Autor: Firma JET-Software

❌ Data Vault 2.0 ❌ Relationales Datenbankmodell mit Datenmigration von Produktionstabellen in Data Vault 2.0-Modelle ❗

❌ Data Vault 2.0 ❌ Relationales Datenbankmodell mit Datenmigration von Produktionstabellen in Data Vault 2.0-Modelle ❗

End-to-End Datenmanagement: über 150 Datenquellen erreichen!

Die IRI Workbench IDE enthält einen Data Vault Generator Assistenten, der den Benutzern der IRI Voracity Plattform hilft, ein relationales Datenbankmodell in eine Data Vault 2.0 (DV) Architektur zu migrieren. Der Assistent hat drei Ausgabeoptionen, die von den Bedürfnissen des Benutzers abhängen.

Alle Optionen erstellen das Entity Relationship Diagram (ERD) für die Ausgaben. Die erste Option erzeugt nur die vollständige DDL und ERD. Die zweite Option erstellt eine DDL für Tabellen, die noch nicht existieren, und erstellt außerdem Jobskripte zum Laden der Daten aus den Quelltabellen in die neuen Zieltabellen. Die dritte Option erstellt eine DDL für Tabellen, die nicht existieren, und lädt die neuen Tabellen mit zufällig generierten Testdaten. Dieser Artikel behandelt Option drei.

Laut Dan Lindstedt, dem Erfinder des Data Vault, "ist der Data Vault ein detailorientierter, historisch nachverfolgender und eindeutig verknüpfter Satz normalisierter Tabellen, die einen oder mehrere Funktionsbereiche des Unternehmens unterstützen.

Data Vault ist ein hybrider Ansatz, der das Beste aus der 3. Normalform (3NF) und dem Sternschema umfasst … [es] ist eine Datenintegrationsarchitektur; eine Reihe von Standards und definitorischen Elementen oder Methoden [dafür, wie] Informationen innerhalb eines RDBMS-Datenspeichers verbunden werden, um sie sinnvoll zu nutzen."

Im DV2-Standard gibt es drei Arten von Tabellen. Ein Hub enthält die eindeutigen Geschäftsschlüssel. Ein Link definiert die Beziehungen zwischen den Geschäftsschlüsseln. Ein Satellit enthält den Kontext (Attribute) der Tabelle. Ein Satellit kann entweder ein Kind einer Hub- oder einer Link-Tabelle sein.

In jeder dieser Tabellen wird ein Hash der Rohdaten des Schlüssels als Primärschlüssel der neuen Tabelle verwendet. Jede Tabelle enthält auch die Quelle der ursprünglichen Daten und einen Ladezeitstempel für die historische Verfolgung. Ein Satellit enthält auch einen Endzeitstempel und eine optionale Hash-Differenz zur Verfolgung von Änderungen an den Datensätzen.

Der "Voracity Data Vault Generator Wizard" verwendet die vorhandenen Primär- (PK) und Fremdschlüssel (FK) als Ausgangspunkt für die Organisation der neuen Tabellen. Die Standardwerte pro Tabelle sind wie folgt:

  1. Ein Knotenpunkt für jeden PK-Schlüssel (einschließlich zusammengesetzter Schlüssel).
  2. Ein Link für jeden selbstreferenzierenden FK.
  3. Ein Link für jede Gruppe von FKs (ohne die selbstreferenzierenden Schlüssel).
  4. Ein Satellit auf dem Hub, wenn die Tabelle null FKs enthält.
  5. Ein Satellit auf dem Link, wenn mindestens ein FK existiert.

In diesem Beispiel werden sieben verknüpfte Tabellen verwendet, die Personaldaten darstellen. Nachfolgend ist die ERD für die Quelltabellen dargestellt. Alle technischen Details dazu 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.

Partnerschaft mit IRI: Seit 1993 besteht unsere Kooperation mit IRI (Innovative Routines International Inc.) aus Florida, USA. Damit haben wir unser Portfolio um die Produkte CoSort, Voracity, DarkShield, FieldShield, RowGen, NextForm, FACT und CellShield erweitert. Nur die JET-Software GmbH besitzt die deutschen Vertriebsrechte für diese Produkte. Weitere Details zu unserem Partner IRI Inc. hier.

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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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❌ DBTA Big Data ❌ Unsere Software ist erneut in der DBTA Big Data 50 Liste der „Companies Driving Innovation“ vertreten ❗

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Was unsere 43 Jahre im Bereich Big Data für Sie bedeuten: Seit 1978 hat sich Innovative Routines International (IRI Inc.) auf die Verarbeitung und das Management von "Big Data" spezialisiert. Lange bevor der Begriff unter Hadoop fiel, haben unsere Kunden ihn verwendet, um ihre sehr großen Datei- und Datenbankquellen zu beschreiben, die in CoSort umgewandelt und ausgewertet wurden … und tun es immer noch!

Obwohl die heutigen CoSort-gestützten Aktivitäten weitaus umfangreicher sind, laufen sie immer noch bekannt schnell im Volumen. Sie werden in Eclipse ausgeführt und sind jetzt in einer erschwinglichen All-in-One-Datenmanagement-Plattform namens Voracity für Multi-Source verfügbar:

  • Data Discovery – Klassifizierung, Diagrammerstellung, Profiling und Suche von strukturierten, halbstrukturierten und unstrukturierten Datenquellen, vor Ort oder in der Cloud
  • Datenintegration – individuell optimierte und konsolidierte E-, T- und L-Aufgaben sowie Erfassung von Änderungsdaten, sich langsam ändernde Dimensionen und die Möglichkeit, bestehende ETL-Tools zu beschleunigen oder zu verlassen
  • Datenmigration – Konvertierung von Datentypen, Dateiformaten und Datenbankplattformen sowie inkrementelle oder Massendatenreplikation und Föderation
  • Data Governance – Maskierung von PII-Daten und Re-ID-Risikobewertung, DB-Subsetting, Generierung synthetischer Testdaten, Datenvalidierung, -bereinigung und -anreicherung, Master- und Metadatenmanagement usw.
  • Analytik – eingebettete Berichte, Feeds zu DataDog, KNIME und Splunk, und schnelle Datenverarbeitung für BOBJ, Cognos, Cubeware, iDashboards, Microstrategy, Oracle, Power BI, Qlik, R, Spotfire und Tableau

Voracitys gemeinsame, wiederverwendbare Metadaten und die Eclipse IDE unterstützen mehrere Optionen für Job-Design, Einsatz und gemeinsame Nutzung. Egal, ob Sie DBA, BI/DW-Architekt, Datenwissenschaftler, Datenschutzbeauftragter, Anwendungsentwickler oder IT-Manager sind, Sie können eine Lösung aus einer Hand nutzen und zusammenarbeiten, die das Beste aus alten und neuen Techniken vereint!

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❌ ASN.1-Dateien ❌ Direkte Datenintegration und Datenmigration mit Datenbereinigung und Datenmaskierung, für Datenverarbeitung und Report ❗

❌ ASN.1-Dateien ❌ Direkte Datenintegration und Datenmigration mit Datenbereinigung und Datenmaskierung, für Datenverarbeitung und Report ❗

Einführung in das ASN.1-Format und direkte Unterstützung!

Abstract Syntax Notation One (ASN.1) ist eine Sprache zur Beschreibung des Inhalts und der Kodierung von Nachrichtendaten, die zwischen Computern ausgetauscht werden (insbesondere in der Telekommunikationsindustrie). Dies ist der erste in einer Reihe von fünf Artikeln über das Dateiformat und das umfassende neue Data Engineering, das Sie mit ASN.1-Dateien unter Verwendung der IRI-Software durchführen können.

Jede Datei wird durch eine ASN.1-Spezifikationsdatei (auch als Schema bezeichnet) beschrieben, die in der Regel die Erweiterung .asn hat. Diese für den Menschen lesbare Metadaten-Datei definiert jedes Feld in der Nachricht und wird automatisch in SortCL-kompatiblen Jobs in der IRI Voracity Datenmanagement-Plattform und ihren Komponentenprodukten (CoSort für Big Data Manipulation, NextForm für Datenmigration, FieldShield für Datenmaskierung und RowGen für Testdatengenerierung) verarbeitet.

ASN.1 CDRs: Jeder Festnetz- oder Mobiltelefonanruf, der über ein Public Land Mobile Network (PLMN) getätigt wird, erzeugt einen oder mehrere Anrufdatensätze. Diese Call Detail Records (CDRs) oder Usage Detail Records (UDRs) werden von der Mobilvermittlungsstelle (MSC) generiert – dem primären GSM/CDMA-Dienstleistungsknoten, der für die Weiterleitung von Sprachanrufen, SMS und anderen Diensten zuständig ist. CDRs enthalten Informationen, die der Netzbetreiber für die Teilnehmeridentifizierung, die Abrechnung von Anrufen, die in Anspruch genommenen Dienste, die Anrufweiterleitung usw. verwendet. Nachdem ein "Datensammler" in der Netzvermittlungsstelle die CDRs erfasst hat, werden sie in der Regel von einem "Vermittlungssystem" von einem binären Format in ein Flat-File-format umgewandelt.

CDRs werden in der Regel in einem Format kodiert, das einem Standard namens ASN.1 (Abstract Syntax Notation One) entspricht. ASN.1 ist ein flexibles Rahmenwerk für die Darstellung von Datenstrukturen in Telekommunikations- und Computernetzwerken, das in gewissem Umfang auch für Fahrzeugverkehrs- und Finanztransaktionsprotokolle verwendet wird. Ein Beispiel für ein standardisiertes ASN.1-Schema ist TAP3, dem viele CDRs folgen.

Flat CDRs werden von nachgelagerten Abrechnungs- und Analyseanwendungen verwendet, die diese Daten nutzen müssen. Voracity und die meisten Datenintegrations- (ETL) und Telco Application Service Provider (ASP)-Operationen sind in der Tat auf Mediation angewiesen, um die Daten zunächst zu konvertieren und anzureichern, da sie die rohen, binären ASN.1-Formate nicht selbst verarbeiten können. Der Grund dafür ist, dass ASN.1 darauf ausgelegt ist, maschinell erzeugte Daten für die Übermittlung an einen unspezifischen, nachgeschalteten Prozessor streng zu kodieren. Die Vermittlung ist notwendig, weil die Prozessoren unbekannt sind und weil die Datensätze strukturiert, mit Makros versehen und nicht für den Menschen lesbar sind.

In Rohform können CDR-Daten im Allgemeinen mehr als 700 Felder enthalten, die im tatsächlichen Laufzeitstrom erscheinen können oder auch nicht. Aber auch hier sind die Zeichenketten und Werte in Oktetten kodiert, die für Menschen nicht lesbar sind. Bis jetzt!

Ab CoSort Version 10.5 im Jahr 2021 bietet IRI direkte Unterstützung für die Verarbeitung jeder ASN.1 kodierten Datei im Sort Control Language (SortCL) Datenmanipulationsprogramm des Unternehmens. Dies ermöglicht SortCL-kompatiblen Programmbenutzern (in Voracity, CoSort, FieldShield, NextForm und RowGen), Daten wie native ASN.1 CDRs direkt zur Laufzeit zu verarbeiten – ohne vorherige Vermittlung.

Alle technischen Detals sind hier im Blog von IRI zu finden, wir helfen Ihnen gerne bei Fragen!

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❌ Database Subsetting ❌ Metadaten-kompatibles Subsetting mit Datenmaskierung und synthetischen Testdaten ❗

❌ Database Subsetting ❌ Metadaten-kompatibles Subsetting mit Datenmaskierung und synthetischen Testdaten ❗

Datenbank-Subsetting: Test mit kleineren, maskierten Schemas! Die Unterteilung und Maskierung einer Datenbank in der IRI Voracity-Plattform ist ein guter Weg, um Testdaten für die Verwendung in einem beliebigen Schema oder einer Reihe von Flat-Files zu erzeugen, die später für Berichte oder zum Laden verwendet werden können.

Herausforderungen: Entwickler von Datenbankanwendungen verlassen sich zum Testen oft auf Daten in Produktionstabellen. Aber es gibt mehrere Nachteile dieses Ansatzes, einschließlich der:

  1. Vertraulichkeit der Daten in diesen Tabellen
  2. Kosten für die Migration, Maskierung, Aktualisierung und/oder Speicherung replizierter Datenbanken zum Testen
  3. Redundanz der Produktionsdaten, was zu Platzverschwendung und unzureichender Testabdeckung führt
  4. nur kleine Datenmengen für spezifische Testfälle benötigt werden

Lösungen: Zusätzlich zu den leistungsstarken Funktionen zum Parsen, Generieren und Populieren von Datenbanken die IRI RowGen für die Synthese von strukturell und referenziell korrekten Testdaten bereitstellt, können Sie nun auch Datenbank-Subsets erzeugen (und maskieren).

Ein leistungsfähiger Datenbank-Subsetting-Assistent ist nun in der IRI Workbench GUI für Benutzer der IRI Voracity-Plattform oder der IRI Datenschutz Suite-Software (einschließlich IRI FieldShield und/oder RowGen) verfügbar. Dieses ergonomische Dienstprogramm ermöglicht es Ihnen, schnell überschaubare Mengen zuverlässiger und referenzfreier Daten aus Produktionstabellen zu erstellen und gleichzeitig Maskierungs- und Abbildungsregeln anzuwenden.

Subsetting minimiert nicht nur das Risiko von PII-Exposition und Datenschutzverletzungen, sondern senkt auch die Kosten für Datenbank- und Anwendungstest-Infrastrukturen drastisch… einige sagen bis zu 50.000€ pro Datenbank. Erfahren Sie hier, wie Sie in der Workbench Unteraufträge automatisch einrichten und erstellen.

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❌ MariaDB und MySQL ❌ Schnellere Datenbankabfrage- und Ladeleistung, sowie sensible PII schützen ❗

❌ MariaDB und MySQL ❌ Schnellere Datenbankabfrage- und Ladeleistung, sowie sensible PII schützen ❗

 

MySQL und MariaDB: schnellere und sichere Datenbank!

Sie können mit einem oder mehreren dieser zeitaufwendigen Probleme bei der Arbeit mit MySQL konfrontiert werden:

  • Datenermittlung: Profilerstellung, Klassifizierung, ERDs
  • Be- und Entladen großer Tabellen
  • Routinemäßige Versorgungsoperationen (Reorgs)
  • Komplexe Abfragen
  • Migration oder Replikation
  • Maskierung sensibler Daten
  • Generierung intelligenter und sicherer Testdaten

Auch spezifische Leistungsdiagnosen und -abstimmungen brauchen Zeit und können andere Benutzer betreffen. Schließlich können gespeicherte SQL-Prozeduren auch ineffizient programmiert werden, erfordern eine Optimierung und dauern dann immer noch zu lange.Beschleunigen Sie die Entladung: IRI FACT (Fast Extract) zur Beschleunigung der MySQL-Entladung. Verwenden Sie die SQL-Syntax in FACT’s CLI oder GUI, um Tabellendaten in Flat-Files zu übertragen . Geben Sie SELECT * aus der Tabelle an, damit Sie das Entladen nicht mit Kennzeichen wie "distinct", "order by" und "group by" belasten. Aber sobald sich diese Daten in der Flat-File befinden, verwenden Sie das Programm SortCL in IRI CoSort, um die Extrakte viel schneller zu deduplizieren, zu sortieren, zu verbinden, zu gruppieren (und zu berichten)…. parallel, außerhalb der Datenbank.

Beschleunigen Sie die Ladungen: IRI CoSort um Flat-Files für den Massen-BCP-Import vorzusortieren. Erstellen Sie zuerst den geclusterten Index und sortieren Sie die Eingabedateien (auf dem primären Indexschlüssel) vor, um den Schritt mit der Index-Erstellung zu verkürzen. Verwenden Sie die Option "SORTED_DATA" beim Erstellen von Indizes um zu zeigen, dass CoSort die langsamere Sortierung in bcp umgangen hat.

Beschleunigen Sie die Reorgs und Abfragen: Offline Reorg Wizard in der IRI Workbench, um die Kombination der oben genannten schnellen Extraktions-, Sortier- und Rückladevorgänge für klassische (Offline-)MySQL-Reorgs zu kombinieren und zu automatisieren, die die Pflege Ihrer Tabellen in optimaler Abfragereihenfolge erleichtern.

Lagern Sie die SQL-Transformationen aus: 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.

Migrieren und replizieren Sie die Datenbanken: IRI NextForm-Datenbank-Edition um neue Tabellen während der Migration zu und von MySQL zu erwerben, neu abzubilden, neu zu formatieren und zu erstellen/zu füllen. Sie können auch IRI NextForm oder das Programm SortCL in IRI CoSort verwenden, um Daten in MySQL neu zuzuordnen und zu konvertieren, benutzerdefinierte Berichte, Kopien und föderierte Ansichten von Daten zu erstellen.

Maskieren Sie Daten in MySQL-Spalten: IRI FieldShield um sensible Daten in MySQL zu maskieren, wie personenbezogene Daten (PII) oder geschützte Gesundheitsinformationen (PHI), wendet FieldShield Maskierung, Verschlüsselung und andere De-Identifizierungsfunktionen auf eine oder mehrere Spalten gleichzeitig an. Verwenden Sie FieldShield, um die Datenschutzgesetze wie HIPAA, PCI DSS, FERPA und GDPR einzuhalten.

Generieren Sie synthetische Testdaten: IRI RowGen um MySQL-Operationen schnell mit sicheren Testdaten zu füllen. RowGen verwendet Ihre Datenmodelle, um die Testdaten für eine gesamte Datenbank mit referentieller Integrität automatisch zu generieren.

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❌ Data Masking von Apache Parquet ❌ Personenbezogene PII oder andere sensible Daten in Parquet-Dateien finden und sicher maskieren ❗

❌ Data Masking von Apache Parquet ❌ Personenbezogene PII oder andere sensible Daten in Parquet-Dateien finden und sicher maskieren ❗

Parquet-Dateiformat: Sensible Informationen suchen und schützen!

Apache Parquet ist ein spaltenförmiges, komprimiertes Dateiformat, das auf Leistung optimiert ist. Parquet-Dateien sind häufig bei Cloud-Speicheranbietern zu finden, da die Optimierungen des Dateiformats die Kosten in Cloud-Umgebungen im Vergleich zu CSV-Dateien senken.

Parquet ist ein komplexes Binärformat, das zwar für schnelle analytische Abfragen und geringen Speicherplatzbedarf ausgelegt ist, aber nicht leicht lesbar ist, was den Schutz sensibler Daten erschweren kann.

Die DarkShield Files API bietet jedoch die Möglichkeit, Parquet-Dateien nach sensiblen Daten zu durchsuchen und zu maskieren. Das Parquet-Dateiformat lässt viele Datentypen und verschachtelte Datenstrukturen zu; die DarkShield Files API ist in der Lage, gängige primitive Typen wie Strings, Integer, Bytes usw. sowie mehrere Verschachtelungsebenen zu durchsuchen und zu maskieren.

Die Implementierung der Unterstützung des Parquet-Dateiformats in der DarkShield Files API wurde mit Blick auf die Massenverwendung entwickelt. Viele Parkettdateien sind recht groß, aber wenn die Größe jeder Zeilengruppe auf eine vernünftige Größe begrenzt ist (empfohlen werden typischerweise nicht mehr als 128 MB), entspricht der maximal verwendete Speicherplatz eher der Größe der Zeilengruppe als der Größe der gesamten Datei.

Diese Demo finden Sie im Ordner "parquet demo" hier.

Die Demo enthält zwei Parkettdateien, von denen eine eine "flat" Parkettdatei ist, die ein einzelnes Feld für jede Spalte hat, während die andere Datei verschachtelte Felder in einer Spalte enthält.

Wenn Sie sich eine der Parkettdateien in einem Texteditor ansehen, können Sie das Format erkennen – einige Zeichenketten sind sichtbar, aber es gibt auch eine Menge binärer Kodierung.

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❌ Datenintegration und Datenmanagement ❌ DBTA listet wichtigste Funktionen für Data Management und sicherer Datenmaskierung für moderne Unternehmen ❗

❌ Datenintegration und Datenmanagement ❌ DBTA listet wichtigste Funktionen für Data Management und sicherer Datenmaskierung für moderne Unternehmen ❗

Datenintegration und Datamanagement für moderne Unternehmen: Erkenntnisse und Ratschläge!

In der DBTA-Ausgabe 2018 zum Thema Datenintegration und -governance haben wir einen MDM-bezogenen Anwendungsfall in Malaysia (das MyGDX-Portal) vorgestellt, bei dem die Datentransformations- und Datenqualitätsfunktionen des CoSort "SortCL"-Programms genutzt werden, das die Datenmanagement-Plattform von IRI Voracity betreibt. Was wir heute häufiger sehen, ist die Kombination dieser Aktivitäten mit Datenmaskierung. Dies spiegelt die Anforderungen an die Sicherheit von personenbezogenen Daten, die Einhaltung von Datenschutzgesetzen und die Verwaltung von Testdaten in Big Data"-Warehousing- und BI/Analysekontexten wider.

Voracity ist das übergreifende Softwareprodukt von IRI, das den Höhepunkt von mehr als 40 Jahren Erfahrung in der Datenmanipulation und -bewegung darstellt, beginnend mit CoSort. Die Entwicklung der Produktlinie und des Unternehmens verläuft geradlinig von Mainframe-Sortierung und Datenmigration über Data Warehouse ETL-Beschleunigung und Zusatzfunktionen wie Änderungsdatenerfassung und sich langsam ändernde Dimensionen sowie Datenvalidierung und -qualität, Datenmaskierung, Subsetting und Synthese bis hin zu Reporting und Analytik. Das hört sich vielleicht nicht nach einer geraden Linie an, ist es aber im Hinblick auf die Entwicklung der CoSort-Funktionen und Spin-off-Produkte.

Voracity-Jobs werden von der seit langem bewährten CoSort-Datenmanipulations-Engine unterstützt. Voracity-Jobs werden in IRI Workbench erstellt und verwaltet, einer reichhaltigen und intuitiven IDE, die auf Eclipse aufbaut und Job-Design und Workflow-Management in mehreren Modi unterstützt.

Heute können Sie die jahrzehntelangen Fortschritte von IRI im Bereich der Hochgeschwindigkeitsdatenbewegung und -manipulation in ergonomischen Softwareprodukten nutzen – oder in einer einzigen Plattform, die alles vereint:

  • Datenermittlung – Klassifizierung, Diagrammerstellung, Profilerstellung und Suche von strukturierten, semistrukturierten und unstrukturierten Datenquellen, vor Ort oder in der Cloud
  • Datenintegration – individuell optimierte, aber konsolidierte E-, T- und L-Operationen in einem Durchgang sowie CDC, sich langsam ändernde Dimensionen und Möglichkeiten zur Beschleunigung oder zum Verlassen jeder bestehenden ETL-Plattform
  • Datenmigration – Konvertierung von Datentypen, Dateiformaten und Datenbankplattformen sowie inkrementelle oder Massendatenreplikation und Föderation
  • Data Governance – Maskierung von PII-Daten und Re-ID-Risikobewertung, DB-Subsetting, Generierung synthetischer Testdaten, Datenvalidierung, -bereinigung und -anreicherung, Master- und Metadatenmanagement usw.
  • Analysen – eingebettete Berichte, Integrationen mit DataDog, KNIME und Splunk sowie schnelle Datenverarbeitung für BOBJ, Cognos, Cubeware, Microstrategy, Power BI, Qlik, R, Spotfire, Tableau usw.

Datenintegration und Data Governance sind traditionell getrennte Disziplinen, die in separaten Silos und Softwareprodukten ausgeführt und von Personen mit unterschiedlichen Zielen und Fähigkeiten verwaltet werden. Denken Sie einmal darüber nach, wie viele eigenständige Technologien für Data Profiling, ETL, Datenbereinigung, Datenmaskierung, Stammdatenmanagement und IAM/Auditing es gibt und welche Ihr Unternehmen bereits eingesetzt hat. Stellen Sie sich nun eine Alternative vor, bei der Sie einfache Assistenten, moderne Diagramme, eine für Menschen lesbare 4GL und eine vertraute IDE verwenden können, um diese Aufgaben zu kombinieren, zu optimieren und im Team zu verwalten.

So können beispielsweise Aufträge, die Datenerfassung, -umwandlung, -filterung, -bereinigung, -maskierung und -berichterstattung umfassen, in einem einzigen Auftragsskript und sogar in einem einzigen E/A-Durchlauf ausgeführt werden. Externe Komponenten für IAM, Überwachung und Workflow, CI/CD und Analysepipelines, MDM usw. können mit diesen Aufträgen im selben Fenster zusammenarbeiten. Und alles kann auf vorhandener Hardware vor Ort oder in der Cloud laufen.

Auch hier ist die gesamte Voracity-Funktionalität in Eclipse implementiert und wird größtenteils von IRI CoSort oder austauschbaren Hadoop-Engines unterstützt. Voracity Subskriptions- oder unbefristete Lizenzmodelle zählen nur die Engine-Knoten und nicht die Quellen, Nutzer oder Kerne. Es handelt sich um ein Bündel von technischen Fähigkeiten, die entwickelt wurden, um ein Bündel von Effizienz, Einfachheit und Erschwinglichkeit zu liefern.

Die Zusammenfassung und ein direkter Vergleich finden Sie in der neuesten DBTA-Ausgabe hier!

Weltweite Referenzen: Seit über 40 Jahren nutzen unsere Kunden wie die NASA, American Airlines, Walt Disney, Comcast, Universal Music, Reuters, das Kraftfahrtbundesamt, das Bundeskriminalamt, die Bundesagentur für Arbeit, Rolex, Commerzbank, Lufthansa, Mercedes Benz, Osram,.. aktiv unsere Software für Big Data Wrangling und Schutz! Sie finden viele unserer weltweiten Referenzen hier und eine Auswahl deutscher Referenzen hier.

Partnerschaft mit IRI: Seit 1993 besteht unsere Kooperation mit IRI (Innovative Routines International Inc.) aus Florida, USA. Damit haben wir unser Portfolio um die Produkte CoSort, Voracity, DarkShield, FieldShield, RowGen, NextForm, FACT und CellShield erweitert. Nur die JET-Software GmbH besitzt die deutschen Vertriebsrechte für diese Produkte. Weitere Details zu unserem Partner IRI Inc. hier.

Über JET-Software

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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JET-Software
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❌ XLS & XLSX ❌ Microsoft Excel Datenintegration, mit Datenmaskierung, Neuzuordnung und Datenbereinigung, für Reporting oder Testdaten erstellen ❗

❌ XLS & XLSX ❌ Microsoft Excel Datenintegration, mit Datenmaskierung, Neuzuordnung und Datenbereinigung, für Reporting oder Testdaten erstellen ❗

Verarbeitung von Tabellenkalkulationsdaten: Zusätzlich zu allen anderen strukturierten Datenquellen, die die IRI-Software bereits unterstützt, ist es jetzt möglich, Daten aus XLS- und XLSX-Dateien im SortCL-Programm zu lesen und zu verarbeiten!

  • IRI CoSort, für schnelles Sortieren, Umwandeln und Berichten
  • IRI NextForm, für Mapping, Migration und Replikation
  • IRI RowGen, für die zufällige Auswahl oder Generierung von realistischen Testdaten
  • IRI FieldShield, für die Maskierung sensibler Daten
  • IRI Voracity, für alle oben genannten Funktionen sowie für ETL, Datenbereinigung und -aufbereitung für Analysezwecke

und zum Zurückschreiben der resultierenden Daten in diese oder andere Ziele, einschließlich eines oder mehrerer Blätter.

Dieser Artikel gibt einen Überblick über die Operationen und die Syntax des SortCL-Programms, das mit IRI CoSort Version 10.5 eingeführt wurde, um Excel-Daten in den alten und neuen Microsoft-Tabellenkalkulationsdateiformaten direkt zu verarbeiten.

Im nächsten Artikel dieser vierteiligen Serie werden wir uns mit der Verwendung dieser Jobskripte zur Verarbeitung von XLS- und XLSX-Dateien befassen und anhand von Beispielen verschiedene Anwendungsfälle, Datentypen und -orte sowie die Syntaxoptionen für unterschiedliche Szenarien vorstellen.

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❌ DB-Cloning mit Datenmaskierung ❌ Oracle Datenbank via Commvault klonen + direkt mit Plug-In sensible Daten maskieren ❗

❌ DB-Cloning mit Datenmaskierung ❌ Oracle Datenbank via Commvault klonen + direkt mit Plug-In sensible Daten maskieren ❗

Sicheres Database-Cloning mit umfangreicher Datenmaskierung!

Das Sicherheitsprodukt IRI FieldShield maskiert sensible Daten in der geklonten Datenbank, bevor dann die Daten für die Entwicklung und Qualitätssicherung zur Verfügung stehen!

Nachdem Sie eine Oracle-Datenbank geklont haben, können Sie die Commvault-Software mit unserer Datenmaskierung via Plug-In ausführen lassen. Die Commvault-Software ist bei unserem IRI FieldShield integriert. Die Anleitung finden Sie direkt bei Commvault V11 Service Pack 17 unter: "Configuring Third-Party Data Masking for Oracle Database Clones"

Was ist FieldShield? IRI FieldShield® ist eine leistungsstarke und kostengünstige Software zur Datenerkennung und –maskierung von PII in strukturierten und semistrukturierten Quellen, groß und klein. Die FieldShield-Dienstprogramme in Eclipse dienen zur Profilierung und De-Identifizierung von Daten im Ruhezustand (statische Datenmaskierung) und das FieldShield SDK wird zur Sicherung von Daten in Bewegung (dynamische Datenmaskierung) verwendet.

Zusätzlich lassen sich die verwandten Produkte IRI CellShield (für PII-Schutz in Excel) und IRI DarkShield (für den Schutz von/in Dark Data wie unstrukturierte Text-, Dokumenten- und Bilddateien) zusammen mit FieldShield ebenfalls kostenlos in den Abonnements der IRI Voracity Datenmanagement-Plattform integrieren.

Was macht FieldShield? FieldShield klassifiziert, durchsucht und schützt Feldwerte in DBs und Flat-Files mit den branchenweit umfangreichsten Funktionen zur Datenmaskierung und Anonymisierung. FieldShield misst statistisch die Wahrscheinlichkeit, dass Quasi-Identifikatoren jemanden neu identifizieren können. Und FieldShield erstellt umfangreiche Audit-Protokolle zur Überprüfung der Compliance!

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❌ Data Preparation ❌ Datenaufbereitung für Business Intelligence, wie Data Franchising, Data Blending, Data Wrangling, oder Data Munging ❗

❌ Data Preparation ❌ Datenaufbereitung für Business Intelligence, wie Data Franchising, Data Blending, Data Wrangling, oder Data Munging ❗

Was ist Data Franchising?

Data Franchising ist ein 2003 von Richard Sherman von Athena Solutions geprägter Begriff, der sich auf die Aufbereitung oder Verpackung großer Datensätze in saubere, nutzbare Teile für die Entscheidungsfindung bezieht, insbesondere durch Business Intelligence (BI) und Analysesoftware. Zu den neueren Begriffen für die Aufbereitung von Daten für diese Zwecke gehören Data Blending, Data Munging und Data Wrangling.

Um die Benutzerfreundlichkeit und Leistung von BI- und Analysetools zu verbessern, bereitet das IRI-Datenmanipulationsprogramm (SortCL) – das die Standard-Engine im IRI CoSort-Produkt und in der IRI Voracity-Plattform ist – CSV- und XML-"Feed"-Dateien oder ODBC-Tabellen schnell auf. Der Hauptvorteil dieser externen Datenaufbereitung liegt in der Effizienz; der Aufwand für die Integration von Daten aus der BI-Schicht entfällt.

SortCL nimmt sehr große Eingabedaten aus Mainframe-Datensätzen, sehr großen relationalen oder NoSQL-Datenbanken, Geräte- oder Webprotokollen, HDFS, Cloud-Apps und anderen Dateien auf und führt gleichzeitig eine oder mehrere Datenintegrations- und Staging-Funktionen durch, die zu einer oder mehreren Ausgaben führen, wie z. B.:

  • Auswählen/Filtern
  • sortieren/zusammenführen
  • aggregieren/berechnen
  • Abgleichen/Verbinden
  • bereinigen/anreichern
  • verschlüsseln/maskieren
  • Konvertieren/Reformatieren
  • pivotieren/unpivotieren
  • substring/benutzerdefiniert

Durch die Integration großer Mengen sequenzieller Daten in das Dateisystem nimmt SortCL den Overhead der Datentransformation aus der BI-Schicht heraus. Durch die Kombination und das Multi-Threading der Big-Data-Manipulationen spart SortCL außerdem Zeit bei der Auftragserstellung, den Berechnungen und den E/A-Zyklen. Die Einsparungen machen sich auch im BI-Frontend bemerkbar, da Abfrage und Anzeige (Antworten) bei kleineren Eingaben schneller sind.

SortCL von CoSort wird routinemäßig für das Franchising von Daten in BI-Plattformen wie BIRT, Business Objects, Cognos, Cubeware, Microstrategy, QlikView, Spotfire, Splunk, Tableau und Excel Spreadmarts eingesetzt. IRI arbeitet auch direkt mit den besten Dashboard- und Analyseanbietern wie Crossing Technologies, Dimensional Insight, IVIZ Group (iDashboards) und NextCoder (DW Digest) zusammen, um die Anzeigen in diesen Plattformen zu füllen. SortCL kann auch Daten für SOA, Webservices, Datenmodellierung, Sicherheit und erweiterte statistische Anwendungen wie R, SAS und SPSS vorbereiten.

Sobald die aufbereiteten Daten in die BI-Plattform eingespeist wurden, können die Benutzer eine Vielzahl von benutzerdefinierten Abfragen, Modifikationen und dynamischen Berichten ausführen, um die Daten auf mehreren Granularitätsebenen zu visualisieren und mit ihnen zu interagieren, und ihre Daten durch zusätzliche Abfrage- und Anzeigeprozesse zu führen.

Da die IRI Workbench IDE, die CoSort und Voracity unterstützt, auf Eclipse läuft, können Benutzer von Business Intelligence Reporting Tool (BIRT) oder KoNstanz Information MinEr (KNIME) SortCL-Datenziele direkt nutzen und benutzerdefinierte Berichte in derselben Umgebung erstellen. Sie können sogar eine IRI-Datenquelle in BIRT über ODA oder in einem speziell entwickelten Voracity-Provider für KNIME spezifizieren, um die Datenintegration in derselben Laufzeitoperation mit dem Reporting, der Analyse, dem maschinellen Lernen und anderen Data-Science-Aktivitäten zu kombinieren.

Schließlich enthält SortCL selbst auch Standard-Berichtsfunktionen. Das bedeutet, dass Sie Detail-, Zusammenfassungs- und Delta-Berichte (normalerweise in Batch-Prozessen) ausführen und gleichzeitig Daten für anspruchsvollere BI-Tools freigeben können. Aus diesem Grund und wegen der oben genannten Verbindungen zu Analysetools von Drittanbietern hat der BI/DW-Branchenguru Dr. Barry Devlin IRI Voracity 15 Jahre später (im Jahr 2018) zur "Production Analytic Platform" erklärt.

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