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❌ Seit 1978 für Big Data ❌ Effiziente In-Memory-Datenverarbeitung für effiziente Performance ❗
IRI CoSort – Performance für große Datenmengen Suchen Sie nach einer schnelleren Lösung für die Verarbeitung großer Datensätze? Dann entdecken Sie die Vorteile moderner In-Memory-Datenverarbeitung – entwickelt, um große Datenmengen effizient, ressourcenschonend und stabil zu bewältigen. Fünf zentrale Vorteile auf einen Blick: Schneller Datenzugriff: Daten werden direkt im Arbeitsspeicher (RAM) gehalten – das zeitaufwändige Nachladen von der Festplatte entfällt, und die Verarbeitung läuft deutlich schneller. Weniger I/O-Engpässe: Durch den reduzierten Zugriff auf langsame Speichermedien werden typische Flaschenhälse vermieden – Ihre Workflows profitieren von spürbar höherer Performance. Parallele Verarbeitung: Sortierung, Filterung, Aggregation und andere Schritte laufen gleichzeitig ab – ohne Einbußen bei Geschwindigkeit oder Stabilität. Skalierbar für Big Data: Auch bei…
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❌ Hocheffiziente Datenextraktion ❌ Entladen von Milliarden Datensätzen in kürzester Zeit – ohne Auswirkungen auf Produktionssysteme ❗
Schnellere Datenextraktion – ohne Kompromisse Langsame Datenextraktion bremst Ihre Analysen? Das war einmal. Mit IRI FACT entladen Sie selbst riesige Datenmengen in Rekordzeit. Durch native Datenbank-APIs und parallele Abfragen extrahiert FACT Milliarden von Datensätzen in Minuten – ohne Produktionssysteme zu belasten. Das Ergebnis: Sofort einsatzbereite, portable Flat-Files, die bereits während der Extraktion gefiltert, sortiert und reformatiert werden. Kein zusätzlicher Aufwand für die Aufbereitung. IRI FACT bietet Ihnen: Maximale Geschwindigkeit durch Parallelisierung Integrierte Datenvorbereitung mit Filter- und Reformatierungsfunktionen Nahtlose Integration in die IRI Voracity-Plattform für durchgängige ETL-Workflows Verwandeln Sie langsame Datenprozesse in einen Wettbewerbsvorteil. Effiziente Datenverarbeitung: Unsere bewährte Software für Datenmanagement und Datenschutz vereint modernste Technologien mit über 40 Jahren Erfahrung in der…
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❌ Schnelles Data Subsetting ❌ Gezielte Daten-Teilmengen – sicher, konsistent und datenschutzkonform ❗
Data Subsetting: präzise Teilmengen statt vollständiger Kopien! Mit Data Subsetting vermeiden Sie aufwendige und risikobehaftete vollständige Datenbankkopien für Entwicklung, Tests oder Schulungen. Stattdessen werden gezielt relevante Datenausschnitte erstellt – echte, referenziell konsistente Teilmengen, die Kosten reduzieren, Performance steigern und Datenschutz verbessern. Diese Subsets lassen sich flexibel mit Datenmaskierung oder synthetischer Testdatengenerierung kombinieren, um sensible Informationen zuverlässig zu schützen. Schneller zum sicheren Datenauszug: Ein intelligenter Assistent führt Sie durch den gesamten Subsetting-Prozess – von der Auswahl der Quelldaten über die Definition der Zieltabellen bis hin zu Sicherheitsoptionen. Die Lösung ist vollständig integriert in die IRI Voracity Plattform sowie in IRI RowGen (für synthetische Testdaten) und IRI FieldShield (für Datenmaskierung). Die generierten…
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❌ Patientendaten sicher schützen ❌ Sicheren Datenschutz im Gesundheitswesen nachhaltig umsetzen❗
Datenschutz neu gedacht – sicher, effizient, compliant Datenschutzverletzungen und immer strengere gesetzliche Auflagen stellen das Gesundheitswesen vor große Herausforderungen. Der Schutz personenbezogener Daten (PII) und sensibler Patientendaten (PHI) ist heute nicht nur eine Frage der Compliance, sondern auch des Vertrauens und der Betriebssicherheit. Gleichzeitig müssen Daten weiterhin verfügbar, testbar und auswertbar bleiben – ohne die Effizienz der Prozesse zu gefährden. Traditionelle Sicherheitsmaßnahmen wie Firewalls, Endpunktschutz oder vollständige Verschlüsselung stoßen dabei zunehmend an ihre Grenzen: Sie sind kostenintensiv, erschweren den Zugriff auf nicht sensible Daten und bieten keine durchgängige Sicherheit entlang der gesamten Datenverarbeitungskette. Startpunktsicherheit – Schutz an der Quelle Ein zukunftsweisender Ansatz ist die sogenannte Startpunktsicherheit: Anstatt nur Geräte oder…
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❌ Datenintegration in Datadog ❌ Analyseleistung und Datensicherheit dank integrierter Lösung steigern ❗
Effiziente Datenaufbereitung und -visualisierung mit Datadog und IRI Voracity: Datadog revolutioniert die Überwachung und Analyse moderner Anwendungen mit umfassenden, KI-gestützten Funktionen. Die Plattform erkennt selbst kleinste Anomalien in Front- und Back-End-Infrastrukturen und liefert sofortige Warnmeldungen, um Ausfälle und Performanceprobleme frühzeitig zu verhindern. Dank flexibler Bereitstellungsoptionen – lokal oder als SaaS – und der Integration in über 500 Technologien bietet Datadog ein vielseitiges Fundament für anspruchsvolle Datenlandschaften. Zu den zentralen Funktionen zählen: Infrastrukturüberwachung Log-Management Application Performance Monitoring (APM) Real User Monitoring (RUM) Incident Management Umfassende Sicherheits- und Compliance-Features In Kombination mit IRI Voracity erreicht Datadog ein neues Leistungsniveau: Voracity übernimmt die Datenintegration, -aufbereitung und -optimierung und stellt sicher, dass nur bereinigte,…
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❌ Datenqualität sicherstellen ❌ Verlässliche, konsistente und hochwertige Daten erzeugen ❗
Hochwertige Daten sind entscheidend für verlässliche Analysen, effiziente Prozesse und Kostenkontrolle. Schlechte Datenqualität kann zu irreführenden Entscheidungen, erhöhtem Speicherbedarf durch redundante Daten und ineffizienten Abläufen führen. Viele Unternehmen behandeln Datenqualität historisch als nachrangig, weshalb Probleme oft reaktiv gelöst werden – also erst, wenn sie gravierende Auswirkungen haben. Datenqualität lässt sich auf zwei Wegen sichern: Regelmäßige Prüfungen und Korrekturen: Daten werden kontinuierlich überwacht und bei Abweichungen automatisch oder manuell bereinigt. Prozessorientierte Qualitätssicherung: Geschäftsprozesse werden so gestaltet, dass Daten von Anfang an korrekt erfasst werden. Das umfasst eingebaute Validierungen, Standardisierung von Formaten und robuste Workflows, die Fehler minimieren. Effektive Lösungen kombinieren beide Ansätze. IRI Voracity bietet leistungsstarke Werkzeuge zur Datenanreicherung und Datenbereinigung,…
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❌ Datenmigration aus Legacy-System ❌ Altdaten in moderne Anwendungen, Datenbanken oder Cloud-Ziele migrieren ❗
5 Checks für eine sichere Datenmigration: 1. Quell-Codierung prüfen: Ein schneller Scan deckt gemischte Codierungen in derselben Spalte auf. 2. Round-Trip-Test machen: Einfach eine Stichprobe ins Zielformat konvertieren und zurück – so siehst du sofort, wo es hakt. 3. Surrogatpaare im Blick behalten: Gerade bei UTF-16 wichtig: sicherstellen, dass Hoch-/Niedrig-Paarzeichen korrekt übernommen werden. 4. Prüfsummen vergleichen: Hash-Werte vor und nach der Konvertierung geben Sicherheit bei kritischen Feldern. 5. Versteckte Abschneidungen vermeiden: Nicht nur Zeichenzahl, sondern auch Bytelänge prüfen. So werden Fehler frühzeitig erkannt – bevor sie Analysen verfälschen, Joins zerschießen oder Kundenvertrauen zerstören. Das Problem: Manuelle Abfragen, Skript-Flickwerk und diverse Einzellösungen hinterlassen zwangsläufig Lücken. Genau dort schleichen sich falsche…
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❌ Schnellere Performance in Cubeware ❌ Datenaufbereitung vor der BI-Ebene, gewinnt Zeit, Datenqualität und Sicherheit❗
. Schnellere Cubeware-Dashboard, weniger Wartezeit und mehr Compliance! Weißt du, was den Unterschied macht zwischen BI-Dashboards, die sich in Minuten statt Stunden aktualisieren? Zwischen Analysten, die Ergebnisse liefern statt Däumchen drehen? Zwischen Compliance-Sicherheit und gefährlichen Lücken? Der Knackpunkt liegt in der Datenaufbereitung. Viele BI-Tools – und selbst klassische ETL-Prozesse – verlagern Transformationen in die BI-Schicht. Das führt unweigerlich zu Engpässen: Zusätzlicher Overhead bei Joins, Filtern und Typkonvertierungen Redundante Transformationen in verschiedenen Reports Unmaskierte PII, die erst spät im Prozess geschützt wird Die Lösung: Daten müssen bereits vor der BI-Plattform wie Cubeware Cockpit aufbereitet werden – sauber, sicher, performant. Komplexe Transformationen in einem einzigen, wartbaren Skript Automatisierte Datenqualitätsprüfungen, die fehlerhafte Werte…
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❌ Datenmaskierung für NoSQL-Database ❌ Sensible Daten in Splunk, Redis und CosmosDB zuverlässig finden und maskieren ❗
Maskierung personenbezogener Daten (PII) in Splunk, Redis & CosmosDB: IRI DarkShield ermöglicht das Suchen und Maskieren sensibler Daten (PII) in verschiedenen Datenquellen – strukturiert, semi-strukturiert und unstrukturiert. Neben Cassandra, Elasticsearch und MongoDB unterstützt die IRI Workbench-GUI nun auch Splunk, Redis und CosmosDB. Überblick der Technologien: Splunk: Analyseplattform für maschinell erzeugte Daten (Logs, Events). Da diese oft sensible Informationen wie IP-Adressen oder Benutzerkennungen enthalten, ist Maskierung vor Weitergabe oder Reporting notwendig. Redis: Schneller, flexibler In-Memory-Key-Value-Store, genutzt für Caching, Sitzungen und Echtzeitanalysen. Redis Enterprise erweitert dies zu einem Multi-Model-NoSQL-Store, in dem PII wie Sitzungsdaten, Tokens oder Präferenzen vorkommen können – Maskierung schützt vor Datenlecks. Azure Cosmos DB (NoSQL): Vollständig verwaltete NoSQL-Lösung von…
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❌ Sensible Patientendaten ❌ Finden und schützen Sie gezielt Patientendaten – lückenlos und sicher ❗
Schützen Sie Ihre Patientendaten in medizinischen Bildern – vollständig und zuverlässig DICOM-Dateien sind aus der modernen Medizin nicht wegzudenken – von Radiologie und Kardiologie bis zu Zahnmedizin und Augenheilkunde. Aber sie enthalten nicht nur Bilder. Sie können auch Patientennamen, Geburtsdaten, Krankenhausinformationen oder sogar direkt in die Pixel eingebrannte sensible Daten (PHI) speichern. Wenn Sie nur die Bilder betrachten, bleiben Compliance-Risiken offen. Versteckte Risiken in DICOM-Dateien: Eingebrannte Texte: Patientendaten direkt in den Pixeln – manuelles Entfernen ist fehleranfällig. Header-Metadaten: IDs, Geburtsdaten und Studieninformationen – einzelne Felder löschen reicht nicht. Private Tags: Herstellerattribute können noch sensible Daten enthalten. Quasi-Identifikatoren: Ort, Studienzeit oder seltene Erkrankungen können Personen identifizieren. Inkonsistente Bereinigung: Manuelle oder unvollständige…
