
❌ Dynamische Datenmaskierung ❌ Sensible Informationen in Echtzeit von datenbankverbundenen Anwendungen dynamisch 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.
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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64832 Babenhausen
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❌ Datenmigration und Datenbankmigration ❌ Umfangreiche Datenkonvertierung oder Neuzuordnung/Datenmapping in Legacy-Quellen ❗
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 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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❌ Beschleunigung von VLDB ❌ Paralleles Entladen von Oracle, DB2 und anderer Big Data Tabellen in Flat-Files ❗
IRI FACT™ ist ein Dienstprogramm zum parallelen Entladen von sehr großen Datenbanktabellen (VLDB). FACT verwendet einfache Job-Skripte (unterstützt in einer vertrauten Eclipse-GUI), um schnell portable Flat-Files zu erstellen. Die Geschwindigkeit von FACT basiert auf nativen Verbindungsprotokollen und einer proprietären Split-Abfragelogik, die Milliarden von Zeilen in Minuten entladen.
IRI FACT verwendet native Datenbank-APIs und parallele Verarbeitung, um Tabellen schneller in Flat-Fiels umzuwandeln als jedes andere Entladetool oder -verfahren. FACT skaliert linear im Volumen, so dass das Entladen einer Zwei-Milliarden-Zeilentabelle nicht mehr als doppelt so lange dauern sollte wie das Entladen einer Ein-Milliarden-Zeilentabelle. Die Kombination der leistungsstarken Extraktion von FACT mit den leistungsstarken, konsolidierten Datentransformationen und vorsortierten Bulkladungen von IRI CoSort ist der schnellste und kostengünstigste Weg, um Big Data ETL– und Offline-Reorgs durchzuführen.
IRI FACT ist der schnellste Weg für:
- Entladen von sehr großen Datenbank-(VLDB)-Transaktions-(Fakten)-Tabellen
- formatierte Flat-Files aus einer Tabelle erzeugen
- Erstellen der Steuerdatei-Metadaten für Datenbank-Massenladeprogramme
- Erstellen von IRI CoSort (oder Voracity ETL) Metadaten für Transformationen, Rollups, Delta-Berichte und Preload-Sortierungen.
- Erstellen von IRI NextForm-Metadaten zur Konvertierung der exportierten Daten und Dateitypen
- Erstellung von IRI FieldShield-Metadaten zur Spaltenverschlüsselung, De-Identifizierung und Maskierung von Spalten
- Erstellen von IRI RowGen-Metadaten zur Generierung sicherer Testdaten im Tabellenformat
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❌ DBTA Top 100 ❌ Die wichtigsten 100 Anbieter für Datenverarbeitung und Datenmanagement von Big Data in 2021 ❗
Die DBTA 100 zeigen zukunftsweisende Unternehmen, die bestehende Technologien und Prozesse verbessern und erweitern, um ihren Kunden eine effektivere Datennutzung zu ermöglichen. Wie jedes Jahr präsentieren wir zusätzlich zu den DBTA 100 auch "View From the Top"-Artikel, die von Führungskräften aus der Branche verfasst wurden und in ihren eigenen Worten erklären, wie ihre Unternehmen die heutigen Probleme und Chancen im Datenmanagement auf einzigartige Weise bewältigen.
Unser Partner IRI wurde 1978 gegründet, um Sortier- und Berichtsfunktionen im Großrechnerformat auf Abteilungs- und Desktop-Computer zu bringen. Heute können Sie die jahrzehntelangen Fortschritte von IRI bei der Hochgeschwindigkeitsdatenbewegung und -manipulation in ergonomischen Softwareprodukten nutzen – oder in einer einzigen Plattform, die alles vereint:
- Data Discovery – Klassifizierung, Diagrammerstellung, Profiling und Suche von strukturierten, halbstrukturierten und unstrukturierten Datenquellen, vor Ort oder in der Cloud
- Datenintegration – individuell optimierte, aber konsolidierte E-, T- und L-Operationen im selben Durchgang, plus CDC, Slowly Changing Dimensions und Möglichkeiten, jede bestehende ETL-Plattform 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 – eingebettetes Reporting, Integrationen mit DataDog, KNIME und Splunk sowie schnelles Data Wrangling für BOBJ, Cognos, Microstrategy, Power BI, Qlik, R, Spotfire und Tableau, etc.
All diese Funktionen werden in derselben Eclipse-IDE bereitgestellt – und vieles davon läuft gleichzeitig über IRI CoSort oder austauschbare Hadoop-Engines in der IRI Voracity-Plattform.
Wir fühlen uns geehrt, dass wir erneut zu den DBTA Top 100 Datenmanagement-Anbietern gewählt wurden. Wir laden Sie ein, sich mit Ihrem Anwendungsfall den vielen branchenübergreifenden Anwendern, großen und kleinen weltweit, anzuschließen, die sich alle weiterhin auf unsere bewährte Lösungen verlassen.
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❌ Testdatamanagement Marktstudie ❌ Metadaten-kompatible Datenmaskierung, Subsetting und Testdatensynthese ❗
IRI Voracity® ist eine Full-Stack Data Lifecycle Management-Plattform, die das Beste aus CoSort®, Eclipse™, Hadoop® und anderen erstklassigen Technologien nahtlos kombiniert.
Seit 1978 hat IRI CoSort die Datentransformationsarbeit beschleunigt und erweitert. Es ist ein bewährtes Verfahren: ETL-Optimierer, BI-Datenvorbereiter, DB-Lade- und Abfragebeschleuniger, Datenvalidierungs- und Qualitätswerkzeug, Berichtsgenerator, Datenkonverter, und es kann PII maskieren und Testdaten erstellen.
Nur IRI Voracity® kann eine große Bandbreite und Menge an Daten in einer einzigen erschwinglichen Eclipse™ Konsole bearbeiten und verwalten!
Mit der IRI Voracity-Plattform können Sie mehrere Testdatenziele für Testdatenbanklasten, Flat-File-Strukturen und benutzerdefinierte Berichtsformate von Grund auf neu generieren – alles ohne Zugriff auf echte Daten. Oder wenn Sie reale Daten für Produktions-, On-Demand- oder virtualisierte Testszenarien verwenden und anonymisieren, unterteilen oder anderweitig maskieren möchten, können Sie das auch tun!
"Die IRI Voracity-Plattform hat mich veranlasst, die relative Bedeutung der Datenverarbeitung in informationsorientierten Systemen wie Data Warehouses und Data Lakes zu überdenken. Mit den richtigen Funktionen und ausreichender Leistung kann eine Datenverarbeitungsplattform die Funktion der Datenbanken, die traditionell als Kernstück dieser Systeme angesehen werden, ergänzen und sogar erweitern". – Barry Devlin, 9sight Beratung
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❌ Cubeware Cockpit ❌ Schnellere Datenintegration mit GDPR-anonymisierten Daten für BI-Analytics in Cubeware Cockpit ❗
Voracity ist sehr schnell im Umgang mit Daten und verfügt über ein sehr breites Spektrum an Datenmanipulations- und Datenschutzfunktionen, es fehlt jedoch ein Onboard-Visualisierungs- und Dashboarding-Tool. Hier kommt Cubeware Cockpit ins Spiel. Umgekehrt steigert Voracity für Anwender von Cubeware Software den Wert ihres Importer-Prozesses durch schnelle, konsolidierte Datentransformation, Bereinigung und Maskierung.
Cubeware Cockpit: Cubeware wurde 1997 gegründet und ist ein innovativer Hersteller von BI-Software mit Sitz in Rosenheim, Deutschland. Cubeware bietet Lösungen für Datenmanagement, Visualisierung, Analyse und Planung. Eines der Cubeware Produkte ist Cockpit, der Dashboard-Designer des CSP C8. Cockpit kann Berichte für Windows, Web, Mobile und Snack (Cubeware’s agiles Instant Reporting Tool) erstellen. Es kann auch Daten aus relationalen und multidimensionalen Datenbanken integrieren.
Darüber hinaus bietet Cubeware mit dem Importer ein grafisches ETL-Tool zur Konsolidierung von Daten aus verschiedenen Quellsystemen mit umfassenden Transformationsprozessen an, das viele Funktionalitäten mit Voracity gemeinsam hat.
Wofür brauche ich Voracity? Für mehr Geschwindigkeit bei der Vorbereitung von großen Dateien, mit zusätzlichen Datenqualitätsmerkmale und datenzentrischen Sicherheitsfunktionen (PII-Klassifizierung, Discovery und Maskierung) zur Einhaltung von GDPR-Vorgaben.
Zunächst verwendet Voracity die SortCL-Engine, um Daten schneller zu integrieren und zu verarbeiten als der Cubeware Importer und die meisten ETL-Tools auf dem Markt. SortCL ist ein schnelles, aufgabenkonsolidierendes Datenverarbeitungsprogramm für strukturierte und halbstrukturierte Quellen, das Speicher, Threads und E/A optimiert. Es läuft auf Windows- und Linux/Unix-Befehlszeilen lokal oder in der Cloud.
SortCL-Jobs werden in einfachen 4GL-Job-Skripten spezifiziert, die auch in einer freien grafischen IDE namens IRI Workbench, die auf Eclipse™ basiert, entworfen und verwaltet werden können. SortCL-Programme sind nicht nur leicht verständlich, sondern unterstützen auch eine Vielzahl von Datenmanipulations-, Mapping-, Munging-, Maskierungs- und Mining-Funktionen für Hunderte von Anwendungsfällen in den Bereichen Datenverarbeitung, Schutz, Prototyping und Präsentation.
Die Datenvalidierungsfunktionen können die Datenqualität verbessern, z. B. durch die Schaffung von Bedingungen zum Testen auf leere Werte, groß- oder kleingeschriebene Werte, alphabetische und numerische Werte, druckbare Werte und vieles mehr. Es kann auch Datensätze filtern, die bestimmte Bedingungen, Bereiche oder Mengenschwellen erfüllen. GDPR-Konformität kann durch SortCL-unterstützte Daten-‚Schilde‘ erreicht werden, die PII wie Löschung, Verschlüsselung, Schwärzung und Pseudonymisierung usw. maskieren.
Vor allem aber können alle oben genannten Aktivitäten, die mit ETL, Datenqualität und Maskierung zu tun haben, gleichzeitig und im selben Job-Skript und E/A-Durchlauf durchgeführt werden, was zu einer erheblichen Zeitersparnis bei der Entwicklung und Ausführung von Jobs führt. SortCL kann auch benutzerdefinierte 2D-Detail- und Zusammenfassungsberichte erstellen, um einen schnellen Überblick über die Daten zu bieten und sicherzustellen, dass alles korrekt erscheint, bevor Cockpit mit den Übergaben gefüttert wird, die es für die schnelle Anzeige benötigt.
Schlussfolgerung: Der größte Vorteil von Voracity ist die schnelle und robuste Verarbeitung von Flat-Files. Wenn es in der Lage ist, einen großen Prozentsatz von Datensätzen aus einer sehr großen Datei herauszufiltern, kann sein SortCL-Programm einen schnellen Datentransfer von Datei zu Datenbank ermöglichen. Datentransformation, Validierung, Bereinigung, Maskierung und Neuformatierung sind alles unterstützte Funktionen, die in einem SortCL-Skript und E/A-Durchlauf kombiniert werden können.
Im Allgemeinen würden SortCL-Skripte von Datei zu Datenbank beim Schreiben einer großen Anzahl von Datensätzen in die Datenbank zu langsameren Ergebnissen führen als Cubeware. SortCL kann jedoch die Eingabe von Flat-Files schneller verarbeiten und sie dann auf viel kleinere Untermengen von Datensätzen filtern, die für eine Datenbank gebunden sind.
Beim Lesen aus einer Datenbank und beim Schreiben in eine Flat-File kann die SortCL-Engine einige Geschwindigkeitsvorteile bieten. Ein von Cubeware zur Verfügung gestellter Benchmark ergab einen Durchschnitt von 5m:32s, um ähnliche Filterungen und Transformationen durchzuführen, die SortCL in 2m:11s durchführte. Die Eingabe für diesen Benchmark war Microsoft SQL Server, und die Ausgabe war eine durch Semikolon getrennte Textdatei.
Fazit: Wenn Sie über IRI Voracity und Cubeware Cockpit verfügen, haben Sie einen erschwinglichen, technischen Best-of-Breed-Lösungsstapel für Datenintegration, Governance und visuelle Analysen!
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❌ Datensicherheit und Compliance ❌ In RDB- oder NoSQL-DBs statisch gespeicherte PII finden, verschlüsseln und dynamisch entschlüsseln ❗
Renommierte Softwareprodukte der IRI Datenschutz Suite oder der IRI Voracity Datenmanagement-Plattform werden: personenbezogene Daten (PII) und andere "gefährdete Daten" in mehreren Quellen finden, klassifizieren und schützen. Jedes einzelne hilft Ihnen, die CCPA, CIPSEA, FERPA, HIPAA/HITECH, PCI DSS und SOC2 in den USA sowie internationale Datenschutzgesetze wie GDPR, KVKK, LOPD, PDPA und POPI einzuhalten (und nachzuweisen).
Wir und unsere autorisierten Partner auf der ganzen Welt können 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.
Die Produkte der IRI Datenschutz Suite beziehen sich auf die einzelnen Produkte:
- Datenentdeckung und Klassifizierung für Datensicherheit, Qualität/MDM, etc.
- Data Governance, Risiko Management und Compliance (GRC) Initiativen
- Verhinderung von Datenverlusten (DLP) und De-ID für HIPAA- und GDPR-abgedeckte Bereiche
- Re-ID Risiko Scoring und PHI-Blurring für die Einhaltung der Expertenermittlungsmethode
- Statische Datenmaskierung (SDM) und Dynamische Datenmaskierung (DDM) Applikationen
- Verschlüsselung, Hashing und Tokenisierung von PANs für PCI DSS
- Prototyping von DB/ETL-Betrieb und Stresstests von Hard- und Software
Diese datenzentrierten Sicherheitslösungen sind auch eine wichtige Ergänzung zu Geräte- und Perimeter-(Netzwerk-)Sicherheitslösungen, die Insider-Missbrauch nicht bekämpfen können.
Wir können Ihnen auch bei der Implementierung zweckgerechter Lösungen zur Einhaltung von Vorschriften und zur Eindämmung von Sicherheitsverletzungen mithilfe dieser Technologien helfen. Weitere Informationen zu den einzelnen spezifischen Softwarelösungen finden Sie hier!
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❌ Datenverarbeitung von HL7 ❌ Datenintegration, Datenmigration, Datenbereinigung + Datensicherheit via Datenmaskierung von Health Level 7 Daten ❗
Es ist möglich PHI in textbasierten HL7-Dateien direkt mit dem IRI DarkShield Datenmaskierungsprodukt für unstrukturierte Dateien zu erkennen, zu liefern und zu de-identifizieren. Natürlich ist dies auch mit IRI FieldShield möglich, wenn die HL7-Dateien strukturiert sind!
Dieser Artikel zeigt, wie Sie die End-2-End Datenmanagementplattform IRI Voracity (die beide Einzelprodukte beinhaltet) nutzen können, um sensible Gesundheitsdaten schnell in den vorgestellten HL7-Dateistandard zu integrieren und zu maskieren.
Der Prozess beginnt damit, dass HL7-Nachrichten mit der Software Flexter Data Liberator von Sonra in ein relationales Format konvertiert werden. Die Ausgabe dieses Prozesses ist eine Oracle-Datenbank, was eine einfache Metadatenerkennung und Datenmanipulations-/Maskierungsjob-Erstellung in der Plattform Voracity bedeutet.
Flexter ist eine XML-Parsing-Software für jeden industriellen Datenstandard, einschließlich HL7. Voracity ist eine auf Eclipse aufbauende Datenmanagement-Plattform für Data Discovery (Profiling), Integration (ETL), Migration, Governance (DQ, Maskierung, Line Age, etc.) und Analyse (BI und Datenaufbereitung).
Wir werden die REST-API von Flexter aufrufen, um die Daten von einem Linux-Client aus zu verarbeiten. In der Konfigurationsdatei für den Client legen wir den REST-Endpunkt, den Ausgabedatenspeicher und die Verbindungsdetails zu unserer Datenbank fest. Alle Weiteren Details finden Sie hier im Blog unseres Partners IRI, es lohnt sich!
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❌ Datenanonymisierung ❌ Sensible persönliche Daten wie PII, PHI oder PAN so anonymisieren, dass sie sowohl nützlich als auch konform sind ❗
Die meisten Verbraucher sind sich bereits der Risiken bewusst, die mit der Weitergabe ihrer eindeutigen, persönlich identifizierbaren Informationen (PII) verbunden sind. Auch die Datensicherheitsbranche konzentriert sich in der Regel auf diese direkten Identifikatoren. Aber allein mit Geschlecht, Geburtsdatum und Postleitzahl können 80-90 % der US-Bevölkerung identifiziert werden.
Fast jeder kann aus einem ansonsten maskierten Datensatz reidentifiziert werden, wenn genügend indirekte Identifikatoren übrig bleiben und mit einer übergeordneten Population mit ähnlichen Werten verbunden werden können.
Die HIPAA-Regel zur Expertenermittlungsmethode in Bezug auf geschützte Gesundheitsinformationen (PHI) und das FERPA-Gesetz zum Schutz von Studentendaten berücksichtigen diese Bedenken und verlangen, dass Datensätze eine statistisch geringe Wahrscheinlichkeit der Re-Identifizierbarkeit aufweisen (unter 20% ist heute der Standard). Diejenigen, die Daten aus dem Gesundheits- und Bildungswesen für Forschungs- und/oder Marketingzwecke verwenden möchten, müssen diese Gesetze einhalten, sind aber auch auf die demografische Genauigkeit der Quasi-Identifikatoren angewiesen, damit die Daten wertvoll sind.
Aus diesem Grund können Datenmaskierungs-Jobs im Produkt IRI FieldShield oder integriert in der IRI Voracity Datenmanagement-Plattform eine oder mehrere zusätzliche Techniken anwenden, um die Daten zu verschleiern, während sie immer noch genau genug für Forschungs- oder Marketingzwecke sind. Zum Beispiel erzeugen numerische Unschärfefunktionen ("Random Noise") zufälliges Rauschen für bestimmte Alters- und Datumsbereiche, wie in diesem Artikel beschrieben.
Schauen Sie sich alle technischen Details im Blog-Artikel näher an, Datensicherheit on point!
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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