Autor: Firma JET-Software

❌ Spotfire BI-Tool ❌ 4x schnellere Datenaufbereitung für Business Intelligence mit TIBCO Spotfire Datenvisualisierung❗

❌ Spotfire BI-Tool ❌ 4x schnellere Datenaufbereitung für Business Intelligence mit TIBCO Spotfire Datenvisualisierung❗

Vorbereitung von großen Datenmengen für TIBCO Spotfire: TIBCO Spotfire® ist ein Datenvisualisierungstool, das bei Life-Science-Forschern und Finanzunternehmen beliebt ist, die einfach zu erstellende Dashboards benötigen. 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.

Das SortCL-Programm im IRI CoSort Produkt oder in der IRI Voracity Plattform ist eine schnelle, einfache und kostengünstige Möglichkeit, große Datenmengen für Spotfire effizient aufzubereiten – sowohl in Bezug auf das Jobdesign als auch auf die Laufzeitperformance. In diesem Abschnitt erfahren Sie, warum. Wenn SortCL 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 mit nur 20M Datensätzen 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.

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

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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❌ Datenschutz in Cloud ❌ Reversible Datenmaskierung von sensiblen PII in semi/unstrukturierten Dark Data Dateien in S3, GCP & Azure BLOB Speicher ❗

❌ Datenschutz in Cloud ❌ Reversible Datenmaskierung von sensiblen PII in semi/unstrukturierten Dark Data Dateien in S3, GCP & Azure BLOB Speicher ❗

Schneller und sicherer Datenschutz: IRI DarkShield ist ein Datenmaskierungswerkzeug zum Auffinden und De-Identifizieren sensibler Daten in semi- und unstrukturierten Dateien und Datenbanken. DarkShield ist eines der drei zentralen Datenmaskierungsprodukte der IRI Data Protector Suite, die grafische Datenklassifizierungs-, Such- und Maskierungsjob-Designmodelle in der IRI Workbench IDE, die auf Eclipse basiert, nutzen können.

Es werden zwei leistungsfähige Remote Procedure Call (RPC) Application Programming Interface (API)-Versionen zur Verfügung gestellt: die "Base" DarkShield API und die DarkShield-Files API. Um sensible Daten in einer Vielzahl von Quellen zu finden und zu schützen, verwenden die DarkShield-APIs spezifizierte Suchabgleiche und Maskierungsregeln, die Geschäftsregeln folgen. Weitere Informationen zur Erstellung von Suchabgleichern und Maskierungsregeln finden Sie in diesem Artikel.

Die DarkShield-Basis-API wird für die Suche und Maskierung von unstrukturiertem Text außerhalb des Dateikontextes verwendet. Alternativ dazu bietet die DarkShield-Files-API die Möglichkeit, Dateien zu durchsuchen und zu maskieren. Mit Hilfe der DarkShield-Files API können semi- und unstrukturierte Daten wie einfache Textdateien, csv/tsv, Word-Dokumente, Excel, pdf, json, xml, parquet, jpeg und png Bilder durchsucht und maskiert werden.

Wir bieten Lösungen mit Datenmaskierungsfunktionen für über 150 semi/un/strukturierten Big (auch Dark) Data Datenquellen: Ausführliche Details finden Sie hier!

Amazon S3, Google Cloud, MS Azure: Auf dem Cloud-Markt für die Speicherung von Dateien, die üblicherweise als BLOBs (Binary Large Object Blocks) bezeichnet werden, gibt es mehrere Wettbewerber. Der Schwerpunkt dieses Artikels liegt auf den drei bekanntesten Anbietern von Cloud-Speicherdiensten: Amazon S3, Google Cloud Storage und Microsoft Azure Storage, und wie die DarkShield-Files API mit diesen öffentlichen Silos genutzt werden kann.

Zuvor konnte IRI DarkShield nur PII in lokalen Dateisystemen suchen und maskieren. Mit der neuesten Version können DarkShield-Benutzer nun jedoch eine weitere wichtige, zielgerichtete Ebene des Datenschutzes zu den Standard-Sicherheitsmaßnahmen hinzufügen, die von Cloud-Speicheranbietern bereitgestellt werden. Dieser Artikel demonstriert, wie die DarkShield-Files-API auf BLOBs in der Cloud zugreifen, sie durchsuchen und PII maskieren kann.

Amazon S3, Google Cloud Storage und Azure BLOB Storage bieten alle Bibliotheken an, mit denen Anwendungscode verwendet werden kann, um von außerhalb der Konsole und der Befehlszeile des Cloud-Speicherdienstes auf Inhalte im Cloud-Speicher zuzugreifen. Für diese Bibliotheken gibt es auch eine ausführliche Dokumentation.

Die DarkShield-File API-Demos, die derzeit auf GitHub hochgeladen werden, sind in der Sprache Python geschrieben; als solche verwenden diese Projekte Client-Bibliotheken für Python. Es können jedoch auch andere aufrufende Sprachen, wie Java, verwendet werden.

Diese aufrufenden Programme oder der "Glue Code" für die API ist der Ort, an dem die Cloud-Speicher- (oder andere spezialisierte Eingabe- und/oder) Verfahren definiert werden können. Siehe den Beispielcode unten für die IRI DarkShield API:

  1. Amazon S3-Demo
  2. Google Cloud-Speicher-Demo
  3. Microsoft Azure BLOB-Speicher-Demo

Fazit: Dank der Flexibilität der kodierbaren Lösungen ist die DarkShield-Files-API hinsichtlich der Datenquellen, auf die sie zugreifen kann, nicht eingeschränkt. Die API ermöglicht eine kritische und hochgranulare Schutzebene für Daten in der Cloud. Durch das Durchsuchen und Maskieren sensibler Daten, die sich in BLOBs in der Cloud befinden, kann die Datensicherheit selbst im Falle kompromittierter Konten oder eines unzulässigen Zugriffs auf den Speicher in der Cloud aufrechterhalten werden.

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❌ Microsoft Power BI ❌ 20-fache Beschleunigung der Datenvisualisierung durch externe Datentransformation ❗

❌ Microsoft Power BI ❌ 20-fache Beschleunigung der Datenvisualisierung durch externe Datentransformation ❗

 

Datenvorbereitung für Power BI: Erhalten Sie schnellere Einblicke in Ihre Daten!

Power BI ist ein beliebtes Self-Service-Business Intelligence-Tool von Microsoft. Es kann individuell gestaltete Dashboards und Berichte erstellen, die für die Web- oder mobile Darstellung vorbereitet sind. Das Paket ermöglicht es Endanwendern Berichte und Dashboards ohne Unterstützung der IT-Abteilung zu erstellen. Das PC Magazin zeichnete Power BI im Sommer 2018 mit der Editor’s Choice Auszeichnung aus: "für seine beeindruckende Benutzerfreundlichkeit, seine erstklassigen Datenvisualisierungsfunktionen und seine hervorragende Kompatibilität mit anderen Microsoft Office Produkten". Einfache Datenwrangling-Aufträge wie Sortierung und Aggregation vor und nach der Anzeige der Daten können sich jedoch ziehen oder abstürzen, wenn sie mit großen Datenquellen versorgt werden.

Power BI mit mehr Power: Datenverarbeitung nicht im SQL Server!

Wenn Sie mehrere oder hochvolumige Datenquellen erfassen, integrieren, bereinigen oder maskieren müssen, sollten Sie dies außerhalb der BI-Schicht tun! Das Programm SortCL im IRI CoSort Paket oder die Datenmanagement-Plattform IRI Voracity wickelt schnell und kostengünstig große, rohe Datenquellen im Dateisystem (nicht im SQL Server) ab. Durch die Zentralisierung der Vorverarbeitungsarbeit von Sortier-, Joint- und Aggregattransformationen in SortCL wird dieser Overhead aus Power BI entfernt und die Zeit bis zur Anzeige und Einsicht drastisch verkürzt.

Alle Details finden Sie in dem Partner-Blog von IRI: Beschleunigung von Power BI!

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❌ Test Data Generation ❌ Synthetische Testdaten in relationalen Cloud- oder NoSQL-DBs verwenden, anstatt mit Produktionsdaten zu testen❗

❌ Test Data Generation ❌ Synthetische Testdaten in relationalen Cloud- oder NoSQL-DBs verwenden, anstatt mit Produktionsdaten zu testen❗

IRI RowGen ist das einzige Tool, das für große, strukturierte und semi-strukturierte Datenumgebungen mit mehreren Zielen konzipiert ist, die sichere und realistische Testdaten erfordern.

RowGen erzeugt riesige Testdatenmengen für Datenbanken, BI- und DW-ETL/ELT-Tools und benutzerdefinierte Berichtsformate. Das einfache Batch-Ausführungsparadigma von RowGen ist datenbank- und plattformunabhängig und eignet sich daher ideal für die Anpassung und Automatisierung der Testdatengenerierung über Anwendungsfälle und Betriebssysteme hinweg sowie für das Ausschließen anderer Operationen wie Datenmaskierung.

RowGen ist dennoch direkt kompatibel mit IRI FieldShield-Datenmaskierungsaufträgen – und IRI Voracity ETL-, Replikations- und Berichtsoperationen. Dies ist sehr praktisch, wenn Sie Testdaten von Grund auf in der gleichen Umgebung synthetisieren und mit ihnen arbeiten wollen. Sie verwenden alle die gleiche Eclipse-Glasscheibe (IRI Workbench) und teilen auch die gleichen Metadaten und die gleiche Skriptsprache.

Hier sind jedoch die Hauptgründe, warum die meisten Datenarchitekten und VLDB-Administratoren RowGen für das beste Paket zum Aufbau von Testdaten für Datenbanken und benutzerdefinierte Datei- und Berichtsziele halten:

  1. Compliance: Im Gegensatz zu den meisten Testdatentools benötigt RowGen keinen Zugriff auf originale Produktionsdateien oder Datenbanken. RowGen generiert Daten nach dem Zufallsprinzip in den richtigen Bereichen und Formaten und kann auch reale Daten durch zufällige Auswahl aus echten Tabellen oder Set-Dateien sicher nutzen. Es ermöglicht Ihnen Daten zu erstellen, die strikt auf der Grundlage einer gemeinsamen Datenbank-DDL oder von Datei-/Berichtsmetadaten in IRI-DDF-Formaten erstellt werden.
    RowGen kann automatisch, genau und zuverlässig Testdaten für eine gesamte VLDB-Plattform oder ein Enterprise Data Warehouse von Grund auf neu erstellen und füllen, ohne dass Datenmaskierung, NDAs, Lernkurven oder Beratungsaufträge erforderlich sind. Eingebaute Auditprotokolle und verfügbare Versionskontrolle unterstützen die Einhaltung der Datenschutzgesetze bzw. des sicheren Projektoutsourcings.

  2. Konformität: RowGen-Testdaten entsprechen den Merkmalen der Produktionsdaten. RowGen bietet Realitätsnähe für die Entwicklung von Datenbankanwendungen und das Prototyping durch:
    Erhaltung der referentiellen Integrität (primär-fremde Schlüsselverbindungen und verschiedene Einschränkungen)

    Ermittlung von Zeilenzahlen pro Tabelle und Nullstellen
    Anpassung von Werterscheinungen, Bereichen und Häufigkeitsverteilungen
    Transformation von Testdaten während der Generierung (z.B. filtern, sortieren, verbinden, aggregieren, konvertieren)
    Generierung von allen und gültigen (verbundenen) Paarwertkombinationen

    RowGen liefert Realismus in der Software-Anwendungsentwicklung mit dem oben genannten und durchweg:

    Änderung von Testdateiformaten, Datensatzlayouts und Berichtsvorlagen
    Definitionen von zusammengesetzten Datenwerten oder Formatmasken
    Bedingte Anzeige von Konstanten und Variablen, wie z.B. Zeit-/Datumsstempel
    Zufallszugriffe aus Realmengendaten, Inline-Sets und literalen Wertebereichen als Regeln auf Feldebene
    Mathematik- und benutzerdefinierte Berechnungsfunktionen (z.B. zur Erstellung gültiger nationaler ID-Werte)

  3. Benutzerfreundlichkeit: Andere Testdatentools sind strikt GUI-gesteuert, und die Prozesse der Auftragsgestaltung und -wartung können komplex sein oder Beratung erfordern. Die Metadaten hinter ihrer Erstellung und Population von Testdaten können auch kryptisch oder versteckt sein. RowGen hingegen stellt seine Datengenerierungs-, Manipulations- und Populationsmetadaten in einfachen, portablen Textdateien zur Verfügung, die einfach zu erstellen sind – entweder von Hand oder automatisch mit Assistenten in der IRI Workbench GUI für RowGen, die auf Eclipse™ basiert.
    Ihr Editor oder die GUI zeigt, wie einfach RowGen-Jobs zu erlernen, zu exportieren, zu modifizieren und auszuführen sind. Die selbstdokumentierende 4GL-Syntax und die vertraute GUI interagieren nahtlos, um Job-Design, Ausführung und Metadaten-Management zu beschleunigen. Benutzer der RowGen-Benutzeroberfläche profitieren auch von den Metadaten-Links, der Job-Scripting-Kompatibilität und der grafischen Integration mit der Datentransformation (Integration und Staging), der Datenprofilierung, der Datenmaskierung, der Berichterstellung und den erweiterten BI-Funktionen (BIRT oder KNIME) in der IRI-Workbench ohne zusätzliche Kosten.

  4. Leistung: Nur RowGen verfügt über die hochvolumigen, leistungsstarken Datengenerierungs-, Manipulations- und vorsortierten Bulk-Load-Funktionen von CoSort, die DBAs und Big Data-Architekten benötigen, um Abfragen, Anwendungen und Operationen über Milliarden von Zeilen zu testen.
    Nur RowGen kann auch die Testdaten und Compliance-Anforderungen von Outsourcern und Softwareentwicklern erfüllen, die auf sichere, intelligente Testdaten in mehreren Flat File- und benutzerdefinierten Berichtsformaten vertrauen. RowGen läuft nicht nur schneller als andere Testdatengeneratoren, es spart auch Zeit beim Lernen, der Definition von Testdaten, der Bereitstellung und dem Projektmanagement.

  5. Kompatibilität: RowGen ist das einzige Testdatenpaket, das mit Eclipse kompatibel ist und am einfachsten mit allen relationalen Datenbanken konfiguriert werden kann, die vom Eclipse Data Tools Platform (DTP) Plug-in unterstützt werden. Es ist auch Bestandteil der größeren Datenmanagement-Plattform IRI Voracity in der gleichen Konsole (IRI Workbench), in der Datenmaskierung, DB-Subsetting und andere Techniken mit Wertschöpfung kombiniert werden können, um eine unbegrenzte Anzahl von Anwendungsfällen zu erfüllen, die Testdaten erfordern.
    RowGen-Jobskripte sind kompatibel mit den Metadaten des CoSort SortCL-Programms für Datentransformation und Reporting sowie IRI NextForm für Daten- und Datenbankmigrationen und IRI FieldShield für Datenmaskierung. Wenn Sie also Daten oder Jobdefinitionen für eines dieser Tools haben, können Sie diese in RowGen wiederverwenden (und umgekehrt, wenn Sie in der Produktion sind).

    Nur RowGen ist mit der Data Vault 2.0-Architektur von Dan Linstedt, der Meta Integration Model Bridge (MIMB) und dem Erwin (ehemals AnalytiX DS) Mapping Manager-Framework für den Austausch von Testdaten-Metadaten mit Datenmodellierungs- und ETL-Architekturen von Drittanbietern kompatibel.

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❌ Tableau BI-Tool ❌ 8x schnellere Datenaufbereitung für Business Intelligence mit Tableau Datenvisualisierung❗

❌ Tableau BI-Tool ❌ 8x schnellere Datenaufbereitung für Business Intelligence mit Tableau Datenvisualisierung❗

Datenaufbereitung für Tableau: Schnelleres Bearbeiten, Maskieren und Verteilen von Daten!

Tableau bietet eine Familie von interaktiven Datenvisualisierungstools für Business Intelligence. Nichts kann jedoch effektiv analysiert oder visualisiert werden, bis die Daten lokalisiert, erfasst, verfeinert, gruppiert, gesichert und anderweitig für die Visualisierung(en) vorbereitet wurden.

Die IRI-Software bietet eine leistungsstarke, erschwingliche Datenmischung und -aufbereitung für Tableau in einer umfassenden Datenverwaltungsumgebung, die Datenerkennung (und -klassifizierung), Integration (ETL), Migration, Governance und Analytik unterstützt!

Verwenden Sie die IRI CoSort-Software – oder die größere IRI Voracity-Plattform auf Basis von CoSort oder Hadoop – zum Extrahieren, Filtern, Transformieren und Schützen von Daten aus mehr als 150 verschiedenen Quellen. Insbesondere das Programm Sort Control Language (SortCL), das ursprünglich für CoSort entwickelt wurde, wählt, sortiert, verbindet, aggregiert, kartografiert, maskiert und formatiert Daten in eine Teilmenge CSV-, XML-, RDB-Tabelle und andere benutzerdefinierte Ziele außerhalb der BI-Schicht. Tableau nimmt diese Ergebnisse leicht auf!

Die Bereitstellung von Daten auf diese Weise umgeht die Notwendigkeit, dass Tableau die Rohdaten integriert und abgleicht, was die Entwicklung und Ausführung erheblich länger dauern würde. Die Zentralisierung von Datenstreitigkeiten oder Munging-Aktivitäten schließt auch die Notwendigkeit der Datenverarbeitung in jedem Bericht und die damit verbundenen Probleme bei der Datensynchronisation aus.

In diesem Artikel finden Sie ein Beispiel für die Verwendung von CoSort vor Tableau, um die Time-to-Visualisierung um das 8-fache zu verbessern.

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❌ Aussagekräftiges BI ❌ Data Warehouse und Data Lake überbrücken für optimierte und aufgabenkonsolidierte Datenmanipulation ❗

❌ Aussagekräftiges BI ❌ Data Warehouse und Data Lake überbrücken für optimierte und aufgabenkonsolidierte Datenmanipulation ❗

Gewinnen Sie Einblicke, während Sie große Datenmengen vorbereiten: Der Sinn der Datenerhebung besteht letztlich darin, Informationen und Erkenntnisse zu gewinnen. Und je besser die Informationsbilder Ihrer Daten sind, desto besser können Sie Entscheidungen treffen. Diese Entscheidungen heute zu treffen, bedeutet jedoch, 1) eine wachsende Menge und Vielfalt an Rohdaten schnell zu integrieren und 2) daraus durch aussagekräftige Berichte und Anzeigen, denen Sie vertrauen, analytische Erkenntnisse zu gewinnen. Wenn Sie sowohl schnell als auch kostengünstig handeln können, können Sie Wettbewerber übertreffen, die es nicht können.

Die IRI Voracity Datenmanagement-Plattform ist der schnellste und kostengünstigste Ort, um die Aktivitäten der Big Data Integration und des Wrangling mit Sofortberichten oder analytischen Anwendungen von Drittanbietern zu kombinieren. Voracity bietet ein modernes Metadaten-Management-Framework für die Datenerfassung, Integration, Migration, Governance und Analytik in Eclipse.

Basierend auf IRI CoSort oder Hadoop Engines bietet Voracity eingebettetes BI, Datenwrangling oder eine Mischung aus beidem bei optimierten, aufgabenkonsolidierten Datenmanipulationsaufgaben.

Einführung der Produktionsanalyseplattform: Aufgrund seiner einzigartigen kombinatorischen Fähigkeiten ist Voracity auch eine ermöglichende und zugängliche Manifestation eines neuen Datenintegrationsparadigmas, der sogenannten "Production Analytic Platform". Definiert vom Data Warehouse Experten Dr. Barry Devlin, ist der Zweck einer Produktionsanalyseplattform, die Informationswelt der Nutzung von Daten für Einblicke mit der operativen der Verarbeitung und Umsetzung auszugleichen und zu kombinieren.

Durch die Durchführung und Kombination von Datenintegration, Governance und Analytik direkt in Voracity können Sie:

  • De-Layer des Data Warehouses durch Kombination der Vorgänge in einem Durchgang
  • aufhören, mehr Hardware zu kaufen (wie ELT-Geräte) oder DB-Benutzer zu belasten
  • Datenerkennung, -bereinigung, -maskierung und Metadatenverwaltung integrieren
  • die Komplexität und Kosten von bestehenden ETL- und Spezialdaten-Tools zu eliminieren
  • den Krieg der Wörter und die operative Dichotomie zwischen Data Warehouses und Data Lakes zu beenden
  • schaffen Sie Einblicke und digitale Geschäftsumwandlungen viel schneller und kostengünstiger als je zuvor

Auch hier geht es darum, dass Voracity gleichzeitig Daten verarbeiten und präsentieren kann, oder um die Ergebnisse per Data Wrangling in Ihr Visualisierungstool zu übertragen. Lesen Sie nähere Details in unserem Blog-Artikel hier.

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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 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
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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❌ Erweiterte Bildmaskierung ❌ Interne und externe Bildvorverarbeitung um sensible Daten in Bildern zu finden und per Datenmaskierung zu schützen❗

❌ Erweiterte Bildmaskierung ❌ Interne und externe Bildvorverarbeitung um sensible Daten in Bildern zu finden und per Datenmaskierung zu schützen❗

Vorverarbeitung von Bildern zur Verbesserung der OCR-Ergebnisse: OCR-Software (Optical Character Recognition) ist eine Technologie zur Erkennung von Text in einem digitalen Bild. OCR wird von der IRI DarkShield-Software verwendet, um Text in eigenständigen oder eingebetteten Bildern während der PII-Suche und -Maskierungsvorgänge zu erkennen.

OCR hat jedoch ihre Grenzen: Um genaue Ergebnisse zu erzielen, muss das Bild vertikal ausgerichtet sein, die richtige Größe haben und so klar wie möglich sein. Nicht jedes Bild erfüllt diese Anforderungen! Wir müssen daher Methoden finden und anwenden, um diese Bilder durch Vorverarbeitung an unsere Bedürfnisse anzupassen. In diesem Artikel werden einige Vorverarbeitungsmethoden vorgestellt und erläutert, wie sie die Qualität der OCR-Ausgabe im Zusammenhang mit der DarkShield-Datenmaskierung verbessern können.

In dem Artikel werden 3 Vorverarbeitungsmethoden aufgezeigt:

  1. Bildskalierung
  2. Binarisierung
  3. Entzerrung

Diese auf GitHub verfügbare Demo demonstriert, wie die in diesem Artikel besprochenen Vorverarbeitungsmethoden mit der DarkShield-API für (Bild-)Dateien integriert werden können. Das Demoprogramm erlaubt es, entweder ein einzelnes Bild oder einen Ordner mit Bildern für die Vorverarbeitung anzugeben. Jedes Bild wird zunächst vorverarbeitet, zur Suche und Maskierung an die DarkShield-Files-API gesendet und dann nachbearbeitet, um das Originalbild wiederherzustellen.

In solchen Fällen enthält das Bild immer noch alle Black Boxes, die von der DarkShield-Files-API platziert wurden, um sensible Daten zu maskieren. Beachten Sie, dass es bei Anwendung der adaptiven Binarisierung als eine der Vorverarbeitungsmethoden nicht möglich ist, die ursprüngliche Farbgebung des Bildes wiederherzustellen.

Die Bilder werden in einem Verzeichnis mit dem Namen masked gespeichert, das automatisch erstellt wird, wenn es beim Ausführen der Demo noch nicht existiert. Dem Programm können zusätzliche Argumente angegeben werden, die bestimmen, ob eine Pipeline verwendet werden soll.

Alle Details finden Sie in diesem ausführlichen Blog-Artikel unseres Partners IRI Inc.

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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❌ PII in Oracle DB ❌ Automatischer Datenschutz von sensiblen Daten in Oracle Database via Echtzeit Datenmaskierung❗

❌ PII in Oracle DB ❌ Automatischer Datenschutz von sensiblen Daten in Oracle Database via Echtzeit Datenmaskierung❗

Echtzeit-Datenmaskierung mit Triggern: In früheren Artikeln 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. Er kann auch als "Prozedurenmodell" für andere Datenbanken und Betriebssysteme dienen.

Dieser Artikel geht zunächst auf die Installation von FieldShield ein und nennt auch die dazu benötigten Anforderungen. Danach folgt ein anschaulicher Anwendungsfall mit PL/SQL-Triggern für die ASCII-Format bewahrende Verschlüsselung und die dazu gehörende entschlüsselte Ansicht. Allgemeiner gesagt können Sie mit den genannten FieldShield-Maskierungsroutinen und -verfahren (wie PL/SQL) jetzt sensible Daten auf der Grundlage von Echtzeit-Datenbankereignissen für eine Vielzahl von Anwendungsfällen maskieren.

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❌ TDM Tool ❌ Schnell intelligente, sichere und realistische Testdaten für DevOps, MLOps und DataOps bereitstellen❗

❌ TDM Tool ❌ Schnell intelligente, sichere und realistische Testdaten für DevOps, MLOps und DataOps bereitstellen❗

Intelligente, sichere Testdaten für DevOps, MLOps und DataOps! Daten, die durch Anwendungsentwicklung, maschinelles Lernen und Analysepipelines fließen, müssen mehrere Anforderungen erfüllen, die allen drei Bereichen gemeinsam sind, darunter:

  1. Realitätsnähe, um die Eigenschaften der Produktionsdaten und die Anforderungen der Anwendungstests widerzuspiegeln
  2. Konformität mit Geschäfts- und Datenschutzregeln sowie DB- und Analysemodellen
  3. Verfügbarkeit oder Sicherheit der Daten (je nach Sichtweise)
  4. Nachvollziehbarkeit für die Abstammung und Verantwortlichkeit

Die an diesen Pipelines beteiligten Akteure verstehen diese Anforderungen aus ihrer eigenen Perspektive. IRI, auch bekannt als "The CoSort Company", bietet ein vielschichtiges Testdatenmanagement-Framework, um diese Anforderungen zu erfüllen. Die Rolle von IRI in diesem weiten Bereich begann mit der Notwendigkeit, umfangreiche, realistische Daten zu erstellen, um das Volumen und die Vielfalt der Datenumwandlungs- und Formatierungsaktivitäten zu testen, die im IRI CoSort-Produkt zur Datenmanipulation unterstützt werden.

Unter Verwendung der zentralen "SortCL"-Datendefinitionssprache und des Verarbeitungsprogramms von CoSort änderte IRI die Eingabephase seines ETL-Prozesses vom Lesen von Dateien zum Erstellen von Dateien, entweder durch die Generierung von Zufallswerten für bestimmte Datentypen und -bereiche und/oder die zufällige Auswahl von Daten aus externen Beständen.

Sichere und schnelle Lösung für TDM: 2004 brachte IRI das RowGen-Spin-Off-Produkt von SortCL auf den Markt und erweiterte es später, um vorsortierte, strukturell und referenziell korrekte RDB-Schemata nur aus DDL-Details zu analysieren, zu synthetisieren und zu laden. RowGen kann jetzt auch: neue Datenformate und rechnerisch gültige CCNs und NIDs generieren sowie Sätze für die Behandlung von All-Pairs; Nullen und realistische Wertverteilungen erstellen; in ETL- und CI/CD-Pipelines arbeiten; und Testdaten in halb- und unstrukturierten Quellen wie EDI- und Excel-Dateien, PDF- und Word-Dokumenten und Bildern mit eingebetteten Testdaten auffüllen, wenn sie mit der IRI DarkShield-Such-/Masken-API verwendet werden.

Testdaten für DevOps (TestOps): DevOps rationalisiert die Abläufe im Softwareentwicklungszyklus (SDLC), um die Softwarebereitstellung zu beschleunigen. Viele Entwickler nutzen CI/CD-Pipelines, um Software-Releases agiler und kontinuierlicher zu gestalten. Testdaten, die mit den Datenmaskierungs-, Subsetting- oder Synthesetools von IRI Voracity erstellt wurden, können von Jenkins, Amazon CodePipeline, Azure DevOps, GitLab usw. ausgeführt und genutzt werden, um die Funktionalität und Kapazität der Software bei jedem Build zu bewerten.

Die aufkommende TestOps-Disziplin verwaltet die operativen Aspekte des Testens im SDLC, wozu das Sammeln, Vorbereiten und Sichern von Expositionsdaten, Produktionssystemen und Testfallquellen gehört … um die Testabdeckung, Mitarbeiter und Aktivitäten zu skalieren (aber auch um die Softwarequalität zu gewährleisten). Intelligente Datenintegration und Anonymisierung dieser Quellen in Voracity spielt daher eine Schlüsselrolle für TestOps und verbessert gleichzeitig die DevOps-QA und mildert Datenschutzrisiken.

Testdaten für MLOps: Reichhaltige, anonyme Daten helfen auch beim Testen von maschinellen Lernvorgängen (MLOps), zu denen das Speichern, Laden und Transformieren von Daten sowie das Testen von Modellen und die Datenvalidierung gehören. Für jede dieser Phasen kann zum Beispiel das IRI RowGen Produkt in Voracity schnell riesige, realistische Dateien in Bulk-Load (z.B. CSV) und ML-Modellformaten wie PMML/XML und PFA/JSON synthetisieren.

Alternativ können die FieldShield oder DarkShield Datenerkennungs- und Maskierungswerkzeuge in Voracity Datenbanksammlungen, Dateien oder Datenströme, die beim maschinellen Lernen verwendet werden, für die sichere Verwendung beim Testen durchsuchen und säubern.

Testdaten für DataOps: Die Implementierung eines DataOps-Testansatzes für ETL-Projekte bedeutet die Automatisierung von Tests für Quell- und Zieldatensätze und die Sicherstellung, dass diese Sätze die Eigenschaften von Daten widerspiegeln, die in echten Analysemodellen verwendet werden, ohne Personen zu identifizieren. IRI-Software erleichtert die Datenintegration und die Automatisierung von Analysetests auf verschiedene Weise.

Eine Möglichkeit besteht in der Kombination von Datentransformation und -verarbeitung mit Datenmaskierung oder -synthese. Einzigartig an Voracity ist die Back-End-Metadaten- und Engine-Unterstützung für eine solche Aufgabenkonsolidierung. In einem einzigen E/A-Durchlauf durch das oben erwähnte SortCL-Datenverarbeitungsprogramm können Voracity-Benutzer gleichzeitig Testdaten synthetisieren, transformieren und in mehrere künstliche, aber realistische Analyseziele formatieren. Umgekehrt kann das Programm eine oder mehrere Produktionsquellen lesen, sie integrieren und transformieren sowie Daten bereinigen, maskieren und in die gewünschten Ziele umformatieren.

Eine weitere Möglichkeit ist die Datenintegrations-Vorschau-Funktion für Voracity ETL-Architekten, die einen Mapping-Job mit automatisch generierten Testdaten durchführt. Diese Option erstellt Ziel-Subsets mit realistischen Testdaten, so dass Architekten ihre Transformationslogik und ihr Output-Layout validieren können.

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❌ Kritische PII + PHI-Daten ❌ Sensible personenbezogene Daten wie Gesundheitsdaten finden und HIPAA-konform schützen ❗

❌ Kritische PII + PHI-Daten ❌ Sensible personenbezogene Daten wie Gesundheitsdaten finden und HIPAA-konform schützen ❗

Müssen Sie geschützte Gesundheitsinformationen (PHI) oder andere persönlich identifizierbare Informationen (PII) bearbeiten oder verschleiern? Und können Sie dies auf eine Weise tun, die:

  • sicher vor Hacking oder Bypass ist (Sammeln der Informationen aus anderen Daten)?
  • die ursprünglichen Spalten- und Feldlayouts (Position, Größe Datentyp) beibehält?
  • die anonymisierten Daten für Testzwecke real genug aussehen lässt?
  • bequem, einfach, effizient und erschwinglich ist?
  • die HIPAA Safe Harbour Regel erfüllen wird?

Mit IRI FieldShield können Sie die Schlüsselidentifikatoren (und die Quasi-Identifikatoren) in Datenbankspalten und in Feldern in strukturierten und JSON-Dateien leicht klassifizieren, finden und entfernen oder auf andere Weise de-identifizieren. Mit IRI CellShield können Sie dasselbe in Excel 2010 und neueren Tabellenkalkulationen tun. Und mit IRI DarkShield können Sie dasselbe für PHI-Werte in unstrukturierten Dateien wie HL7 und X12, PDF und Word, Excel und PowerPoint sowie in Bilddateien (einschließlich eingebrannter PHI in DICOM-Formaten) tun. Alle diese Datenmaskierungsprodukte sind Teil der IRI Data Protector-Suite oder kostenlos in der IRI Voracity-Datenmanagement-Plattform enthalten.

Die von Ihnen gewählte Methode zur De-Identifizierung/Verschleierung/Maskierung von Daten bestimmt das Aussehen der maskierten Ergebnisse und die Wahrscheinlichkeit der Wiederherstellung der Originalwerte. In diesem Artikel ("Welche Datenmaskierungsfunktion sollte ich verwenden?") finden Sie Ratschläge.

Die Datenmaskierungsfunktionen von IRI im Allgemeinen (und unten, Verschlüsselung auf Feldebene im Besonderen) gelten für HITRUST CSF und, wie unten dargestellt, für die HIPAA-Datenschutzregel für abgedeckte Unternehmen und Geschäftspartner. Eine irreversible Verschleierung oder das vollständige Entfernen von Schlüsselbegriffen erfüllt die Safe Harbour-Regel. Wenn Sie Quasi-Identifikatoren erhalten, sie aber durch Unschärfe oder Verallgemeinerung weiter anonymisieren müssen, um die HIPAA Expert Determination Rule einzuhalten, dann schauen Sie sich diese Rubrik an.

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