
❌ Datenaufbereitung für Datadog ❌ Externes Data Wrangling für Beschleunigung und Einspeisung mit Datensicherheit in Datadog ❗
Dieser Artikel ist der erste in einer 4-teiligen Serie über die Fütterung der Datadog Cloud-Analyseplattform mit verschiedenen Arten von Daten aus IRI Voracity-Operationen. Er konzentriert sich auf den Wert von Datadog und Voracity zusammen.
Die folgenden Artikel befassen sich mit der Aufbereitung von Daten in Voracity und ihrer Einspeisung in Datadog, der Verwendung von Voracity-verarbeiteten Daten in Datadog-Visualisierungen und der Verwendung von IRI DarkShield-Suchergebnissen in Datadog zur Verbesserung der Datensicherheit:
- Dieser Artikel beschreibt die Einspeisung verschiedener Daten aus IRI Voracity in die Datadog Cloud-Analyseplattform. Er konzentriert sich auf die Vorbereitung der Daten in Voracity und die Vorbereitung von Datadog für den Empfang der Daten.
- Dieser Artikel zeigt die Fütterung der Datadog Cloud-Analyseplattform mit verschiedenen Arten von Daten aus IRI Voracity-Operationen. Er konzentriert sich auf die Visualisierung von Voracity-verarbeiteten Daten in Datadog.
- Dieser Artikel konzentriert sich auf die Visualisierung von Suchprotokollen aus dem DarkShield-Produkt zur Maskierung unstrukturierter Daten (ebenfalls eine Voracity-Komponente) in Datadog für Sicherheitsanalysen.
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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❌ Datenschutz in der Cloud ❌ Datenmaskierung von PII in Dateispeicher wie S3, Azure BLOB und Google Cloud Platform (GCP) ❗
Die Datenspeicherung in der Cloud ist auch deshalb so beliebt, weil die Anschaffung und Wartung von Speichergeräten vor Ort Kopfzerbrechen bereitet. Cloud-Anbieter ermöglichen es Unternehmen jeder Größe, Daten außerhalb des Unternehmens zu speichern, unabhängig davon, ob diese Daten mit anderen Cloud-Diensten oder -Anwendungen verbunden sind oder nicht.
Verschlüsselung von Cloud-Speicher: Die Anbieter von Cloud-Speicherdiensten bieten in der Regel zwei Formen der Verschlüsselung an, während der Übertragung (dynamisch) oder im Ruhezustand (statisch).
Die Verschlüsselung während der Übertragung wird verwendet, wenn Ihre Daten zwischen Ihrem lokalen Computer und der Cloud übertragen werden. Die verschlüsselten Daten werden automatisch entschlüsselt, wenn sie ihr Ziel erreichen. Dies kann über SSL (Secure Sockets Layer) erfolgen.
Die Verschlüsselung im Ruhezustand, auch bekannt als eine Form der statischen oder dauerhaften Datenmaskierung, wird durchgeführt, wenn die Daten in Dateien, Ordnern, Datenbanken oder Buckets ruhen. Wenn Daten aus der Cloud extrahiert werden, wird die Verschlüsselung im Ruhezustand automatisch entschlüsselt, bevor die Daten die Cloud verlassen.
Sicherheitsaspekte: Garantiert der Schutz, den die Anbieter von Cloud-Speicherdiensten bieten, dass Ihre sensiblen Daten nicht offengelegt werden? Selbst bei der Verschlüsselung während des Transports und im Ruhezustand gibt es immer noch Möglichkeiten für Kriminelle, auf Ihre in der Cloud gespeicherten sensiblen Daten zuzugreifen.Laut Cypress Data Defense gehören zu den häufigsten Sicherheitsrisiken in der Cloud der unbefugte Zugriff durch unsachgemäße Zugangskontrollen und der Missbrauch von Mitarbeiterdaten".
Betrachtet man die Risiken eines falsch konfigurierten Cloud-Speichers genauer, so gibt es mehrere Szenarien, die Daten angreifbar machen. Das erste ist, wenn Sicherheitsgruppen falsch konfiguriert sind. Dies kann dazu führen, dass Einzelpersonen auf die Cloud-Server zugreifen und Daten extrahieren.
Wenn Daten aus dem Cloud-Speicher extrahiert werden, sind sie nicht verschlüsselt. Wie bereits erwähnt, werden Daten, die entweder im Ruhezustand oder während der Übertragung von Dienstanbietern verschlüsselt wurden, in dem Moment, in dem die Daten vor der Person liegen, rückgängig gemacht.
Das zweite Risiko eines falsch konfigurierten Cloud-Speichers ist das Fehlen von Zugriffsbeschränkungen. Das Fehlen von Zugangsbeschränkungen bedeutet wiederum, dass Einzelpersonen Zugang zu den Daten in Ihrem Cloud-Speicher erhalten können.
Unangemessene Handlungen und Verhaltensweisen von Unternehmensmitarbeitern sind ein Risiko, das in jeder Branche zu berücksichtigen ist. Es ist ziemlich einfach zu verstehen, dass ein Angreifer, der von innen kommt, sich keine Sorgen um die Sicherheit machen muss, wenn er auf Daten in der Cloud zugreift.
Da die Möglichkeit besteht, dass die Verschlüsselung während der Übertragung und im Ruhezustand umgangen wird, benötigen die Nutzer von Cloud-Speichern eine zusätzliche Sicherheitsebene, um ihre Daten zu schützen. Client-seitige, datenzentrierte Maskierungsfunktionen wie die Verschlüsselung fügen diese notwendige neue Schutzebene hinzu.
Leider stellt die clientseitige Maskierung von halbstrukturierten und unstrukturierten Datenquellen die meisten Unternehmen vor eine Reihe von Entwicklungs- und Support-Herausforderungen – selbst diejenigen, die über Erfahrungen mit optischer Zeichenerkennung, maschinellem Lernen und so weiter verfügen.
Schnelle und sichere Datenmaskierung: IRI DarkShield ist ein Datenmaskierungswerkzeug zum Auffinden und De-Identifizieren sensibler Daten in halbstrukturierten und unstrukturierten Dateien und Datenbanken. DarkShield ist eines der drei zentralen Datenmaskierungsprodukte der IRI Data Protector Suite, die grafische Datenklassifizierungs-, Such- und Maskierungsjob-Designmodelle in der IRI Workbench IDE, die auf Eclipse basiert, nutzen können.
Ab DarkShield Version 4 werden jedoch zwei leistungsfähige Remote Procedure Call (RPC) Application Programming Interface (API)-Versionen zur Verfügung gestellt: die "Base" DarkShield API und die DarkShield-Files API. Die DarkShield-APIs erweitern die Nutzung der DarkShield-Funktionalität außerhalb von Workbench und nutzen ein Plugin auf der IRI Web Services Platform (Codename Plankton).
Um sensible Daten in einer Vielzahl von Quellen zu finden und zu schützen, verwenden die DarkShield-APIs spezifizierte Suchabgleiche und Maskierungsregeln, die Geschäftsregeln folgen. Weitere Informationen zur Erstellung von Suchabgleichern und Maskierungsregeln finden Sie in diesem Artikel.
Die DarkShield-Basis-API wird für die Suche und Maskierung von unstrukturiertem Text außerhalb des Dateikontextes verwendet. Alternativ dazu bietet die DarkShield-Files-API die Möglichkeit, Dateien zu durchsuchen und zu maskieren. Mit Hilfe der DarkShield-Files API können halbstrukturierte und unstrukturierte Daten wie einfache Textdateien, csv/tsv, Word-Dokumente, Excel, pdf, json, xml, parquet, jpeg und png Bilder durchsucht und maskiert werden.
Amazon S3, Google Cloud, MS Azure und die DarkShield Files API: Auf dem Cloud-Markt für die Speicherung von Dateien, die üblicherweise als BLOBs (Binary Large Object Blocks) bezeichnet werden, gibt es mehrere Wettbewerber. Der Schwerpunkt dieses Artikels liegt auf den drei bekanntesten Anbietern von Cloud-Speicherdiensten: Amazon S3, Google Cloud Storage und Microsoft Azure Storage, und wie die DarkShield-Files API mit diesen öffentlichen Silos genutzt werden kann.
Zuvor konnte IRI DarkShield nur PII in lokalen Dateisystemen suchen und maskieren. Mit der neuesten Version können DarkShield-Benutzer nun jedoch eine weitere wichtige, zielgerichtete Ebene des Datenschutzes zu den Standard-Sicherheitsmaßnahmen hinzufügen, die von Cloud-Speicheranbietern bereitgestellt werden. Dieser Artikel demonstriert, wie die DarkShield-Files-API auf BLOBs in der Cloud zugreifen, sie durchsuchen und PII maskieren kann.
Amazon S3, Google Cloud Storage und Azure BLOB Storage bieten alle Bibliotheken an, mit denen Anwendungscode verwendet werden kann, um von außerhalb der Konsole und der Befehlszeile des Cloud-Speicherdienstes auf Inhalte im Cloud-Speicher zuzugreifen. Für diese Bibliotheken gibt es auch eine ausführliche Dokumentation.
Die DarkShield-File API-Demos, die derzeit auf GitHub hochgeladen werden, sind in der Sprache Python geschrieben; als solche verwenden diese Projekte Client-Bibliotheken für Python. Es können jedoch auch andere aufrufende Sprachen, wie Java, verwendet werden.
Diese aufrufenden Programme oder der "Glue Code" für die API ist der Ort, an dem die Cloud-Speicher- (oder andere spezialisierte Eingabe- und/oder) Verfahren definiert werden können. Siehe den Beispielcode unten für die IRI DarkShield API:
Schlussfolgerung: Dank der Flexibilität der kodierbaren Lösungen ist die DarkShield-Files-API hinsichtlich der Datenquellen, auf die sie zugreifen kann, nicht eingeschränkt. Die API ermöglicht eine kritische und hochgranulare Schutzebene für Daten in der Cloud. Durch das Durchsuchen und Maskieren sensibler Daten, die sich in BLOBs in der Cloud befinden, kann die Datensicherheit selbst im Falle kompromittierter Konten oder eines unzulässigen Zugriffs auf den Speicher in der Cloud aufrechterhalten werden.
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❌ CDI und eCommerce ❌ Datenintegration, mit Datenaufbereitung und Datenverarbeitung von großen Mengen an kaufrelevanten Referenzdaten ❗
- 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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❌ Datenintegrität ❌ PII-Klassifizierung vor der Erkennung und Zuweisung von Datenmaskierung-Regeln zu diesen Klassen ❗
Die Multi-Source-Datenerkennungsfunktionen (Suchfunktionen) in IRI Workbench können die von Ihnen definierten Datenklassen nutzen oder Ihnen dabei helfen, Ihren Daten auf der Grundlage Ihrer Suchergebnisse, Geschäftsregeln und/oder Domänenontologien Datenklassen oder Datenklassengruppen zuzuordnen.
Sie können Ihre Datenklassenbibliothek in wiederverwendbaren Feldregeln (z. B. Datenmaskierung) verwenden. Und Sie können diese Regeln auch bei der automatischen Klassifizierung von Daten zuweisen. Diese Funktionen bieten Datenarchitekten und Governance-Teams Komfort, Konsistenz und Compliance-Funktionen. In diesem Artikel finden Sie ein durchgängiges Beispiel für die Verwendung von Datenklassen zum konsistenten Suchen und Maskieren von Daten über mehrere Tabellen in RDB-Schemata.
Dieses Video demonstriert die wichtigsten Komponenten der IRI FieldShield-Datenmaskierungsoperationen in einem Mehrtabellen-Datenbankschema. Es behandelt die Datenklassifizierung, Suche und Massenmaskierung nach Regeln, die Determinismus bieten und die referentielle Integrität wahren. Es werden auch einige häufig gestellte Fragen beantwortet.
0:00 IRI FieldShield: Konsistentes Auffinden und Maskieren von PII in RDBs
0:06 Definition von Klassen für sensible Daten und Suchabgleiche
3:51 Definieren der Maskierungsregeln (Funktionen)
9:14 Klassifizieren (Scannen) der Daten: Verwendung des Schema-Datenklassensuchassistenten
14:09 Untersuchen der Datenklassenbibliothek (ein zweckmäßiger Datenkatalog)
19:06 Was ist mit unseren anderen RDB-Quellen?
19:29 Konfigurieren des Maskierungsvorgangs
26:25 Ausführen des Maskierungsvorgangs
27:57 Welche Fähigkeiten sind für die Verwendung von FieldShield erforderlich? DBA, Datenarchitekt?
29:14 Was ist sonst noch in dieser Umgebung möglich?
30:42 Ist die Maskierungsleistung an das Volumen gekoppelt?
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❌ Vertica Datenbank ❌ Große Datenverschiebung und Datenmanipulation mit Datenschutz von/in/nach Vertica Database ❗
Die IRI Voracity Datenmanagement-Plattform besteht aus ihren Ökosystemprodukten:
- CoSort für schnellste Big Data Manipulationseit 1978
- NextForm zur Datenmigration und -formatierung
- FieldShield zur Datenmaskierung von PII in semi/strukturierten Quellen
- DarkShield zur Datenmaskierung von PII in semi/unstrukturierten Quellen
- RowGen zur synthetischen Testdatengenerierung
Dieser Artikel beschreibt detailliert, wie man Vertica-Quellen erreicht. Er beschreibt die ODBC- und JDBC-Verbindungen und Konfigurationen, die erforderlich sind, um Vertica mit der SortCL-Engine und dem IRI Workbench Job Design Client zu registrieren, die den meisten IRI-Softwareprodukten, die strukturierte Datenquellen verarbeiten, gemeinsam sind.
Voraussetzungen für die Interoperabilität: Um Vertica-Daten zur und von der in C geschriebenen Back-End-SortCL-Engine zu bewegen, ist eine ODBC-Verbindung erforderlich. Zur Unterstützung des visuellen Tabellendurchsuchens und des Metadatenaustauschs in IRI Workbench ist eine JDBC-Verbindung erforderlich. Diese beiden Verbindungstypen müssen in IRI Workbench registriert werden, um sie einander zuzuordnen. Dieser Artikel erklärt diese Schritte.
Wenn IRI DarkShield mit Vertica für die Maskierung von Daten in strukturierten, halb- und/oder unstrukturierten Spalten gemäß diesem Artikel oder über die DarkShield-API verwendet wird, wird nur JDBC oder ein anderes Verbindungsprotokoll benötigt.
Alle weiteren Details zur Konfiguration und dem Funktionsumfang ist in diesem Artikel zu finden!
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❌ Informationssicherheit ❌ Vormaskierung von Daten um Datenverstoß abzuschwächen oder komplett zunichte zu machen ❗
Zusammen mit IRI und seinen autorisierten Partnern auf der ganzen Welt können wir Ihnen helfen, zweckmäßige Compliance- und Verletzungsminderungslösungen mit diesen Technologien zu implementieren, wenn Sie Hilfe benötigen. Für weitere Informationen verlinken Sie auf die untenstehenden Produkte und Anwendungsfälle. Vereinbaren Sie hier eine kostenlose Online-Demonstration oder eine Evaluierung vor Ort.
Kooperierende und kompatible IRI-Werkzeuge in Voracity, einschließlich IRI RowGen, können auch Testdaten von Grund auf synthetisieren und referenziell korrekte (und optional maskierte) Datenbankteilsätze erzeugen.
Wir können Ihnen bei Bedarf auch bei der Implementierung zweckgerechter Lösungen zur Einhaltung von Vorschriften und zur Eindämmung von Sicherheitsverletzungen mithilfe dieser Technologien helfen. Weitere Informationen erhalten Sie über die Links zu den unten aufgeführten Produkten und Anwendungsfällen. Planen Sie eine kostenlose Online-Demonstration oder eine Evaluierung vor Ort.
- IRI FieldShield für strukturierte Datenmaskierung:
FieldShield klassifiziert, findet Deidentifizierungen, Risiko-Scores und auditiert PII in Datenbanken, Flat-Files, JSON, etc. - IRI DarkShield für unstrukturierte Datenmaskierung
DarkShield klassifiziert, findet und löscht PII in Text, PDF, MS-Dokumenten, Protokollen, NoSQL-DBs, Bilddateien und Gesichtern - IRI CellShield für Excel® Datenmaskierung:
CellShield findet, berichtet, maskiert und überprüft Änderungen an PII in Excel-Spalten und Werte LAN-weit oder in Office 365 - IRI RowGen für synthetische Testdatengenerierung: Verwenden Sie die oben genannten bewährten Tools von IRI, das IRI RowGen-Datensynthesepaket oder die IRI Voracity-Plattform, um sichere, intelligente Testdaten in DB-, Datei- und Berichtsziele für ETL-Prototypen, DevOps, Benchmarking usw. zu unterteilen, zu erstellen oder zu virtualisieren
- Datenmaskierung als Service: IRI DMaaS-Ingenieure in den USA und im Ausland übernehmen für Sie die Klassifizierung, Auffindung und Deidentifizierung von PII. Mehr Informationen dazu hier.
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❌ Datenschutz in Excel ❌ Individuelle oder global anwendbare Funktionen zur Datenmaskierung in XLS- und XLSX-Dateien ❗
Die auch einzeln verfügbaren drei Produkte der IRI Data Protector Suite haben gemeinsame Suchmethoden (wie Muster- oder Wörterbuchabgleiche) und individuell oder global anwendbare Datenmaskierungsfunktionen (wie Verschlüsselung, Redigierung, Hashing und Pseudonymisierung).
Alle drei können daher identische und potenziell austauschbare Chiffretexte erzeugen, um Determinismus und Datenintegrität zu wahren. Sie sind auch alle unterstützte Komponenten der IRI Voracity Datenmanagement-Plattform:
- IRI FieldShield wurde entwickelt, um strukturierte Datenbank- und Flat-File-Daten zu klassifizieren, zu suchen und zu maskieren. FieldShield verwendet das CoSort SortCL-Programm zur Datendefinition und -manipulation, um Quell- und Ziellayouts sowie alle Mapping-/Maskierungstransformationen zu definieren. SortCL verwendet 4GL-Job-Skripte, die in der Regel in der auf Eclipse basierenden IRI Workbench IDE erstellt und verwaltet werden
- IRI DarkShield wurde in erster Linie für das Auffinden und Maskieren von Daten in halbstrukturierten und unstrukturierten Text- und EDI-Dateien, RDB C/BLOB-Spalten, NoSQL-DB-Sammlungen, Bildern und Dokumenten in PDF- und MS-Office-Formaten entwickelt – einschließlich XLS- und XLSX-kompatibler Dateien, die sogar PII in Diagrammen und Bildern in den Tabellen enthalten können
- IRI CellShield wurde speziell für das Auffinden und Maskieren von Daten in Tabellenkalkulationen entwickelt und ist das einzige "Shield"-Produkt von IRI, das ausschließlich in der Excel-Umgebung eingesetzt werden kann. CellShield ist als kostengünstige Personal Edition (PE) oder als professionelle Enterprise Edition (EE) mit mehreren Tabellenblättern erhältlich. CellShield PE ist nützlich für die manuelle Suche und Maskierung von PII auf einem einzelnen Blatt. Es bietet eine Point-and-Click-Schnittstelle zu denselben Verschlüsselungs-, Schwärzungs- und Hashing-Funktionen, die auch von den anderen IRI Shield-Produkten unterstützt werden, mit Ausnahme der Pseudonymisierung, die zufällig und nicht deterministisch ist
Jedes dieser Tools kann auch persönlich identifizierbare/geschützte Gesundheitsinformationen (PII/PHI) und andere sensible Daten in MS Excel-Tabellen finden und maskieren. Die Tools unterscheiden sich jedoch in der Excel-Bedienung und der Job-Konfiguration, so dass es wichtig ist, zu wissen, welche(s) Tool(s) in welcher Situation verwendet werden soll(en).
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❌ Data Governance ❌ End-to-End-Metadaten mit no-Code Plattform (DataSwitch) für Daten-Modernisierung, Data-Engineering und Daten-Demokratisierung ❗
Dies ist der erste in einer Reihe von Artikeln, in denen die Verbindung zwischen IRI Voracity-Datenmanagementoperationen und der webbasierten Kontrolle durch die codefreie DataSwitch-Plattform für Datenmodernisierung, -entwicklung und -demokratisierung vorgestellt wird. Die Ankündigung der Zusammenarbeit von Q3’2021 für Unternehmen und Code finden Sie hier.
Sie wissen bereits, dass IRI Voracity die Datenmanagement-Plattform für das Erkennen, Integrieren, Migrieren, Verwalten und Analysieren großer und/oder sensibler Daten in einer Vielzahl von Quellen und Silos ist. Voracity-Operationen auf strukturierten Daten werden in der auf Eclipse aufbauenden IRI Workbench IDE entwickelt und durch das ‚SortCL‘-Manipulationsprogramm unterstützt, das zuerst mit IRI CoSort verbunden war.
Aber so leistungsfähig und vielseitig die SortCL-Engine und die IRI Workbench (Eclipse IDE) für das Mapping, Masking, Munging und Mining von Daten auch sind, fehlt Voracity eine webbasierte Job-Design- und Server-basierte Orchestrierungsumgebung sowie KI-Erweiterungen für Dinge wie textuelles ETL und Self-Service-Analytics. Und für diejenigen, die alte ETL-Tool-Mappings in Voracity-Aufgaben umwandeln wollen, können nur Erwin-Tools und -Dienste helfen.
DataSwitch (DS) füllt diese Lücken mit einer webbasierten "no-code"-Plattform für die digitale Datenmodernisierung, bei der alte Unternehmensdaten und -architekturen in kundenorientiertere Formate umgewandelt werden. Genauer gesagt bietet DS drei Toolkits, mit denen lokale oder Cloud-Datenplattformen aufgebaut werden können: 1) Entscheidungsprozesse zu skalieren – "DS Migrate"; 2) die manuelle Datenverarbeitung zu automatisieren – "DS Integrate"; und 3) komplexe Analysen zu vereinfachen – "DS Democratize"
DataSwitch (DS) ist eine no-code Plattform für die schnelle Datenmodernisierung, -entwicklung und -demokratisierung. Ihr Ziel ist es, einem breiten Spektrum von Unternehmen und Anwendern problemlose Möglichkeiten zur Neudefinition der Datenarchitektur in kundenorientiertere, Cloud-freundliche Designs und Ergebnisse zu bieten.
Zu diesem Zweck kann die neue, enge Integration auf API-Ebene zwischen DS und IRI Voracity Geschäfts- und IT-Anwendern das Beste aus beiden Welten bieten. Ein großer Teil der High-Speed-Discovery-, Integrations-, Migrations-, Governance- und Analysefunktionen in Voracity ist jetzt direkt von allen drei oben genannten DS-Cloud-Data-Toolkits aus zugänglich.
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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❌ Splunk SOAR ❌ Data Munging vor der Indizierung in Splunk Phantom für höhere Leistung und GDPR-konformen Datenschutz ❗
Der Vorteil ist ein nahtloser, gleichzeitiger operativer Daten-zu-Informationsfluss von der schnellen Vorbereitung und dem Schutz großer und kleiner Datenquellen durch Voracity bis hin zu den leistungsstarken Visualisierungen und dem adaptiven Response-Framework von Splunk.
In einem einzigen Durchgang durch mehrere Eingaben können Voracity-Jobs Daten für Analysen transformieren, filtern, bereinigen, neu formatieren und in ein Stadium (Wrangling) bringen und die darin enthaltenen PII für Compliance- und Datenverletzungen zu de-identifizieren!
Die Anwendung nimmt Daten, die von IRI-Jobs erzeugt werden die in den 4GL (*.cl)-Job-Skripten von "SortCL"-kompatiblen Produkten in Voracity definiert sind – einschließlich CoSort, NextForm, FieldShield und RowGen – und indexiert deren Ergebnisse automatisch in festgelegten Intervallen in Splunk.
Diese IRI-App für Splunk ist auch in der Lage, zusätzliche Befehlszeilenargumente auszuführen, die diesen Jobs zur Verfügung stehen, wie z.B. /WARNINGSON, /STATISTICS und zusätzliche /OUTFILE-Ziele.
Splunk ist ein robustes Analysetool für eine Vielzahl von Datenquellen. Splunk kann jedoch keine Dark Data auf umfassende Weise aufnehmen und es fehlt ihm an den Datenschutzfunktionen, die Compliance-orientierte Datenwissenschaftler benötigen. Mit IRI-Software und solchen Splunk-Kombinationen wie diesen können Sie noch viel mehr tun:
1. Splunk sofort mit vorbereiteten und geschützten Daten indizieren: Mit dem neuen IRI-Add-on für Splunk können Sie die extrem schnellen Datenaufbereitungs– und Schutzfunktionen von IRI Voracity aus Splunk heraus nutzen. Integrieren und maskieren Sie Rohdatensätze in einer Vielzahl von Formaten, u m sie sofort über den Speicher in Splunk-Indizes zu übertragen.
2. Unstrukturierte Datensätze für Splunk vorbereiten: Der Dark Data Discovery Wizard in der IRI Workbench GUI kann Daten in MS Office Dokumenten, E-Mail Repositories und .pdf,.rtf und.xml Dateien auf einmal suchen und strukturieren. Es kann auch forensische Metadaten über jede Datenquelle mit einem Element entdecken, das dem Suchmuster des Benutzers entspricht.
Die resultierende Flat-File enthält alle Daten (und optionale Metadaten), die Splunk leicht indizieren kann…. und sogar in der gleichen GUI mit Ihren Datenaufbereitungs- und Verwaltungsaktivitäten anzeigen kann, siehe weitere Details in unserem Blog hier.
3. Schutz der Daten für Splunk, mit oder ohne Reversibilität: Splunk hat eine Reihe von Datenverschlüsselungsszenarien identifiziert, bietet aber nicht die formaterhaltende Verschlüsselung von IRI FieldShield (einzeln verfügbar in der gleichen GUI oder als Teil eines Voracity-Abonnements), die Realismus bei der Dateneingabe oder referentielle Integrität bei der Datenabgabe gewährleistet. Verwenden Sie das IRI-Add-on für Splunk, um ein FieldShield (od er IRI RowGen Testdatengenerierung) Job-Skript auszuführen, um diese Daten in Splunk zu indizieren, wenn sie geschützt (oder produziert) sind.
Da sich die Datenschutzfunktionen von IRI auf Feldebene befinden, sind sie sicherer; wenn (im Gegensatz zu Splunk) ein Verschlüsselungscode offenbart wird, sind andere Felder mit anderen Schlüsseln oder Algorithmen noch sicher, siehe mehr Details in unserem Blog hier.
4. Senden Sie die Protokolle der IRI-Datensicherheitssoftware an Splunk: Darüber hinaus können alle statischen IRI-Datenmaskierungsprodukte – FieldShield, DarkShield und CellShield EE – Audit-Trail-Ausgaben erzeugen, die für Spunk Enterprise Security (ES) SIEM/SOC-Umgebungen geeignet sind.
In dieser Pressemitteilung finden Sie Links zu Artikeln über die Anzeige und das Verhalten bei Daten von IRI-Produkten wie DarkShield in Splunk! Hier ist ein Beispiel für Splunk ES, das die DarkShield Dark Data Search und das Maskieren von Logs visualisiert.
In dem Blog-Artikel unseres Partners finden Sie ein Beispiel für Splunk ES, das die DarkShield Dark Data Suche und das Maskieren von Logs visualisiert!
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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❌ TDM ❌Strukturell und referenziell korrekte Testdaten für RDB wie Oracle, DB2, PostgreSQL oder SQL Server synthetisieren ❗
Endbenutzer-Assistenten für RowGen in der IRI Workbench GUI (auf Eclipse™ aufbauend) helfen bei der Erzeugung von Testdaten. Einer der nützlichsten ist der Assistent für neue RowGen-Datenbanktestdaten, der ein komplettes RowGen-Projekt erstellt, um mehrere Tabellen auf einmal mit vorsortierten Schlüsselwerten und der Möglichkeit zur Anpassung automatisch zu befüllen. Obwohl er sich auf vorhandene Metadaten für jede Testtabelle stützt, können Sie auch die Generierung von Spaltenwerten anpassen – und über Regeln verallgemeinern -.
In diesem Artikel zeigen wir Ihnen, wie Sie mit IRI Workbench Zieltabellen in Oracle erstellen und deren Schema abbilden können und dann einen der RowGen-Assistenten verwenden, um Testdaten zu erzeugen und in diese Tabellen zu laden.
Nebenbei bemerkt, möchten wir auch, dass RowGen zufällig ausgewählte reale Werte in bestimmte Spalten aus Setdateidaten einfügt. Eine Set-Datei ist eine Textdatei mit einer oder mehreren Zeilen, die mehrere tabulatorgetrennte Spalten enthalten kann, die Sie selbst eingeben oder mit einem anderen Workbench-Assistenten, Set File from Column, automatisch extrahieren. In unserem Fall haben wir unsere Set-Dateien jedoch manuell erstellt: emp.set, item.set, project.set, quantity.set, salary.set, department.set und category.set.
Alle Details zur Generierung der synthetischen Testdaten in nur 3 Schritten finden Sie hier!
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