-
❌ Alternative zu Informatica ❌ Datenschutzgerechte Datenintegration ohne Cloud-Zwang ❗
ETL und Datenschutz in einer Plattform: Mit IRI Voracity zu einer zukunftssicheren Datenarchitektur! Viele Unternehmen stehen derzeit vor der Herausforderung, ihre bestehende Datenintegrationslandschaft zukunftssicher auszurichten. Insbesondere Organisationen, die ihre Daten bewusst in eigenen Rechenzentren oder kontrollierten Umgebungen betreiben möchten, suchen nach Lösungen, die leistungsfähige Datenintegration mit Datenschutz- und Governance-Funktionen verbinden. Datenintegration ohne Cloud-Abhängigkeit: Während sich zahlreiche Anbieter zunehmend auf cloudbasierte Betriebsmodelle konzentrieren, bestehen in vielen Branchen weiterhin Anforderungen an lokale Datenhaltung und volle Kontrolle über sensible Informationen. Besonders in regulierten Bereichen wie Finanzwesen, Gesundheitswesen oder öffentlicher Verwaltung spielt die Wahl der Betriebsumgebung eine zentrale Rolle. Für diese Anforderungen bietet IRI Voracity eine leistungsstarke Datenmanagement-Plattform, die sowohl On-Premises als auch in…
-
❌ CMMC 2.0 Compliance erfüllen ❌ Datenerkennung und Datenmaskierung von sensiblen Informationen ❗
Datenmaskierung für die CMMC-Compliance: Die Cybersecurity Maturity Model Certification (CMMC) ist ein zentrales Sicherheitsframework des US-Verteidigungsministeriums (DoD). Es soll sicherstellen, dass sensible Informationen wie Federal Contract Information (FCI) und Controlled Unclassified Information (CUI) innerhalb der Verteidigungsindustrie angemessen geschützt werden. Die aktuelle Version CMMC 2.0 orientiert sich stark an den Anforderungen von NIST SP 800-171 und teilweise NIST SP 800-172. Für die Einhaltung von CMMC müssen Unternehmen wissen: 1. wo sensible Daten gespeichert sind, 2. wer darauf zugreifen darf, 3. wie diese Daten während ihres gesamten Lebenszyklus geschützt werden. Viele Anforderungen setzen implizit voraus, dass Organisationen sensible Informationen automatisch erkennen und kontrollieren können. Manuelle Verfahren stoßen insbesondere in hybriden Cloud-, Multi-Cloud-…
-
❌ NoSQL Datenmaskierungssoftware ❌ Sensible PII-Daten zuverlässig finden und richtig schützen ❗
Sensible Daten befinden sich heute längst nicht mehr nur in klassischen relationalen Datenbanken. Moderne Anwendungen, Cloud-Plattformen und Analyseumgebungen speichern personenbezogene Informationen zunehmend in NoSQL-Systemen Genau dort entstehen jedoch häufig Sicherheits- und Compliance-Lücken, weil Datenschutzstrategien nicht konsequent auf NoSQL-Umgebungen ausgeweitet werden. Besonders problematisch ist, dass sensible Informationen oft verborgen in Logdaten, JSON-Dokumenten, Event Streams oder Key-Value-Strukturen liegen. Unternehmen verlieren dadurch schnell den Überblick darüber, wo personenbezogene Daten gespeichert sind und wer darauf Zugriff hat. IRI DarkShield ermöglicht eine einheitliche, plattformübergreifende Anonymisierung personenbezogener Daten (PII) über strukturierte, semi-strukturierte und unstrukturierte Daten hinweg. Zusätzlich zu Cassandra, Elasticsearch und MongoDB werden nun auch Splunk, Redis sowie Azure Cosmos DB unterstützt. Typische Risiken dabei sind:…
-
❌ Synthetische Testdaten nutzen ❌ Keine produktiven Echtdaten mehr in Testumgebungen ❗
Mit IRI RowGen erstellen Unternehmen hochwertige, realistische und datenschutzkonforme Testdaten für Entwicklung, Qualitätssicherung, Migrationen oder KI-Projekte – schnell, flexibel und ohne Risiko für sensible Informationen. Anstatt produktive Echtdaten zu kopieren, nutzt IRI RowGen Metadaten, Datenmodelle, Regeln und definierte Beziehungen als Grundlage für die Generierung synthetischer Datensätze. Datentypen, Wertebereiche, Verteilungen, Formate, Primär- und Fremdschlüssel sowie fachliche Abhängigkeiten bleiben erhalten, ohne dass reale personenbezogene Informationen übernommen werden. Dadurch entstehen konsistente, realitätsnahe Testdaten mit referenzieller Integrität, die sich exakt an technische und fachliche Anforderungen anpassen lassen – sicher, skalierbar und vollständig datenschutzkonform. Fazit: Die synthetisch erzeugten Daten bilden reale Datenstrukturen und Zusammenhänge präzise nach und bewahren dabei auch komplexe relationale Abhängigkeiten. So bleiben…
-
❌ Dark Data schützen ❌ Dunkle Daten sichtbar machen und gezielt sensible Daten überall schützen ❗
Keine Datensicherheit ohne Datenklassifizierung – und keine wirksame Klassifizierung ohne moderne Schutzwerkzeuge Unternehmen stehen heute vor einer gewaltigen Herausforderung: Sie speichern mehr Daten als je zuvor – verteilt über Dateiserver, Cloud-Plattformen, Datenbanken, Collaboration-Tools und Archive. Ein großer Teil dieser Informationen bleibt jedoch unklassifiziert, ungenutzt und damit weitgehend unsichtbar. Diese sogenannten „Dark Data“ stellen eines der größten Sicherheits- und Compliance-Risiken moderner IT-Landschaften dar. Besonders kritisch wird dies in Branchen wie Gesundheitswesen, Finanzdienstleistungen oder der öffentlichen Verwaltung. Dort befinden sich in unstrukturierten Dokumenten, PDFs, Bildern oder Protokolldateien häufig hochsensible personenbezogene Daten (PII) oder geschützte Gesundheitsinformationen (PHI). Ohne Transparenz darüber, wo diese Daten liegen und wie sie verarbeitet werden, lassen sich weder Datenschutzvorgaben…
-
❌ COBOL Migration ❌ Modernisierung von COBOL mit CoSort schnell, sicher und ohne Umwege ❗
Modernisierung und Migration von COBOL-Daten: Mit IRI CoSort lassen sich COBOL-Daten effizient und sicher in moderne Zielumgebungen überführen. Die Lösung unterstützt die Konvertierung komplexer COBOL-Datentypen und proprietärer Dateiformate und ermöglicht eine nahtlose Migration zwischen Mainframe- und Open-System-Plattformen – inklusive automatischer Anpassung von Zeichensätzen (EBCDIC/ASCII) und Byte-Reihenfolgen (Endian). Bestehende COBOL-Copybooks werden dabei direkt zur Metadatengewinnung genutzt, wodurch Datenstrukturen konsistent übernommen und Integrität zuverlässig gewahrt bleiben. Auch anspruchsvolle Legacy-Formate wie ISAM-Dateien oder variable Record-Strukturen können performant verarbeitet und in gängige Zielformate wie CSV, XML oder Datenbanken überführt werden. Ein besonderer Vorteil liegt in der zentralen Steuerung über SortCL In einem einzigen Job lassen sich mehrere Verarbeitungsschritte kombinieren: 1. Datenkonvertierung und -transformation 2.…
-
❌ Informatica Alternative ❌ Die günstigere und on-premise Lösung mit Funktionen für Data Masking❗
Kein Cloud-Zwang, volle Datenkontrolle: Ein zentrales Thema für viele Nutzer von Informatica PowerCenter ist die strategische Ausrichtung in Richtung Cloud. Unternehmen mit gewachsenen On-Premises-Architekturen sehen sich zunehmend mit einer Transformation hin zu Informatica Cloud Data Integration (CDI) konfrontiert. Gerade in regulierten Branchen ist Cloud nicht immer die bevorzugte Zielarchitektur. Wenn Daten lokal bleiben müssen und bestehende Prozesse auf kontrollierte On-Premises-Umgebungen ausgelegt sind, wird eine cloudzentrierte Produktstrategie schnell zur Herausforderung. Unternehmen suchen dann nicht nur einen Ersatz für bestehende ETL-Prozesse, sondern eine Alternative, die ihren Betriebsansatz weiterhin unterstützt. Hier wird IRI Voracity mehr als nur ein PowerCenter-Ersatz betrachtet. Neben Datenintegration vereint Voracity auch Datenmaskierung, PII-Schutz, Testdatengenerierung, Data Discovery, Datenqualität und Governance…
-
❌ Schutz von Unterschriften ❌ KI-gestützte Signaturerkennung und automatische Anonymisierung ❗
KI-basierte Signaturerkennung: In einer zunehmend datengetriebenen Welt gewinnt der Schutz personenbezogener Daten (PII) immer mehr an Bedeutung – nicht nur zur Einhaltung gesetzlicher Vorgaben, sondern auch für Vertrauen und Glaubwürdigkeit. Besonders anspruchsvoll wird es bei unstrukturierten Daten wie PDFs, Word-Dokumenten oder gescannten Unterlagen – vor allem dann, wenn handschriftliche Unterschriften ins Spiel kommen. Genau hier setzt der Hersteller IRI an: Mit ihrer Technologie wird die automatische Erkennung und Maskierung handschriftlicher Signaturen möglich – direkt integriert in die Datenschutzlösung IRI DarkShield. Von der Datenmenge zur Datensicherheit: Signaturen automatisch identifizieren und schützen Mit Version 1.6.5 nutzt IRI DarkShield ein fortschrittliches KI-Modell von DeepLobe, das handschriftliche Signaturen selbst in komplexen, bildbasierten Dokumenten zuverlässig…
-
❌ Synthetische Testdaten mit System ❌ Volle TDM-Kontrolle durch sichere und künstliche Generierung ❗
Beim Testen mit echten Produktionsdaten entstehen nicht nur Compliance-Risiken, sondern auch operative Einschränkungen in Entwicklung und Betrieb. Mit IRI RowGen lassen sich diese Risiken vollständig vermeiden: Die Lösung generiert synthetische Testdaten, die strukturell, statistisch und semantisch eng an reale Produktionsdaten angelehnt sind – bei vollständiger Wahrung des Datenschutzes. IRI RowGen arbeitet schema- und regelbasiert. Datenstrukturen (z. B. relationale Schemata, Schlüsselbeziehungen und Constraints) werden gezielt nachgebildet, sodass referenzielle Integrität auch über komplexe Tabellenhierarchien hinweg erhalten bleibt. Gleichzeitig können Feldinhalte mithilfe deterministischer Regeln, Zufallsverteilungen, Lookup-Tabellen oder Mustervorgaben realitätsnah erzeugt werden. Dadurch lassen sich sowohl typische Datenverteilungen als auch Edge Cases gezielt simulieren. Für den Einsatz in Entwicklungs-, QA- und DataOps-Umgebungen bedeutet das:…
-
❌ Legacy-Modernisierung ❌ Sortierprozesse modernisieren und beschleunigen, ohne Risiko für bestehende Systeme ❗
Arbeiten Sie bei der Verarbeitung großer Datenmengen noch mit COBOL-, JCL- oder betriebssystembasierten Sortier-Tools? Diese klassischen Lösungen stammen aus einer Zeit, in der Daten überschaubar und Systeme weitgehend isoliert waren. Entsprechend komplex ist häufig ihre Konfiguration – und ihr Funktionsumfang bleibt begrenzt. Über einfaches Sortieren, Zusammenführen und einige wenige Transformationen hinaus stoßen sie schnell an ihre Grenzen. Insbesondere in modernen, verteilten Datenlandschaften können sie mit der Dynamik und Vielfalt heutiger Daten kaum Schritt halten. Kurz gesagt erfüllen sie ihren Zweck – entwickeln sich jedoch nicht mit Ihren Anforderungen weiter. Die Konsequenz: Teams greifen zu Workarounds. Sie kombinieren mehrere Tools, fügen zusätzliche Prozessschritte hinzu und verschieben Daten, um einen einzelnen Workflow…
