Autor: Firma JET-Software
❌ End-to-End Datenmanagement ❌ Datenmanagement beginnt mit der Datenentdeckung❗

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Datenentdeckung in Eclipse: IRI Voracity® bietet innerhalb einer einzigen Konsole, die auf Eclipse™ aufgebaut ist, mehrere Tools zur Datenerkennung und Definition von Metadaten für die Suche und Organisation Ihrer Datenquellen auf lokalen und entfernten Systemen!

Datenklassifizierung: Definieren Sie unternehmensweite Datenklassenbibliotheken, durchsuchen Sie automatisch Ihre Quellen und katalogisieren Sie die darin enthaltenen Daten, und wenden Sie dann Transformations- und Schutzregeln an, die Sie Ihren Klassen zugeordnet haben. Details hier.

Metadatenermittlung: Verbinden Sie sich mit strukturierten und semistrukturierten Dateien und relationalen Datenbanken. Definieren oder redefinieren Sie Spaltennamen, Offsets und Datentypen neu, damit Sie die Metadaten für Ihre Datenquellen in zentralen Datendefinitionsdateien (DDFs) speichern, gemeinsam nutzen und wiederverwenden können, die mit jeder IRI-Softwareanwendung kompatibel sind. Details hier.

Datenbank-Profiling: Erstellen Sie Statistiken, überprüfen Sie die referentielle Integrität und suchen Sie nach Lookup-, Zeichenketten-, Muster- und Fuzzy-Matching-Werten in jeder mit JDBC verbundenen Datenquelle. Details hier.

Flat-File Profiling: Erstellen Sie Statistiken und suchen Sie nach Lookup-, Zeichenketten-, Muster- und Fuzzy-Matching-Werten in jedem sequentiellen Dateiformat, das IRI unterstützt. Details hier.

ER-Diagrammerstellung: Definieren Sie unternehmensweite Datenklassenbibliotheken, durchsuchen Sie automatisch Ihre Quellen und katalogisieren Sie die darin enthaltenen Daten und wenden Sie Transformations- und Schutzregeln an, die Sie Ihren Klassen zugeordnet haben. Details hier.

Verzeichnisdaten-Klassensuche: Der Assistent für die Suche nach Verzeichnisdatenklassen in der IRI-Workbench (WB) gleicht Daten in strukturierten Dateien innerhalb eines oder mehrerer Verzeichnisse mit konfigurierten Datenklassen ab. Der Suchprozess vergleicht die Übereinstimmungen in den Datenklassen mit den Daten in diesen Dateien, um die beste Übereinstimmung zu ermitteln, falls vorhanden. Die Übereinstimmungen können entweder Muster oder festgelegte Dateisuchvorgänge sein. Wenn nur einige wenige, ausgewählte strukturierte Dateien durchsucht werden müssen, verwenden Sie den Editor der Datenklassenbibliothek, um schnellere Ergebnisse zu erhalten. Details hier.

Schema-Mustersuche: Erstellen Sie Statistiken und suchen Sie nach Lookup-, Zeichenketten-, Muster- und Fuzzy-Matching-Werten in jedem sequentiellen Dateiformat, das IRI unterstützt. Auf diese Weise können Sie diese Ergebnisse auch mit Datenklassen verknüpfen. Details hier.

Dark Data Ermittlung: Finden Sie Daten, die mit den darin enthaltenen Mustern oder Werten übereinstimmen, in Nachschlagdateien in den MS Office- und Outlook-Dateien, .pdf- und .rtf-Dokumenten, NoSQL-DB-Sammlungen, HTML-, JSON-, XML- oder anderen Textdateien (Log-Dateien) sowie in Bildern und Gesichtern, die sich auf Ihrem Computer oder im LAN "verstecken". Extrahieren Sie diese dunklen Daten und die zugehörigen Metadaten in Flat-, abfragebereite DDF-Files. Maskieren Sie diese Daten gleichzeitig mit IRI DarkShield. Details hier.

Schema-Datenklassensuche: Finden und nutzen Sie alle Datenschemata, die den Attributen Ihrer Datenklassen oder Datenklassengruppen entsprechen. Scannen Sie automatisch durch jede Spalte im Schema und nicht durch eine Tabelle auf einmal. Verwenden Sie dies in Verbindung mit dem Assistenten für die Maskierung der Datenklasse DB. Es gibt auch einen Assistenten zur Verzeichnisdatenklassensuche (und die entsprechende Maskierung von Datenklassen-Dateien), um PII in einer oder mehreren Flat-Files zu finden und zu de-identifizieren, die über ein LAN verteilt sind. Details hier.

Bewertung der Datenqualität: Verwenden Sie Musterdefinitions- und Berechnungsvalidierungsskripts, um die Formate und Werte von Daten, die Sie in Datenklassen oder -gruppen (Katalogen) definieren, für die Zwecke der Ermittlung und Funktionsregelzuweisung (z. B. bei Voracity-Bereinigungs-, Transformations- oder Maskierungsaufträgen) zu lokalisieren und zu überprüfen. Sie können auch die "if-then-else-Logik" auf Feldebene und "iscompare"-Funktionen von SortCL verwenden, um Nullwerte und falsche Datenformate in DB-Tabellen und Flat-Files zu isolieren. Oder verwenden Sie Outer-Joins, um Quellwerte, die nicht mit Master-(Referenz-)Datensätzen übereinstimmen, in Silos zu speichern. Verwenden Sie Datenformatierungsvorlagen und Ihre Datumsvalidierungsfunktionen, um beispielsweise die Richtigkeit von Eingabetagen und -daten zu überprüfen. Details hier.

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

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

Über JET-Software

JET-Software entwickelt und vertreibt seit 1986 Software für die Datenverarbeitung für gängige Betriebssysteme wie BS2000/OSD, z/OS, z/VSE, UNIX & Derivate, Linux und Windows. Benötigte Portierungen werden bei Bedarf realisiert.

Wir unterstützen weltweit über 20.000 Installationen. Zu unseren langjährigen Referenzen zählen deutsche Bundes- und Landesbehörden, Sozial- und Privatversicherungen, Landes-, Privat- und Großbanken, nationale und internationale Dienstleister, der Mittelstand sowie Großunternehmen.

Firmenkontakt und Herausgeber der Meldung:

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Edmund-Lang-Straße 16
64832 Babenhausen
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Amadeus Thomas
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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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❌ AWS S3-Bucket ❌ PII-Datenmaskierung in S3-Dateien für Schutz vor Würmern im undichten S3-Eimer (Cloud und LAN) ❗

❌ AWS S3-Bucket ❌ PII-Datenmaskierung in S3-Dateien für Schutz vor Würmern im undichten S3-Eimer (Cloud und LAN) ❗

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Was ist DarkShield? IRI DarkShield ist ein Datenmaskierungswerkzeug zum Auffinden und De-Identifizieren von persönlich identifizierbaren Informationen (PII) und anderen sensiblen Daten in semistrukturierten und unstrukturierten Dateien und Datenbanken. Als eines der drei Datenmaskierungsprodukte in der IRI Suite für Datensicherheit wurde DarkShield entwickelt, um die Lücke zwischen der Maskierung strukturierter und unstrukturierter Daten zu überbrücken und es Benutzern zu ermöglichen, Daten in konsistenter Weise über verschiedene Silos und Formate hinweg zu sichern.

Wie funktioniert DarkShield? Im Kern behandelt DarkShield alle Daten unabhängig von ihrem physischen Speicherort als Dokumente. Mit einer Minimalkonfiguration für den Zugriff auf verschiedene Datensilos kann DarkShield dann die Inhaltstypen dieser Dokumente mithilfe einer Vielzahl von Heuristiken ermitteln und die geeigneten Datenparser auswählen.

Dank dieser Flexibilität kann DarkShield mit wenig bis gar keiner Konfiguration mit einer Vielzahl von Dateitypen umgehen. Es ermöglicht auch die verschachtelte Handhabung von Dokumenten, wie z.B. das Maskieren von PDFs, die in eine BLOB-Spalte einer Datenbank eingebettet sind, oder die Verwendung von OCR (Optical Character Recognition), um PII in Bildern, die in Word-Dokumenten eingebettet sind, zu finden und zu bearbeiten.

In vielen Fällen geht DarkShield nicht explizit auf die verschiedenen Möglichkeiten ein, wie einige seiner Funktionen kombiniert werden können, um auf Daten zuzugreifen. Dies ermöglicht einen flexibleren und quellenunabhängigeren Ansatz für das Auffinden und Maskieren sensibler Daten. Weitere Informationen zu unterstützten Dateiformaten und Datensilos finden Sie hier.

DarkShield versucht, so viele Metadaten wie möglich für seine Such- und Maskierungsoperationen mit seinem Schwesterprodukt IRI FieldShield gemeinsam zu nutzen, um eine ganzheitliche Sicht auf die Daten in Ihrem gesamten Bereich strukturierter, semistrukturierter und unstrukturierter Quellen zu ermöglichen. Dazu gehören Datenklassen und Maskierungsregeln, auf die im weiteren Verlauf des Artikels ausführlich eingegangen wird.

Im weiteren Verlauf dieses Artikels werden diese gemeinsamen Merkmale zusammen mit den Kernkonzepten hinter DarkShield behandelt, ohne jedoch auf die Einzelheiten der Implementierung einzugehen. Dieses Wissen wird auf alle nachfolgenden Artikel anwendbar sein, die spezifische Anwendungsfälle und einige der fortgeschritteneren DarkShield-Funktionen und deren Implementierungsdetails behandeln werden.

Weitere Schritte wie die Installation, die anschließende Datenklassifizierung, die verbundenen Regeln zur Datenmaskierung, die Suche nach Übereinstimmungen und Details zu Quellen und Zielen finden Sie hier im Blog unseres Partners IRI Inc.

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❌ MySQL/MariaDB Datenverschlüsselung ❌ Sensible Daten statisch verschlüsseln (SDM) und dynamisch entschlüsseln (DDM) ❗

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Datenzentrierter Schutz: Gewöhnlich wird die Maskierung statischer Daten für Produktionsdaten im Ruhezustand durchgeführt, damit sie sicher gespeichert werden, oder wenn sie zu Test- oder Entwicklungszwecken in Nicht-Produktionsumgebungen repliziert werden. Die dynamische Datenmaskierung (Dynamic Data Masking, DDM) wird bei Abfragen auf Daten in Produktionstabellen durchgeführt, so dass diejenigen die nicht berechtigt sind, die ursprünglichen Spaltenwerte zu sehen, stattdessen zensierte Ansichten der Werte in ihrer Anwendung sehen.

Es ist bekannt, dass IRI FieldShield ein statisches Datenmaskierungsprodukt ist. Es kann aber auch dazu verwendet werden, Daten in Datenbanken und Flat-Files auf dynamischere Weise zu maskieren und zu demaskieren. Wir haben Anwendungsfälle erlebt, in denen entweder eines oder beides erforderlich ist, wenn die gefährdeten Daten in Ruhe (statisch) oder in Bewegung (dynamisch) sind und geschützt werden müssen.

Daten dynamisch schwärzen: Mittels API-aufrufbare Maskierungsbibliotheken, die Sie auf authentifizierter, benutzerdefinierter Basis aus C-, C++-, Java- oder .NET-Anwendungen erstellen können (siehe SDK hier); SQL-(Prozedur-)Aufrufe; und bald auch einen speziellen JDBC-Treiber, der über einen Proxy-Server verwaltet wird. Dieser Artikel befasst sich mit der ersten Methode zur dynamischen Demaskierung in Verbindung mit statischer Datenmaskierung.

Um sowohl die statische als auch die dynamische Datenmaskierung zu demonstrieren, verwendeten wir IRI Workbench, das kostenlose grafische Front-End für FieldShield und andere IRI-Software, das auf Eclipse™ basiert. In Datensicherheits-, Compliance- und Testdatenszenarien stellen IRI Workbench-Benutzer eine Verbindung zu ihren Quellen her, führen die Erkennung und Klassifizierung durch und erstellen und führen dann statische Datenmaskierungsfunktionen aus. Genauer gesagt definieren Sie Ihre Datenklassen und Suchkriterien und wenden dann konsistente Maskierungsregeln an, um die Daten zu schützen. Auf diese Weise können Sie ihre Daten besser verwalten und die referentielle Integrität ihrer Quellen bewahren. Und es hilft Ihnen bei der Einhaltung von Datenschutzgesetzen und Geschäftsanforderungen.

Die IRI Workbench unterstützt auch Re-ID-Risiko-Scoring, Datenbank-Subsetting, Generierung und Population von Testdaten und viele andere Datenverwaltungsfunktionen, die in der IRI Voracity-Plattform, zu der FieldShield gehört, ermöglicht werden. Da die Workbench in Eclipse läuft, unterstützt sie auch die Entwicklung von Java-Anwendungen und damit Ihre Programme, die Daten mit Hilfe von Bibliotheksfunktionen, die mit den statischen Funktionen kompatibel sind, dynamisch maskieren oder demaskieren können. Auch hier ist die API im FieldShield SDK dokumentiert.

Dieser Artikel enthält ein kurzes Beispiel für die Verwendung von FieldShield in Workbench für die statische Datenmaskierung einer Datenbanktabelle und die anschließende dynamische Demaskierung dieser Daten in einem Java-Programm. Alles wird in der IRI-Workbench konfiguriert.

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.

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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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❌ PII + PHI in Excel ❌ Sensible Daten in jeder XLS/X-Datei im Netzwerk scannen + automatisch in Excel maskieren ❗

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CellShield für Excel PII Entdeckung, Reporting, Schutz und Auditierung: IRI CellShield ist eine einzigartige und bahnbrechende Software von Innovative Routines International (IRI), die für Unternehmen, gemeinnützige Organisationen und Regierungsbehörden entwickelt wurde, die sensible Daten in mehreren Excel®-Tabellen speichern. IRI CellShield EE hilft Ihnen, Ihre Änderungen an den sensiblen Daten in jeder Tabelle in Ihrem Netzwerk AUTOMATISCH zu klassifizieren, zu suchen, auszuwählen, zu sichern und zu überprüfen.

Warum ist das notwendig? Wenn Laptops in unbefugte Hände gelangen oder Computernetzwerke durchbrochen werden, sind in Excel-Dateien gespeicherte personenbezogene Daten (PII) von Missbrauch und Verletzung eines Datenschutzgesetzes bedroht. IRI CellShield EE verhindert und beseitigt diese Verstöße, indem es diese Daten in jeder angeschlossenen Kalkulationstabelle schnell findet und schützt.

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

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.

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❌DB-Testdaten❌ Strukturell + referenziell korrekte synthetische Testdaten für Datenbank in einem einzigen Vorgang erzeugen❗

❌DB-Testdaten❌ Strukturell + referenziell korrekte synthetische Testdaten für Datenbank in einem einzigen Vorgang erzeugen❗

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Milliarden Zeilen in wenigen Minuten – statt Stunden!

IRI RowGen-Benutzer können strukturell und referenziell korrekte synthetische Testdaten für eine ganze Datenbank in einem einzigen Vorgang erzeugen. Die Testdaten spiegeln Produktionsmerkmale (wie Wertebereiche und Frequenzen) wider, die normalerweise bei Datenbank- oder ETL-Operationen auftreten, erfordern jedoch keinen Zugriff auf oder die Maskierung von Echtdaten.

Endbenutzer-Jobassistenten für RowGen in der IRI-Workbench-GUI (gebaut auf Eclipse™) helfen bei der Generierung von Testdaten. Einer der nützlichsten ist der "New RowGen DB Test Data Job" Wizard, der ein ganzes RowGen-Projekt aufbaut, um mehrere Tabellen auf einmal mit vor-sortierten Schlüsselwerten und der Möglichkeit zur Anpassung automatisch zu füllen. Obwohl er sich auf vorhandene Metadaten für jede Testtabelle stützt, können Sie auch die Generierung von Spaltenwerten anpassen – und über Regeln verallgemeinern.

In diesem Artikel werden wir demonstrieren, wie Sie die IRI-Workbench verwenden können, um Zieltabellen in Oracle zu erstellen und ihr Schema grafisch darzustellen und dann einen der RowGen-Assistenten verwenden können, um Testdaten zu generieren und in diese Tabellen zu laden.

Nebenbei bemerkt, möchten wir auch, dass RowGen zufällig ausgewählte reale Werte in bestimmte Spalten aus Set-File-Daten einfügt. Eine Set-File ist eine Textdatei mit einer oder mehreren Zeilen, die mehrere, durch Tabulatoren getrennte Spalten haben kann, die Sie bereitstellen oder in einem anderen Workbench-Assistenten, "Set File from Column", automatisch extrahieren. In unserem Fall haben wir Set-Files jedoch manuell erstellt: emp.set, item.set,project.set, quantity.set, salary.set, department.set und category.set.

3 einfache Schritte: Leere Zieltabellen erstellen, Erstellen & Anzeigen ihres ER-Diagramms, Produzieren (Test) von Daten mit dem RowGen DB Testdaten-Assistenten! Alle Details sind hier im Partner-Blog von IRI Inc. zu finden.

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❌ IBM Informix ❌ Daten von/in Informix Dynamic Server (IDS) migrieren, integrieren, bereinigen und/oder maskieren ❗

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Alles in einer Konsole: IRI Workbench™ ist die kostenlose grafische Benutzeroberfläche (GUI) und integrierte Entwicklungsumgebung (IDE) für alle IRI-Datenmanagement- und Schutzsoftwareprodukte und die Voracity-Plattform, die sie beinhaltet. Die unter Windows, MacOS und Linux verfügbare Workbench steuert Aufträge über bewährte IRI CoSort und Hadoop Engines und nutzt dabei alles, was Eclipse™ bietet.

Dieser Artikel dokumentiert die Verbindungen, die in IRI Workbench- und 64-bit CoSort-kompatiblen Runtime-Umgebungen erforderlich sind, um mit 64-bit Informix Dynamic Server (IDS) v12 Tabellenquellen und -zielen zu arbeiten. Wie Sie sehen werden, laufen diese Schritte auf die gleiche Weise ab wie andere RDBMS-Verbindungen, die wir in diesem Blog dokumentiert haben, einschließlich: MS SQL, Oracle, PostgreSQL, Salesforce, Snowflake und Teradata.

In jedem Fall ist eine JDBC-Verbindung erforderlich, um das visuelle Browsen und den Metadatenaustausch mit der Datenquellen-Explorer-Ansicht und den Assistenten der oberen Symbolleiste in der IRI-Workbench zu unterstützen. Eine ODBC-Verbindung ist erforderlich, um den Datentransfer zwischen der Datenbank und der SortCL-Engine zu unterstützen.

Erfahren Sie hier die Voraussetzungen und die 3 Schritte um IBM Informix zu verbinden:

Schritt 1. Stellen Sie die ODBC-Verbindung her
Schritt 2. Stellen Sie die JDBC-Verbindung her
Schritt 3. Registrieren der Verbindung

Die IRI Workbench verfügt über Assistenten für die Erstellung, Konvertierung, Erkennung und Verwaltung von Metadaten, mit denen Sie einfache Jobskripte (SortCL usw.), Datendefinitionsdateien (DDF) und XML-Workflows erstellen, bereitstellen und verwalten können, die für alle IRI-Softwaretypen gleich sind. Sie können auch Ihre Datenbanken verwalten und Anwendungen in jeder anderen Sprache oder jedem anderen Plug-in entwickeln und mit ihnen arbeiten, das in Eclipse unterstützt wird.

Alles, was Sie brauchen: Vereinfacht in einer GUI basierend auf Eclipse™!

1. Datenermittlung, Profilerstellung, Klassifizierung und Metadatendefinition

2. Sehr große Datenbank (VLDB) Extraktion (E) in IRI FACT oder Voracity

3. Datentransformation (T), Laden (L) und BI / Datenwrangling in IRI CoSort oder Voracity

4. DW ETL, Change Data Capture und DB-Reorgs mit FACT und CoSort, oder Voracity

5. Datenmigration und -replikation über IRI NextForm oder Voracity

6. Datenmaskierung, Verschlüsselung und Re-ID-Risikobewertung in IRI FieldShield, DarkShield, CellShield EE oder Voracity

7. Testdatengenerierung mit IRI RowGen oder Voracity

8. E-R-, Workflow- und Transform-Mapping-Diagramme

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

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

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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.

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

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Amadeus Thomas
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❌ IBM z/OS Mainframe ❌ Verarbeitung von Transaktionsverarbeitungs- (TPE) + Batch- (BPE) Sortieroperationen von VSAM- und sequentiellen Daten ❗

❌ IBM z/OS Mainframe ❌ Verarbeitung von Transaktionsverarbeitungs- (TPE) + Batch- (BPE) Sortieroperationen von VSAM- und sequentiellen Daten ❗

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Mainframe CICS Sort Rehosting: JCL Sorts zu CoSort in UniKix BPE und TPE migrieren!

Herausforderungen: Wenn Sie vom Mainframe zu "offenen Systemen" wechseln, arbeiten Sie möglicherweise mit dem Mainframe Rehosting Solutions Team von NTT DATA (früher Dell, Clerity, Sun, Blue Phoenix und UniKix) zusammen. Eine der Komponenten Ihrer Migration wird wahrscheinlich das Sortierpaket sein. Sie benötigen eine Lösung für die Konvertierung von JCL-Sortierschritten, die Verarbeitung von VSAM-Dateien, die damit verbundene Datentransformation und Berichtsdienste unter Unix oder Windows.

Möglicherweise suchen Sie auch nach einer Möglichkeit, eine Vielzahl anderer Datenmanagement- und Schutzvorgänge gleichzeitig zu modernisieren, und möchten lieber mit einem einzigen, bewährten und erschwinglichen Anbieter zusammenarbeiten und gleichzeitig die Lernkurve und die Komplexität der Tools mehrerer Anbieter reduzieren.

Lösungen: IRI CoSort ist Teil der NTT Data Mainframe Reference Architecture sowie eine seit Jahrzehnten bewährte Lösung für die Migration von Legacy-Sortiersoftware (einschließlich automatischer JCL-Parm-Konvertierung) und Anwendungsmodernisierung. Seit 1985, als CoSort erstmals auf Unix-Systemen zur Verfügung gestellt wurde, wurde es als "The Open Systems Standard" für Sortiersoftware weltweit bekannt.

Dank der engen Zusammenarbeit mit NTT Data und seinen Vorgängern können Sie die Leistungsfähigkeit von CoSort direkt in der UniKix Batch Processing Environment (UniKix BPE) und UniKix Transaction Processing Environment (UniKix TPE) nutzen. Diese Umgebungen unterstützen mehrere Mainframe-Datentypen, einschließlich Virtual Storage Access Method (VSAM), sequentielle und relationale Daten.

Die CoSort-Pakete enthalten auch kostenlose z/OS MVS- und VSE-Sortierparm-Übersetzungstools, um JCL-äquivalente Jobskripte zu erstellen, die in CoSort Sort Sort Control Language (SortCL)-Programmen verwendet werden können. Diese Übersetzer bilden auch die JCL-Befehle für andere ältere Sortier-/Merge-Softwarefunktionen auf SortCL ab, einschließlich: Datensatzauswahl, Feldformatierung, Aggregation, Deduplizierung und Datentypkonvertierung. IRI kann Ihnen auch helfen, viele ICETOOL-, IEBGENER- und File-AID-Aufträge in SortCL-Äquivalente zu verschieben, um Ihnen langfristig Geld zu sparen.

Neben den "Lift and Shift"-Aktivitäten positioniert sich CoSort einzigartig und kostengünstig für eine Vielzahl großer Herausforderungen in den Bereichen Datenverarbeitung und Governance außerhalb des Mainframes. Durch SortCL und die breitere IRI Voracity Datenmanagement-Plattform können CoSort-Anwender:

  • Schnelle Integration von Daten für Data Warehouse und Data Lake Betrieb
  • Daten für BI und Analytik auszuwerten oder zu bereinigen
  • PII durch Maskierung auf Feldebene schützen
  • Verbesserung der Datenqualität
  • Intelligente, sichere Testdaten generieren

Alle diese Aktivitäten verwenden die gleichen einfachen SortCL 4GL-Skripte von CoSort und werden in einer kostenlosen Eclipse IDE für Job Design, der IRI Workbench, unterstützt.

Wenn Sie an einer Mainframe-Migration beteiligt sind und CoSort und die dazugehörige Konvertierungshilfe benötigen, wenden Sie sich bitte an uns oder NTT Data für Referenzen und weitere Informationen.

BS2000/OSD: Wir sind seit Jahrzehnten zudem starker Softwarepartner von einst SIEMENS für BS2000 Großrechner und auch noch heute sind unsere Produkte der Standard von Fujitsu´s verbreitetenden Mainframes.

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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❌ Real-Time Datenmaskierung ❌ Datenbankdaten maskieren, während sie in Echtzeit produziert werden ❗

❌ Real-Time Datenmaskierung ❌ Datenbankdaten maskieren, während sie in Echtzeit produziert werden ❗

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Echtzeit-Datenmaskierung mit Triggern: In früheren Artikeln im IRI-Blog wurde die statische Datenmaskierung neuer Datenbankdaten mit Hilfe der /INCLUDE-Logik oder der /QUERY-Syntax in geplanten IRI FieldShield-Job-Skripten beschrieben, die Änderungen der Spaltenwerte erforderten, um Aktualisierungen zu erkennen. Dieser Artikel beschreibt einen passiveren, aber integrierten Weg zum Auslösen von FieldShield-Maskierungsfunktionen auf der Basis von SQL-Ereignissen, d.h. zum Maskieren von Daten wie sie in Echtzeit erzeugt werden.

Genauer gesagt dokumentiert dieser Artikel die Installation und Verwendung von gespeicherten Prozeduren, die FieldShield-Datenmaskierungsbibliotheksfunktionen aufrufen, um PII in Oracle 12c unter Windows zu maskieren. Der Artikel kann auch als "Prozedurenmodell" für andere Datenbanken und Betriebssysteme dienen.

Hier finden Sie den detailierten Blog-Artikel unseres Partners IRI mit den Anforderungen, der Installation und die Methoden zur Ver-/Entschlüssellung!

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

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

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❌ SAP Hana Datenbank ❌ Integration, Steuerung und Analyse von SAP DB-Inhalten PLUS synthetische Testdaten ❗

❌ SAP Hana Datenbank ❌ Integration, Steuerung und Analyse von SAP DB-Inhalten PLUS synthetische Testdaten ❗

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Mapping, Maskierung & Munging von HANA-Daten: Die IRI-Datenbewegungs- und Manipulationssoftware ist ebenfalls getestet und auf SAP HANA verfügbar!

Diese IRI-Softwareprodukte unterstützen alle HANA-Datenbanken mit JDBC- und ODBC-Treibern oder Flat-File-Extrakten und -Importen aus ihrer üblichen, kostenlosen Eclipse-Jobdesign-IDE (IRI Workbench).

  • IRI Voracity – die gesamte Datenmanagement-Plattform für Datenerfassung, Integration, Migration, Governance und Analytik. Voracity umfasst auch IRI CoSort, NextForm, FieldShield, DarkShield und RowGen:
  • IRI CoSort – für schnelle, vorsortierte Ladungen in HANA sowie externe Datentransformationen und Reports (schneller als SQL)
  • IRI NextForm – für die Migration von Daten in Spalten in und aus SAP HANA und anderen Datenquellen
  • IRI FieldShield – für die Klassifizierung, Erkennung und Anonymisierung (statische/dynamische Datenmaskierung) von PII in HANA-Tabellen
  • IRI DarkShield – für die Klassifizierung, Entdeckung und statische Datenmaskierung von schwimmenden PII in HANA-Spalten
  • IRI RowGen – für die Erstellung und Population sicherer, referenzkorrekter, von Grund auf neu generierter HANA-Tabellentestdaten

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

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❌ Schutz von Amazon S3 ❌ Sensitive Informationen automatisch durch gleichzeitige PII-Entdeckung & Maskierung schützen ❗

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Was ist DarkShield? IRI DarkShield ist ein Datenmaskierungswerkzeug zum Auffinden und De-Identifizieren von persönlich identifizierbaren Informationen (PII) und anderen sensiblen Daten in semistrukturierten und unstrukturierten Dateien und Datenbanken. Als eines der drei Datenmaskierungsprodukte in der IRI Suite für Datensicherheit wurde DarkShield entwickelt, um die Lücke zwischen der Maskierung strukturierter und unstrukturierter Daten zu überbrücken und es Benutzern zu ermöglichen, Daten in konsistenter Weise über verschiedene Silos und Formate hinweg zu sichern.

Wie funktioniert DarkShield? Im Kern behandelt DarkShield alle Daten unabhängig von ihrem physischen Speicherort als Dokumente. Mit einer Minimalkonfiguration für den Zugriff auf verschiedene Datensilos kann DarkShield dann die Inhaltstypen dieser Dokumente mithilfe einer Vielzahl von Heuristiken ermitteln und die geeigneten Datenparser auswählen.

Dank dieser Flexibilität kann DarkShield mit wenig bis gar keiner Konfiguration mit einer Vielzahl von Dateitypen umgehen. Es ermöglicht auch die verschachtelte Handhabung von Dokumenten, wie z.B. das Maskieren von PDFs, die in eine BLOB-Spalte einer Datenbank eingebettet sind, oder die Verwendung von OCR (Optical Character Recognition), um PII in Bildern, die in Word-Dokumenten eingebettet sind, zu finden und zu bearbeiten.

In vielen Fällen geht DarkShield nicht explizit auf die verschiedenen Möglichkeiten ein, wie einige seiner Funktionen kombiniert werden können, um auf Daten zuzugreifen. Dies ermöglicht einen flexibleren und quellenunabhängigeren Ansatz für das Auffinden und Maskieren sensibler Daten. Weitere Informationen zu unterstützten Dateiformaten und Datensilos finden Sie hier.

DarkShield versucht, so viele Metadaten wie möglich für seine Such- und Maskierungsoperationen mit seinem Schwesterprodukt IRI FieldShield gemeinsam zu nutzen, um eine ganzheitliche Sicht auf die Daten in Ihrem gesamten Bereich strukturierter, semistrukturierter und unstrukturierter Quellen zu ermöglichen. Dazu gehören Datenklassen und Maskierungsregeln, auf die im weiteren Verlauf des Artikels ausführlich eingegangen wird.

Im weiteren Verlauf dieses Artikels werden diese gemeinsamen Merkmale zusammen mit den Kernkonzepten hinter DarkShield behandelt, ohne jedoch auf die Einzelheiten der Implementierung einzugehen. Dieses Wissen wird auf alle nachfolgenden Artikel anwendbar sein, die spezifische Anwendungsfälle und einige der fortgeschritteneren DarkShield-Funktionen und deren Implementierungsdetails behandeln werden.

Weitere Schritte wie die Installation, die anschließende Datenklassifizierung, die verbundenen Regeln zur Datenmaskierung, die Suche nach Übereinstimmungen und Details zu Quellen und Zielen finden Sie hier im Blog unseres Partners IRI Inc.

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