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Big Data Management seit 40 Jahren: Die IRI Voracity Data Munging & Masking App für Splunk ist der beste Weg, um die unzähligen Datenziele von IRI Voracity und seinen Komponenten Data Discovery, Integration, Migration, Governance und analytische Operationen in Splunk Mehr
Big Data Management: Milliarden von Zeilen in Minuten! IRI FACT™(Fast Extract) ist ein Dienstprogramm zum parallelen Entladen von sehr großen Datenbanktabellen. FACT verwendet einfache Job-Skripte (unterstützt in einer vertrauten Eclipse-GUI), um schnell portable Flat-Files zu erstellen. FACT verwendet native Datenbank-APIs Mehr
Real-Time Change Data Capture: Gespeicherte Transaktionsdaten werden in jeder Branche ständig erzeugt und aktualisiert. Datenbanktabellen können mit neuen Daten aus Anwendungen oder Ereignissen in Intervallen aktualisiert werden, die nur den Bruchteil einer Sekunde betragen. Führende Unternehmen überwachen, verschieben und verarbeiten Mehr
Big Data Management seit 40 Jahren: Es gibt bestimmte Herausforderungen, die mit großen Datenmengen verbunden sind, wie bspw. das Sortieren, Verbinden, Aggregieren, Laden und Entladen von Daten. Die parallele Verarbeitung oder Optimierung in anderen Bereichen oder Tools kann umständlich sein Mehr
Big Data Management seit 40 Jahren: Präzise Lokalisierung und konsistente Anonymisierung sensibler Daten in strukturierten, semistrukturierten und unstrukturierten Quellen! Ungenügend gesicherte Daten können den Ruf Ihres Unternehmens schädigen und hohe Bußgelder verursachen. Die preisgekrönten datenzentrischen ("Startpunkt") IRI-Sicherheitsprodukte haben sich in Mehr
Big Data Management seit 40 Jahren: Pentaho Data Integration ist zwar ein leistungsfähiges Werkzeug zur Aufbereitung und Integration von Daten, weist aber einige (Sicherheits-)Mängel auf! Langsame Datentransformation: Native Sorts usw. laufen möglicherweise nicht schnell genug und nicht bei großer Menge. Mehr
Big Data Management seit 40 Jahren: Schnelleres und sicheres Datenmanagement! Sie können mit einem oder mehreren dieser zeitaufwendigen Probleme bei der Arbeit mit MySQL konfrontiert werden: Datenermittlung: Profilerstellung, Klassifizierung, ERDs Be- und Entladen großer Tabellen Routinemäßige Versorgungsoperationen (Reorgs) Komplexe Abfragen Mehr
Datensicherheit in Echtzeit: 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 Mehr
Sensible PHI-Daten identifizieren und anonymisieren: Mit Hunderttausenden von medizinischen Bildgebungsgeräten die im Einsatz sind, ist DICOM einer der am weitesten verbreiteten Nachrichtenstandards im Gesundheitswesen weltweit; Milliarden von DICOM-Bildern werden derzeit für die klinische Versorgung verwendet. Dieser Artikel beschreibt die Suche Mehr
Sensible Daten bei Zugriff schützen: Dynamische Datenmaskierung bezeichnet den Prozess, bei dem Maskierungstechniken in Echtzeit angewandt werden, um sensible Informationen zu schützen. Diese Technik passt bestehende vertrauliche Daten an, sobald Benutzer darauf zugreifen oder Abfragen durchführen. Ihr Hauptziel besteht darin, Mehr