz ❗

❌ Data Vault für Data Warehouse ❌ Datenmigration von RDB-Datenbankmodell in eine Data Vault 2.0 Architektur – der hybride Ansatz ❗

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End-to-End Datenmanagement: Die IRI Workbench IDE enthält einen Data Vault Generator Assistenten, der den Benutzern der IRI Voracity Plattform hilft, ein relationales Datenbankmodell in eine Data Vault 2.0 (DV) Architektur zu migrieren. Der Assistent hat drei Ausgabeoptionen, die von den Bedürfnissen des Benutzers abhängen.

Alle Optionen erstellen das Entity Relationship Diagram (ERD) für die Ausgaben. Die erste Option erzeugt nur die vollständige DDL und ERD. Die zweite Option erstellt eine DDL für Tabellen, die noch nicht existieren, und erstellt außerdem Jobskripte zum Laden der Daten aus den Quelltabellen in die neuen Zieltabellen. Die dritte Option erstellt eine DDL für Tabellen, die nicht existieren, und lädt die neuen Tabellen mit zufällig generierten Testdaten. Dieser Artikel behandelt Option drei.

Laut Dan Lindstedt, dem Erfinder des Data Vault, "ist der Data Vault ein detailorientierter, historisch nachverfolgender und eindeutig verknüpfter Satz normalisierter Tabellen, die einen oder mehrere Funktionsbereiche des Unternehmens unterstützen.

Data Vault ist ein hybrider Ansatz, der das Beste aus der 3. Normalform (3NF) und dem Sternschema umfasst … [es] ist eine Datenintegrationsarchitektur; eine Reihe von Standards und definitorischen Elementen oder Methoden [dafür, wie] Informationen innerhalb eines RDBMS-Datenspeichers verbunden werden, um sie sinnvoll zu nutzen."

Im DV2-Standard gibt es drei Arten von Tabellen. Ein Hub enthält die eindeutigen Geschäftsschlüssel. Ein Link definiert die Beziehungen zwischen den Geschäftsschlüsseln. Ein Satellit enthält den Kontext (Attribute) der Tabelle. Ein Satellit kann entweder ein Kind einer Hub- oder einer Link-Tabelle sein.

In jeder dieser Tabellen wird ein Hash der Rohdaten des Schlüssels als Primärschlüssel der neuen Tabelle verwendet. Jede Tabelle enthält auch die Quelle der ursprünglichen Daten und einen Ladezeitstempel für die historische Verfolgung. Ein Satellit enthält auch einen Endzeitstempel und eine optionale Hash-Differenz zur Verfolgung von Änderungen an den Datensätzen.

Der "Voracity Data Vault Generator Wizard" verwendet die vorhandenen Primär- (PK) und Fremdschlüssel (FK) als Ausgangspunkt für die Organisation der neuen Tabellen. Die Standardwerte pro Tabelle sind wie folgt:

  1. Ein Knotenpunkt für jeden PK-Schlüssel (einschließlich zusammengesetzter Schlüssel).
  2. Ein Link für jeden selbstreferenzierenden FK.
  3. Ein Link für jede Gruppe von FKs (ohne die selbstreferenzierenden Schlüssel).
  4. Ein Satellit auf dem Hub, wenn die Tabelle null FKs enthält.
  5. Ein Satellit auf dem Link, wenn mindestens ein FK existiert.

In diesem Beispiel werden sieben verknüpfte Tabellen verwendet, die Personaldaten darstellen. Nachfolgend ist die ERD für die Quelltabellen dargestellt. Alle technischen Details dazu sind hier im Blog-Artikel zu finden.

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❌ Datenmanagement seit 1978 ❌ Zum siebten Mal in Folge vom DBTA-Magazin zu den 100 wichtigsten Unternehmen gelistet ❗

❌ Datenmanagement seit 1978 ❌ Zum siebten Mal in Folge vom DBTA-Magazin zu den 100 wichtigsten Unternehmen gelistet ❗

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Big Data Wrangling und datenzentrierter Datenschutz: Innovative Routines International (IRI) wurde 1978 gegründet, um Sortier- und Berichtsfunktionen im Großrechnerformat auf Abteilungs- und Desktop-Computer zu bringen. Heute können Sie die jahrzehntelangen Fortschritte von IRI bei der Hochgeschwindigkeitsdatenbewegung und -manipulation in ergonomischen Softwareprodukten nutzen – oder in einer einzigen Plattform, die Folgendes kombiniert:

  1. Data Discovery – Klassifizierung, Diagrammerstellung, Profilerstellung und Suche in strukturierten, halbstrukturierten und unstrukturierten Datenquellen, vor Ort oder in der Cloud
  2. Datenintegration – individuell optimierte, aber konsolidierte E-, T- und L-Operationen in einem Durchgang sowie CDC, Slowly Changing Dimensions und Möglichkeiten zur Beschleunigung oder zum Verlassen jeder bestehenden ETL-Plattform
  3. Datenmigration – Konvertierung von Datentypen, Dateiformaten und Datenbankplattformen sowie inkrementelle oder Massendatenreplikation und Föderation
  4. Data Governance – Maskierung von PII-Daten und Re-ID-Risikobewertung, DB-Subsetting, Generierung synthetischer Testdaten, Datenvalidierung, -bereinigung und -anreicherung, Master- und Metadatenmanagement usw.
  5. Analysen – eingebettete Berichte, Integrationen mit DataDog, KNIME und Splunk sowie schnelle Datenverarbeitung für BOBJ, Cognos, Microstrategy, Power BI, Qlik, R, Spotfire, Tableau usw.

All diese Funktionalitäten werden in der gleichen Eclipse-IDE bereitgestellt – und ein Großteil davon läuft gleichzeitig über IRI CoSort oder austauschbare Hadoop-Engines in der IRI Voracity-Plattform. Die Voracity-Abonnement- oder Dauerlizenzmodelle zählen nur die Engine-Knoten, nicht die Quellen, Benutzer oder Kerne.

IRI wurde erneut (zum siebten Mal) in Folge zu den DBTA Top 100 Datenmanagement-Anbietern gewählt. Wir laden Sie ein, sich mit Ihrem Anwendungsfall zu den vielen großen und kleinen Anwendern weltweit zu gesellen, die sich weiterhin auf unsere bewährte Software verlassen.

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❌ Testdatenmanagement ❌ Schnell große Mengen an intelligenten Testdaten für sichere DevOps generieren ❗

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Alle Testdaten, die Sie benötigen: IRI RowGen ist eine überlegene Standalone-Lösungssoftware für die Erstellung und Verwaltung von Multi-Target-Testdaten und eine integrierte Komponente der IRI Voracity Datenmanagement-Plattform. Die Kernkompetenzen von RowGen sind Geschwindigkeit im Volumen, Einhaltung des Datenschutzrechts, funktionale Vielseitigkeit und Realitätsnähe der Testdaten.

IRI RowGen ist das einzige Tool, das für große, strukturierte und semi-strukturierte Datenumgebungen mit mehreren Zielen konzipiert ist, die sichere und realistische Testdaten erfordern.

IRI RowGen erzeugt riesige Testdatenmengen für Datenbanken, BI- und DW-ETL/ELT-Tools und benutzerdefinierte Berichtsformate. Das einfache Batch-Ausführungsparadigma von IRI RowGen ist datenbank- und plattformunabhängig und eignet sich daher ideal für die Anpassung und Automatisierung der Testdatengenerierung über Anwendungsfälle und Betriebssysteme hinweg sowie für das Ausschließen anderer Operationen wie Datenmaskierung.

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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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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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❌ Dark Data Schutz ❌ Datenschutz von persönlich identifizierbaren Informationen in Excel, Offline Outlook und in anderen unstrukturieren Daten ❗

❌ 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.

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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.

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

❌ 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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