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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,…
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❌ Adabas und Natural ❌ Erfolgreiches Rehosting von Software AG legacy z/OS Anwendungen nach Linux ❗
Effizienz und Flexibilität bei der Verarbeitung großer Datensätze: Die native Sortierfunktion von Software AG Natural bietet möglicherweise nicht die gewünschte Effizienz beim Sortieren großer Datensätze. Zudem wird eine kostengünstige und praktische Lösung benötigt, um große Dateien zu verarbeiten, Berichte zu erstellen und Daten zwischen Natural und anderen Anwendungen auszutauschen. Auch das Manipulieren, Maskieren, Replizieren und Bearbeiten von Daten in Adabas-Quellen stellt eine weitere Herausforderung dar. Leistungsstarke Tools für verbesserte Datenverarbeitung und Schutz: IRI CoSort bietet eine leistungsstarke Plug-and-Play-Sortierbibliothek für Natural-Benutzer unter Unix, die bis zu sechsmal schneller sortiert als die native Funktion. Das SortCL-Programm von CoSort kann direkt aus Natural aufgerufen werden und bietet erweiterte Flexibilität bei der Dateiverarbeitung. Zusätzlich…
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❌ Effizientes Datenbank-Subsetting ❌ Kosten senken und Sicherheitsrisiken minimieren, durch erzeugen einer Teilmenge von Daten ❗
Erzeugen einer Teilmenge von Daten: Mit Database Subsetting können Sie vermeiden, teure und risikobehaftete vollständige Kopien großer Datenbanken für Entwicklung, Tests und Schulungen bereitzustellen, indem kleinere, relevante Ausschnitte erstellt werden. Dieser Prozess beinhaltet das Erstellen einer präzisen, verkleinerten Kopie einer größeren Datenbank durch echte Tabellenauszüge. Diese Teilmengen reduzieren Kosten und Risiken, indem sie entweder zusammen mit oder anstelle von Datenmaskierung oder Testdatengenerierung verwendet werden. Ein umfangreicher Assistent ist verfügbar, der den Subsetting-Prozess beschleunigt und vereinfacht. Dieser Assistent steht lizenzierten Benutzern der IRI Voracity Datenmanagement-Plattform sowie den Produkten IRI RowGen für die Generierung synthetischer Testdaten und IRI FieldShield für die Datenmaskierung zur Verfügung. In diesem Artikel wird der Assistent vorgestellt und…
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❌ Erprobte Lösung zur Datenmigration ❌ Herausforderungen bei der Datenkonvertierung erfolgreich bewältigen ❗
Herausforderungen der Datenmigration erfolgreich meistern! Hier sind vier häufige Hürden, denen sich Unternehmen während der Datenmigration stellen müssen: Dateninkompatibilität und Datenkorruption: Wenn Unterschiede in Datenstrukturen, Formaten und Codierungen zwischen alten und neuen Systemen nicht berücksichtigt werden, kann es zu Datenfehlern oder gar Korruption kommen. Risiko von Datenverlusten: Datenverluste können durch Fehler bei der Extraktion, Übertragung oder Integration auftreten. Die Auswirkungen reichen von geringfügigen Störungen bis hin zu schwerwiegenden Konsequenzen, insbesondere wenn unverzichtbare Daten betroffen sind. Lange Ausfallzeiten: Während der Migration können Systeme vorübergehend nicht verfügbar oder nur eingeschränkt funktionsfähig sein. Dies beeinträchtigt die Geschäftsabläufe und kann zu Produktivitäts- und Umsatzverlusten sowie einem Vertrauensverlust bei den Kunden führen. Datensicherheit: Neben dem…
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❌ Excel Dateien sicher verwalten ❌ So verwalten Sie sensible Daten (PII) sicher in Excel-Tabellen❗
Sind die Daten in Excel-Tabellen wirklich sicher vor Verstößen? Der Schutz sensibler Daten in lokal gehosteten oder cloudbasierten Tabellenkalkulationen ist von entscheidender Bedeutung. Hier sind vier wichtige Schritte, um diese Daten zu sichern: Datenerkennung durchführen: Scannen Sie alle .XLS/X-Dateien nach klassifizierten Daten wie Sozialversicherungsnummern, Kreditkarten- und Telefonnummern sowie anderen personenbezogenen Informationen, sowohl auf Spaltenebene als auch innerhalb von Zellen. Verschleierungstechniken anwenden: Nutzen Sie Methoden wie Verschlüsselung, Schwärzung, Hashing oder Pseudonymisierung, um diese sensiblen Daten zu schützen. Risikobewertung vornehmen: Bestimmen Sie das Risiko, das mit der direkten oder indirekten Identifizierung von Spaltendaten verbunden ist. Regelmäßige Audits durchführen: Überprüfen Sie Ihre Excel-Dateien regelmäßig, um ungewöhnliche oder unautorisierte Aktivitäten zu erkennen. Warum ist…
