Autor: Firma JET-Software

❌ Datenschutz in Excel ❌ Per Add-In sensible PII in jeder XLS + XLSX-Datei automatisch schützen via Datenmaskierung, Datenanonymisierung,.. ❗

❌ Datenschutz in Excel ❌ Per Add-In sensible PII in jeder XLS + XLSX-Datei automatisch schützen via Datenmaskierung, Datenanonymisierung,.. ❗

Lückenlose Sicherheit von Excel-Tabellen: IRI CellShield® ist ein Add-In für Microsoft Excel®, das die sensiblen Informationen in einer oder mehreren Tabellenkalkulationen schützt und es Ihnen ermöglicht, die Datenschutzgesetze einzuhalten und Datenverstöße zu annullieren. Es gibt zwei Editionen von CellShield: CellShield Personal Edition (PE) und CellShield Enterprise Edition (EE).

IRI CellShield ist das einzige vollwertige, professionelle Datenentdeckungs-, Maskierungs- und Auditierungspaket für Excel 2010, 2013, 2016 und 2019 (plus Office 365) Arbeitsmappen in Ihrem LAN oder in der Cloud!

CellShield Version 2.0 bietet viele von Benutzern angeforderte Upgrades, darunter die Möglichkeit, UTF-8-Daten, sensible Formeln und ganze Blätter gleichzeitig zu schützen. Außerdem wurde die CellShield Enterprise Edition um zusätzliche Such-, Maskierungs- und grafische Prüffunktionen erweitert.

IRI führte die CellShield PE erstmals 2014 als Excel-Add-In für PC-Benutzer ein, um persönlich identifizierbare Informationen (PII) in Zellen, Spalten oder benutzerdefinierten Bereichen mit Point-and-Click-Verschlüsselungs-, Schwärzungs- oder Pseudonymisierungsfunktionen einfach auszuwählen und zu schützen. IRI führte später CellShield EE ein, mit der PII in mehreren Blättern in einem Netzwerk gefunden und maskiert werden konnten. Die EE wendet automatisch konsistente Maskierungsfunktionen auf Daten an, die in der IRI-Workbench als PII klassifiziert sind, und verwendet dieselben Datenklassen und Maskierungsfunktionen.

CellShield Version 2.0 führt eine Vielzahl von neuen Funktionen, Korrekturen und Verbesserungen gegenüber der Vorgängerversion 1.7 ein. Dieser Blog-Artikel ist in die neuen Funktionen/Verbesserungen für CellShield PE und EE unterteilt.

In diesem Blog-Artikel werden die Themen wie die UTF-8-Unterstützung, Verschlüsselung + Entschlüsselung von Formeln, Vollschutz des Excel-Sheets, Ausgewählte Bereichsoptimierungen, Logging-Funktionalität, neue intrazelluläre Schutzmechanismen + Merkmale und die grafische Zusammenfassung der Ergebnisse von Massensuche und Maskierungsaufträgen näher erklärt.

CellShield EE  übertrifft die Sicherheit und den Umfang eines einzigen Passworts, indem es all diese zusätzlichen Funktionen kombiniert und automatisiert:

Entdeckung: Durchsuchen Sie das gesamte Netzwerk nach sensiblen Daten zu bestimmten (sowie populären und gespeicherten) Mustern. Sie können auch PII, die innerhalb des Zellinhalts schweben, von der Excel-Seite aus suchen und maskieren.

Reporting: Identifizieren und öffnen Sie alle entdeckten Muster von und aus dem Excel-Arbeitsblatt, mit Raum für Kommentare und Auditing.

Maskierung: Führen Sie eine manuelle oder Massen-Verschlüsselung (und Entschlüsselung), Maskierung (vollständige oder teilweise Zelle, nicht umkehrbar) oder Pseudonymisierung (umkehrbar und nicht umkehrbar) der anwendbaren Bereiche innerhalb der im Bericht angegebenen Tabellenkalkulationen durch. Wechseln Sie zwischen einzelnen Arbeitsmappen und Bereichen, oder wählen Sie die gewünschten Zeilen aus und schützen Sie sie alle auf die gleiche Weise mit einem Klick. Redigieren Sie in situ (wo Sie den ursprünglichen Zellenwert überschreiben), oder leiten Sie die geschützten Ergebniszellen auf ein anderes Blatt.

Auditierung: Erstellen Sie automatisch einen sicheren Protokolleintrag für den Schutz, der auf jedes im Bericht identifizierte Muster angewendet wird. Sie können auch IRI DarkShield verwenden, um zusammen mit vielen anderen unstrukturierten Datenquellen in Excel-Tabellen zu finden, zu maskieren und zu prüfen. DarkShield arbeitet jedoch nicht auf der Excel-Seite für diese Art von Ergonomie.

CellShield EE ist auch in der IRI Voracity ETL- und Datenmanagement-Plattform enthalten, die alle bekannten IRI-Produkte mit deren Funktionen bündelt: IRI FieldShield zum Maskieren von Daten in Flat-Files und strukturierten DB-Spalten; IRI DarkShield zum Maskieren von Daten in MS Office- und PDF-Dokumenten, RDBs mit unstrukturierten Spalten, NoSQL DBs, semi- und unstrukturierten Textdateien, Bilddateien und Gesichtern; IRI RowGen zum Synthetisieren von Testdaten; IRI CoSort zum Transformieren, Bereinigen und Berichten; und IRI NextForm zum Migrieren und Replizieren von Tabellen und Dateien. Alle oben genannten Formate unterstützen auch direkt die .XLS- und .XLSX-Dateiformate!

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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❌ Pushdown-Optimierung ❌ Unkompliziert Informatica 6x schneller mit CoSort für PDO mit Filter, Sort, Join + Aggregate ❗

❌ Pushdown-Optimierung ❌ Unkompliziert Informatica 6x schneller mit CoSort für PDO mit Filter, Sort, Join + Aggregate ❗

Informatica Pushdown-Optimierung: Große Datenintegrationsaktivitäten können außerhalb der Datenbank in einer ETL-Umgebung (Extract, Transform, Load) oder innerhalb der Datenbank in ELT stattfinden!

Ein Beispiel für eine ELT-Operation wäre die Option Pushdown-Optimierung von Informatica, bei der Benutzer Daten in einer relationalen Datenbank wie Oracle oder in Teradata transformieren. Laut Informatica ermöglicht dieser Ansatz "den IT-Systemen und ihren Betreibern, auf wechselnde Anforderungen und Spitzenverarbeitungsanforderungen zu reagieren".

Unsere Kunden sind der Meinung, dass die Arbeit der großen Datentransformation nicht in Datenbanken gehört, die für Speicherung und Abruf konzipiert sind. Transformationen in der Datenbankschicht können die Datenbank und das gesamte System belasten, Ressourcen aus der Wartung der Datenspeicherung ziehen und Abfragen verlangsamen.

Die Geschwindigkeit ist unter allen Umständen, ob es sich nun um eine ETL- oder ELT-Operation handelt, immer entscheidend für die Gleichung. Die IRI CoSort Engine und die moderne IRI Voracity-Plattform, die sie (oder Hadoop) verwendet, unterstützen beide das ETL-Paradigma. Sie optimieren die Leistung bei der Integration großer Datenmengen durch überlegene Transformationsalgorithmen, Aufgabenkonsolidierung und Nutzung der Dateisystemressourcen. Weitere Informationen finden Sie hier.

Solche externen Operationen sind effizienter, erschwinglicher und entlasten BI-, Datenbank- und ältere ETL-Tools von der Last der Datenintegration und -bereitstellung, so dass sie stattdessen die Aufgaben erledigen können, die sie am besten können. Teradaten-, Hadoop-, In-Memory- und Spaltendatenbanken sowie ELT-Anwendungen sind ebenfalls viel teurere und kompliziertere "First-Resort"-Optionen als CoSort!

Wie funktioniert das?

Wir werden häufig von Kunden angesprochen, die Plattformen wie Informatica PowerCenter verwenden und Produktionsaufträge beschleunigen müssen, bei denen Aufträge wie Sortieren, Zusammenfügen und Aggregieren getrennt voneinander ausgeführt werden.

Mit CoSort werden alle Datentransformationsaufgaben mit einem einzigen Auftragsskript und E/A-Durchlauf ausgeführt. Zu diesen Aufträgen können auch Filterung und Konvertierung, eine umfangreiche Reihe von Schutzmaßnahmen auf Feldebene, benutzerdefinierte Neuformatierung und Berichterstellung mit mathematischen Funktionen, spezielle Layouts, mehrere Ziele usw. gehören.

6x schneller, die "Push out"-Optimierung von Informatica an CoSort ist unkompliziert!

Alle 6 Schritte zur Push Out Optimierung von Informatica finden Sie hier im Blog-Artikel von IRI.

Zu Ihrer Information: Voracity ist die "totale Datenmanagementplattform", die CoSort- oder Hadoop-Engines verwendet (aber in beiden Fällen die gleichen Metadaten).

Voracity kombiniert:

1. Datenentdeckung (DB & Flat-File-Profiling, Klassifizierung, ERDs, Dark Data)
2. Datenintegration (ETL, CDC, SCD, usw.),
3. Datenmigration (für Datenbanken, Dateiformate, Datentypen usw.) und Replikation
4. Datenverwaltung (Bereinigung, Maskierung, EMM, MDM usw.)
5. Analytik (eingebettete Berichterstattung und Datenaufbereitung)

alle in der gleichen Eclipse-GUI. Voracity ist außerdem kompatibel mit Erwin (vorher: AnalytiX DS) Mapping Manager und CATfx-Vorlagen für die Verwaltung der ETL-Metadatenschichtung, Erstellung, Abstammung und Konvertierung.

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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Amadeus Thomas
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❌ Inkrementelle Datenmaskierung + Mapping ❌ Änderungen in Quelltabelle erkennen, aktualisieren + in neues Ziel verschieben ❗

❌ Inkrementelle Datenmaskierung + Mapping ❌ Änderungen in Quelltabelle erkennen, aktualisieren + in neues Ziel verschieben ❗

Änderungen erkennen und aktualisieren: Inkrementelle Datenmaskierung und Mapping! Inkrementelle Datenreplikation, Maskierung, Integration (ETL) und andere Datenaktualisierungsoperationen sind in häufig aktualisierten Datenbankumgebungen üblich. Diese Jobs erfordern die Erkennung von Ergänzungen und Aktualisierungen von Tabellen. Solche dynamischen Operationen lassen sich in IRI-Voracity-Workflows, die in der IRI-Workbench (WB) entworfen und ausgeführt werden, leicht automatisieren.

Alle Details zu diesen Operationen finden Sie hier im Blog-Artikel unseres Partners IRI Inc.

Dieser Artikel enthält ein Workflow-Beispiel, das Benutzer von Voracity, FieldShield, CoSort oder der DBMS-Edition NextForm implementieren können, um regelmäßig auf Änderungen in einer Quelltabelle (in diesem Fall Oracle) zu prüfen, um zu entscheiden, wann Daten in ein neues Ziel (MySQL) verschoben werden sollen. Es wird auch gezeigt, wie Daten als Teil dieses Prozesses bedingt maskiert werden können.

Änderungen können mit Hilfe einer aufgabengeplanten Batch-Datei oder eines Shell-Skripts in verschiedene Datenbanken oder Dateien geladen werden. Dies kann unter Verwendung eines Zeitstempels und spezifischer Felder in der Quelltabelle erfolgen. Eine Fehlerprüfung ist ebenfalls enthalten und kann ebenfalls durchgeführt werden.

Dieses Beispiel wurde auf einem Windows-Rechner erstellt und ausgeführt. Es kann leicht modifiziert werden, um auf einer Linux- oder Unix-Plattform zu funktionieren. Das Erstellen der Batch-Datei ist mit Hilfe eines Voracity-Flussdiagramms in WB einfach. In diesem Beispiel enthält die Quelltabelle Spalten mit den Namen CREATED_DATE und UPDATED_DATE, die für diesen Job wichtig sind.

Schlussfolgerung: Mit ein wenig Planung und der Verwendung von Befehlsblöcken können Änderungen an einer Datenbanktabelle mit Hilfe einer Batch-Datei automatisch erkannt und dann so geplant werden, dass sie in ausgewählten Intervallen ausgeführt werden, so dass Sie geänderte Daten auf inkrementeller Basis verschieben, zuordnen, maskieren und anderweitig manipulieren können.

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❌ Cubeware Cockpit ❌ Schnellere Datenintegration und GDPR-anonymisierte Daten für BI-Analysen in Cubeware Cockpit ❗

❌ Cubeware Cockpit ❌ Schnellere Datenintegration und GDPR-anonymisierte Daten für BI-Analysen in Cubeware Cockpit ❗

In früheren Artikeln im Business Intelligence (BI)-Abschnitt dieses Blogs hat IRI beschrieben, wie der Umgang mit Daten mit der SortCL-Engine im Datenmanipulationsprodukt IRI CoSort und der Datenverwaltungsplattform Voracity die Zeit bis zur Datenvisualisierung und damit zu verwertbaren Erkenntnissen in BI-Tools verkürzt. In diesem Artikel werden die Vorteile des Data Wranglings hervorgehoben, die Voracity für Analysen in der Cubeware-Plattform bietet.

Voracity ist zwar sehr schnell im Umgang mit Daten und verfügt über ein breites Spektrum an Datenmanipulations- und Datenschutzfunktionen, es fehlt jedoch ein Onboard-Visualisierungs- und Dashboarding-Tool. Hier kommt Cubeware 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.

Warum brauche ich dann Voracity? Für mehr Geschwindigkeit bei der Vorbereitung von großen Big Data Dateien, zusätzliche Datenqualitätsmerkmale und datenzentrische Sicherheitsfunktionen (PII-Klassifizierung, Discovery und Maskierung) zur Einhaltung der GDPR etc.

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.

SortCL kann Voracity eine Vielzahl von Datenqualitätsfunktionen unterstützen! 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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❌ Schutz von PII in NoSQL ❌ Formaterhaltende Verschlüsselung, Schwärzung und Pseudonymisierung in NoSQL Datenbank-Tabellen❗

❌ Schutz von PII in NoSQL ❌ Formaterhaltende Verschlüsselung, Schwärzung und Pseudonymisierung in NoSQL Datenbank-Tabellen❗

Wie man PII in Elasticsearch findet und maskiert: 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. Der Zweck von IRI DarkShield ist es, diese Informationen in der Produktion oder im Test mit Hilfe von Anonymisierungsfunktionen, die dem Datenschutzrecht entsprechen, zu sperren.

Der Such- und Maskenassistent Elasticsearch in der grafischen IDE der IRI-Workbench für IRI DarkShield verwendet die gleichen Werkzeuge wie die in diesem Artikel beschriebenen MongoDB- und Cassandra-Konnektoren. Dieser Assistent kann verwendet werden, um PII und andere sensible Informationen in Elasticsearch-Sammlungen zu klassifizieren, zu lokalisieren und zu de-identifizieren oder zu löschen und um Such- und Prüfergebnisse zu erzeugen.

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.

Für unsere Demonstration dieses Assistenten verwenden wir einen einzelnen Index, der "customers" auf einem lokal gehosteten Cluster genannt wird. Dieser Index speichert grundlegende Kundeninformationen, die normalerweise in einem Konto zu sehen wären und ein reichhaltiges Ziel für Vergehen darstellen. Dazu gehören: E-Mail, Name und Telefonnummer.

Sehen Sie im Blog-Artikel alle weiteren Details zum Set-Up und zur PII-Suche und Maskierung.

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❌ Datenbank-Unloading ❌ Beschleunigung der Datenerfassung für Data Warehouse ETL, Datenbankmigration/Replikation, Archivierung + Offline-Reorgs ❗

❌ Datenbank-Unloading ❌ Beschleunigung der Datenerfassung für Data Warehouse ETL, Datenbankmigration/Replikation, Archivierung + Offline-Reorgs ❗

Datenerfassung beschleunigen: Unloads 7x schneller mit paralleler Abfragetechnologie!

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, um gleichzeitig:

  • 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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Fax: 06073-711405
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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❌ Realistische Testdaten ❌ Testdatenmanagement (TDM) für synthetische Erzeugung von sicheren und realistischen Testdaten❗

❌ Realistische Testdaten ❌ Testdatenmanagement (TDM) für synthetische Erzeugung von sicheren und realistischen Testdaten❗

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Testdatenverwaltung:
Ein Leitfaden für Testdatenmanagement!

Wie jeder, der mit den Herausforderungen des Gesundheitswesens vertraut ist, kann Ihnen sagen, dass die Entwicklung komplexer Anwendungen einen angemessenen Zeitraum formaler Tests und umfassende Testdaten erfordert. Je besser und umfangreicher Ihre Testdaten sind, desto zuverlässiger können Ihre neuen Lösungen und Abläufe sein.

Ziel des Testdatenmanagements (TDM) ist es, die Generierung von Testdaten zu systematisieren – und die Qualität, Sicherheit und Nützlichkeit von Testdaten zu verbessern. TDM ist zu einer IT-Imperativität geworden. Laut dem InfoSys-Whitepaper "Testdatenmanagement, Ermöglichung zuverlässiger Tests durch realistische Testdaten:"

Testteams müssen nicht nur exakte Testmethoden befolgen, sondern auch die Genauigkeit der Testdaten sicherstellen. Sie müssen auch sicherstellen, dass die Tests die Produktionssituationen sowohl funktionell als auch technisch korrekt widerspiegeln.

In vielen Situationen ist es wichtig, die richtigen Testdatensätze zu haben zum Beispiel:

  • Anwendungen und Softwareprogramme benötigen Daten, die ihre Funktionalität validieren und ihre Leistungsfähigkeit unter Belastung testen
  • Neue Hardware- und Software-Plattformen benötigen konsistente Datenreihen, um ihre Leistung zu bewerten
  • Sehr große Datenbank (VLDB)-Operationen und Enterprise Data Warehouse (EDW)-Prototypen erfordern Testdaten, die Produktionsstrukturen und -beziehungen aufrechterhalten, mit denen Last- und Abfrageszenarien korrekt simuliert werden können

Regressionstests in diesen Umgebungen erfordern Testdaten, die das sind:

  • bereit, an den richtigen Orten und in den richtigen Formaten
  • sicher, so dass es den Datenschutzgesetzen entspricht
  • vollständig, in Form von guten, schlechten und null Datenwerten
  • realistisch aussehend und transformationsfähig
  • groß, für "Big Data"-Anwendungssimulationen
  • richtig verteilt, um natürliche Vorkommnisse widerzuspiegeln
  • referenziell korrekt, um die Integrität der Abfrage zu erhalten

Eine praktikable, gut überprüfte TDM-Strategie ist der beste Weg, um sicherzustellen, dass die realistischsten Testdaten zur Verfügung stehen. Die Artikel in dieser Serie skizzieren strategische Überlegungen, die den meisten Anwendern dienen werden und spielen manchmal auf Taktiken im IRI RowGen-Paket zur Generierung von Testdaten an.

Dies ist der einleitende Artikel, auf den eine 4-stufige Serie folgt. Klicken Sie hier für den nächsten Artikel, Schritt 1: Zielfestlegung & Teambildung

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: 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 besitzt die Vertriebsrechte für diese Produkte für ganz Deutschland. Hier finden Sie weitere Informationen zu unserem Partner IRI Inc.

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: 06073-711405
E-Mail: amadeus.thomas@jet-software.com
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❌ Big Data 50 ❌ Wieder in Folge von DBTA gelistet – 50 Unternehmen als Innovationstreiber für Big Data im Jahr 2020 ❗

❌ Big Data 50 ❌ Wieder in Folge von DBTA gelistet – 50 Unternehmen als Innovationstreiber für Big Data im Jahr 2020 ❗

Was unsere 42 Jahre Erfahrungen mit Big Data für Sie bedeuten: Seit 1978 hat sich Innovative Routines International (IRI) auf die Manipulation und Verwaltung von "Big Data" spezialisiert. Lange bevor der Begriff unter die Rubrik Hadoop fiel, verwendeten ihn unsere Kunden zur Beschreibung ihrer sehr großen Datei- und Datenbankquellen, die in CoSort transformiert und darüber berichtet wurden … und immer noch werden!

Obwohl die heutigen CoSort-basierten Aktivitäten weitaus umfangreicher sind, laufen sie immer noch bekanntermaßen schnell im Volumen. Sie werden als Front-End in Eclipse ausgeführt und sind jetzt in einer erschwinglichen All-in-One-Datenmanagement-Plattform namens Voracity für mehrere Quellen verfügbar:

  • Data Discovery: Klassifizierung, Diagrammerstellung, Profilerstellung und Suche von strukturierten, semistrukturierten und unstrukturierten Datenquellen, vor Ort oder in der Cloud
  • Datenintegration: Individuell optimierte und konsolidierte E-, T- und L-Aufgaben sowie Änderungsdatenerfassung, sich langsam ändernde Dimensionen und die Möglichkeit, ETL-Altlasten zu beschleunigen oder ältere ETL-Tools zu verlassen
  • Datenmigration und Konvertierung: Von Datentypen, Dateiformaten und Datenbankplattformen sowie inkrementelle oder Massendatenreplikation und Föderation
  • Data Governance: PII-Datenmaskierung und Re-ID-Risiko-Scoring, DB-Subsetting, Erzeugung synthetischer Testdaten, Datenvalidierung, -bereinigung und -anreicherung, Stamm- und Metadatenverwaltung usw.
  • Analyse: Eingebettete Berichte, Feeds für DataDog, KNIME und Splunk sowie schnelles Data Wrangling für BOBJ, Cognos, Cubeware, iDashboards, Microstrategy, Oracle, Power BI, Qlik, R, Spotfire und Tableau.

Die gemeinsamen, wiederverwendbaren Metadaten von Voracity und die Eclipse-IDE unterstützen mehrere Optionen für Entwurf, Bereitstellung und gemeinsame Nutzung von Jobs. Ganz gleich, ob Sie ein DBA, BI/DW-Architekt, Datenwissenschaftler, Datenschutzbeauftragter, Anwendungsentwickler oder IT-Manager sind, Sie können also das Beste aus alten und neuen Techniken nutzen und in einem One-Stop Solution Stack zusammenarbeiten.

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: 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 besitzt die Vertriebsrechte für diese Produkte für ganz Deutschland. Hier finden Sie weitere Informationen zu unserem Partner IRI Inc.

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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