
❌ SAP Sybase ❌ Beschleunigung der Datentransformation und sicherer Datenschutz von Sybase IQ und ASE-Tabellen ❗
- 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.
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.
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.
JET-Software
Edmund-Lang-Straße 16
64832 Babenhausen
Telefon: +49 (6073) 711-403
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❌ Microsoft Access Daten ❌ Umfangreichste Datenverwaltung und schnellste Datenmanipulation von/in MS Access DBMS ❗
- ddf
- fdfdf
- dfdf
- 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 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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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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❌ Informatica ❌ Nahtlos und kostengünstig ETL 6x schneller mit Pushdown-Optimierung und gleichzeitig Datensicherheit gewährleisten❗
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.
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❌ TDM für DBA ❌ Neue Tabellen für mehrere relationale Datenbank-Plattformen (RDBMS) an einem Ort erstellen, um Testdatenmanagement zu erleichtern❗
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:
- Eine .SQL-Datei, die Sie bereits haben und die die Anweisungen enthält
- Tabellen in einem in IRI Workbench verbundenen Schema, wie im Datenquellen-Explorer zu sehen
- 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❗
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 ❗
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:
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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❌ Microsoft Power BI ❌ 20-fache Beschleunigung der Datenvisualisierung durch externe Datentransformation ❗
Datenvorbereitung für Power BI: Erhalten Sie schnellere Einblicke in Ihre Daten!
Power BI ist ein beliebtes Self-Service-Business Intelligence-Tool von Microsoft. Es kann individuell gestaltete Dashboards und Berichte erstellen, die für die Web- oder mobile Darstellung vorbereitet sind. Das Paket ermöglicht es Endanwendern Berichte und Dashboards ohne Unterstützung der IT-Abteilung zu erstellen. Das PC Magazin zeichnete Power BI im Sommer 2018 mit der Editor’s Choice Auszeichnung aus: "für seine beeindruckende Benutzerfreundlichkeit, seine erstklassigen Datenvisualisierungsfunktionen und seine hervorragende Kompatibilität mit anderen Microsoft Office Produkten". Einfache Datenwrangling-Aufträge wie Sortierung und Aggregation vor und nach der Anzeige der Daten können sich jedoch ziehen oder abstürzen, wenn sie mit großen Datenquellen versorgt werden.
Power BI mit mehr Power: Datenverarbeitung nicht im SQL Server!
Wenn Sie mehrere oder hochvolumige Datenquellen erfassen, integrieren, bereinigen oder maskieren müssen, sollten Sie dies außerhalb der BI-Schicht tun! Das Programm SortCL im IRI CoSort Paket oder die Datenmanagement-Plattform IRI Voracity wickelt schnell und kostengünstig große, rohe Datenquellen im Dateisystem (nicht im SQL Server) ab. Durch die Zentralisierung der Vorverarbeitungsarbeit von Sortier-, Joint- und Aggregattransformationen in SortCL wird dieser Overhead aus Power BI entfernt und die Zeit bis zur Anzeige und Einsicht drastisch verkürzt.
Alle Details finden Sie in dem Partner-Blog von IRI: Beschleunigung von Power BI!
Weltweite Referenzen: Seit über 40 Jahren nutzen unsere Kunden wie die NASA, American Airlines, Walt Disney, Comcast, Universal Music, Reuters, das Kraftfahrtbundesamt, das Bundeskriminalamt, die Bundesagentur für Arbeit, Rolex, Commerzbank, Lufthansa, Mercedes Benz, Osram,.. aktiv unsere Software für Big Data Wrangling und Schutz! Sie finden viele unserer weltweiten Referenzen hier und eine Auswahl deutscher Referenzen hier.
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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.
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.
JET-Software
Edmund-Lang-Straße 16
64832 Babenhausen
Telefon: +49 (6073) 711-403
Telefax: +49 (6073) 711-405
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E-Mail: amadeus.thomas@jet-software.com
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❌ Test Data Generation ❌ Synthetische Testdaten in relationalen Cloud- oder NoSQL-DBs verwenden, anstatt mit Produktionsdaten zu testen❗
RowGen erzeugt riesige Testdatenmengen für Datenbanken, BI- und DW-ETL/ELT-Tools und benutzerdefinierte Berichtsformate. Das einfache Batch-Ausführungsparadigma von 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.
RowGen ist dennoch direkt kompatibel mit IRI FieldShield-Datenmaskierungsaufträgen – und IRI Voracity ETL-, Replikations- und Berichtsoperationen. Dies ist sehr praktisch, wenn Sie Testdaten von Grund auf in der gleichen Umgebung synthetisieren und mit ihnen arbeiten wollen. Sie verwenden alle die gleiche Eclipse-Glasscheibe (IRI Workbench) und teilen auch die gleichen Metadaten und die gleiche Skriptsprache.
Hier sind jedoch die Hauptgründe, warum die meisten Datenarchitekten und VLDB-Administratoren RowGen für das beste Paket zum Aufbau von Testdaten für Datenbanken und benutzerdefinierte Datei- und Berichtsziele halten:
- Compliance: Im Gegensatz zu den meisten Testdatentools benötigt RowGen keinen Zugriff auf originale Produktionsdateien oder Datenbanken. RowGen generiert Daten nach dem Zufallsprinzip in den richtigen Bereichen und Formaten und kann auch reale Daten durch zufällige Auswahl aus echten Tabellen oder Set-Dateien sicher nutzen. Es ermöglicht Ihnen Daten zu erstellen, die strikt auf der Grundlage einer gemeinsamen Datenbank-DDL oder von Datei-/Berichtsmetadaten in IRI-DDF-Formaten erstellt werden.
RowGen kann automatisch, genau und zuverlässig Testdaten für eine gesamte VLDB-Plattform oder ein Enterprise Data Warehouse von Grund auf neu erstellen und füllen, ohne dass Datenmaskierung, NDAs, Lernkurven oder Beratungsaufträge erforderlich sind. Eingebaute Auditprotokolle und verfügbare Versionskontrolle unterstützen die Einhaltung der Datenschutzgesetze bzw. des sicheren Projektoutsourcings. - Konformität: RowGen-Testdaten entsprechen den Merkmalen der Produktionsdaten. RowGen bietet Realitätsnähe für die Entwicklung von Datenbankanwendungen und das Prototyping durch:
Erhaltung der referentiellen Integrität (primär-fremde Schlüsselverbindungen und verschiedene Einschränkungen)Ermittlung von Zeilenzahlen pro Tabelle und Nullstellen
Anpassung von Werterscheinungen, Bereichen und Häufigkeitsverteilungen
Transformation von Testdaten während der Generierung (z.B. filtern, sortieren, verbinden, aggregieren, konvertieren)
Generierung von allen und gültigen (verbundenen) PaarwertkombinationenRowGen liefert Realismus in der Software-Anwendungsentwicklung mit dem oben genannten und durchweg:
Änderung von Testdateiformaten, Datensatzlayouts und Berichtsvorlagen
Definitionen von zusammengesetzten Datenwerten oder Formatmasken
Bedingte Anzeige von Konstanten und Variablen, wie z.B. Zeit-/Datumsstempel
Zufallszugriffe aus Realmengendaten, Inline-Sets und literalen Wertebereichen als Regeln auf Feldebene
Mathematik- und benutzerdefinierte Berechnungsfunktionen (z.B. zur Erstellung gültiger nationaler ID-Werte) - Benutzerfreundlichkeit: Andere Testdatentools sind strikt GUI-gesteuert, und die Prozesse der Auftragsgestaltung und -wartung können komplex sein oder Beratung erfordern. Die Metadaten hinter ihrer Erstellung und Population von Testdaten können auch kryptisch oder versteckt sein. RowGen hingegen stellt seine Datengenerierungs-, Manipulations- und Populationsmetadaten in einfachen, portablen Textdateien zur Verfügung, die einfach zu erstellen sind – entweder von Hand oder automatisch mit Assistenten in der IRI Workbench GUI für RowGen, die auf Eclipse™ basiert.
Ihr Editor oder die GUI zeigt, wie einfach RowGen-Jobs zu erlernen, zu exportieren, zu modifizieren und auszuführen sind. Die selbstdokumentierende 4GL-Syntax und die vertraute GUI interagieren nahtlos, um Job-Design, Ausführung und Metadaten-Management zu beschleunigen. Benutzer der RowGen-Benutzeroberfläche profitieren auch von den Metadaten-Links, der Job-Scripting-Kompatibilität und der grafischen Integration mit der Datentransformation (Integration und Staging), der Datenprofilierung, der Datenmaskierung, der Berichterstellung und den erweiterten BI-Funktionen (BIRT oder KNIME) in der IRI-Workbench ohne zusätzliche Kosten. - Leistung: Nur RowGen verfügt über die hochvolumigen, leistungsstarken Datengenerierungs-, Manipulations- und vorsortierten Bulk-Load-Funktionen von CoSort, die DBAs und Big Data-Architekten benötigen, um Abfragen, Anwendungen und Operationen über Milliarden von Zeilen zu testen.
Nur RowGen kann auch die Testdaten und Compliance-Anforderungen von Outsourcern und Softwareentwicklern erfüllen, die auf sichere, intelligente Testdaten in mehreren Flat File- und benutzerdefinierten Berichtsformaten vertrauen. RowGen läuft nicht nur schneller als andere Testdatengeneratoren, es spart auch Zeit beim Lernen, der Definition von Testdaten, der Bereitstellung und dem Projektmanagement. - Kompatibilität: RowGen ist das einzige Testdatenpaket, das mit Eclipse kompatibel ist und am einfachsten mit allen relationalen Datenbanken konfiguriert werden kann, die vom Eclipse Data Tools Platform (DTP) Plug-in unterstützt werden. Es ist auch Bestandteil der größeren Datenmanagement-Plattform IRI Voracity in der gleichen Konsole (IRI Workbench), in der Datenmaskierung, DB-Subsetting und andere Techniken mit Wertschöpfung kombiniert werden können, um eine unbegrenzte Anzahl von Anwendungsfällen zu erfüllen, die Testdaten erfordern.
RowGen-Jobskripte sind kompatibel mit den Metadaten des CoSort SortCL-Programms für Datentransformation und Reporting sowie IRI NextForm für Daten- und Datenbankmigrationen und IRI FieldShield für Datenmaskierung. Wenn Sie also Daten oder Jobdefinitionen für eines dieser Tools haben, können Sie diese in RowGen wiederverwenden (und umgekehrt, wenn Sie in der Produktion sind).Nur RowGen ist mit der Data Vault 2.0-Architektur von Dan Linstedt, der Meta Integration Model Bridge (MIMB) und dem Erwin (ehemals AnalytiX DS) Mapping Manager-Framework für den Austausch von Testdaten-Metadaten mit Datenmodellierungs- und ETL-Architekturen von Drittanbietern kompatibel.
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.
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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❌ Tableau BI-Tool ❌ 8x schnellere Datenaufbereitung für Business Intelligence mit Tableau Datenvisualisierung❗
Tableau bietet eine Familie von interaktiven Datenvisualisierungstools für Business Intelligence. Nichts kann jedoch effektiv analysiert oder visualisiert werden, bis die Daten lokalisiert, erfasst, verfeinert, gruppiert, gesichert und anderweitig für die Visualisierung(en) vorbereitet wurden.
Die IRI-Software bietet eine leistungsstarke, erschwingliche Datenmischung und -aufbereitung für Tableau in einer umfassenden Datenverwaltungsumgebung, die Datenerkennung (und -klassifizierung), Integration (ETL), Migration, Governance und Analytik unterstützt!
Verwenden Sie die IRI CoSort-Software – oder die größere IRI Voracity-Plattform auf Basis von CoSort oder Hadoop – zum Extrahieren, Filtern, Transformieren und Schützen von Daten aus mehr als 150 verschiedenen Quellen. Insbesondere das Programm Sort Control Language (SortCL), das ursprünglich für CoSort entwickelt wurde, wählt, sortiert, verbindet, aggregiert, kartografiert, maskiert und formatiert Daten in eine Teilmenge CSV-, XML-, RDB-Tabelle und andere benutzerdefinierte Ziele außerhalb der BI-Schicht. Tableau nimmt diese Ergebnisse leicht auf!
Die Bereitstellung von Daten auf diese Weise umgeht die Notwendigkeit, dass Tableau die Rohdaten integriert und abgleicht, was die Entwicklung und Ausführung erheblich länger dauern würde. Die Zentralisierung von Datenstreitigkeiten oder Munging-Aktivitäten schließt auch die Notwendigkeit der Datenverarbeitung in jedem Bericht und die damit verbundenen Probleme bei der Datensynchronisation aus.
In diesem Artikel finden Sie ein Beispiel für die Verwendung von CoSort vor Tableau, um die Time-to-Visualisierung um das 8-fache zu verbessern.
Weltweite Referenzen: Seit über 40 Jahren nutzen unsere Kunden wie die NASA, American Airlines, Walt Disney, Comcast, Universal Music, Reuters, das Kraftfahrtbundesamt, das Bundeskriminalamt, die Bundesagentur für Arbeit, Rolex, Commerzbank, Lufthansa, Mercedes Benz, Osram,.. aktiv unsere Software für Big Data Wrangling und Schutz! Sie finden viele unserer weltweiten Referenzen hier und eine Auswahl deutscher Referenzen hier.
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