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❌ Operative Datenspeicher (ODS) ❌ Optimierung von ELT-Prozessen für einen reibungslosen Operational Data Store ❗
Wird Ihr Operational Data Store (ODS) durch langsame Extraktionen oder Transformationen aufgehalten? Verzögerungen bei der Datenintegration führen zu veralteten Informationen und beeinträchtigen die Erkenntnisse, auf die Sie sich verlassen. Hier erfahren Sie, wie Sie Ihre ELT-Prozesse (Extract-Load-Transform) optimieren können, damit Ihr ODS reibungslos läuft: Verwenden Sie native Protokolle, um Daten schnell zu extrahieren. Datenbankspezifische APIs reduzieren den Overhead, was zu schnelleren Datenübertragungen führt. Nutzen Sie die Parallelverarbeitung, um das Laden zu beschleunigen. Die Aufteilung der Daten in kleinere Ströme verbessert die Effizienz und sorgt für schnelleres Laden. Verarbeiten Sie Ihre Daten während der Extraktion vor, um eine reibungslosere Umwandlung zu ermöglichen. Das frühzeitige Sortieren, Filtern und Formatieren von Daten kann…
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❌ Skalierbarkeit für Big Data ❌ Die multi-threaded Lösung für Leistungsengpässe bei großen Datenmengen ❗
Brauchen Sie eine schnellere Lösung für die Verarbeitung großer Datensätze? Hier sind 5 Vorteile der In-Memory-Datenverarbeitung: Schnellerer Datenzugriff: Daten im RAM ermöglichen sofortigen Zugriff und beschleunigen die Verarbeitung großer Datenmengen. Weniger I/O-Engpässe: In-Memory-Verarbeitung minimiert Festplattenzugriffe und optimiert Workflows, die sonst durch langsame Übertragungen gebremst werden. Gleichzeitige Verarbeitung: Mehrere Operationen wie Sortieren, Filtern und Aggregieren laufen parallel, ohne Leistungseinbußen. Skalierbarkeit für Big Data: Große Datenmengen werden effizient über mehrere Knoten verteilt und bleiben schnell und leistungsstark, auch bei wachsendem Datenvolumen. Kosteneffizienter Betrieb: Weniger Festplattenzugriffe bedeuten geringere Infrastrukturkosten und Energieeinsparungen. Für eine effiziente Verarbeitung großer Datenmengen brauchen Sie eine speicheroptimierte, multi-threaded Transformation-Engine, die Engpässe reduziert und Daten in einem einzigen Durchlauf verarbeitet.…
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❌ Unstrukturierte Daten ❌ Schutz sensibler Daten in Dark Data Quellen, on-premise und in der Cloud ❗
Fortschrittliche Lösung zur Datenmaskierung: IRI DarkShield bietet umfassende Möglichkeiten zur Maskierung sensibler Daten in sowohl strukturierten als auch unstrukturierten Quellen, ob lokal oder in der Cloud. Mit der Version 5 von DarkShield wird der Datenschutz auf ein neues Niveau gehoben, dank optimierter API-Engines, einer verbesserten Benutzeroberfläche und erweiterter Funktionen für die Maskierung von Datenbanken. Diese Version ermöglicht es Unternehmen, sensible Informationen in strukturierten, semistrukturierten und unstrukturierten Datenquellen zu identifizieren und einheitlich zu maskieren, unabhängig davon, ob die Daten vor Ort oder in der Cloud gespeichert sind. Ein herausragendes Merkmal von DarkShield V5 ist die verbesserte IRI Workbench GUI, die eine benutzerfreundlichere Plattform bietet, um personenbezogene Daten und andere sensible Informationen…
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❌ Personenbezogene Daten schützen ❌ Datenmaskierung von PII und sensiblen Daten in Datenbanken und verschiedenen Dateiformaten ❗
Gezieter Datenschutz auf Feldebene: Veröffentlicht im Jahr 2011 und über 15 Jahre weiterentwickelt, hilft das Tool IRI FieldShield dabei, personenbezogene Daten (PII) und andere sensible Daten in strukturierten relationalen Datenbankquellen (RDB) zu klassifizieren, zu finden und zu anonymisieren. FieldShield unterstützt auch fixe und getrennte Dateien, Flat XML- und JSON-Dateien, Excel- und ASN.1-CDR-Dateien. Dieser Artikel fasst die Schritte zusammen, die FieldShield-Benutzer unternehmen, um eine Verbindung zu relationalen Datenbanken herzustellen, PII zu klassifizieren, zu entdecken, zu maskieren und zu prüfen. 1. Nachdem Sie IRI Workbench installiert und die FieldShield-Maskierungs-Executable lizenziert haben, stellen Sie sowohl JDBC- als auch ODBC-Verbindungen zu jeder zu maskierenden Datenbank her. Identifizieren Sie für Dateien lokale oder entfernte Ordnerstandorte.…
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❌ Datadog für Cloud-Operations ❌ Effizientere Datenvorbereitung für schnellere und sichere Datenvisualisierung❗
Datenvorbereitung und -visualisierung in Datadog für umfassende Analysen: Datadog ist eine leistungsstarke Plattform zur Überwachung und Analyse von Anwendungen jeder Größe. Mithilfe von KI-gestützten Funktionen bietet es detaillierte Einblicke in die Front- und Back-End-Infrastruktur verschiedener Dienste, erkennt kleinste Anomalien und sendet entsprechende Benachrichtigungen. Datadog kann sowohl lokal als auch als SaaS-Lösung implementiert werden und integriert sich problemlos in über 500 verschiedene Technologien. Zu den Funktionen von Datadog gehören die Überwachung der Infrastruktur, Log-Management, Application Performance Monitoring (APM) und Sicherheitsfeatures. Zusätzlich bietet es Tools wie Real User Monitoring (RUM) und Incident Management. Funktionserweiterung und starker Datenschutz: Die Integration von IRI Voracity erweitert die Funktionalität von Datadog, indem sie eine effiziente Datenvorbereitung…
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❌ Data Fabric und Data Mesh ❌ Einfachere Datenverwaltung für direkte Datennutzung, ohne Zwischenspeicherung ❗
Breite Branchenakzeptanz und führende Technologiepartnerschaften: IRI Voracity bewältigt komplexe Datenverarbeitungen! Das Unternehmen IRI Inc. beschleunigt seit 1978 die Datenverarbeitung mit Kunden in allen Bereichen wie bspw. Bankwesen, Regierung, Gesundheitswesen, Telekommunikation, Einzelhandel und Energie. IRI zeichnet sich in Situationen aus, in denen komplexe Datenverarbeitungen im erforderlich sind, und/oder PII in mehreren Quellen gefunden und maskiert werden müssen. Die IRI-Produkte verwenden Datendefinitionsdateien (DDF), um Datenquellen mit Zielen zu katalogisieren und abzubilden und Geschäftsregeln anzuwenden und zu verfolgen, wie das Maskieren von Feldern, die PII oder andere sensible Daten enthalten. Es gibt Unterstützung für verschiedene Aspekte der Datenverwaltung und eine gewisse Fähigkeit die Daten zu visualisieren. IRI verwendet die DDFs als Teil seines…
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❌ Datenintegration in Echtzeit ❌ Change Data Capture (CDC) für minimierte Datenmenge und schnellere Datenübertragung ❗
Gezielte Datenübertragung und Replikation: Change Data Capture (CDC) leitet Rohdaten von Produktivsystemen zu Analyseanwendungen, um sie zu entlasten und Echtzeitinformationen bereitzustellen. Mithilfe von ETL-Prozessen und Metadaten werden Daten gefiltert, transformiert und geladen, während automatisierte Abläufe die Effizienz sichern. CDC bietet verschiedene Methoden zur Erfassung und Bereitstellung, um die Zuverlässigkeit der Datenpipelines zu gewährleisten. Es erfasst Änderungen an Produktivdaten und Metadaten wie Inserts, Deletes, Updates sowie DDL-Änderungen und sendet diese an Zielsysteme, die von Datenbanken bis zu Public-Cloud-Diensten, Data Warehouses, Data Lakes und Microservices reichen. In diesem Jahr wurde die neue Funktion "IRI Ripcurrent" in die Datenmanagementplattform IRI Voracity integriert, um in Echtzeit Änderungen an der Struktur und am Inhalt von…
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❌ Hochwertige Testdatenerstellung ❌ IRI RowGen erzeugt synthetische Testdaten, ohne Datenschutzrisiken ❗
Hören Sie auf, mit Produktionsdaten zu testen! IRI RowGen liefert realistische und referenziell korrekte Testdaten ohne Datenschutzbedenken. Es baut schnell große Mengen komplexer Testdaten auf, indem es Ihre Produktionsdaten nachahmt, ohne deren Attribute oder Datenschutz zu beeinträchtigen. Entdecken Sie IRI RowGen für sichere, intelligente Testdaten in On-Premise- und Cloud-Umgebungen – ob als „goldene Kopie“ des Datenbankschemas, detaillierte oder zusammengefasste Berichte, DevOps-Pipelines oder strukturierte, semistrukturierte und benutzerdefinierte Formate. Vorteile hochwertiger Testdaten: Datenschutz-Compliance: Anonymisieren Sie personenbezogene Daten (PII) gemäß DSGVO, HIPAA und SOC2. Maskierte oder synthetische Daten ahmen reale Attribute nach, ohne sensible Informationen preiszugeben. Verbesserte Testzuverlässigkeit: Bieten Sie Vielfalt, Echtheit und Geschwindigkeit, um Anwendungsstresstests, Datenbank-/ETL-/Daten-Vault-Prototypen sowie KI-/Analysemodelle zu unterstützen. Stresstests und…
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❌ Datenbereinigung für beste Datenqualität ❌ Konsistente und vollständige Datensätze durch Data Cleaning ❗
Datenbereinigung, auch als Data Cleaning oder Scrubbing bezeichnet, ist der Prozess, bei dem Fehler, Unstimmigkeiten und unvollständige Informationen in Datensätzen erkannt und korrigiert werden. Zu den Schritten gehören das Aufspüren und Beheben von Fehlern wie fehlende Werte oder Duplikate, das Standardisieren von Formaten, die Überprüfung der Daten auf Logik und Konsistenz sowie das Entfernen doppelter Einträge. Die IRI Voracity Plattform bietet eine umfassende Lösung zur Datenbereinigung, indem sie diese Aufgaben automatisiert und in eine benutzerfreundliche Umgebung integriert. Es ermöglicht die Definition und Ausführung von Datenbereinigungsfunktionen in einer intuitiven Entwicklungsumgebung. Zudem können benutzerdefinierte Formate und Geschäftsregeln erstellt werden, um spezifische Qualitätsanforderungen zu erfüllen. Die verschiedenen Schritte der Datenbereinigung: Fehlererkennung: Auffinden von…
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❌ Daten für KI ❌ Gewährleistung der Datenqualität und der Anonymität für präzisere und konforme AI-Modelle ❗
Vorbereitung und Schutz von Daten für KI: In diesem Artikel werden potenzielle Anwendungsbereiche der Datenbereinigungs- und Maskierungslösungen von IRI Voracity vorgestellt, um die Qualität und Anonymität von KI-Modellen zu verbessern. Besonders geeignet sind diese Lösungen für Anwendungsfälle mit reaktiven Maschinen und KI-Modellen mit begrenztem Speicher, die sicherere und hochwertigere Daten benötigen. Dieses Jahr hat Künstliche Intelligenz (KI), insbesondere Generative KI (GAI), große Aufmerksamkeit in der Technologiebranche und der breiten Öffentlichkeit erregt, auch wenn die Reaktionen gemischt waren. Viele Organisationen, sowohl in der Softwarebranche als auch außerhalb, planen daher, in naher Zukunft von GAI zu profitieren. Diese Entwicklung ist grundsätzlich positiv. Es besteht jedoch die Gefahr, dass Unternehmen in ihrer Eile,…
