Autor: Firma JET-Software
❌ Oracle Datenbank Backup ❌ Datenbank via Commvault klonen und automatisch via Plug-In sensible Daten schützen ❗

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Sicheres Datenbank-Klonen: Das Sicherheitsprodukt IRI FieldShield maskiert sensible Daten in der geklonten Datenbank, bevor dann die Daten für die Entwicklung und Qualitätssicherung zur Verfügung stehen!

Nachdem Sie eine Oracle-Datenbank geklont haben, können Sie die Commvault-Software mit unserer Datenmaskierung via Plug-In ausführen lassen. Die Commvault-Software ist bei unserem IRI FieldShield integriert. Die Anleitung finden Sie direkt bei Commvault V11 Service Pack 17 unter: "Configuring Third-Party Data Masking for Oracle Database Clones"

Was ist FieldShield? IRI FieldShield® ist eine leistungsstarke und kostengünstige Software zur Datenerkennung und –maskierung von PII in strukturierten und semistrukturierten Quellen, groß und klein. Die FieldShield-Dienstprogramme in Eclipse dienen zur Profilierung und De-Identifizierung von Daten im Ruhezustand (statische Datenmaskierung) und das FieldShield SDK wird zur Sicherung von Daten in Bewegung (dynamische Datenmaskierung) verwendet.

Zusätzlich lassen sich die verwandten Produkte IRI CellShield (gezielt für PII-Schutz in Excel) und IRI DarkShield (für den Schutz von/in Dark Data wie unstrukturierte Text-, Dokumenten- und Bilddateien) zusammen mit FieldShield ebenfalls kostenlos in den Abonnements der IRI Voracity Datenmanagement-Plattform integrieren.

Was macht FieldShield? FieldShield klassifiziert, durchsucht und schützt Feldwerte in DBs und Flat-Files mit den branchenweit umfangreichsten Funktionen zur Datenmaskierung und Anonymisierung. FieldShield misst statistisch die Wahrscheinlichkeit, dass Quasi-Identifikatoren jemanden neu identifizieren können. Und FieldShield erstellt umfangreiche Audit-Protokolle zur Überprüfung der Compliance!

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 die JET-Software GmbH

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 GmbH
Edmund-Lang-Straße 16
64832 Babenhausen
Telefon: +49 (6073) 711-403
Telefax: +49 (6073) 711-405
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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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❌ UniKix Mainframe CICS ❌ Transaktionsverarbeitung und Batch-Sortierung von VSAM- und sequentiellen Daten ❗

❌ UniKix Mainframe CICS ❌ Transaktionsverarbeitung und Batch-Sortierung von VSAM- und sequentiellen Daten ❗

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JCL Sorts in UniKix BPE und TPE migrieren: 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 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.

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.

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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).

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❌ Data Lake ❌ Semi/un/strukturierte Rohdaten bündeln, für gezielte Datenbereinigung und Datenverarbeitung ❗

❌ Data Lake ❌ Semi/un/strukturierte Rohdaten bündeln, für gezielte Datenbereinigung und Datenverarbeitung ❗

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Data Lake: Ein Data Lake ist ein einziger Speicher für Unternehmensdaten, der sowohl Rohdaten (die eine exakte Kopie der Quelldaten darstellen) als auch umgewandelte Daten enthält, die für Berichte und Analysen verwendet werden. Einige wollen, dass das Data Lake das traditionelle Data Warehouse ersetzt, während andere ihn eher als Staging-Bereich für die Einspeisung von Daten in bestehende Data Warehouse-Architekturen sehen.

Den See säubern: Ein Hauptproblem bei Datenseen ist, wie bei echten Seen, dass die Menschen nicht wissen, was sich in ihnen befindet oder wie sauber sie sind. In der Natur können unbekannte Dinge im Wasser das Ökosystem zerstören. Unbekannte Daten in einem Datensee können das Projekt zerstören.

Dan Linstedt rät dazu: Wenn es keine Struktur gibt, gibt es kein Verständnis und es gibt keine Vision, wie diese Daten verwendet werden können oder wie man überhaupt versteht, was man hat. Die Daten müssen klassifiziert und bereinigt werden, um sie in wertschöpfende Informationen für das Unternehmen umzuwandeln. Um mit diesen Daten irgendeine Art von Geschäftsinformationen nutzen zu können, müssen Sie damit beginnen, sie zu schichten, zu profilieren, zu verwalten und zu verstehen, damit Sie aus ihnen Ergebnisse erzielen können.

Fazit: Sie müssen den Daten genügend Vertrauen schenken, um Ihrer Analyse vertrauen zu können. Es ist also besser zu wissen und zu verwalten, was im Wasser ist. Wenn Sie IRI Voracity verwenden, können Sie Daten im See entdecken, integrieren, migrieren, verwalten und analysieren – oder testen – oder produktionsreife Ziele für andere Architekturen vorbereiten, wie ein Data Warehouse, Mart oder ODS – alles innerhalb einer verwalteten Metadaten-Infrastruktur!

Sie wollen auch in der Lage sein, den Data Lake durch verschiedene Datenbereinigungsoperationen zu säubern, zumindest so weit, wie Sie es können. Sie können Voracity nutzen, um die Datenqualität im Data Lake auf folgende Weise zu verbessern:

Finden – Entdecken, Profilieren und Klassifizieren von Daten unter Qualitätsgesichtspunkten
Filtern – Entfernen oder Speichern von bedingt ausgewählten oder doppelten Elementen
Vereinheitlichen – Daten, die durch Fuzzy-Match-Algorithmen gefunden wurden und Wahrscheinlichkeiten festlegen
Ersetzen – in Mustersuchen gefundene Daten durch Literal- oder Nachschlagewerte
Validieren – Identifizierung von Nullwerten und anderen Datenformaten durch Funktionen
Regulieren – Anwendung von Regeln, um Daten außerhalb des Bereichs oder des Kontexts zu finden und zu korrigieren
Synthetisieren – benutzerdefinierte zusammengesetzte Datentypen und neue Zeilen- oder Dateiformate
Standardisieren – Feldfunktions-APIs für Melissa Data oder Trillium verwenden

Wenn weniger Müll im See ist, wird auch weniger Müll in Ihren Analyseergebnissen auftauchen, und das Wasser wird auch für alle anderen sauberer sein.

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❌ TIBCO Spotfire ❌ Zeit und Kosten der Datenvisualisierung, Datenanalyse und Datenintegration deutlich verringern ❗

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Datenvorbereitung für TIBCO Spotfire: TIBCO Spotfire® ist ein Datenvisualisierungstool für einfach zu erstellende Dashboards. Spotfire verfügt über eine speicherinterne Datenverarbeitung und eine ausgefeilte prädiktive Analyse. Wie die meisten Business Intelligence-Tools ist es jedoch nicht für die Integration großer Datenmengen und die Verarbeitung vor der Visualisierung konzipiert.

IRI CoSort ist eine schnelle, einfache und kostengünstige Möglichkeit, größte Datenmengen für Spotfire effizient aufzubereiten – sowohl in Bezug auf das Jobdesign als auch auf die Laufzeitperformance. In diesem Abschnitt erfahren Sie alle technischen Details. Wenn CoSort Rohdatensätze in einem einzigen Job und I/O-Pass vor Spotfire sortiert, zusammenführt und aggregiert, ist eine solche Time-to-Visualisierung viel schneller!

In einem Benchmark auf einem durchschnittlichen PC bereitete CoSort die gleichen Datenergebnisse für die Spotfire-Visualisierung vor, die über viermal schneller waren als bei Spotfire, für Details klicken Sie hier.

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❌ Credential Stuffing ❌ Sensible PII in NoSQL, Elasticsearch und in AWS S3-Buckets finden und schützen ❗

❌ Credential Stuffing ❌ Sensible PII in NoSQL, Elasticsearch und in AWS S3-Buckets finden und schützen ❗

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Gezielte Datensicherheit von sensiblen Informationen: Ungesicherte Daten können den Ruf Ihres Unternehmens schädigen und Millionen von Bußgeldern verursachen. 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 CellShield: Finden, Berichten, Maskieren und Überprüfen von PII in einer oder mehreren Excel®-Tabellen auf einmal. Details hier.

IRI DarkShield: Erkennen, Bereitstellen und Löschen vertraulicher Informationen in unstrukturierten Textdateien, PDFs und mehr. 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.

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❌ Google BigQuery ❌ Backend Datenverarbeitung für Datentransformation im serverlosem Data Warehouse in der Google Cloud ❗

❌ Google BigQuery ❌ Backend Datenverarbeitung für Datentransformation im serverlosem Data Warehouse in der Google Cloud ❗

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Google Cloud: BigQuery ist ein verwaltetes, serverloses Data Warehouse in der Google Cloud, das skalierbare Analysen über riesige Datenmengen ermöglicht. Es handelt sich um eine relationale Datenbank als Platform as a Service (PaaS), die ANSI-SQL-Abfragen unterstützt. Als solche arbeitet sie mit der umfangreichen IRI-Software zusammen – für die extreme Beschleunigung von ETL/Datentransformation und als Funktionserweiterung für gezielte Datensicherheit.

Die Verbindung der Google BigQuery RDB mit IRI Workbench und dem Back-End-Verarbeitungsprogramm SortCL ist einfach und ermöglicht die Bewegung und Manipulation der strukturierten Daten durch kompatible IRI-Produkte. Das bedeutet IRI CoSort für schnellste Datentransformation, IRI FieldShield für Datenmaskierung, IRI NextForm für Datenmigration und IRI RowGen für synthetische Testdatengenierung oder die End-to-End Datenmanagementplatfform IRI Voracity, die alle diese einzelnen Produkte umfasst und weitere Funktionen bietet!

Die Konnektivität folgt dem gleichen Paradigma wie bei allen anderen relationalen Datenbanken, die IRI unterstützt. Das bedeutet, dass ODBC- und JDBC-Treiber heruntergeladen und installiert, konfiguriert (unter Verwendung und Prüfung Ihrer Anmeldedaten), registriert und validiert werden.

Da die Workbench auf Eclipse aufbaut, benötigt sie eine JDBC-Verbindung, um das BigQuery-Schema anzuzeigen und die Tabellen-Metadaten zu parsen. Und um Daten zwischen BigQuery und der SortCL-Datenverarbeitungs-Engine zu übertragen, wird auch ein ODBC-Treiber benötigt.

Google hat sich mit Magnitude Simba zusammengetan, um ODBC- und JDBC-Treiber für die Verbindung zu BigQuery bereitzustellen. Zum Zeitpunkt der Erstellung dieses Artikels fehlen dem JDBC-Treiber jedoch wichtige Funktionen, die Workbench benötigt. Um dies zu umgehen, verwenden Sie den JDBC-Treiber von CData.

Dieser Artikel enthält eine Schritt-für-Schritt-Anleitung für die IRI-Software zum Zugriff auf BigQuery.

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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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End-to-End Datenmanagement: Das Team der Oracle Linux und „Virtualization Alliance“ heißt die Datenverwaltungsplattform Voracity im ISV-Ökosystem willkommen. IRI Inc. hat Voracity auf Oracle Linux zertifiziert, damit steht Oracle-DBAs, Datenarchitekten und Datenschutzteams schnellste Leistungs- und umfassende Sicherheitsfunktionen zur Verfügung.

IRI Voracity kombiniert Datenermittlung, Integration, Migration, Verwaltung und Analyse in einem verwalteten Metadaten-Framework, das auf Eclipse aufbaut. Voracity läuft lokal, oder in der Oracle Cloud-Infrastruktur und ermöglicht moderne PaaS- und SaaS-Optionen, die eine schnellere, kostengünstigere und hochsichere Cloud-Ausführung von ETL-Aufträgen sowie Datenmaskierung und -synthese, Datenqualität und -migration und Datenmanipulation für Analysezwecke anstreben.

Anwender können IRI Voracity nutzen, um kritische Lebenszyklusaktivitäten durchzuführen, zu beschleunigen und zu kombinieren, einschließlich:

  • Datenentdeckung – Klassifizierung, Diagrammerstellung, Profilerstellung und Suche von strukturierten, semistrukturierten und unstrukturierten Datenquellen
  • Datenintegration – individuell optimierte, aufgabenkonsolidierte Same-Pass-E-, -T- und -L-Operationen sowie CDC, Slowly Changing Dimensions und Möglichkeiten zur Beschleunigung oder zum Ersetzen jeder beliebigen älteren ETL-Plattform
  • Datenmigration – und Konvertierung von Datentypen, Dateiformaten und Datenbankplattformen sowie inkrementelle oder Massendatenreplikation und Föderation
  • Data Governance – PII-Datenmaskierung und Re-ID-Risikobewertung, DB-Subsetting, Erzeugung synthetischer Testdaten, Datenvalidierung, -bereinigung und -anreicherung, Stamm- und Metadatenverwaltung usw.
  • Analytik – eingebettete Berichterstellung, Integrationen mit KNIME- und Cloud-Analytik-Plattformen und Data Wrangling, um die Zeit bis zur Anzeige in BI-Tools zu verkürzen

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 die JET-Software GmbH

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 GmbH
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
Weiterführende Links
Für die oben stehende Pressemitteilung 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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❌ Datenbereinigung ❌ Data Scrubbing und Datentransformation von Big Data im gleichen I/O-Durchgang ❗

❌ Datenbereinigung ❌ Data Scrubbing und Datentransformation von Big Data im gleichen I/O-Durchgang ❗

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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 150 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.

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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❌ Datenverschlüsselung in Excel ❌ Sensible Informationen in XLS- und XLSX-Dateien finden und gezielt DSGVO-konform schützen ❗

❌ Datenverschlüsselung in Excel ❌ Sensible Informationen in XLS- und XLSX-Dateien finden und gezielt DSGVO-konform schützen ❗

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Gezielte Datenverschlüsselung in Excel-Dateien: Sensible Informationen finden und schützen!

Die IRI Data Protector Suite bietet drei einzelne Produkte an, die alle gemeinsame Suchmethoden wie Muster- oder Wörterbuchabgleiche haben. Jedes Produkt hat individuelle oder global anwendbare Funktionen zur Maskierung von Daten wie Verschlüsselung, Redigierung, Hashing und Pseudonymisierung.

Die Produkte sind in der Lage, identische Chiffretexte zu erzeugen, um Determinismus und Datenintegrität zu gewährleisten. Sie sind auch alle unterstützte Komponenten der IRI Voracity Datenmanagement-Plattform:

  1. IRI FieldShield wurde entwickelt, um strukturierte Datenbank- und Flat-File-Daten zu klassifizieren, zu suchen und zu maskieren. FieldShield verwendet das CoSort SortCL-Programm zur Datendefinition und -manipulation, um Quell- und Ziellayouts sowie alle Mapping-/Maskierungstransformationen zu definieren. SortCL verwendet 4GL-Job-Skripte, die in der Regel in der auf Eclipse basierenden IRI Workbench IDE erstellt und verwaltet werden
  2. IRI DarkShield wurde in erster Linie für das Auffinden und Maskieren von Daten in halbstrukturierten und unstrukturierten Text- und EDI-Dateien, RDB C/BLOB-Spalten, NoSQL-DB-Sammlungen, Bildern und Dokumenten in PDF- und MS-Office-Formaten entwickelt – einschließlich XLS- und XLSX-kompatibler Dateien, die sogar PII in Diagrammen und Bildern in den Tabellen enthalten können
  3. IRI CellShield wurde speziell für das Auffinden und Maskieren von Daten in Tabellenkalkulationen entwickelt und ist das einzige "Shield"-Produkt von IRI, das ausschließlich in der Excel-Umgebung eingesetzt werden kann. CellShield ist als kostengünstige Personal Edition (PE) oder als professionelle Enterprise Edition (EE) mit mehreren Tabellenblättern erhältlich. CellShield PE ist nützlich für die manuelle Suche und Maskierung von PII auf einem einzelnen Blatt. Es bietet eine Point-and-Click-Schnittstelle zu denselben Verschlüsselungs-, Schwärzungs- und Hashing-Funktionen, die auch von den anderen IRI Shield-Produkten unterstützt werden, mit Ausnahme der Pseudonymisierung, die zufällig und nicht deterministisch ist

Jedes dieser Tools kann persönlich identifizierbare/geschützte Gesundheitsinformationen (PII/PHI) und andere sensible Daten in Microsoft Excel-Tabellen finden und maskieren. Die Tools unterscheiden sich jedoch in der Excel-Bedienung und der Job-Konfiguration, so dass es wichtig ist, zu wissen, welches Tool in welcher Situation verwendet werden sollte.

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❌ Test Data für CICD ❌ Testdatenmanagement mit sicheren realistischen Testdaten für die erfolgreiche DevOps-Strategie ❗

❌ Test Data für CICD ❌ Testdatenmanagement mit sicheren realistischen Testdaten für die erfolgreiche DevOps-Strategie ❗

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Vier Methoden zur Erzeugung sicherer, intelligenter Testdaten: In diesem Artikel zeigen wir, wie man die IRI Voracity TDM-Plattformsoftware innerhalb einer Azure DevOps-Pipeline verwendet, um realistische Testdaten in verschiedenen Quellen für CI/CD-Zwecke zu erzeugen und zu verwenden. Konkret führen wir IRI RowGen-Skripte aus, um Testdaten in einer Excel-Tabelle zu synthetisieren, und die DarkShield-Files-API, um PII aus einer CosmosDB NoSQL-Datenbank zu maskieren.

Dies ist die dritte Ergänzung zur DevOps-Pipeline-Serie, hier finden Sie die anderen zwei DevOps-Artikel zu GitLab und AWS CodePipeline.

Wir bieten vier Methoden zur Erzeugung sicherer, intelligenter Testdaten in referenziell korrekten Datenbank-, Flat-File-, halbstrukturierten Datei-, formatierten Berichts- und sogar unstrukturierten Dateizielen:

Testdatenverwaltung und DevOps: TDM ist der Prozess, bei dem produktionsähnliche Testdaten generiert und verschiedenen Tests zur Verfügung gestellt werden, damit der Testprozess Zugang zu realistischen Daten hat. Eine effektive TDM-Strategie ist aus mehreren Gründen von Vorteil.

Zum einen führen unrealistische Testdaten nicht zu mehr Vertrauen in eine Anwendung, sondern können zu unfruchtbaren Tests führen. Daher ist eine produktionsähnliche Testumgebung mit produktionsähnlichen Testdaten notwendig, um genau zu beurteilen, wie sich eine Anwendung in der Produktion verhalten wird.

Zweitens soll TDM die Verfügbarkeit von Testdaten garantieren, wenn sie während der Tests benötigt werden. Gute Testdaten bringen keinen Nutzen, wenn sie zum Zeitpunkt der Testdurchführung nicht verfügbar sind.

Tests in DevOps und die Rolle von Testdaten: Testdatenmanagement sollte implementiert werden, um verschiedene Tests mit realistischen, qualitativ hochwertigen Daten während des gesamten DevOps-Prozesses zu unterstützen.

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