Autor: Firma JET-Software
❌ Test Data für DevOps ❌ Erstellung von synthetischen, sicheren und intelligenten Testdaten in einer CI/CD-Pipeline für DevOps❗

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Erstellung von Testdaten in einer CI/CD-Pipeline: Die Grundlage der DevOps-Automatisierung besteht darin, zu automatisieren, wo und wann man kann. Die Möglichkeit, IRI-Jobskriptausführungen, die Testdaten maskieren oder synthetisieren, in der CI/CD-Pipeline zu verarbeiten, unterstützt dieses Bestreben.

Dieser Artikel veranschaulicht ein End-to-End-Beispiel für eine erfolgreiche Integration! In diesem Artikel wurde gezeigt, wie die Ausführung von IRI-Aufträgen zur Erzeugung von Testdaten innerhalb einer GitLab CI/CD-Pipeline automatisiert werden kann. Mit SSH können alle IRI-Auftragsskripte, die über die Befehlszeile ausgeführt werden können, von der Pipeline aus ausgeführt werden.

IRI RowGen-Aufträge synthetisieren Testdaten, während echte Daten von unsicheren Umgebungen ferngehalten werden. Alternativ dazu finden und maskieren IRI FieldShield-Auftragsskripte sensible Daten auf Feldebene, so dass viele echte Daten, die aus Produktionsumgebungen kopiert wurden, sicher in Testumgebungen verwendet werden können.

Die IRI-Jobskripte in dieser Demonstration lieferten sichere Daten für Tests nach der Bereitstellung. Die in dieser Demonstration eingesetzte API würde später diese neu generierten Datenzeilen aus der AWS-Testdatenbank (DATASOURCE1) als Teil des Testprozesses nach der Bereitstellung abrufen.

Wenn GitLab nichts für Sie ist, gibt es zahlreiche Alternativen, mit denen Sie Ihre IRI-Auftragsskripte auf ähnliche Weise ausführen können. Auch wenn sich die Syntax leicht unterscheidet, unterstützen Azure DevOps, BitBucket Pipelines & Bamboo, CircleCI, GitHub Actions, Jenkins und Travis CI Pipelines alle SSH.

Die Automatisierung in DevOps ist durch den Wunsch nach Konsistenz, Geschwindigkeit und Zuverlässigkeit motiviert. Je mehr davon der Automatisierung überlassen werden kann, desto produktiver kann das Testen werden.

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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❌ IBM DataStage ❌ Unkompliziert 10x schnellere Datenmanipulation für ETL-Tool InfoSphere DataStage ❗

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Herausforderungen: Auch nach der Beratung und dem Tuning können große Datenmengen (d.h. mehr als eine Million Zeilen) nur langsam transformiert werden, insbesondere ohne ein teures Hardware- oder Versions-Upgrade von DataStage.

Große Datenengpässe sind große Sortierungen, Joins, Aggregationen, Ladungen und manchmal auch Entladungen. Die Parallelisierung oder Optimierung in anderen Ebenen oder Tools kann unhandlich, wenn nicht sogar teuer sein und die Leistung für andere Benutzer beeinträchtigen.

Aus Sicherheitssicht können die Datenmaskierungslösungen von IBM für einige teuer oder umständlich sein oder nicht alle Funktionen der PII-Erkennung oder des Datenschutzes für andere bereitstellen.

DataStage-Transformationen beschleunigen: Beschleunigen Sie das Sortieren, Aggregieren und Zusammenführen in einem einzigen Durchgang mit der CoSort Sort Control Language (SortCL) in einer sequentiellen Dateistufe oder einem Unterprogramm vor der Job-Routine. Führen Sie große Datentransformationen durch, ohne andere Aufträge in DataStage, Ihrer Datenbank oder Ihrem BI-Tool zu belasten. Geben Sie außerdem Dateiformat- und Datentypkonvertierungen, Maskierungsfunktionen auf Feldebene, benutzerdefinierte Berichte und vorsortierte Ladedateien an. Verbessern Sie die Leistung der DataStage, indem Sie eine sequentielle Dateistufe vor der Aggregation hinzufügen, ein SortCL-Skript ausführen, um die Datei extern nach Trennschlüsseln vorzusortieren, und dann die sortierten Felder in der Aggregationsstufe definieren.

PII in DataStage maskieren: Daten, die sich in Tabellen und Flat-Files innerhalb von DataStage befinden, können sensibel sein und personenbezogene Daten enthalten, die Vertraulichkeitsbeschränkungen und Datenschutzgesetzen unterliegen. Sowohl IRI Voracity als auch IRI FieldShield können Felder in strukturierten Datensätzen in jeder ODBC-verbundenen Datenbank oder jedem Flat-File-Format schützen. Ihre Geschäftsregeln bestimmen die Funktion, die Sie für jede Spalte wählen, d.h. formaterhaltende AES-256, FIPS-konforme OpenSSL-, 3DES- und/oder GPG-Verschlüsselung, Lookup-Wert-Substitution (Pseudonymisierung), Zeichenmaskierung, Hashing, Redaktion, benutzerdefinierte Ausdruckslogik, Teilzeichenkette oder Benutzerfeldfunktion.

DataStage Testdaten erstellen: IRI Voracity erzeugt durch sein konstitutives (oder eigenständiges) IRI RowGen-Softwareprodukt sichere, realistische Testdaten unter Verwendung von COBOL- oder CoSort-Metadaten, .dsx-definierten Dateien und allen über JDBC verbundenen RDB-Datenmodellen. Verwenden Sie RowGen, um konforme, realistische Testdaten aus zufälliger Generierung und/oder Set-Datei-Auswahl zu erstellen und sie mit integrierten Datenmanipulations- und Formatierungsfunktionen noch weiter anzupassen.

DataStage-Jobs neu platzieren: Erleichtern Sie die Migration von DataStage zu einem schnelleren, kostengünstigeren ETL-Betrieb in IRI Voracity mit Erwin Mapping Manager oder Code-Automation Frameworks (CATfx). Diese bewährte Technologie sowie die ADS Lite Speed Conversion Services geben ETL-Architekten und der CIO/CFO-Suite schließlich die Möglichkeit, Hunderttausende von Euros sofort einzusparen und in Zukunft auf kostengünstige Betriebskosten umzustellen.

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❌ PII-Schutz in Dark Data ❌ RPC API für die Suche und Maskierung von personenbezogenen Daten in unstrukturierten Dateien ❗

❌ PII-Schutz in Dark Data ❌ RPC API für die Suche und Maskierung von personenbezogenen Daten in unstrukturierten Dateien ❗

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IRI DarkShield Version 4 verfügt über ein Remote Procedure Call (RPC) Application Programming Interface (API) für die Suche und Maskierung von unstrukturierten Dateien. Mit der API kann DarkShield einfach als Middleware in eine Pipeline außerhalb von IRI Workbench eingebettet werden.

Derzeit werden folgende Formate unterstützt: Einfacher Text, CSV/TSV, JSON, XML, PDFs (mit eingebetteten Bildern) und Bilder (png, .jpg/x/2, .tif/f, .gif, .bmp). Die Unterstützung für Microsoft-Dokumente (Word, Excel und Powerpoint) wird ebenfalls in kommenden kleineren Updates der API veröffentlicht.

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

Bevor Sie mit diesem Artikel fortfahren, machen Sie sich bitte mit der Funktionsweise der Basis-DarkShield-API in diesem Artikel vertraut. Er beschreibt die Deklaration und Verwendung von Such- und Maskenkontexten, um Freiformtext zu suchen und zu maskieren, der in json-Payloads gesendet wird.

Die Dateien-API verwendet dieselben Such- und Maskierungskontexte, um Such- und Maskierungsoperationen auf Text durchzuführen, der aus den verschiedenen Dateiformaten geparst wurde. Die Dateien-API enthält zusätzliche Matcher, Filter und Konfigurationsoptionen für bestimmte Dateiformate.

Der Rest des Artikels besteht aus einer Erläuterung der verschiedenen Konfigurationsoptionen, die über die Kontexte "Dateisuche" und "Dateimaske" verfügbar sind, gefolgt von einem allgemeinen Leitfaden für die Einrichtung der Demo. Nachdem Sie diese drei Abschnitte gelesen haben, können Sie zu den Abschnitten über die verschiedenen Dateitypen navigieren, die Sie am meisten für die Suche und Maskierung interessieren.

Alle Demoskönnen von unserem Git-Repository hier heruntergeladen werden. Um die Demos auszuführen, benötigen Sie eine funktionierende Kopie der DarkShield-Files-API, die lokal auf Ihrem Computer gehostet wird. Gerne stellen wir Ihnen eine kostenlose Testversion der Software zur Verfügung!

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❌ Snowflake Datenbank ❌ Datenintegration, Datenbereinigung und Datenmaskierung + direkte Bereitstellung in Zieltabellen für Datenanalyse ❗

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 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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❌ Vom Data Lake, Data Mart zum Data Warehouse ❌ Moderner und gemischter Ansatz zwischen Datenintegration und Datenvirtualisierung ❗

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Prozess mit Informationen auf Augenhöhe: Dies ist der erste einer vierteiligen Serie von Blogartikeln, die die inhärenten Kompromisse zwischen Datenverarbeitung und Informationsspeicherung und -präsentation innerhalb traditioneller ETL-Paradigmen untersucht – vom ODS bis zum Data Lake. Er erklärt die Notwendigkeit eines moderneren, gemischten Ansatzes zwischen Datenintegration und Virtualisierung, genannt Production Analytic Platform, und die Vorteile der Implementierung mit der IRI Voracity-Technologie. Die Artikel wurden von Dr. Barry Devlin von 9sight Consulting geschrieben, einer führenden Autorität im Bereich Data Warehousing seit 1988 und Autor von "Business unIntelligence: Insight and Innovation beyond Analytics and Big Data". Ein Podcast und ein Video, die diese Konzepte unterstützen, finden Sie hier.

In dieser kurzen Serie von Blog-Beiträgen haben wir die Macht der Verlagerung unseres Denkens von der Informationskomponente einer Informationsarchitektur auf ihre Prozesskomponenten untersucht. Im Fall der Production Analytic Platform haben wir gesehen, dass diese Prozesssicht das De-Layering eines traditionellen Data Warehouses, das Ingesting und die Analyse von Streaming-Daten und schließlich die richtige Positionierung der Datenvirtualisierung ermöglicht.

Mit seiner prozesszentrierten Sichtweise adressiert IRI Voracity alle drei oben genannten Bereiche. Da es In-Memory arbeitet und Daten nur dann im Speicher landen, wenn es unbedingt notwendig ist, erreicht Voracity ein hohes Maß an Verarbeitungseffizienz und Kosteneffizienz. Ein gut integrierter Satz technischer Metadaten, der auf der offenen, expliziten SortCL-Sprache basiert, erleichtert das Datenmanagement und die Governance und ermöglicht die gemeinsame Nutzung von Funktionen zwischen den drei oben genannten Lösungsbereichen. Zusammengenommen ermöglicht Voracity eine stärker integrierte Verarbeitung und reduziert damit den Bedarf an Zwischenkopien von Daten: ein starker Treiber für Kosteneinsparungen in der heutigen Welt explodierender Datenmengen.

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❌ Test Data Generation ❌ Realistische Testdaten-Werte konsistent über Tabellen oder Dateien hinweg synthetisieren ❗

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Datengenerierungsregeln in der IRI-Workbench:

Die IRI Workbench GUI enthält einen Abschnitt mit Datengenerierungsregeln auf Feldebene zur Verwendung in der IRI RowGen-Testdatensynthese, der IRI FieldShield-Datenmaskierung und anderen SortCL-kompatiblen Aufgaben oder IRI Voracity (ETL)-Workflows. In diesem Artikel werden diese Funktionen vorgestellt, die ebenso wie Datenmaskierungs- oder Datenqualitätsfunktionen ad hoc oder global in Multi-Source-Jobs eingesetzt werden können.

Es können 11 verschiedene Arten von synthetischen Testdaten generiert werden, hier sind die technischen Details zu den verschiedenen Generatoren wie zum Datumsbereich-Generator, Lineare Verteilung, Normalverteilung, Gewichtete Verteilung von Elementen, E-Mail-Generator, Nationale ID-Funktionen, Prozentsatz der Nullen Wert, Zufallswertgenerierung, Zeilen-ID-Wert, Dateiauswahl setzen, String-Generierungsfunktionen und Tabellen-Lookup.

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❌ Anonymisierung von PHI ❌ Blurring auf Zeilenebene statt auf Spaltenebene bei gleichzeitiger Beibehaltung des Intervalls zwischen diesen Daten ❗

❌ Anonymisierung von PHI ❌ Blurring auf Zeilenebene statt auf Spaltenebene bei gleichzeitiger Beibehaltung des Intervalls zwischen diesen Daten ❗

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Verschieben von Datumsangaben unter Beibehaltung von Intervallen:

Eine der Anforderungen an die Datenmaskierung für IRI FieldShield, die wir in Anwendungsfällen der PHI-Anonymisierung sehen, beinhaltet das Blurring (Unschärfe/Verwischen) von Daten auf Zeilenebene statt auf Spaltenebene bei gleichzeitiger Bereitstellung einer konfigurierbaren Option zur Beibehaltung des Intervalls zwischen diesen Daten. Dies wird typischerweise in klinischen Forschungs- oder Testdatenszenarien benötigt, bei denen bestimmte Intervalle zwischen den Daten für die Aufnahme oder Entlassung in ein Krankenhaus oder den Beginn und das Ende einer Behandlung eingehalten werden müssen.

Nehmen wir an, dass eine Tabelle oder Datei in der Produktion eine Spalte "StartDate" und "EndDate" enthält. Die Werte beider Daten müssen anonymisiert, aber um die gleiche konstante Anzahl von Tagen verschoben werden, damit sich die Dauer des Ereignisses nicht ändert. Für jeden Datensatz kann eine neue Zufallszahl innerhalb des gewünschten Bereichs verwendet werden, wobei der Ablauf voraussichtlich wie folgt ist:

  • Benutzer wählt die Eingangsdatenquelle (Tabelle oder Datei)
  • Benutzer wählt die Spalten aus, die den Anfang und das Ende des Intervalls definieren
  • Benutzer gibt den Bereich des Shift-Faktors vor (z. B. -10 bis +10)
  • Die Software wählt eine Zufallszahl innerhalb der Verschiebung
  • In jeder Zeile werden die Anfangs- und Endwerte um den Zufallswert verschoben, wobei das Intervall erhalten bleibt

Das FieldShield-Skript verarbeitet dies mit einem separat generierten Zufallszahlen-Offset innerhalb eines vorgegebenen Bereichs. Ein schönes Merkmal dieses Ansatzes ist, dass mit unseren datums- und zeitbasierten mathematischen Funktionen der Offset als Sekunden, Minuten, Stunden, Tage, Wochen, Monate oder Jahre definiert werden kann. Der Offset kann auf jeden zeitbasierten Datentyp, wie z. B. ein Datum, eine Uhrzeit oder einen Zeitstempel, angewendet werden.

Dieses Beispiel verarbeitet eine CSV-Datei, aber das gleiche Prinzip gilt für eine Datenbanktabelle oder jede andere strukturierte Datenquelle, die von der FieldShield-Datenverarbeitungs-Engine, SortCL, unterstützt wird. Und natürlich könnten verschiedene Maskierungsfunktionen auf andere Felder im selben Jobskript angewendet werden; zum Beispiel Pseudonymisierung der Namen und/oder Unschärfe der Alterswerte.

Alle weiteren technischen Details zu diesem Anwendungsfall finden Sie hier im Blog-Artikel!

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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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❌ Dynamische Datenmaskierung ❌ Sensible Informationen in Echtzeit von datenbankverbundenen Anwendungen dynamisch schützen ❗

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Dynamische Datenmaskierung: Datenbank und Datei-PII in Echtzeit schützen!

Dieser Artikel beschreibt eine Methode zur dynamischen Datenmaskierung (DDM), die für IRI FieldShield verfügbar ist und ein Proxy-basiertes System zum Abfangen von Anwendungsabfragen an JDBC-verbundene Datenbanken verwendet. Es ist einer von mehreren Ansätzen zur Maskierung von Daten im Flug, die FieldShield-Benutzer in Betracht ziehen können.

Andere IRI-DDM-Optionen umfassen: API-aufrufbare FieldShield-Funktionen, die in C/C++/C#-, Java- oder .NET-Programme eingebettet sind; Echtzeit-FieldShield-Funktionen, die in SQL-Prozeduren eingebettet sind, die maskierte Ansichten erstellen; und die dynamische Demaskierung von statisch maskierten Tabellen für autorisierte Benutzer.

Das hier vorgestellte proxy-basierte System verwendet einen zweckmäßigen, datenbankspezifischen "JDBC SQL Trail"-Treiber in Verbindung mit einer Konfigurations- und Verwaltungs-Webanwendung namens SQL Sharp (SQL#). Alle technischen Details finden Sie hier im Blog-Artikel, datenzentrierte Sicherheit lohnt sich!

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.

Firmenkontakt und Herausgeber der Meldung:

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Edmund-Lang-Straße 16
64832 Babenhausen
Telefon: +49 (6073) 711-403
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❌ Datenmigration und Datenbankmigration ❌ Umfangreiche Datenkonvertierung oder Neuzuordnung/Datenmapping in Legacy-Quellen ❗

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Entsperren Sie den Geschäftswert von Anwendungsdaten: NextForm befreit Ihre Daten, Programme und Datenbanken von Legacy-Formaten und Vendor Lock-Ins. Mehr Datenvielfalt bedeutet höhere Benutzerfreundlichkeit!Verwenden Sie Ihre Daten für einen neuen Zweck: NextForm modernisiert Dateiformate, damit diese in neuen Anwendungen verwendet werden können. Es repliziert auch DB-Daten, ordnet Datentypen neu zu und zeichnet Layouts auf und erstellt föderierte Sichten, um Einblicke zu beschleunigen!

Höhere Leistung und niedrigere Kosten: NextForm bietet auch die Möglichkeit, Daten während des Verschiebens zu löschen, wodurch I/O beschleunigt und Speicher reduziert wird. Reduzieren Sie Design und Laufzeit um 75% und nutzen Sie die Point-and-Click-Feldzuordnung, mit der Sie Daten mühelos kontrollieren können!

Ein aktueller Live-Walkthrough: Schauen Sie sich dieses neue technische Youtube-Video an!

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❌ Schnelleres ETL und ELT ❌ Die Big Data Sortier-, Join- und Aggregationsjobs erheblich beschleunigen, ohne RDB oder Budget zu belasten ❗

❌ Schnelleres ETL und ELT ❌ Die Big Data Sortier-, Join- und Aggregationsjobs erheblich beschleunigen, ohne RDB oder Budget zu belasten ❗

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Big Data Integration: Erschwingliche ETL-Beschleuniger & Alternativen!

Schnelleres E, T & L: Die meisten Datenintegrationsaufgaben werden in älteren ETL- oder ELT-Tools durchgeführt, die auf kompilierten Java-Programmen oder ineffizienten In-DB-Transformationen beruhen. Der Entwurf und die Ausführungszeit von Jobs leidet darunter. Dies gilt auch für alle nachgeschalteten Abfragen und Anwendungen, die von diesen Jobs abhängen. Details hier!

Die erschwingliche Alternative: Hunderttausende von Euros und viele Monate werden für den Aufbau und die Unterstützung von Arbeitsplätzen in veralteten ETL-Tools aufgewendet. Mehrere Benutzer und Lizenzen summieren sich schnell und dominieren die Projektbudgets. Kleine und mittelständische Unternehmen sind mit Open-Source-Tools beschäftigt, die nicht leistungsfähig sind. Details hier!

5 einfachere Vorgehensweisen: Lange Beratungsverträge sind erforderlich, um neue und unsaubere Datensätze in alten ETL-Tools abzubilden oder Motoren von Drittanbietern anzuschrauben, um sie zu beschleunigen. Viele ETL-Werkzeuge können Daten nicht einfach entdecken, verfolgen, verwalten oder verknüpfen und ihre Metadaten sind kryptisch oder versteckt. Details hier!

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