
❌ 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.
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.
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
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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.
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❌ Aussagekräftiges BI ❌ Data Warehouse und Data Lake überbrücken für optimierte und aufgabenkonsolidierte Datenmanipulation ❗
Die IRI Voracity Datenmanagement-Plattform ist der schnellste und kostengünstigste Ort, um die Aktivitäten der Big Data Integration und des Wrangling mit Sofortberichten oder analytischen Anwendungen von Drittanbietern zu kombinieren. Voracity bietet ein modernes Metadaten-Management-Framework für die Datenerfassung, Integration, Migration, Governance und Analytik in Eclipse.
Basierend auf IRI CoSort oder Hadoop Engines bietet Voracity eingebettetes BI, Datenwrangling oder eine Mischung aus beidem bei optimierten, aufgabenkonsolidierten Datenmanipulationsaufgaben.
Einführung der Produktionsanalyseplattform: Aufgrund seiner einzigartigen kombinatorischen Fähigkeiten ist Voracity auch eine ermöglichende und zugängliche Manifestation eines neuen Datenintegrationsparadigmas, der sogenannten "Production Analytic Platform". Definiert vom Data Warehouse Experten Dr. Barry Devlin, ist der Zweck einer Produktionsanalyseplattform, die Informationswelt der Nutzung von Daten für Einblicke mit der operativen der Verarbeitung und Umsetzung auszugleichen und zu kombinieren.
Durch die Durchführung und Kombination von Datenintegration, Governance und Analytik direkt in Voracity können Sie:
- De-Layer des Data Warehouses durch Kombination der Vorgänge in einem Durchgang
- aufhören, mehr Hardware zu kaufen (wie ELT-Geräte) oder DB-Benutzer zu belasten
- Datenerkennung, -bereinigung, -maskierung und Metadatenverwaltung integrieren
- die Komplexität und Kosten von bestehenden ETL- und Spezialdaten-Tools zu eliminieren
- den Krieg der Wörter und die operative Dichotomie zwischen Data Warehouses und Data Lakes zu beenden
- schaffen Sie Einblicke und digitale Geschäftsumwandlungen viel schneller und kostengünstiger als je zuvor
Auch hier geht es darum, dass Voracity gleichzeitig Daten verarbeiten und präsentieren kann, oder um die Ergebnisse per Data Wrangling in Ihr Visualisierungstool zu übertragen. Lesen Sie nähere Details in unserem Blog-Artikel hier.
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❌ Erweiterte Bildmaskierung ❌ Interne und externe Bildvorverarbeitung um sensible Daten in Bildern zu finden und per Datenmaskierung zu schützen❗
OCR hat jedoch ihre Grenzen: Um genaue Ergebnisse zu erzielen, muss das Bild vertikal ausgerichtet sein, die richtige Größe haben und so klar wie möglich sein. Nicht jedes Bild erfüllt diese Anforderungen! Wir müssen daher Methoden finden und anwenden, um diese Bilder durch Vorverarbeitung an unsere Bedürfnisse anzupassen. In diesem Artikel werden einige Vorverarbeitungsmethoden vorgestellt und erläutert, wie sie die Qualität der OCR-Ausgabe im Zusammenhang mit der DarkShield-Datenmaskierung verbessern können.
In dem Artikel werden 3 Vorverarbeitungsmethoden aufgezeigt:
- Bildskalierung
- Binarisierung
- Entzerrung
Diese auf GitHub verfügbare Demo demonstriert, wie die in diesem Artikel besprochenen Vorverarbeitungsmethoden mit der DarkShield-API für (Bild-)Dateien integriert werden können. Das Demoprogramm erlaubt es, entweder ein einzelnes Bild oder einen Ordner mit Bildern für die Vorverarbeitung anzugeben. Jedes Bild wird zunächst vorverarbeitet, zur Suche und Maskierung an die DarkShield-Files-API gesendet und dann nachbearbeitet, um das Originalbild wiederherzustellen.
In solchen Fällen enthält das Bild immer noch alle Black Boxes, die von der DarkShield-Files-API platziert wurden, um sensible Daten zu maskieren. Beachten Sie, dass es bei Anwendung der adaptiven Binarisierung als eine der Vorverarbeitungsmethoden nicht möglich ist, die ursprüngliche Farbgebung des Bildes wiederherzustellen.
Die Bilder werden in einem Verzeichnis mit dem Namen masked gespeichert, das automatisch erstellt wird, wenn es beim Ausführen der Demo noch nicht existiert. Dem Programm können zusätzliche Argumente angegeben werden, die bestimmen, ob eine Pipeline verwendet werden soll.
Alle Details finden Sie in diesem ausführlichen Blog-Artikel unseres Partners IRI Inc.
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❌ PII in Oracle DB ❌ Automatischer Datenschutz von sensiblen Daten in Oracle Database via Echtzeit Datenmaskierung❗
Dieser Artikel geht zunächst auf die Installation von FieldShield ein und nennt auch die dazu benötigten Anforderungen. Danach folgt ein anschaulicher Anwendungsfall mit PL/SQL-Triggern für die ASCII-Format bewahrende Verschlüsselung und die dazu gehörende entschlüsselte Ansicht. Allgemeiner gesagt können Sie mit den genannten FieldShield-Maskierungsroutinen und -verfahren (wie PL/SQL) jetzt sensible Daten auf der Grundlage von Echtzeit-Datenbankereignissen für eine Vielzahl von Anwendungsfällen maskieren.
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❌ TDM Tool ❌ Schnell intelligente, sichere und realistische Testdaten für DevOps, MLOps und DataOps bereitstellen❗
- Realitätsnähe, um die Eigenschaften der Produktionsdaten und die Anforderungen der Anwendungstests widerzuspiegeln
- Konformität mit Geschäfts- und Datenschutzregeln sowie DB- und Analysemodellen
- Verfügbarkeit oder Sicherheit der Daten (je nach Sichtweise)
- Nachvollziehbarkeit für die Abstammung und Verantwortlichkeit
Die an diesen Pipelines beteiligten Akteure verstehen diese Anforderungen aus ihrer eigenen Perspektive. IRI, auch bekannt als "The CoSort Company", bietet ein vielschichtiges Testdatenmanagement-Framework, um diese Anforderungen zu erfüllen. Die Rolle von IRI in diesem weiten Bereich begann mit der Notwendigkeit, umfangreiche, realistische Daten zu erstellen, um das Volumen und die Vielfalt der Datenumwandlungs- und Formatierungsaktivitäten zu testen, die im IRI CoSort-Produkt zur Datenmanipulation unterstützt werden.
Unter Verwendung der zentralen "SortCL"-Datendefinitionssprache und des Verarbeitungsprogramms von CoSort änderte IRI die Eingabephase seines ETL-Prozesses vom Lesen von Dateien zum Erstellen von Dateien, entweder durch die Generierung von Zufallswerten für bestimmte Datentypen und -bereiche und/oder die zufällige Auswahl von Daten aus externen Beständen.
Sichere und schnelle Lösung für TDM: 2004 brachte IRI das RowGen-Spin-Off-Produkt von SortCL auf den Markt und erweiterte es später, um vorsortierte, strukturell und referenziell korrekte RDB-Schemata nur aus DDL-Details zu analysieren, zu synthetisieren und zu laden. RowGen kann jetzt auch: neue Datenformate und rechnerisch gültige CCNs und NIDs generieren sowie Sätze für die Behandlung von All-Pairs; Nullen und realistische Wertverteilungen erstellen; in ETL- und CI/CD-Pipelines arbeiten; und Testdaten in halb- und unstrukturierten Quellen wie EDI- und Excel-Dateien, PDF- und Word-Dokumenten und Bildern mit eingebetteten Testdaten auffüllen, wenn sie mit der IRI DarkShield-Such-/Masken-API verwendet werden.
Testdaten für DevOps (TestOps): DevOps rationalisiert die Abläufe im Softwareentwicklungszyklus (SDLC), um die Softwarebereitstellung zu beschleunigen. Viele Entwickler nutzen CI/CD-Pipelines, um Software-Releases agiler und kontinuierlicher zu gestalten. Testdaten, die mit den Datenmaskierungs-, Subsetting- oder Synthesetools von IRI Voracity erstellt wurden, können von Jenkins, Amazon CodePipeline, Azure DevOps, GitLab usw. ausgeführt und genutzt werden, um die Funktionalität und Kapazität der Software bei jedem Build zu bewerten.
Die aufkommende TestOps-Disziplin verwaltet die operativen Aspekte des Testens im SDLC, wozu das Sammeln, Vorbereiten und Sichern von Expositionsdaten, Produktionssystemen und Testfallquellen gehört … um die Testabdeckung, Mitarbeiter und Aktivitäten zu skalieren (aber auch um die Softwarequalität zu gewährleisten). Intelligente Datenintegration und Anonymisierung dieser Quellen in Voracity spielt daher eine Schlüsselrolle für TestOps und verbessert gleichzeitig die DevOps-QA und mildert Datenschutzrisiken.
Testdaten für MLOps: Reichhaltige, anonyme Daten helfen auch beim Testen von maschinellen Lernvorgängen (MLOps), zu denen das Speichern, Laden und Transformieren von Daten sowie das Testen von Modellen und die Datenvalidierung gehören. Für jede dieser Phasen kann zum Beispiel das IRI RowGen Produkt in Voracity schnell riesige, realistische Dateien in Bulk-Load (z.B. CSV) und ML-Modellformaten wie PMML/XML und PFA/JSON synthetisieren.
Alternativ können die FieldShield oder DarkShield Datenerkennungs- und Maskierungswerkzeuge in Voracity Datenbanksammlungen, Dateien oder Datenströme, die beim maschinellen Lernen verwendet werden, für die sichere Verwendung beim Testen durchsuchen und säubern.
Testdaten für DataOps: Die Implementierung eines DataOps-Testansatzes für ETL-Projekte bedeutet die Automatisierung von Tests für Quell- und Zieldatensätze und die Sicherstellung, dass diese Sätze die Eigenschaften von Daten widerspiegeln, die in echten Analysemodellen verwendet werden, ohne Personen zu identifizieren. IRI-Software erleichtert die Datenintegration und die Automatisierung von Analysetests auf verschiedene Weise.
Eine Möglichkeit besteht in der Kombination von Datentransformation und -verarbeitung mit Datenmaskierung oder -synthese. Einzigartig an Voracity ist die Back-End-Metadaten- und Engine-Unterstützung für eine solche Aufgabenkonsolidierung. In einem einzigen E/A-Durchlauf durch das oben erwähnte SortCL-Datenverarbeitungsprogramm können Voracity-Benutzer gleichzeitig Testdaten synthetisieren, transformieren und in mehrere künstliche, aber realistische Analyseziele formatieren. Umgekehrt kann das Programm eine oder mehrere Produktionsquellen lesen, sie integrieren und transformieren sowie Daten bereinigen, maskieren und in die gewünschten Ziele umformatieren.
Eine weitere Möglichkeit ist die Datenintegrations-Vorschau-Funktion für Voracity ETL-Architekten, die einen Mapping-Job mit automatisch generierten Testdaten durchführt. Diese Option erstellt Ziel-Subsets mit realistischen Testdaten, so dass Architekten ihre Transformationslogik und ihr Output-Layout validieren können.
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❌ Kritische PII + PHI-Daten ❌ Sensible personenbezogene Daten wie Gesundheitsdaten finden und HIPAA-konform schützen ❗
- sicher vor Hacking oder Bypass ist (Sammeln der Informationen aus anderen Daten)?
- die ursprünglichen Spalten- und Feldlayouts (Position, Größe Datentyp) beibehält?
- die anonymisierten Daten für Testzwecke real genug aussehen lässt?
- bequem, einfach, effizient und erschwinglich ist?
- die HIPAA Safe Harbour Regel erfüllen wird?
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 Excel 2010 und neueren Tabellenkalkulationen tun. Und mit IRI DarkShield können Sie dasselbe für PHI-Werte in unstrukturierten Dateien wie HL7 und X12, PDF und Word, Excel und PowerPoint sowie in Bilddateien (einschließlich eingebrannter PHI in DICOM-Formaten) tun. Alle diese Datenmaskierungsprodukte sind Teil der IRI Data Protector-Suite oder kostenlos in der IRI Voracity-Datenmanagement-Plattform enthalten.
Die von Ihnen gewählte Methode zur De-Identifizierung/Verschleierung/Maskierung von Daten bestimmt das Aussehen der maskierten Ergebnisse und die Wahrscheinlichkeit der Wiederherstellung der Originalwerte. In diesem Artikel ("Welche Datenmaskierungsfunktion sollte ich verwenden?") finden Sie Ratschläge.
Die Datenmaskierungsfunktionen von IRI im Allgemeinen (und unten, Verschlüsselung auf Feldebene im Besonderen) gelten für HITRUST CSF und, wie unten dargestellt, für die HIPAA-Datenschutzregel für abgedeckte Unternehmen und Geschäftspartner. Eine irreversible Verschleierung oder das vollständige Entfernen von Schlüsselbegriffen erfüllt die Safe Harbour-Regel. Wenn Sie Quasi-Identifikatoren erhalten, sie aber durch Unschärfe oder Verallgemeinerung weiter anonymisieren müssen, um die HIPAA Expert Determination Rule einzuhalten, dann schauen Sie sich diese Rubrik an.
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
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❌ Teradata Datenbank ❌ Schnellere Datenbereitstellung, erweiterte Datenintegration, mit Datenmigration und datenzentrierte Sicherheit ❗
- Zugriff, für Datenintegration, Föderation oder Berichterstattung
- Replizieren, für Datenbankmigrationen oder Archivierung
- Bestückung aus unterschiedlichen Datenquellen
- Schützen Sie, mit differenzierten Datenmaskierungsfunktionen oder einer Firewall.
- Prototyp, mit strukturell und referenziell korrekten Testdaten
Lösungen: Der direkte Zugriff auf Teradatentabellen in der IRI Workbench GUI, die auf Eclipse™ basiert, ermöglicht es Ihnen sich in Echtzeit zu verbinden, um diese Daten gleichzeitig mit anderen Quellen anzuzeigen und zu verwenden. Diese grafische Verbindung ermöglicht es IRI-Produktanwendern, Teradata-Ein- und -Ausgaben anzuzeigen und automatisch zu definieren und mehrere Datenbewegungsstrategien in derselben Umgebung zu nutzen.
In allen Fällen erfolgt der direkte Input von Teradata über ODBC, und Feeds in Teradata können durch ODBC- oder Bulk-FastLoad- oder MultiLoad-Operationen erfolgen. IRI Workbench schreibt automatisch Konfigurationsdateien für den Teradata Loader aus den mit Ihren Jobs verknüpften Ziel-Metadaten. Klicken Sie hier, um weitere Informationen über die Verbindung zu erhalten. Teradata-Anwender können ihre Daten mit IRI NextForm konvertieren, föderieren und anderweitig replizieren, PII mit IRI FieldShield maskieren oder mit IRI RowGen Testtabellen mit synthetischen Daten bestücken:
- Transformation + Konvertierung: IRI CoSort-Anwender können Teradata-Datenquellen während der Transformations- und Berichtsvorgänge einbinden und integrieren. IRI NextForm (und CoSort) Benutzer können Daten in Teradata konvertieren, verknüpfen und anderweitig replizieren
- Schutz von PII-Daten: IRI FieldShield Benutzer können Daten in Teradata-Spalten auf einer tabellenspezifischen oder tabellenübergreifenden Regelanwendung finden und klassifizieren und dann maskieren, verschlüsseln, pseudonymisieren oder anderweitig schützen
- Synthetische Testdaten: IRI RowGen Benutzer in der Workbench können Teradatentabelleninformationen analysieren, um strukturell und referenziell korrekte Testdaten zu erstellen…. ohne Produktionsdaten zu verwenden oder zu maskieren. Klicken Sie hier für weitere Informationen.
Die neue IRI Voracity-Plattform umfasst CoSort, NextForm, FieldShield und RowGen, bietet aber auch Datenerfassung und BI/Analytik!
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.
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❌ PCI DSS Compliance ❌ Datensicherheit via statischer und dynamischer Datenmaskierung von Kreditkartendaten (PAN) ❗
Neben dem erheblichen finanziellen Schaden der sich aus einer Datenschutzverletzung ergibt, besteht ein akuter Vertrauensverlust zwischen einem Unternehmen und seinen Kunden. Sowohl die Verletzung als auch die Folgen werden in der Regel gut bekannt gemacht und lange in Erinnerung behalten.
Lösungen: Um die Auswirkungen von Datenschutzverletzungen zu mildern oder gar zu beseitigen und BFSI-Unternehmen und andere Unternehmen, die Kreditkartendaten verwalten dabei zu unterstützen die PCI DSS-Regeln einzuhalten, finden und schützen die Datenentdeckungs- und Maskierungsfunktionen in den Produkten der IRI Datenschutz-Suite , oder der IRI Voracity-Plattform – primäre Kontonummer (PAN) oder Werte für Kreditkartennummern (zusammen mit anderen gefährdeten Daten) in mehreren Datenquellen. Die anwendbaren Sicherheitsfunktionen auf Feldebene sind starke Verschlüsselung, SHA-2 kryptographisches Hashing und Tokenisierung.
Beispielsweise in strukturierten Datenquellen wenden IRI FieldShield-Anwender ihre Wahlmöglichkeiten bei der Datenklassifizierung und -schutz auf PANs und andere Spalten intuitiv, effizient und flexibel unter Eclipse an. Bspw. wird eine formatschonende Verschlüsselung verwendet um PCI-konform zu sein und um sicherzustellen, dass keine Änderungen an der Tabellen- oder Datenbankstruktur erforderlich sind und zusätzlich um Hacker möglicherweise zu täuschen, dass sie tatsächliche PANs haben.
Diese einfachen aber leistungsstarken Funktionen können Ihnen auch helfen, die finanziellen und operativen Auswirkungen eines Datenverstoßes zu begrenzen. So erlitt beispielsweise Steam, eine Gaming-Vertriebsplattform, einen Datenverstoß. So bedeutsam die Verletzung auch war, die Gesamtauswirkung auf Steam war begrenzt, da die Kreditkartenwerte verschlüsselt wurden.
FieldShield und die anderen IRI-Datenmaskierungsprodukte (DarkShield für unstrukturierte Dateien und CellShield für Excel-Tabellen), die über gemeinsame Datenklassifizierungs-, Scan- und Maskierungsfunktionen verfügen, bieten Einfachheit, Erschwinglichkeit und Sicherheit indem sie Kreditkartendaten im Ruhezustand (oder in Bewegung) finden und sichern. Sie helfen Unternehmen wie diesem, die PCI DSS v3-Anforderungen zum Schutz gespeicherter Karteninhaberdaten zu erfüllen, das Risiko von Datenverlust zu minimieren und sichere, intelligente Testdatenziele bereitzustellen.
Es ist auch möglich, PANs oder PII in einem dynamischen Datenmaskierungskontext zu verschlüsseln/entschlüsseln oder zu bearbeiten, beispielsweise durch eine Anwendung, die eine Datenbank abfragt.
Preisgekrönte datenzentrierte Sicherheit: Renommierte Startpunkt-Sicherheits Softwareprodukte der IRI Datenschutz Suite oder der IRI Voracity Datenmanagement-Plattform werden personenbezogene Daten (PII) und andere "gefährdete Daten" in mehreren Quellen finden, klassifizieren und schützen. Jedes einzelne hilft Ihnen, die CCPA, CIPSEA, FERPA, HIPAA/HITECH, PCI DSS und SOC2 in den USA sowie internationale Datenschutzgesetze wie GDPR, KVKK, LOPD, PDPA, PIPEDA und POPI einzuhalten (und nachzuweisen).
Die meisten Kunden von IRI Sicherheitsprodukten erstellen Profile und schützen PII in RDBs, Flat-Files und Excel Sheets vor Ort oder in der Cloud. Jüngste Engagements umfassen auch
NoSQL-DBs, Dokumente, Bilder sowie EDI- und Protokolldateien. Streaming und Hadoop-Datenquellen sowie Gesichter werden ebenfalls unterstützt:
- Strukturierte Datenmaskierung: FieldShield klassifiziert, findet, de-identifiziert, bewertet das Risiko und prüft PII in Datenbanken, Flat-Files, JSON, etc.
- Unstrukturierte Datenmaskierung: DarkShield klassifiziert, findet und löscht PII in Text, PDF, Parquet, C/BLOBs, MS-Dokumenten, Protokollen, NoSQL-DBs, Bildern und Gesichtern.
- Excel® Datenmaskierung: CellShield findet, berichtet, maskiert und überprüft Änderungen an PII in Excel-Spalten und Werte LAN-weit oder in Office 365.
- Datenmaskierung als Service: IRI DMaaS-Ingenieure in den USA und im Ausland übernehmen für Sie die Klassifizierung, Auffindung und Deidentifizierung von PII.
Die in Voracity integrierten und kompatiblen IRI-Werkzeuge, einschließlich IRI RowGen, können auch Testdaten von Grund auf neu synthetisieren und referenziell korrekte (und optional maskierte) Datenbank-Teilmengen erzeugen.
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