Autor: Firma JET-Software

❌ Datenmigration und Datenbankmigration ❌ Schnellerer Rollout und Datenreplikation auf neuen Plattformen ❗

❌ Datenmigration und Datenbankmigration ❌ Schnellerer Rollout und Datenreplikation auf neuen Plattformen ❗

Herausforderungen: Mainframe-Downsizing, Portierung von Daten zwischen Anwendungen, Aktualisierung oder Plattformwechsel?

Müssen Sie die Änderungen an den Daten auffinden, klassifizieren, neu zuordnen und/oder verfolgen? Dies alles sind Schlüssel zur Erschließung des Wertes von Geschäftsanwendungsdaten in operativen Datenbanken, COBOL-Dateien und mehr.

Die IRI Voracity-Plattform oder die IRI Datenmanagement-Suite und insbesondere deren Produkt-Komponent NextForm erfüllen eine Vielzahl von Datenmigrations- und Replikationsanforderungen schneller und kostengünstiger als herkömmliche Anbieter- und Speziallösungen.

Informieren Sie sich in diesem Abschnitt über die migrationsspezifischen Lösungen von IRI und in unserem Abschnitt über den Datenbankbetrieb über die vielen anderen Lösungen zur Datenbankoptimierung und -schutz.

Kontaktieren Sie IRI Professional Services für Hilfe bei komplexeren Konvertierungsprojekten.

Hier finden Sie weitere Details zu unseren Lösungen für Datentypkonvertierung, Dateiformatkonvertierung, Datenbankmigration und Datenreplikation!

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
Telefon: +49 (6073) 711-403
Telefax: +49 (6073) 711-405
https://www.jet-software.com

Ansprechpartner:
Amadeus Thomas
Telefon: +49 (6073) 711403
Fax: 06073-711405
E-Mail: amadeus.thomas@jet-software.com
Für die oben stehende Story ist allein der jeweils angegebene Herausgeber (siehe Firmenkontakt oben) verantwortlich. Dieser ist in der Regel auch Urheber des Pressetextes, sowie der angehängten Bild-, Ton-, Video-, Medien- und Informationsmaterialien. Die United News Network GmbH übernimmt keine Haftung für die Korrektheit oder Vollständigkeit der dargestellten Meldung. Auch bei Übertragungsfehlern oder anderen Störungen haftet sie nur im Fall von Vorsatz oder grober Fahrlässigkeit. Die Nutzung von hier archivierten Informationen zur Eigeninformation und redaktionellen Weiterverarbeitung ist in der Regel kostenfrei. Bitte klären Sie vor einer Weiterverwendung urheberrechtliche Fragen mit dem angegebenen Herausgeber. Eine systematische Speicherung dieser Daten sowie die Verwendung auch von Teilen dieses Datenbankwerks sind nur mit schriftlicher Genehmigung durch die United News Network GmbH gestattet.

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❌ CDI und CDP ❌ Riesige Datenmengen via Data Wrangling bewältigen, um einkaufsbezogene Referenzdaten zu erhalten ❗

❌ CDI und CDP ❌ Riesige Datenmengen via Data Wrangling bewältigen, um einkaufsbezogene Referenzdaten zu erhalten ❗

Lösungen zur Umsatzoptimierung: Schnellere Datentransformation bedeutet schnellere Entscheidungen!

Unsere Kunden önnen die IRI Voracity ETL-Plattform oder die jahrzehntelang bewährte IRI CoSort Engine nutzen, um große Mengen an kaufrelevanten Referenzdaten zu iintegrieren, aufzubereiten und zu verarbeiten:

  • Verkaufs- und Buchungssätze
  • Verbraucher- und demographische Umfragen
  • Finanzdaten, einschließlich Preisindizes, Immobilienmärkte und Versicherungsrisiken
  • Marketing- und Verschreibungsdatenbanken
  • Katalog- und Prämienprogramm-Abonnements
  • Weblogs (Clickstream-Analysen)

Identifizieren, bereinigen und helfen, über das Kaufverhalten zu berichten. Führen Sie die Integration von Kundendaten und die Erfassung von Änderungsdaten in hochvolumigen Data Warehouses und E-Commerce-Daten-Webhouses, operativen Data Stores, Data Lakes und Flat Files durch. Verwenden Sie Ihr bevorzugtes BI- oder Analysetool oder nutzen Sie kompatible Analyse- und maschinelle Lernwerkzeuge wie KNIME, um das Verhalten vorherzusagen.

Wenn Sie sich um den Datenschutz sorgen, klassifizieren, finden und schützen Sie PANs, PHI oder andere PII, die Vorschriften wie GDPR, HIPAA und PCI-DSS unterliegen, die von Voracity (oder eigenständig) IRI FieldShield, CellShield oder DarkShield Discovery und Maskierung-Tools enthalten sind. Und die von Voracity bereitgestellten DB-Subsetz- und synthetischen Testdaten (IRI RowGen) Tools helfen Ihnen, sicher und intelligent Prototypen zu erstellen und Datenbanken und Anwendungen zu demonstrieren.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass IRI Voracity als produktionsanalytische Platform fungiert, die Ihnen hilft, Daten groß und klein vorzuverarbeiten, damit Sie demografische und geografische Segmente effizienter und kostengünstiger profilieren, Marketingprogramme durchführen und analysieren, Branding- und Loyalitätskampagnen durchführen, Stammdaten verwalten und den Umsatz durch Werbe-, Preis- und Promotionentscheidungen optimieren können. Und die ebenfalls enthaltenen Funktionen helfen Ihnen, die Produktion zu maskieren oder Testdaten zu generieren, um Datenverstöße und Compliance-Risiken zu minimieren, während Sie die Analyseergebnisse optimieren.

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❌ Datenqualität ❌ Schnelles Data Profiling mit Datenbereinigung in strukturierten Tabellen oder Dateien für korrekte Daten ❗

❌ Datenqualität ❌ Schnelles Data Profiling mit Datenbereinigung in strukturierten Tabellen oder Dateien für korrekte Daten ❗

Herausforderungen: Die Datenbereinigung kann kompliziert, zeitaufwändig und teuer sein. Die Funktionen, die Sie in 3GL, Shell-Skripten oder SQL-Prozeduren schreiben, können komplex und schwer zu pflegen sein. Sie erfüllen möglicherweise nicht alle Ihre Geschäftsregeln oder erledigen die gesamte Arbeit.

Benutzerdefinierte Funktionen können auch in separaten Batch-Schritten oder in einer speziellen "Script-Transformationskomponente" ausgeführt werden, die Sie mit dem Datenfluss Ihres Tools verbinden und in kleineren Teilen ausführen müssen. Das ist ein Problem bei wachsenden Datenmengen.

Datenqualitätswerkzeuge hingegen können auch viel von dieser Arbeit leisten. Leider sind sie bei hohem Volumen nicht besonders effizient und können schwer zu konfigurieren oder zu modifizieren sein. Sie können auch ein funktionaler Überfluss sein und viel kosten. Manchmal ist die größte Lösung nicht die beste.

Lösungen: Das SortCL-Programm in IRI CoSort oder IRI Voracity kann Daten in mehr als 125 Tabellen- und Dateiquellen finden und bereinigen. SortCL verwendet eine einfache 4GL– und Eclipse-GUI, um Daten, Manipulationen und Ziele bis auf die Feldebene zu definieren.

In SortCL integrierte native Datenqualitätsfunktionen, die Sie ausführen oder mit den Aktivitäten zur Datentransformation, Migration, Schutz und Berichterstellung kombinieren können:

SortCL unterstützt auch die Definition von benutzerdefinierten Datenformaten durch Vorlagendefinitionen. Dies ermöglicht das Scannen und Verifizieren von Formaten.

Für eine erweiterte Datenbereinigung (basierend auf komplexen Geschäftsregeln) auf Feldebene können Sie Ihre eigenen Funktionen oder die Funktionen in Lieferantenbibliotheken für Datenqualität anschließen. Die CoSort Dokumentation bezieht sich auf Beispiele aus Trillium und der Melissa Data Adressnormbibliothek. Deklarieren Sie eine Reinigungsfunktion für ein beliebiges Feld entweder im Voraktionsplan oder in der Zielphase eines Auftrags (d.h. bis zu zwei DQ-Routinen pro Feld, pro Auftrag).

Das Fazit? Mit CoSort SortCL – und vielleicht speziellen Datenqualitätsbibliotheken die Sie hinzufügen, können Sie Ihre Daten im gleichen I/O-Pass bereinigen, in dem Sie filtern, transformieren, sichern, berichten oder weitergeben.

Wenn Sie PII wie SSNs in Ihren Datensätzen finden und suchen müssen, wird SortCL dies ebenso tun wie das eigenständige IRI FieldShield Datenmaskierungstool. Wenn Sie qualitativ hochwertige Testdaten benötigen, besuchen Sie IRI RowGen. RowGen verwendet SortCL-Metadaten um intelligente Testdaten zu erstellen, die Ihren Geschäftsregeln entsprechen, so dass Sie mit den realistischen, aber sicheren Daten testen können: gute, schlechte und Nulldaten.

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❌ Daten für/von Snowflake ❌ Daten zu oder von Snowflake und einer anderen On-Premise Datenbank oder Cloud-Quelle zuordnen, mit Datenmaskierung ❗

❌ Daten für/von Snowflake ❌ Daten zu oder von Snowflake und einer anderen On-Premise Datenbank oder Cloud-Quelle zuordnen, mit Datenmaskierung ❗

Snowflake ETL und PII-Maskierung: Schnelles, kostengünstiges Datenmapping & Verwaltung!

Möglicherweise sind Sie mit diesen zeitaufwendigen Problemen bei der Arbeit mit Snowflake konfrontiert:

  • Datensuche, -profilierung und/oder -klassifizierung
  • Integration oder Daten-Wrangling für DW/BI-Ops
  • Datenbewegung/Migration zu/von Tabellen
  • Transformieren oder Laden großer Tabellen
  • Datenerfassung oder -replikation ändern
  • Clustering oder Abfrage der Performance
  • Generierung intelligenter und sicherer Testdaten
  • Maskierung sensibler Daten

Auch spezifische Leistungsdiagnosen und -abstimmungen brauchen Zeit und können andere Benutzer betreffen. Schließlich können gespeicherte SQL-Prozeduren auch ineffizient programmiert werden und erfordern eine Optimierung und dauern dann immer noch zu lange!

Daten in Ordnung halten: IRI CoSort für die Vorsotierung von Flat-Files für Bulk-Ladungen und Inserts. Das entfernt den Overhead dieser Arbeit von Snowflake, wenn es notwendig ist und verbessert die Leistung von Clustering und häufig ausgeführten Abfragen.

SQL-Transformationen auslagern: IRI CoSort für die Entlasung der Datenbank von den Verarbeitungskosten. Nutzen Sie die Vorteile von Dateisystem-I/O, Multithreading und der bewährten Datentransformationskraft und Konsolidierung des CoSort SortCL-Programms.

Migration und Replikation: IRI NextForm für die Erfassung, Re-Mapping, Re-Formatting, und Erstellung/Befüllung neuer Tabellen während der Migration von und nach Snowflake. Sie können auch Daten in Snowflake neu zuzuordnen und zu konvertieren, benutzerdefinierte Berichte, Kopien und föderierte Ansichten von Daten zu erstellen.

Datenmaskierung: IRI FieldShield für die Maskierung sensibler Daten in Snowflake, wie persönlich identifizierbare Informationen (PII) oder geschützte Gesundheitsinformationen (PHI). FieldShield wendet Maskierung, Verschlüsselung und andere de-identifizierende Funktionen auf eine oder mehrere Spalten gleichzeitig an. Verwenden Sie FieldShield zur Einhaltung von Datenschutzgesetzen wie HIPAA, PCI DSS, FERPA und GDPR.

Testdaten generieren: IRI RowGen für die Testdatengenerierung um Snowflake-Operationen schnell mit sicheren Testdaten zu bestücken. RowGen verwendet Ihre Datenmodelle, um die Testdaten automatisch für eine gesamte Datenbank mit referentieller Integrität zu generieren.

Alle Funktionen sind einzeln, oder integriert in der IRI Voracity-Plattform verfügbar!

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❌ Datensicherheit in Elasticsearch ❌ Genaues Auffinden und konsequenter Datenschutz in Elastic – DSGVO und GDPR konform ❗

❌ Datensicherheit in Elasticsearch ❌ Genaues Auffinden und konsequenter Datenschutz in Elastic – DSGVO und GDPR konform ❗

PII in Elasticsearch finden und maskieren: Elasticsearch ist eine Java-basierte Suchmaschine, die über eine HTTP-Schnittstelle verfügt und ihre Daten in schemafreien JSON-Dokumenten speichert. Leider werden die Online-Datenbanken von Elasticsearch nach wie vor durch eine Flut von kostspieligen und schmerzhaften Verletzungen von personenbezogenen Daten (PII) geplagt. Würden jedoch alle PII oder andere sensible Informationen in diesen DBs maskiert, wären erfolgreiche Hacks und Entwicklungskopien unter Umständen unproblematisch.

Die preisgekrönte datenzentrische ("Startpunkt") Sicherheitssoftware von IRI hat sich in einer Vielzahl von Umgebungen zur Aufhebung von Verstößen, Einhaltung des Datenschutzes und DevOps (Testdaten) wiederholt bewährt. Verwenden Sie zweckmäßige IRI-Datenschutzprodukte oder die umfassende IRI Voracity-Plattform, um sensible Daten zu finden und zu maskieren – egal in welcher Form und wo sie sich befinden – und um zu beweisen, dass Sie sie geschützt haben!

IRI FieldShield: Finden, klassifizieren, maskieren und risikobehaftete PII über Legacy-Dateien, relationale und NoSQL-Datenbanken, Cloud-Anwendungen usw. mit AES-256 FPE, Hashing, Redaktion, Pseudonymisierung, Tokenisierung usw. – Details hier.

IRI DarkShield: Um PII und andere sensible Informationen in semi/unstrukturierten Text-, PDF, Office-Dateien und in bspw. Elasticsearch-Sammlungen zu klassifizieren, zu lokalisieren und zu de-identifizieren oder zu löschen und um Such- und Prüfergebnisse zu erzeugen – Details hier.

IRI CellShield: Finden, Berichten, Maskieren und Überprüfen von PII in einer oder mehreren Excel®-Tabellen auf einmal – Details hier.

Oder Alles integriert in der End-to-End Datenmanagement-Plattform IRI Voracity: Erhalten Sie Datenmaskierung und Testdatenmanagement innerhalb einer umfassenden Datenlebenszyklus-Management-Plattform, die große Datenerfassungs-, Integrations-, Migrations-, Governance- und Analysefunktionen vereint. Zusätzlich zu FieldShield enthält Voracity IRI RowGen, so dass Sie auch intelligente Testdaten von Grund auf für DB/ETL-Prototyping, PII-Fertigung und Anwendungs-Stresstests erstellen können. Details hier.

Sehen Sie imBlog-Artikel alle weiteren Details zum Elasticsearch-Set-Up und zur PII-Suche und Maskierung! Wenn Sie keinen Elasticsearch-Cluster haben mit dem Sie sich verbinden können, können Sie einfach einen lokalen Cluster erstellen, indem Sie Elasticsearch von hier herunterladen und der Anleitung folgen.

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❌ Pentaho Data Integration ❌ Extreme Beschleunigung in PDI (ehemals Kettle) von ETL plus sicheren Datenschutz für GDPR ❗

❌ Pentaho Data Integration ❌ Extreme Beschleunigung in PDI (ehemals Kettle) von ETL plus sicheren Datenschutz für GDPR ❗

Herausforderungen: Pentaho Data Integration ist zwar ein leistungsfähiges Werkzeug zur Aufbereitung und Integration von Daten, weist aber einige (Sicherheits-)Mängel auf!

1. Langsame Transformierungen: Native Sorts usw. laufen möglicherweise nicht schnell genug und nicht bei großer Menge.

2. Eingeschränkte De-ID-Funktionen: Daten, die durch Kettle fließen, können nicht maskiert oder verschlüsselt werden.

3. Begrenzte Testdaten: Kein Prototyp von ETL-Aufträgen ohne Verwendung von Produktionsdaten möglich.

Dieser Artikel ist der erste in einer 3-teiligen Serie über die Verwendung von IRI-Produkten zur Erweiterung der Funktionalität und Verbesserung der Performance in Pentaho-Systemen. Wir zeigen zunächst, wie Sie die Sortierleistung verbessern können und stellen dann Möglichkeiten vor, Produktionsdaten zu maskieren und Testdaten in der Pentaho Data Integration-Umgebung zu erstellen.

Seit 1978 wird IRI CoSort eingesetzt, um Sortierfunktionen oder Sortierprozessschritte von Drittanbietern zu beschleunigen oder zu ersetzen. CoSort ist ein eigenständiges Produkt und die Standard-Datenmanipulations-Engine im Betrieb der IRI Voracity Datenmanagement-Plattform. Lizenznehmer beider Produkte können CoSort-Jobs in der kostenlosen IRI Workbench GUI, auf der Kommandozeile, von Pentaho aus, etc. ausführen.

Die Software Pentaho Data Integration (PDI) enthält eine native Sortierung, die für Ihre hochvolumigen Eingaben möglicherweise nicht schnell genug ist. Die PDI-Prozessabläufe unterstützen jedoch die Verwendung von Funktionen von Drittanbietern, so dass Daten extern sortiert werden können, ohne den Prozess zu unterbrechen. Durch die Verwendung des Shell-Skriptschritts von PDI zum Aufruf eines CoSort-Jobs (z. B. SortCL-Skript) können die Sortierzeiten drastisch reduziert werden.

Pentaho- und CoSort-Anwender können ein SortCL-Sortierskript in einem Texteditor oder über den neuen Sortierjob-Assistenten in der IRI Workbench GUI, die auf Eclipse™ aufbaut, erstellen.

Benchmarks zeigen, dass die Verwendung des Pentaho/CoSort-Hybrids 14-16 Mal schneller ist als die Verwendung des nativen Sortierschritts in Pentaho allein!

Über das Sortieren hinaus führt das CoSort SortCL-Programm eine Reihe zusätzlicher Transformationen zur gleichen Zeit durch und bereinigt, migriert, föderiert, schützt und berichtet über Daten in unterschiedlichen Quellen. Selbst wenn Sie Pentaho für viele Aktivitäten verwenden, können Sie also feststellen, dass es unter Umständen effizienter ist, bestimmte langsamer laufende Schritte an CoSort auszulagern, wenn Sie ein hohes Datenvolumen haben.

Klicken Sie hier für die Maskierung von Produktionsdaten in Pentaho, um so PII zu schützen und Datenschutzgesetze einzuhalten, oder hier um Testdaten für Pentaho synthetisch zu erstellen.

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❌ TDM mit Windocks-Container ❌ Sichere, konforme und realistische Testdatenbankumgebungen = GDPR-konforme Testdaten ❗

❌ TDM mit Windocks-Container ❌ Sichere, konforme und realistische Testdatenbankumgebungen = GDPR-konforme Testdaten ❗

Bereitstellung von Container-basierten virtualisierten Testdatenbanken: Integrierte PII-Maskierung, Subsetting und synthetische Daten für On-Demand-Lieferung!

Innovative Routines International (IRI), Inc., ein führender Anbieter von Big Data Management und datenzentrierter Sicherheit, und Windocks, ein führender Anbieter von Datenbank-Containern und -Virtualisierung, haben ein gemeinsam entwickeltes, Container-basiertes Testdaten-Repository angekündigt. Das integrierte "Test Data Repo" liefert in Sekundenschnelle IRI-maskierte, subsettierte oder synthetisierte Datenbank-Images für Softwaretests, QA und andere Unternehmensanforderungen und reduziert gleichzeitig die Kosten für die Entwicklungs-/Testinfrastruktur um durchschnittlich 50 bis 70 %.

Container werden in DevOps-Prozessen bevorzugt eingesetzt!

Die IRI-Windocks-Lösung nutzt die Geschwindigkeit und Sicherheit von Containern für das Testdatenmanagement. Das IRI-Windocks Testdaten-Repo bietet sichere testfertige Datenbank-Klone auf Abruf, für Container, konventionelle Instanzen und Workstations, on-premise oder in der Cloud.

Datenbank-Subsetting, PII-Maskierung mit IRI FieldShield oder Testdatensynthese mit IRI RowGen werden in der Datenmanagement-Plattform IRI Voracity durchgeführt. Passende Assistenten in einer gemeinsamen Eclipse-IDE (IRI Workbench) fragen die Jobdefinitionen der Benutzer ab und serialisieren die Konfigurationen in explizite Task- oder Batch-Skripte, die Windocks vor, während oder nach dem Klonen ausführen kann.

Die Testdaten-Repos enthalten die IRI-gesicherten Daten in realistischen und referenziell korrekten Abbildern, die von einer einzelnen Datenbank bis hin zu einer Vielzahl von Datenbanken skalieren können. Windocks sichert diese Datenbankklone zusätzlich mit rollenbasierten Zugriffskontrollen und Audit-Protokollen.

Die gemeinsame Lösung kann innerhalb von Minuten in den wichtigsten Public Clouds und mit Software-Downloads für den On-Premise-Einsatz pilotiert werden. Kunden erzielen im Durchschnitt eine 50- bis 70-prozentige Reduzierung der Kosten für die Testdateninfrastruktur, wobei bis zu 100 Datenbankumgebungen auf einer einzigen VM betrieben werden können, die jeweils weniger als 40 MB verbrauchen.

"In der Softwareentwicklung werden heute Container, APIs und Microservices eingesetzt, um ein neues Maß an Automatisierung und Effizienz bei der Softwarebereitstellung zu erreichen", sagt David Friedland, Senior Vice President von IRI. "Unsere Partnerschaft mit Windocks bietet das gleiche Maß an Effizienz im Testdatenmanagement, und das mit einer offenen, erschwinglichen und einfach zu implementierenden Lösung."

"Unternehmen befassen sich zunehmend mit Datensicherheit und Testdatenautomatisierung im selben Projekt. Windocks freut sich, mit IRI zusammenzuarbeiten, um diese kombinierten Anforderungen zu erfüllen", sagt Paul Stanton, Windocks-Mitbegründer und Vice President. "Unser gemeinsames Testdaten-Repo bietet Unternehmen eine einzigartig erschwingliche, branchenführende Lösung für sichere On-Demand-Datenbanken, die sich für Tests und andere Nicht-Produktionsszenarien eignen."

Hier finden Sie die technischen Details und die Anmeldung zum Pilotprojekt!

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
Telefon: +49 (6073) 711-403
Telefax: +49 (6073) 711-405
https://www.jet-software.com

Ansprechpartner:
Amadeus Thomas
Telefon: +49 (6073) 711403
Fax: 06073-711405
E-Mail: amadeus.thomas@jet-software.com
Für die oben stehende Story ist allein der jeweils angegebene Herausgeber (siehe Firmenkontakt oben) verantwortlich. Dieser ist in der Regel auch Urheber des Pressetextes, sowie der angehängten Bild-, Ton-, Video-, Medien- und Informationsmaterialien. Die United News Network GmbH übernimmt keine Haftung für die Korrektheit oder Vollständigkeit der dargestellten Meldung. Auch bei Übertragungsfehlern oder anderen Störungen haftet sie nur im Fall von Vorsatz oder grober Fahrlässigkeit. Die Nutzung von hier archivierten Informationen zur Eigeninformation und redaktionellen Weiterverarbeitung ist in der Regel kostenfrei. Bitte klären Sie vor einer Weiterverwendung urheberrechtliche Fragen mit dem angegebenen Herausgeber. Eine systematische Speicherung dieser Daten sowie die Verwendung auch von Teilen dieses Datenbankwerks sind nur mit schriftlicher Genehmigung durch die United News Network GmbH gestattet.

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❌ RPC API für Datenschutz ❌ Sichere Datenmaskierung von unstrukturierten Streams (aka Datenströme) und Dateien ❗

❌ RPC API für Datenschutz ❌ Sichere Datenmaskierung von unstrukturierten Streams (aka Datenströme) und Dateien ❗

PII in Dark Data: RPC API für die Suche und Maskierung von unstrukturiertem Text!

IRI DarkShield Version 4 verfügt über ein Remote Procedure Call (RPC) Application Programming Interface (API) für die Suche und Maskierung von unstrukturiertem Text. Die API ermöglicht die Verwendung von DarkShields Suchmatchern und Maskierungsregeln außerhalb des Kontexts von Dateien.

Diese "Basis-API" ist auch die zugrundeliegende Technologie, die von der DarkShield Files API verwendet wird, um Such- und Maskierungsoperationen speziell in Freiformtext, CSV/TSV, JSON/XML, PDF und Bilddateien durchzuführen.

Die DarkShield-API ist als Plugin auf der IRI Web Services Plattform (Codename Plankton) aufgebaut, so dass der Benutzer selbst entscheiden kann, welche Dienste er benötigt, während er die gleichen Hosting-, Konfigurations- und Protokollierungsfunktionen nutzt, die über die Plattform bereitgestellt werden.

Dieser Artikel behandelt die wichtigsten Such- und Maskierungsfunktionen der API und enthält einige Beispiele!

Die DarkShield RPC-API ist durch ein OpenAPI-Dokument dokumentiert, eine json/yaml-basierte deklarative Spezifikation der verschiedenen von der API unterstützten Endpunkte, der Schemata der Request-Payloads und der erwarteten Antworten, sowie Beispiele, die gegen jeden Endpunkt ausgeführt werden können.

Die in diesem Artikel verwendeten Screenshots sind HTML-gerenderte Ansichten des OpenAPI-Dokuments von DarkShield. Standardmäßig verwenden alle Plankton-Dienste Swagger-UI, um die OpenAPI-Dokumente unter dem Endpunkt /docs zu rendern, was eine nützliche Schnittstelle für die Ausführung von Beispielen darstellt.

In einigen Fällen werden wir auch Redoc-gerenderte Versionen zeigen, um die Übersichtlichkeit zu erhöhen (bestimmte OpenAPI V3-Konzepte wie Diskriminatoren werden in Swagger-UI nicht richtig modelliert).

Für die dateibasierte Suche und Maskierung stellen wir ein zusätzliches Plugin zur Verfügung, die IRI DarkShield Files API. Das Dateien-Plugin verwendet dieselben Such- und Abgleichkontexte, die in der in diesem Artikel besprochenen Basis-API definiert sind. Daher empfehlen wir, dass Sie zuerst diesen Artikel lesen, bevor Sie mit dem Dateien-Artikel fortfahren.

Alle weiteren Details wie Ausführen der API, Erstellen von Suchkontexten, Suchabgleiche, Text durchsuchen, Erstellen von Maskenkontexten, Regel-Abgleicher, Regeln maskieren, Text maskieren und Suchen und Maskieren von Text sind hier im Blog-Artikel zu finden!

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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❌ Microsoft SharePoint ❌ Zugriff auf Daten in SharePoint-Verzeichnissen/Directories für Datenmanagement und Datenschutz ❗

❌ Microsoft SharePoint ❌ Zugriff auf Daten in SharePoint-Verzeichnissen/Directories für Datenmanagement und Datenschutz ❗

SharePoint verbinden und Daten nutzen: Unter Verwendung des Dateisystems über OneDrive!

In diesem Artikel wird erklärt, wie man sich mit SharePoint-Sites verbindet und Daten von SharePoint-Sites – unter Verwendung des Dateisystems über OneDrive – für Operationen in IRI Workbench-unterstützter Datenmanagement-Software verwendet. Diese Software umfasst die IRI Voracity-Plattform und ihre Komponentenprodukte: CoSort, NextForm, RowGen, FieldShield, DarkShield und CellShield EE.

Die IRI-Softwareprodukte für Datenmanagement und -schutz arbeiten mit einer Vielzahl von Datenquellen und -formaten. Der Zugriff auf Daten in SharePoint-Verzeichnissen war jedoch bisher unmöglich, da diese Dateien online gehostet werden.

Genauer gesagt gab es keine Möglichkeit auf sie zuzugreifen, ohne sie in das Dateisystem herunterzuladen, es sei denn, die Dateidaten wurden gestreamt. Das schloss die Manipulation von Daten in Dateiformaten wie .XLSX, dem mittlerweile weit verbreiteten Format von Microsoft Excel aus, da Streams von nicht-textuellen Dateiformaten nur schwer direkt im Stream-Format geändert werden können.

Es gibt jedoch eine andere Methode, mit der ein Benutzer direkt vom Dateisystem aus auf Dateien in SharePoint zugreifen kann, während die Synchronisierung mit den Dateien der Online-SharePoint-Site weiterhin sofort erfolgt. Indem man sich in SharePoint anmeldet und auf der Seite "Dokumente" die Schaltfläche "Synchronisieren" auswählt, kann ein OneDrive-Hook zwischen SharePoint eingerichtet werden.

Das bedeutet, dass IRI-Produkte auf alle SharePoint-Webseitendateien zugreifen können, die für die Synchronisierung ausgewählt wurden und diese Daten praktisch in Echtzeit verarbeiten können.

Zu den unterstützten Aktivitäten gehören Datenermittlung, Integration (ETL), Migration, Governance (bereinigen, maskieren, testen) und Analysen.

Die Details dieser Verbindungsmethode werden im Folgenden beschrieben.

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❌ Testdatenmanagement ❌ Eine praktikable und überprüfte TDM-Strategie ist der beste Weg, damit genügend realistische Testdaten zur Verfügung stehen ❗

❌ Testdatenmanagement ❌ Eine praktikable und überprüfte TDM-Strategie ist der beste Weg, damit genügend realistische Testdaten zur Verfügung stehen ❗

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Testdaten-Management: Für Qualität, Sicherheit und Nutzen!

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

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

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

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

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

Regressionstests in diesen Umgebungen erfordern Testdaten, die:

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

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

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

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