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❌ Elastic & Compliance ❌ DSGVO-konformer Umgang mit personenbezogenen Daten in Elasticsearch-Clustern❗
DSGVO-konformer Datenschutz in Elasticsearch: Elasticsearch ist eines der meistgenutzten Tools zur zentralen Speicherung und Analyse großer Datenmengen. Unternehmen weltweit verlassen sich auf Elasticsearch-Cluster, um geschäftskritische Informationen schnell und skalierbar zu verarbeiten. Doch genau diese Leistungsfähigkeit birgt ein enormes Risiko: Immer wieder entdecken Sicherheitsexperten Millionen bis Milliarden sensibler personenbezogener Daten (PII/PHI) in unzureichend gesicherten Elasticsearch-Datenbanken – öffentlich zugänglich im Netz. Der Grund: fehlendes Risikobewusstsein und mangelnde technische Maßnahmen. Verantwortung liegt beim Unternehmen – Risiken sind real Die Verantwortung für die sichere und DSGVO-konforme Verarbeitung dieser Daten liegt immer beim datenverarbeitenden Unternehmen. Doch viele IT-Entscheider wissen nicht, wie sie die Anforderungen der Datenschutzgrundverordnung (DSGVO) konkret in ihrer Elasticsearch-Umgebung umsetzen sollen. Die Folge:…
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❌ Mit Dark Data richtig umgehen ❌ Sichere Maskierung sensibler Daten in strukturierten & unstrukturierten Quellen ❗
Intelligente Datenmaskierung für jede Umgebung: Mit IRI DarkShield steht Unternehmen eine leistungsstarke Lösung zur Verfügung, um sensible Daten in strukturierten, semistrukturierten und unstrukturierten Quellen zuverlässig zu identifizieren und zu schützen – ganz gleich, ob sie lokal oder in der Cloud gespeichert sind. Die neue Version 5 hebt die Maskierung auf ein neues technologisches Level: Verbesserte API-Engines, eine modernisierte GUI in der Eclipse™-basierten IRI Workbench und erweiterte Datenbankunterstützung – unter anderem für MongoDB – machen DarkShield V5 zu einem flexiblen Werkzeug für die datenschutzkonforme Absicherung kritischer Informationen. Dank der tiefen Integration in die IRI Data Protector Suite profitieren Unternehmen von einem einheitlichen Regelwerk zur Klassifizierung und Maskierung personenbezogener Daten (PII). So…
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❌ Optimierung von ETL- und ELT-Prozessen ❌ Effizienter Datenzugriff statt komplexer ODS-Strukturen❗
Milliarden von Datensätzen effizient extrahieren und transformieren: Verzögerungen bei der Datenintegration führen zu veralteten Informationen – und damit zu weniger zuverlässigen Erkenntnissen. Erfahren Sie, wie Sie Ihre ELT-Prozesse (Extract – Load – Transform) optimieren und Ihren ODS dauerhaft leistungsfähig halten: Nutzen Sie native Protokolle für eine schnellere Datenextraktion: Datenbankspezifische APIs reduzieren den Overhead und ermöglichen deutlich schnellere Übertragungen. Beschleunigen Sie das Laden durch Parallelverarbeitung: Die Aufteilung großer Datenmengen in kleinere Streams steigert die Effizienz und verkürzt die Ladezeiten erheblich. Bereiten Sie Daten bereits während der Extraktion vor: Durch frühzeitiges Sortieren, Filtern und Formatieren wird die Transformation downstream spürbar entlastet. Um das volle Potenzial Ihres ODS auszuschöpfen, brauchen Sie eine Lösung,…
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❌ Die Lösung für Big Data seit 1978 ❌ Optimierte In-Memory-Workflows für maximale Dateneffizienz❗
Suchen Sie nach einer schnelleren Lösung für die Verarbeitung großer Datensätze? Dann werfen Sie einen Blick auf die Vorteile der In-Memory-Datenverarbeitung – eine Technologie, die speziell dafür entwickelt wurde, große Datenmengen effizient und ressourcenschonend zu bewältigen. Fünf zentrale Vorteile auf einen Blick: 1. Schneller Datenzugriff: Da die Daten direkt im Arbeitsspeicher (RAM) gehalten werden, entfällt das zeitaufwändige Nachladen von der Festplatte – die Verarbeitung wird dadurch deutlich beschleunigt. 2. Weniger I/O-Engpässe: Durch den reduzierten Zugriff auf langsame Speichermedien werden typische Flaschenhälse in der Datenübertragung vermieden, und die Performance Ihrer Workflows steigt spürbar. 3. Parallele Verarbeitung: Mehrere Schritte wie Sortierung, Filterung oder Aggregation können gleichzeitig ablaufen – ohne Kompromisse bei der…
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❌ Sensible Patientendaten ❌ Den Kampf um den Datenschutz im Gesundheitswesen endlich gewinnen ❗
Angesichts zunehmender Datenschutzverletzungen und strengerer Vorschriften wird der Schutz personenbezogener Daten (PII) immer wichtiger. Es geht darum, höchst sensible Patientendaten (PHI) zu schützen, ohne dabei die Effizienz oder die Datenverfügbarkeit zu gefährden. Dazu ist der Einsatz moderner Datenschutztechnologien wie gezielte Datenmaskierung und synthetischer Testdatengenerierung entscheidend. Traditionelle Datenschutzansätze wie die Endpunktsicherheit, einschließlich vollständiger Verschlüsselung von Datenbanken und Geräten, erreichen zunehmend ihre Grenzen. Sie sind ressourcenintensiv, reduzieren den Zugriff auf nicht sensible Daten und sind anfällig für Sicherheitslücken. Startpunktsicherheit: Schutz direkt an der Quelle In diesem Kontext bietet der Ansatz der Startpunktsicherheit entscheidende Vorteile. Anstatt nur Endpunkte wie Geräte und Netzwerke zu sichern, wird der Schutz direkt an der Datenquelle angewendet –…
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❌ Datenintegration seit 1978 ❌ Erhöhte Effizienz bei Datenmigration dank schneller ETL-Tools❗
Die leistungsstarke Lösung für die Datenintegration und Datenmigration! IRI ist ein etablierter Anbieter im Bereich Datenmanagement und war seit langem in Datenmodernisierungsprojekten tätig, wie etwa bei der „Lift and Shift“-Methode für Altsysteme. Das Unternehmen begann in den späten 1970er Jahren mit der Durchführung von Mainframe-Sortiermigrationen und hat sich seitdem zu einem Experten in der Datenbewegung, -manipulation und -modernisierung entwickelt. Dies umfasst unter anderem die Konvertierung von Datentypen und Dateiformaten sowie ETL-Operationen mit dem weit verbreiteten CoSort-Daten-Transformationstool. In diesem Zusammenhang bietet IRI auch umfangreiche Funktionen für die Datenintegration. Die Integration von Daten ist eine weitere Form der Datenbewegung, bei der ähnliche Herausforderungen wie bei der Migration auftreten, auch wenn die Nuancen unterschiedlich…
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❌ Datenlebenszyklus ❌ Sicherer Umgang mit Patientendaten von der Erhebung bis zur Löschung (DLCM) ❗
Angesichts wachsender Datenmengen und strenger Datenschutzbestimmungen steht das Gesundheitswesen vor einer entscheidenden Frage: Wie lassen sich sensible Patientendaten gezielt schützen, ohne die Effizienz von Forschung und Versorgung zu beeinträchtigen? Der Schutz personenbezogener Gesundheitsinformationen ist unerlässlich, um Vorschriften wie HIPAA, DSGVO und andere gesetzliche Anforderungen zu erfüllen. Gleichzeitig erfordert die digitale Transformation des Gesundheitswesens leistungsfähige Big-Data-Lösungen, um Daten effizient analysieren und nutzen zu können. Die Fähigkeit, personenbezogene Gesundheitsinformationen (PHI) effizient und umfassend zu anonymisieren, ist mittlerweile eine kritische Anforderung im Gesundheitswesen. Angesichts der zunehmenden Menge an Gesundheitsdaten ist es erforderlich, Lösungen zu finden, die sich nahtlos in bestehende IT-Infrastrukturen integrieren lassen. Der Schutz sensibler Patientendaten und eine effiziente Verwaltung des Datenlebenszyklus…
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❌ Data Fabric und Data Mesh ❌ Vereinfachte Datenverwaltung für direkte Nutzung ohne Zwischenspeicherung ❗
Effiziente Datenverarbeitung für alle Branchen: Seit 1978 optimiert IRI Inc. die Datenverarbeitung für Unternehmen in verschiedenen Bereichen, darunter Banken, Regierungen, das Gesundheitswesen, Telekommunikation, Einzelhandel und Energie. IRI Voracity zeichnet sich durch seine Fähigkeit aus, komplexe Datenprozesse zu bewältigen, sensible PII-Daten in mehreren Quellen zu identifizieren und zu maskieren sowie ETL-Prozesse effizient durchzuführen. Die Plattform nutzt Datendefinitionsdateien (DDF), um Datenquellen mit Zielsystemen zu verknüpfen, Geschäftsregeln anzuwenden und Nachverfolgbarkeit sicherzustellen. Die leistungsstarke SortCL-Engine ermöglicht Datenintegration, -transformation, -bereinigung und -maskierung – lokal, in der Cloud oder in hybriden Umgebungen. Die intuitive Eclipse-basierte IRI Workbench bietet eine benutzerfreundliche Oberfläche für umfassendes Datenmanagement. Data Fabric und intelligente Datenverwaltung ohne Zwischenspeicherung: IRI Voracity unterstützt moderne Data-Fabric-Architekturen,…
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❌ Datenreplikation in Echtzeit ❌ Effiziente und gezielte Datenübertragung durch Change Data Capture (CDC) ❗
Effiziente Datenübertragung und Replikation mit Change Data Capture (CDC): Change Data Capture (CDC) ermöglicht eine gezielte Übertragung von Rohdaten aus Produktivsystemen in Analyseanwendungen, um diese zu entlasten und Echtzeiteinblicke zu liefern. Durch den Einsatz von ETL-Prozessen und Metadaten werden Daten gefiltert, transformiert und geladen, während automatisierte Abläufe für eine hohe Effizienz sorgen. Um eine zuverlässige Datenpipeline zu gewährleisten, nutzt CDC verschiedene Methoden zur Erfassung und Bereitstellung von Datenänderungen. Es erkennt Inserts, Deletes, Updates sowie DDL-Änderungen in Produktivsystemen und überträgt diese an Zielsysteme – von klassischen Datenbanken über Public-Cloud-Dienste bis hin zu Data Warehouses, Data Lakes und Microservices. Mit IRI Ripcurrent, einer neuen Funktion der Datenmanagementplattform IRI Voracity, wird nun auch…
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❌ Sichere und hochwertige Daten für Künstliche Intelligenz ❌ Erfolgreiche KI-Modelle beginnen mit bereinigten Daten ❗
Optimierung und Schutz von Daten für KI-Systeme: In diesem Artikel werden die vielseitigen Einsatzmöglichkeiten der Datenbereinigungs- und Maskierungslösungen von IRI Voracity vorgestellt. Ziel ist es, die Qualität und Sicherheit von KI-Modellen zu erhöhen – insbesondere für Anwendungen mit reaktiven Maschinen oder speicherbegrenzten KI-Systemen, die auf verlässliche und geschützte Daten angewiesen sind. Künstliche Intelligenz (KI), insbesondere Generative KI (GAI), hat in diesem Jahr enorme Aufmerksamkeit erregt. Sowohl die Technologiebranche als auch die breite Öffentlichkeit zeigen großes Interesse – mit teils begeisterten, teils kritischen Reaktionen. Viele Unternehmen, innerhalb und außerhalb der Softwarebranche, planen daher, GAI in naher Zukunft gewinnbringend einzusetzen. Diese Entwicklung bietet großes Potenzial, birgt jedoch auch Risiken. Unternehmen könnten in…
