Autor: Firma JET-Software
❌ Microsoft Power BI ❌ Bis zu 20-fache Beschleunigung durch vorbereitete Daten, anstatt interne Quellen direkt zu integrieren ❗

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Datenvorbereitung für Power BI: Beschleunigen Sie die Zeit bis zur Einsicht!

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.

Über die JET-Software GmbH

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

Wir unterstützen weltweit über 20.000 Installationen. Zu unseren langjährigen Referenzen zählen deutsche Bundes- und Landesbehörden, Sozial- und Privatversicherungen, Landes-, Privat- und Großbanken, nationale und internationale Dienstleister, der Mittelstand sowie Großunternehmen.

Firmenkontakt und Herausgeber der Meldung:

JET-Software GmbH
Edmund-Lang-Straße 16
64832 Babenhausen
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❌ SQL Server ❌ Indexfragmentierung der Datenbank und Zeilen verlangsamen die Leistung bzw. Antwortzeit von SQL Server-Anwendungen ❗

❌ SQL Server ❌ Indexfragmentierung der Datenbank und Zeilen verlangsamen die Leistung bzw. Antwortzeit von SQL Server-Anwendungen ❗

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Herausforderungen: Möglicherweise haben Sie eines oder mehrere dieser zeitaufwendigen Probleme bei der Arbeit mit MS SQL Server-Datenbanken vor Ort oder in der Azure-Cloud:

  • Datenermittlung: Profilerstellung, Klassifizierung, ERDs
  • Be- und Entladen großer Tabellen
  • Routinemäßige Versorgungsoperationen (Reorgs)
  • Komplexe Abfragen oder PowerBI-Performance
  • Migrations- oder Replikationsarbeiten
  • Schlechte Datenqualität oder Einheitlichkeit
  • Zugriffs- und Aktivitätskontrolle, Überwachung und Audit (Firewall)
  • Maskierung von PII in Tabellen statisch oder in Anwendungen wie MS Dynamics dynamisch
  • Generierung intelligenter und sicherer Testdaten für Prototyping, DevOps, Demos, etc.

Auch spezifische Leistungsdiagnosen und -abstimmungen brauchen Zeit und können andere Benutzer betreffen. Schließlich können gespeicherte SQL-Prozeduren auch ineffizient programmiert werden, müssen optimiert werden und dauern dann immer noch zu lange

Unload-Beschleunigung: IRI FACT (Fast Extract) zur Beschleunigung der SQL Server-Entladung. Verwenden Sie die SQL-Syntax in FACT’s CLI oder GUI, um große Tabellen schnell in flache Dateien zu übertragen.

Geben Sie SELECT * FROM aus der Tabelle an, damit Sie das Entladen nicht mit Qualifier wie "distinct", "order by", oder "group by" belasten. Sobald sich die Daten in Flat-Files befinden, verwenden Sie das Programm SortCL in IRI CoSort, um die Extrakte viel schneller zu dekupieren, zu sortieren, zu verbinden, zu gruppieren (und zu berichten)…. parallel, außerhalb der Datenbank.

Nutzen Sie die IRI Voracity-Plattform, um FACT, CoSort und Ihr Load Utility oder Downstream-Anwendungen in schnellen, kostengünstigen, visuellen ETL-Operationen in Eclipse zu kombinieren.

Load-Beschleunigung: IRI CoSort zur Vorsortierung von Flat-Files für Bulk-Bcp-Importe.

Microsoft empfiehlt, dass fast jede SQL Server-Tabelle einen geclusterten Index haben sollte. Erstellen Sie zuerst den geclusterten Index und sortieren Sie die Eingabedateien (auf dem primären Indexschlüssel) vor, um den Schritt Index erstellen zu verkürzen. Verwenden Sie die Option "SORTED_DATA" beim Erstellen von Indizes, um zu zeigen, dass CoSort die langsamere Sortierung in bcp umgangen hat.

Reorgs- und Abfragebeschleunigung: Der Offline Reorg-Assistent in der IRI Workbench, um die Kombination der folgenden Funktionen zu kombinieren und zu automatisieren: Schnelles Extrahieren, Sortieren und Zurückladen von klassischen (Offline-)SQL Server-Reorgs. Dies hilft Ihnen, Ihre Tabellen in der optimalen Reihenfolge der Abfragen zu pflegen.

Optimierung von Transformationen (ETL) und BI-Datenaufbereitung: IRI CoSort um die Datenbank von Verarbeitungsaufwand zu entlasten. Nutzen Sie die Vorteile von Dateisystem-I/O, Multithreading und der bewährten Datentransformationskraft und Konsolidierung des CoSort SortCL-Programms: Anwendungsfall

Wenn Sie eine schnellere Alternative zu SSIS oder einem anderen ETL-Tool benötigen, nutzen Sie IRI Voracity, eine Gesamtdatenmanagement-Plattform auf Basis von CoSort (oder Hadoop) und Frontend in Eclipse für den Zugriff auf (und die Integration und Verwaltung von) mehreren Datenquellen.

Migration und Replikation von SQL Server Datenbanken: IRI NextForm Datenbank-Edition zum Erfassen, Neuzuordnen, Neu-Formatieren und Erstellen/Befüllen neuer Tabellen während der Migration zu und von SQL Server. Sie können auch IRI NextForm oder das Programm SortCL in IRI CoSort oder Voracity verwenden, um Daten in SQL Sever neu zuzuordnen und zu konvertieren, benutzerdefinierte Berichte, Replikate und föderierte Ansichten von Daten zu erstellen.

Daten bereinigen und anreichern (Qualität): CoSort oder Voracity um Fehler in Datenwerten, Bereichen, Formaten oder Kontexten zu finden und zu beheben. Scrubben und standardisieren Sie doppelte oder fuzzy-angepasste Werte. Weitere Möglichkeiten zur Datenqualität finden Sie hier.

Klassifizieren und Maskieren von sensiblen Daten: IRI FieldShield (oder IRI Voracity) um sensible Daten in SQL Server zu finden, zu klassifizieren und unterschiedlich zu maskieren, wie beispielsweise personenbezogene Daten (PII) oder geschützte Gesundheitsinformationen (PHI). FieldShield wendet Maskierung, Verschlüsselung und andere Identifizierungsfunktionen auf eine oder mehrere Spalten und Tabellen gleichzeitig an. Verwenden Sie FieldShield, um die Datenschutzgesetze wie HIPAA, PCI DSS, FERPA und die EC GDPR einzuhalten.

SQL Server Testdaten generieren: IRI RowGen (oder Voracity) um SQL Server- oder SSIS ETL-Operationen schnell mit sicheren Testdaten zu füllen. RowGen verwendet Ihre Datenmodelle, um die Testdaten für eine gesamte Datenbank mit referentieller Integrität automatisch zu generieren. Ein Subsetting-Assistent (mit Maskierungsoptionen) ist ein weiterer integrierter Ansatz.

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❌ Sichere Testdaten für TDM ❌ „The Insight Partners“ vergleicht unsere Lösungen für synthetische Testdaten für DevOps-Turbo und sichere DevSecOps ❗

❌ Sichere Testdaten für TDM ❌ „The Insight Partners“ vergleicht unsere Lösungen für synthetische Testdaten für DevOps-Turbo und sichere DevSecOps ❗

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Intelligente Testdaten erstellen und verwalten: Realistische Daten in realen Formaten!

Brauchen Sie einen einfacheren Weg für:

  • Erstellen von Test-DBs mit referentieller Integrität
  • Simulation und Freigabe von Datei- und Berichtslayouts
  • Entwicklung und Stresstest von Anwendungen
  • Benchmarking neuer Hard- und Software
  • Durchführung von Data Warehouse ETL-Tests

 mit Ihren Datenmodellen und Metadaten, aber nicht mit Produktionsdaten?

Tabellenansichten, Indexreihenfolgen, Schlüsselbeziehungen sowie Datei- und Berichtsinhalte müssen die Realität widerspiegeln, um beim Testen nützlich zu sein. Das Erzeugen realistischer Werte und Formate mit sicheren Daten in idealen Bereichen – und das Befüllen großer Ziele – kann mit anderen Tools oder Programmen sehr lange dauern.

Mit dem IRI RowGen-Produkt oder der IRI Voracity-Plattform können Sie mehrere Testdatenziele für Testdatenbanklasten, Flat-File-Strukturen und benutzerdefinierte Berichtsformate von Grund auf neu generieren – alles ohne Zugriff auf echte Daten. Oder wenn Sie reale Daten für Produktions-, On-Demand- oder virtualisierte Testszenarien verwenden und anonymisieren, unterteilen oder anderweitig maskieren möchten, können Sie das in IRI Voracity oder auch mit dem IRI FieldSield-Produkt tun!

Wir bieten vier Methoden zur Erzeugung sicherer, intelligenter Testdaten in Datenbanken, Flat-File, semi-strukturierten Dateien und formatierten Berichtszielen:

  1. Produktionsdatenmaskierung/Vertauschung
  2. Datenbank-Subsetting & Maskierung
  3. Synthetische Testdatenerstellung (über Zufallsgenerierung/-auswahl)
  4. Eine Kombination der obigen Techniken

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❌ End-to-End Datenmanagement ❌ Von Datenintegration, mit Datenbereinigung, zu Datenanalyse, opt. Datenmaskierung und synthetische Testdaten ❗

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Datenbank-Performance und -Schutz: Optimierung von VLDB-Operationen!

Es gibt eine Reihe von Performance-Problemen, die mit sehr großen Datenbankumgebungen (VLDB) verbunden sind, einschließlich:

· Suchen, Profilieren und Klassifizieren von Daten

· Anfragebeantwortung

· Extraktion

· Reorgs

· Bulk loads

· Maskierung von Daten (PII)

· Überwachung, Schutz und Auditierung

· Migration und Replikation

· Testen mit großen Datenmengen

Bevor Sie sich entscheiden in eine neuere DB-Version oder in einen neuerer Server, in ein DB- oder ELT-Gerät, in SSD oder Hadoop, in In-Memory-Datenbanken, in DB-spezifische Spaltenverschlüsselung, in ein Megavendor-Maskierungs- und in ein TDM-Produkt zu investieren – probieren Sie die weniger invasiven, kostengünstigeren, weniger komplizierten und bewährten Ansätze von uns aus, die innerhalb der IRI Voracity Datenmanagement-Plattform oder in den individuellen Softwarelösungen verfügbar sind.

Einen tollen Überblick zu den spezifischen Datenbanken und unseren Lösungen finden Sie hier!

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❌ DSGVO-konforme Datensicherheit ❌ Geschützte Methode zur Sicherung der Schlüssel (wie Passphrasen) für die Datenverschlüsselung ❗

❌ DSGVO-konforme Datensicherheit ❌ Geschützte Methode zur Sicherung der Schlüssel (wie Passphrasen) für die Datenverschlüsselung ❗

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FieldShield für statische und dynamische Datenmaskierung: Sicherung von Verschlüsselungsschlüsseln mit Alliance Key Manager!

In einem früheren Artikel haben wir eine Methode zur Sicherung der Verschlüsselungsschlüssel (Passphrasen) beschrieben, die in IRI FieldShield-Datenmaskierungsaufträgen über den Azure Key Vault verwendet werden. Dank der API-Integration zwischen FieldShield und der Alliance Key Manager (AKM)-Plattform von Townsend Security gibt es jetzt eine weitere, noch robustere Option für die Verwaltung von Verschlüsselungsschlüsseln.

AKM bietet die Sicherheit eines authentifizierten Zugriffs auf FieldShield-Passphrasen von fünf verschiedenen Server-Optionen (siehe unten). Sie stellen sicher, dass nur autorisierte Benutzer auf den AKM-Schlüsselserver zugreifen und die Schlüssel zur Entschlüsselung von FieldShield-verschlüsselten Felddaten (Spaltenwerten) erhalten können.

Aber über die Authentifizierung hinaus bietet AKM eine komplette Lösung für die Verwaltung von Verschlüsselungsschlüsseln, die Folgendes umfasst: Einrichtung und Konfiguration des Schlüsselservers, Verwaltung des Schlüssel-Lebenszyklus, sichere Schlüsselspeicherung, Schlüssel-Import/Export, Schlüssel-Zugriffskontrolle, Server-Spiegelung und Backup/Wiederherstellung. AKM unterstützt auch die Protokollierung aller Server-, Schlüsselzugriffs- und Konfigurationsfunktionen für die Compliance.

Wie AKM mit FieldShield funktioniert:

AKM wird direkt in FieldShield-Datenmaskierungsaufträgen durch eine Feldsyntax genutzt, die die Verwendung von AKM angibt. Diese Syntax lautet "AKM:KeyName", wobei "AKM:" die Verwendung des Alliance Key Managers aufruft und "KeyName" (ein von AKM erstellter Beispielschlüsselname, der aber beliebig sein kann) der Name eines von AKM erstellten Schlüssels ist, von dem aus auf den gewünschten Wert zugegriffen wird.

In einem FieldShield-Entschlüsselungsauftrag wird der Schlüsselabruf von AKM über eine sichere TLS-Verbindung zum AKM-Server durchgeführt. Sowohl die Endpunkte des Clients (FieldShield-Benutzer) als auch des Servers (AKM) werden über TLS authentifiziert.

AKM kann eingesetzt werden in: 1) VMware; 2) einem Cloud-Server in Microsoft Azure; 3) Amazon Web Services; 4) einem privat verwalteten Hardware-Sicherheitsmodul (HSM); oder 5) einem dedizierten Cloud-HSM.

Alle weiteren Details zum Set-Up, zur Konfiguration, zum Web Interface und zur Erstellung von den Datenmaskierungsjobs finden Sie hier im Blog-Artikel unseres Partners IRI.

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❌ Datenschutz in Datadog ❌ Schnelles Data Discovery für bspw. Datenmaskierung von sensiblen PII in (auch) Dark Data ❗

❌ Datenschutz in Datadog ❌ Schnelles Data Discovery für bspw. Datenmaskierung von sensiblen PII in (auch) Dark Data ❗

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Datensicherheit in Datadog: PII auch in Dark Data finden und maskieren!

Dieser Artikel ist der vierte in unserer 4-teiligen Serie über die Fütterung der Datadog Cloud-Analytics-Plattform mit verschiedenen Arten von Daten aus IRI Voracity-Operationen. Er konzentriert sich auf die Visualisierung von Suchprotokollen aus dem DarkShield-Produkt zur Maskierung unstrukturierter Daten (ebenfalls eine Voracity-Komponente) in Datadog für Sicherheitsanalysen. Frühere Artikel in dieser Serie behandeln: den Geschwindigkeitsvorteil der Datenaufbereitung in Voracity für Datadog, wie Sie Voracity BI-Daten aufbereiten und in Datadog einspeisen, und die Visualisierung dieser aufbereiteten Daten in Datadog.

IRI DarkShield ist für das Auffinden und Maskieren von sensiblen Daten (z.B. PII) in halbstrukturierten und unstrukturierten Datenquellen zuständig. Wir zeigen Ihnen, wie Datadog auch mit DarkShield-Suchergebnissen zum Zweck der "Sicherheitsanalyse" protokolliert werden kann. Vergleichen Sie dies mit dem, was wir in diesem Artikel mit Splunk demonstriert habe.

Hier finden Sie die weiteren Details zur Konfiguration, zu den Suchergebnissen und zu den Datadog-Sicherheitswarnungen – es lohnt sich!

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❌ Database Subsetting ❌ Automatisch maskierte Teilmenge verwandter Tabellen für referenziell korrekte Testdaten ❗

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Datenbank-Subsetting: Referenziell korrekte Subsets, mit Optionen für Spaltenmaskierung & felderhaltende Verschlüsselung!

Sobald eine Datenbank eine bestimmte Größe überschreitet, wird es teuer – und aus Sicherheitssicht riskant -, Kopien in voller Größe für Entwicklung, Tests und Schulungen bereitzustellen. Die meisten Teams benötigen kleinere Kopien der größeren Datenbank, und oft müssen die darin enthaltenen PII maskiert werden.

Datenbank-Subsetting ist der Prozess der Erstellung einer kleineren, referenziell korrekten Kopie einer größeren Datenbank aus echten Tabellenauszügen. Subsets können zusammen mit oder anstelle von maskierten Daten oder synthetisierten Testdaten verwendet werden, um die mit vollständigen Sets verbundenen Kosten und Risiken zu reduzieren. Der Prozess der manuellen Erstellung aussagekräftiger Subsets ist komplex und mühsam, wenn man bedenkt, dass man kleinere Datenbanken mit Zufallsstichproben aus jeder Produktionstabelle bestücken und sicherstellen müsste, dass jede relationale Struktur zwischen den Tabellen im Subset noch korrekt ist.

Ein durchgängiger Assistent für Datenbank-Subset-Jobs in der IRI Workbench macht diesen Prozess schneller und einfacher. Der Assistent steht lizenzierten Anwendern der End-to-End Datenmanagement-Plattform IRI Voracity, dem Einzelprodukt IRI RowGen für die Testdatenerzeugung und das Einzelprodukt IRI FieldShield für die Datenmaskierung zur Verfügung. Dieser Artikel unseres Partners IRI stellt den Assistenten vor und zeigt, wie er referenziell korrekte Subsets erzeugt, mit Optionen für Spaltenmaskierung und felderhaltende Verschlüsselung.

Der Assistent für die Subset-Erstellung lässt den Benutzer die Quelle des Subsets, die Größe und Sortierung des Subsets, die Namen für die Subset-Ziele und eine eventuelle Verschlüsselung oder Maskierung, die die subsettierten Daten erhalten sollen, auswählen. Der Assistent erstellt dann eine Reihe von Job-Skripten, die entweder Subset-Tabellen oder Flat-Files erstellen.

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JET-Software GmbH
Edmund-Lang-Straße 16
64832 Babenhausen
Telefon: +49 (6073) 711-403
Telefax: +49 (6073) 711-405
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Ansprechpartner:
Amadeus Thomas
Telefon: +49 (6073) 711403
Fax: 06073-711405
E-Mail: amadeus.thomas@jet-software.com
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❌ Software AG Adabas + Natural ❌ Schnellere Sortierung via Plug’n’Play Sort für nahtlose Prozessbeschleunigung ❗

❌ Software AG Adabas + Natural ❌ Schnellere Sortierung via Plug’n’Play Sort für nahtlose Prozessbeschleunigung ❗

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Herausforderungen: Schnellerer Weg, um große Datensätze direkt aus Natural zu sortieren!

IRI CoSort enthält eine Plug’n’Play-Sortierbibliothek für Benutzer von Natural unter Unix. Ohne Benutzereingriff und einen einfachen Makefile-Link kann die CoSort Engine in Natural bis zu sechsmal schneller sortieren als die native Sortierung. Eine vollständige Anleitung zur Verwendung von CoSort und einer externen Sortierung finden Sie in der Installationsdokumentation der Software AG Natural unter "Re-Linking a Natural Nucleus".

CoSort erschwingliche, bequeme und schnellere Möglichkeit zur Verarbeitung und Berichterstattung großer Dateien, während Sie große Arbeitsdateien von und nach Natural beschaffen und gezielt einsetzen. Schließlich kann es erforderlich sein, dass CoSort Daten in Adabas-Quellen und -Zielen manipuliert, maskiert, repliziert, von ihnen berichtet oder anderweitig damit arbeitet!

Zusätzlich zu diesem Drop-In-Sortierersatz kann das Datei-Transformations- und Berichtsprogramm SortCL von CoSort direkt aus Natural aufgerufen werden: CALL shcmd $COSORT_HOME/bin/sortcl /spec=job.scl wobei die /INFILE(s) in und /OUTFILE(s) von SortCL natürliche Arbeitsdateien sein können. Dies ermöglicht eine größere Flexibilität beim Entladen von hochvolumigen Dateibearbeitungen und bei der Neuformatierung von Aufträgen nach SortCL. SortCL-Funktionen schützen auch gefährdete Felddaten.

CoSort und Natural werden auch in der von Tetrad Systems entwickelten Legacy-Anwendungsumgebung "Operational Processing for Unix" (OPX) eingesetzt. OPX lässt sich problemlos in die Tools der Software AG Natural integrieren und verfügt über eine SORT-Wrapper-Schnittstelle zu CoSort, um die JCL-Sortierfunktionalität neu zu hosten und zu erweitern.

CoSort und seine metadatenfähigen Produkte IRI NextForm für Daten- und Datenbankmigration, Replikation und Reporting und IRI FieldShield zur Datenmaskierung, Verschlüsselung und anderen Schutzmaßnahmen auf Feldebene können nun auch über Partnertreiber direkt mit Daten in Adabas-Repositories in der grafischen IDE der IRI Workbench, die auf Eclipse™ basiert, verarbeiten.

Weltweite Referenzen:
Seit über 40 Jahren nutzen weltweit Kunden wie die NASA, American Airlines, Walt Disney, Comcast, Universal Music, Reuters, das Kraftfahrtbundesamt, das Bundeskriminalamt, die Bundesagentur für Arbeit, Rolex, Lufthansa, Mercedes Benz,.. unsere Software für Big Data Wrangling und Schutz! Sie finden viele unserer Referenzen hier mit detaillierten Use Cases.

Partnerschaft mit IRI:
Seit 1993 besteht die 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 besitzt die Vertriebsrechte für diese Produkte für ganz Deutschland. Hier finden Sie weitere Informationen zu unserem Partner IRI Inc.

Über die JET-Software GmbH

Das Unternehmen JET-Software GmbH wurde 1986 in Deutschland gegründet. Seit fast 4 Jahrzehnten entwickeln wir Software für Big Data Management und Schutz! Unsere Produkte sind für alle gängigen Betriebssysteme: Mainframe (BS2000/OSD, z/OS + z/VSE) und Open Systems (UNIX & Derivate, Linux + Windows).

Wir bieten Lösungen für schnellstes Datenmanagement (Datenprofilierung, Bereinigung, Integration, Migration und Reporting sowie Beschleunigung der BI/DB/ETL-Plattform von Drittanbietern) und datenzentrierten Schutz (PII/PHI-Klassifizierung, -Erkennung und -Deidentifizierung, sowie Re-ID-Risikobewertung und Generierung synthetischer Testdaten).

Zu unseren langjährigen Referenzen zählen deutsche Bundes- und Landesbehörden, Sozial- und Privatversicherungen, Landes-, Privat- und Großbanken, nationale und internationale Dienstleister, der Mittelstand sowie Großunternehmen.

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❌ Splunk Phantom SOAR ❌ Automatische Reaktionen auf PII-Schwachstellen für Datensicherheit in unstrukturierten Dark Data Quellen ❗

❌ Splunk Phantom SOAR ❌ Automatische Reaktionen auf PII-Schwachstellen für Datensicherheit in unstrukturierten Dark Data Quellen ❗

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Splunk Phantom: Playbook zum Maskieren sensibler Daten!

Splunk Phantom ist eine Orchestrierungs-, Automatisierungs- und Reaktionstechnologie zur Ausführung von "Playbooks", um auf verschiedene Bedingungen zu reagieren. Phantom verbindet sich mit Splunk Enterprise über die Phantom App für Splunk, so dass Aktionen auf Wissen, das aus in Splunk indizierten Daten abgeleitet wurde, durchgeführt werden können.

IRI DarkShield ist ein leistungsstarkes Datenmaskierungspaket, das in einer Vielzahl von unstrukturierten Datenquellen versteckte PII entdecken, löschen, de-identifizieren und/oder ausliefern kann. In v3 wurde eine Befehlszeilenschnittstelle (CLI) hinzugefügt, die es Anwendungen von Drittanbietern ermöglicht, für DarkShield konfigurierte Remediation-(Maskierungs-)Jobs einzubetten oder auszuführen, einschließlich Phantom.

Damit ist es nun möglich, Sicherheitsreaktionen auf PII-Schwachstellen in Dark Data zu automatisieren, die bei DarkShield PII-Suchen aufgedeckt wurden. Konkret kann Phantom automatisch DarkShield ausführen, um diese Lücken durch Playbooks zu schließen, die Splunk zur Auswertung der von DarkShield gefundenen Daten verwenden. Vergleichen Sie dies mit dem Senden einer Alarm-E-Mail, wie in unserem früheren Artikel über die Verwendung des Splunk Adaptive Response Framework mit DarkShield beschrieben.

Erfahren Sie hier mehr Details über die Voraussetzungen, die Phantom-Einrichtung, die DarkShield CLI-Einrichtung, die Installation und Konfiguration der Phantom-App für Splunk, das Exportieren von DarkShield-Suchergebnissen nach Phantom über Splunk und die Ausführung des Playbooks – das hier zum Download bereit steht!

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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Über die JET-Software GmbH

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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❌ Batch Stapelverarbeitung ❌ Ausführung von Batch-Jobs für synthetische Testdaten und GDPR-konforme Datenmaskierung ❗

❌ Batch Stapelverarbeitung ❌ Ausführung von Batch-Jobs für synthetische Testdaten und GDPR-konforme Datenmaskierung ❗

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Herausforderungen: In einer schnelllebigen DevOps- und Continuous Integration (CI)/ Continuous Deployment (CD)-Umgebung kann die Fähigkeit, konsistente und realistische Testsätze zu generieren und zu automatisieren, die in Format und Umfang sehr unterschiedlich sein können, eine große Herausforderung darstellen und Programmierer mit engen Lieferfristen ablenken.

Lösungen: IRI RowGen zur Erstellung von Testdaten verwendet Produktions-Metadaten, um benutzerdefinierte, synthetische Testsätze mit zufällig generierten Daten und/oder zufällig ausgewählten Daten aus Produktionsquellen zu erstellen. Um die richtige Menge und Wertebereiche zu erzeugen, verwendet es bedingte Auswahl- und Formatierungsparameter.

RowGen verbessert den Realismus der Testdaten weiter durch referentielle Integrität, Häufigkeitsverteilungen und integrierte Transformations- und Formatierungsfunktionen. Sie können bspw. Daten nach dem Zufallsprinzip auswählen und Bereiche aus Pools von realen Daten und gewichteten Zahlen (jeweils) angeben.

Für Continuous Integration und Continuous Deployment or Delivery (CI/CD)-Umgebungen kann RowGen Testdaten in jedem Schritt eines Entwicklungsprozesses synthetisieren, ohne auf die Bereitstellung von Daten aus einem anderen Schritt angewiesen zu sein. Zusätzlich und auf einzigartige Weise können eingebettete Datentransformations-, Validierungs- und Formatierungsfunktionen gleichzeitig mit den generierten Daten im selben Skript ausgeführt werden! Dies kann inkrementelle Anwendungstests erleichtern, die Rückwärtskompatibilität und Vorwärtskompatibilität mit Ihren Produktionsversionen sicherstellen. Siehe diesen Anwendungsfall.

Kombinieren Sie zufällige Generierung und Auswahl von Set-Dateien, Bedingungen und Manipulationen auf Feldebene und benutzerdefinierte Layout-Funktionen. Erstellen Sie sehr schnell die intelligenten Daten, die Sie zum Stresstest und zur Überprüfung Ihrer speziellen Anwendungen benötigen. Verbessern Sie die Qualität und Zuverlässigkeit Ihrer Ergebnisse. Planen Sie Jobs zur Wiederholung von Generierungs- und Testvorgängen in der IRI-Workbench GUI (oder Ihrem eigenen CLI-unterstützenden Automatisierungstool), um CI- und CD-Prozesse zu glätten.

Wenn Sie es immer noch vorziehen, mit Daten zu testen die sich in Produktions-DBs befinden, können Sie auch diese schnell unterteilen und maskieren. Wenn Sie mehrere Funktionen benötigen oder Testdaten aus einer Vielzahl von statischen oder Streaming-Quellen virtualisieren müssen, sehen Sie sich die IRI Voracity-Datenmanagement-Plattform an, die alles bietet!

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