Autor: Firma JET-Software

❌ Database Subsetting ❌ Automatisch maskierte Teilmenge verwandter Tabellen für referenziell korrekte Testdaten ❗

❌ Database Subsetting ❌ Automatisch maskierte Teilmenge verwandter Tabellen für referenziell korrekte Testdaten ❗

Datenbank-Subsetting: Referenziell korrekte Subsets, mit Optionen für Spaltenmaskierung & felderhaltende Verschlüsselung!

Sobald eine Datenbank eine bestimmte Größe überschreitet, wird es teuer – und aus Sicherheitssicht riskant -, Kopien in voller Größe für Entwicklung, Tests und Schulungen bereitzustellen. Die meisten Teams benötigen kleinere Kopien der größeren Datenbank, und oft müssen die darin enthaltenen PII maskiert werden.

Datenbank-Subsetting ist der Prozess der Erstellung einer kleineren, referenziell korrekten Kopie einer größeren Datenbank aus echten Tabellenauszügen. Subsets können zusammen mit oder anstelle von maskierten Daten oder synthetisierten Testdaten verwendet werden, um die mit vollständigen Sets verbundenen Kosten und Risiken zu reduzieren. Der Prozess der manuellen Erstellung aussagekräftiger Subsets ist komplex und mühsam, wenn man bedenkt, dass man kleinere Datenbanken mit Zufallsstichproben aus jeder Produktionstabelle bestücken und sicherstellen müsste, dass jede relationale Struktur zwischen den Tabellen im Subset noch korrekt ist.

Ein durchgängiger Assistent für Datenbank-Subset-Jobs in der IRI Workbench macht diesen Prozess schneller und einfacher. Der Assistent steht lizenzierten Anwendern der End-to-End Datenmanagement-Plattform IRI Voracity, dem Einzelprodukt IRI RowGen für die Testdatenerzeugung und das Einzelprodukt IRI FieldShield für die Datenmaskierung zur Verfügung. Dieser Artikel unseres Partners IRI stellt den Assistenten vor und zeigt, wie er referenziell korrekte Subsets erzeugt, mit Optionen für Spaltenmaskierung und felderhaltende Verschlüsselung.

Der Assistent für die Subset-Erstellung lässt den Benutzer die Quelle des Subsets, die Größe und Sortierung des Subsets, die Namen für die Subset-Ziele und eine eventuelle Verschlüsselung oder Maskierung, die die subsettierten Daten erhalten sollen, auswählen. Der Assistent erstellt dann eine Reihe von Job-Skripten, die entweder Subset-Tabellen oder Flat-Files erstellen.

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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Edmund-Lang-Straße 16
64832 Babenhausen
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E-Mail: amadeus.thomas@jet-software.com
Für die oben stehende Story ist allein der jeweils angegebene Herausgeber (siehe Firmenkontakt oben) verantwortlich. Dieser ist in der Regel auch Urheber des Pressetextes, sowie der angehängten Bild-, Ton-, Video-, Medien- und Informationsmaterialien. Die United News Network GmbH übernimmt keine Haftung für die Korrektheit oder Vollständigkeit der dargestellten Meldung. Auch bei Übertragungsfehlern oder anderen Störungen haftet sie nur im Fall von Vorsatz oder grober Fahrlässigkeit. Die Nutzung von hier archivierten Informationen zur Eigeninformation und redaktionellen Weiterverarbeitung ist in der Regel kostenfrei. Bitte klären Sie vor einer Weiterverwendung urheberrechtliche Fragen mit dem angegebenen Herausgeber. Eine systematische Speicherung dieser Daten sowie die Verwendung auch von Teilen dieses Datenbankwerks sind nur mit schriftlicher Genehmigung durch die United News Network GmbH gestattet.

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❌ Software AG Adabas + Natural ❌ Schnellere Sortierung via Plug’n’Play Sort für nahtlose Prozessbeschleunigung ❗

❌ Software AG Adabas + Natural ❌ Schnellere Sortierung via Plug’n’Play Sort für nahtlose Prozessbeschleunigung ❗

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Herausforderungen:
Schnellerer Weg, um große Datensätze direkt aus Natural zu sortieren!

IRI CoSort enthält eine Plug’n’Play-Sortierbibliothek für Benutzer von Natural unter Unix. Ohne Benutzereingriff und einen einfachen Makefile-Link kann die CoSort Engine in Natural bis zu sechsmal schneller sortieren als die native Sortierung. Eine vollständige Anleitung zur Verwendung von CoSort und einer externen Sortierung finden Sie in der Installationsdokumentation der Software AG Natural unter "Re-Linking a Natural Nucleus".

CoSort erschwingliche, bequeme und schnellere Möglichkeit zur Verarbeitung und Berichterstattung großer Dateien, während Sie große Arbeitsdateien von und nach Natural beschaffen und gezielt einsetzen. Schließlich kann es erforderlich sein, dass CoSort Daten in Adabas-Quellen und -Zielen manipuliert, maskiert, repliziert, von ihnen berichtet oder anderweitig damit arbeitet!

Zusätzlich zu diesem Drop-In-Sortierersatz kann das Datei-Transformations- und Berichtsprogramm SortCL von CoSort direkt aus Natural aufgerufen werden: CALL shcmd $COSORT_HOME/bin/sortcl /spec=job.scl wobei die /INFILE(s) in und /OUTFILE(s) von SortCL natürliche Arbeitsdateien sein können. Dies ermöglicht eine größere Flexibilität beim Entladen von hochvolumigen Dateibearbeitungen und bei der Neuformatierung von Aufträgen nach SortCL. SortCL-Funktionen schützen auch gefährdete Felddaten.

CoSort und Natural werden auch in der von Tetrad Systems entwickelten Legacy-Anwendungsumgebung "Operational Processing for Unix" (OPX) eingesetzt. OPX lässt sich problemlos in die Tools der Software AG Natural integrieren und verfügt über eine SORT-Wrapper-Schnittstelle zu CoSort, um die JCL-Sortierfunktionalität neu zu hosten und zu erweitern.

CoSort und seine metadatenfähigen Produkte IRI NextForm für Daten- und Datenbankmigration, Replikation und Reporting und IRI FieldShield zur Datenmaskierung, Verschlüsselung und anderen Schutzmaßnahmen auf Feldebene können nun auch über Partnertreiber direkt mit Daten in Adabas-Repositories in der grafischen IDE der IRI Workbench, die auf Eclipse™ basiert, verarbeiten.

Weltweite Referenzen:
Seit über 40 Jahren nutzen weltweit Kunden wie die NASA, American Airlines, Walt Disney, Comcast, Universal Music, Reuters, das Kraftfahrtbundesamt, das Bundeskriminalamt, die Bundesagentur für Arbeit, Rolex, Lufthansa, Mercedes Benz,.. unsere Software für Big Data Wrangling und Schutz! Sie finden viele unserer Referenzen hier mit detaillierten Use Cases.

Partnerschaft mit IRI:
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Über JET-Software

Das Unternehmen JET-Software GmbH wurde 1986 in Deutschland gegründet. Seit fast 4 Jahrzehnten entwickeln wir Software für Big Data Management und Schutz! Unsere Produkte sind für alle gängigen Betriebssysteme: Mainframe (BS2000/OSD, z/OS + z/VSE) und Open Systems (UNIX & Derivate, Linux + Windows).

Wir bieten Lösungen für schnellstes Datenmanagement (Datenprofilierung, Bereinigung, Integration, Migration und Reporting sowie Beschleunigung der BI/DB/ETL-Plattform von Drittanbietern) und datenzentrierten Schutz (PII/PHI-Klassifizierung, -Erkennung und -Deidentifizierung, sowie Re-ID-Risikobewertung und Generierung synthetischer Testdaten).

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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❌ Splunk Phantom SOAR ❌ Automatische Reaktionen auf PII-Schwachstellen für Datensicherheit in unstrukturierten Dark Data Quellen ❗

❌ Splunk Phantom SOAR ❌ Automatische Reaktionen auf PII-Schwachstellen für Datensicherheit in unstrukturierten Dark Data Quellen ❗

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Splunk Phantom:
Playbook zum Maskieren sensibler Daten!

Splunk Phantom ist eine Orchestrierungs-, Automatisierungs- und Reaktionstechnologie zur Ausführung von "Playbooks", um auf verschiedene Bedingungen zu reagieren. Phantom verbindet sich mit Splunk Enterprise über die Phantom App für Splunk, so dass Aktionen auf Wissen, das aus in Splunk indizierten Daten abgeleitet wurde, durchgeführt werden können.

IRI DarkShield ist ein leistungsstarkes Datenmaskierungspaket, das in einer Vielzahl von unstrukturierten Datenquellen versteckte PII entdecken, löschen, de-identifizieren und/oder ausliefern kann. In v3 wurde eine Befehlszeilenschnittstelle (CLI) hinzugefügt, die es Anwendungen von Drittanbietern ermöglicht, für DarkShield konfigurierte Remediation-(Maskierungs-)Jobs einzubetten oder auszuführen, einschließlich Phantom.

Damit ist es nun möglich, Sicherheitsreaktionen auf PII-Schwachstellen in Dark Data zu automatisieren, die bei DarkShield PII-Suchen aufgedeckt wurden. Konkret kann Phantom automatisch DarkShield ausführen, um diese Lücken durch Playbooks zu schließen, die Splunk zur Auswertung der von DarkShield gefundenen Daten verwenden. Vergleichen Sie dies mit dem Senden einer Alarm-E-Mail, wie in unserem früheren Artikel über die Verwendung des Splunk Adaptive Response Framework mit DarkShield beschrieben.

Erfahren Sie hier mehr Details über die Voraussetzungen, die Phantom-Einrichtung, die DarkShield CLI-Einrichtung, die Installation und Konfiguration der Phantom-App für Splunk, das Exportieren von DarkShield-Suchergebnissen nach Phantom über Splunk und die Ausführung des Playbooks – das hier zum Download bereit steht!

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❌ Batch Stapelverarbeitung ❌ Ausführung von Batch-Jobs für synthetische Testdaten und GDPR-konforme Datenmaskierung ❗

❌ Batch Stapelverarbeitung ❌ Ausführung von Batch-Jobs für synthetische Testdaten und GDPR-konforme Datenmaskierung ❗

Herausforderungen: In einer schnelllebigen DevOps- und Continuous Integration (CI)/ Continuous Deployment (CD)-Umgebung kann die Fähigkeit, konsistente und realistische Testsätze zu generieren und zu automatisieren, die in Format und Umfang sehr unterschiedlich sein können, eine große Herausforderung darstellen und Programmierer mit engen Lieferfristen ablenken.

Lösungen: IRI RowGen zur Erstellung von Testdaten verwendet Produktions-Metadaten, um benutzerdefinierte, synthetische Testsätze mit zufällig generierten Daten und/oder zufällig ausgewählten Daten aus Produktionsquellen zu erstellen. Um die richtige Menge und Wertebereiche zu erzeugen, verwendet es bedingte Auswahl- und Formatierungsparameter.

RowGen verbessert den Realismus der Testdaten weiter durch referentielle Integrität, Häufigkeitsverteilungen und integrierte Transformations- und Formatierungsfunktionen. Sie können bspw. Daten nach dem Zufallsprinzip auswählen und Bereiche aus Pools von realen Daten und gewichteten Zahlen (jeweils) angeben.

Für Continuous Integration und Continuous Deployment or Delivery (CI/CD)-Umgebungen kann RowGen Testdaten in jedem Schritt eines Entwicklungsprozesses synthetisieren, ohne auf die Bereitstellung von Daten aus einem anderen Schritt angewiesen zu sein. Zusätzlich und auf einzigartige Weise können eingebettete Datentransformations-, Validierungs- und Formatierungsfunktionen gleichzeitig mit den generierten Daten im selben Skript ausgeführt werden! Dies kann inkrementelle Anwendungstests erleichtern, die Rückwärtskompatibilität und Vorwärtskompatibilität mit Ihren Produktionsversionen sicherstellen. Siehe diesen Anwendungsfall.

Kombinieren Sie zufällige Generierung und Auswahl von Set-Dateien, Bedingungen und Manipulationen auf Feldebene und benutzerdefinierte Layout-Funktionen. Erstellen Sie sehr schnell die intelligenten Daten, die Sie zum Stresstest und zur Überprüfung Ihrer speziellen Anwendungen benötigen. Verbessern Sie die Qualität und Zuverlässigkeit Ihrer Ergebnisse. Planen Sie Jobs zur Wiederholung von Generierungs- und Testvorgängen in der IRI-Workbench GUI (oder Ihrem eigenen CLI-unterstützenden Automatisierungstool), um CI- und CD-Prozesse zu glätten.

Wenn Sie es immer noch vorziehen, mit Daten zu testen die sich in Produktions-DBs befinden, können Sie auch diese schnell unterteilen und maskieren. Wenn Sie mehrere Funktionen benötigen oder Testdaten aus einer Vielzahl von statischen oder Streaming-Quellen virtualisieren müssen, sehen Sie sich die IRI Voracity-Datenmanagement-Plattform an, die alles bietet!

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

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

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

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

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

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

Kontaktieren Sie IRI Professional Services für Hilfe bei komplexeren Konvertierungsprojekten.

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

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

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

Lösungen zur Umsatzoptimierung: Schnellere Datentransformation bedeutet schnellere Entscheidungen!

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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:

JET-Software
Edmund-Lang-Straße 16
64832 Babenhausen
Telefon: +49 (6073) 711-403
Telefax: +49 (6073) 711-405
https://www.jet-software.com

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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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.

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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