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❌ IBM Informix ❌ Zentrales Datenmanagement mit hoher Sicherheit, Performance und Zukunftsfähigkeit ❗
Mit der IRI Workbench steht eine zentrale, plattformübergreifende Umgebung zur Verfügung, um Daten aus IBM Informix Informix effizient zu analysieren, zu integrieren, zu schützen und weiterzuverarbeiten. Die kostenlose Lösung läuft unter Windows, macOS und Linux und vereint alle relevanten Datenmanagement-Funktionen in einer intuitiven, Eclipse-basierten Konsole! Die IRI Workbench optimiert die Verarbeitung von Informix-Tabellenquellen und -zielen und unterstützt leistungsstarke ETL-, Migrations- und Replikationsszenarien. Durch die Integration mit IRI CoSort- und Hadoop-Engines lassen sich große Datenmengen performant transformieren, analysieren und absichern. Zusätzlich ermöglicht die Plattform Change Data Capture (CDC) zur Echtzeit-Erfassung von Datenänderungen aus Informix-Systemen. Ebenso ist die Anbindung an führende relationale Datenbanksysteme wie MS SQL, Oracle, PostgreSQL, Salesforce, Snowflake und Teradata…
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❌Oracle Daten wirksam schützen❌ Echtzeit-Schutz durch intelligente, dynamische Maskierung in Oracle-Datenbanken ❗
Oracle-Daten in Echtzeit schützen: Heben Sie Ihre Datensicherheit auf ein neues Niveau, denn IRI Ripcurrent kombiniert leistungsstarke Replikation mit intelligenter, dynamischer Datenmaskierung – speziell für Oracle-Datenbanken entwickelt. In Verbindung mit der zentralen IRI Workbench steuern Sie sämtliche Prozesse komfortabel, transparent und effizient. Der integrierte Schema Data Class Wizard identifiziert sensible Daten automatisch, weist sie passenden Datenklassen zu und verknüpft sie direkt mit den richtigen Maskierungsregeln. So entstehen sofort einsatzbereite Maskierungs-Workflows mit FieldShield – schnell implementiert, präzise umgesetzt und DSGVO-konform. Das besondere Plus: Keine manuellen Anpassungen mehr. Ripcurrent erkennt neue Tabellen und Spalten automatisch und synchronisiert Änderungen in Echtzeit – ohne Unterbrechung des Betriebs. Ideal für Test- und Produktionsumgebungen, in denen…
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❌ Optimale Datenqualität ❌ Nachhaltige Datenqualität als Grundlage für verlässliche Entscheidungen ❗
Hochwertige Daten sind ein zentraler Erfolgsfaktor für verlässliche Analysen, effiziente Geschäftsprozesse und eine nachhaltige Kostenkontrolle. Unzureichende Datenqualität führt häufig zu Fehlentscheidungen, redundanten Datenbeständen und ineffizienten Abläufen. Da Datenqualität in vielen Organisationen lange Zeit als nachrangiges Thema behandelt wurde, werden Probleme oft erst dann adressiert, wenn sie bereits operative oder wirtschaftliche Auswirkungen haben. Eine nachhaltige Sicherstellung der Datenqualität erfordert daher sowohl regelmäßige Prüfungen und Korrekturen bestehender Daten als auch eine prozessorientierte Qualitätssicherung, bei der Fehler bereits bei der Datenerfassung vermieden werden. IRI Voracity unterstützt diesen ganzheitlichen Ansatz mit leistungsstarken Funktionen zur Datenbereinigung und Datenanreicherung für strukturierte, semi-strukturierte und unstrukturierte Datenquellen. Mithilfe regelbasierter Workflows werden Inhalte auf Datentypen, Formate, Muster, Wertebereiche und…
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❌ Datenmigration ohne Verluste ❌ Legacy-Daten konsistent über Dateien und Datenbanken hinweg sicher migrieren ❗
Eine sichere Datenmigration entscheidet sich oft an unscheinbaren technischen Details. Bevor Daten aus Legacy-Systemen in moderne Anwendungen, Datenbanken oder Cloud-Ziele überführt werden, lohnt sich deshalb ein genauer Blick auf Codierungen, Datentypen und Strukturen. Schon ein kurzer Scan der Quelldaten kann gemischte Zeichencodierungen innerhalb einzelner Spalten aufdecken – ein klassischer Stolperstein bei späteren Konvertierungen. Ebenso wichtig ist ein sogenannter Round-Trip-Test: Wird eine Datenstichprobe ins Zielformat konvertiert und anschließend wieder zurückgeführt, zeigen sich potenzielle Probleme sofort. Gerade bei Unicode-Formaten wie UTF-16 müssen zudem Surrogatpaare korrekt übernommen werden, da sonst Zeichen verloren gehen oder beschädigt ankommen. Zusätzliche Sicherheit bieten Prüfsummenvergleiche vor und nach der Migration, insbesondere bei geschäftskritischen Feldern. Und schließlich sollte nicht…
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❌ ACH-Dateien schützen ❌ DSGVO-konformer Schutz sensibler ACH-Zahlungsdaten mit IRI FieldShield ❗
Schutz von ACH-Dateien: ACH-Dateien (NACHA-Dateien) sind ASCII-Textdateien mit fester Feldlänge, die zur Abwicklung elektronischer Zahlungsverkehrsprozesse über das Automated Clearing House Network genutzt werden. Sie bündeln Transaktionen wie Gehaltszahlungen per Direktüberweisung, Lastschriften, Gutschriften, Rückerstattungen und Spesenabrechnungen sowie zur Validierung von Bankkontodaten. Eine ACH-Datei besteht aus mehreren Transaktionsbatches und ist in 94 Zeichen lange Datensätze gegliedert, deren Struktur und Reihenfolge durch die NACHA-Regeln definiert sind. Die Datensätze umfassen Datei- und Batch-Header, detaillierte Transaktionsinformationen, optionale Zusatzinformationen sowie Kontrollsätze zur Summen- und Validierungsprüfung. Mit IRI FieldShield lassen sich ACH- (NACHA-)Dateien gezielt und datenschutzkonform schützen. Das Tool ermöglicht die strukturierte Maskierung sensibler Felder wie Kontonummern, Namen oder Identifikatoren, ohne dabei das feste Dateiformat oder die…
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❌ Skalierbare Datenredaktion ❌ Datenschutzkonformes Schwärzen von sensiblen Dokumenten ❗
Mit dem exponentiellen Wachstum von Datenmengen in Bereichen wie Forschung, Softwaretests, Data Science, Advanced Analytics und künstlicher Intelligenz wächst auch die Angriffsfläche für Datenschutzverletzungen. Unternehmen verarbeiten heute Milliarden von Datensätzen, umfangreiche Log- und Eventdaten sowie riesige Archive unstrukturierter Dokumente. Klassische Datenschutzmaßnahmen, manuelle Redaktionsprozesse oder punktuelle Maskierungslösungen sind für diese Anforderungen weder skalierbar noch betrieblich beherrschbar. Datenschutz in Big-Data-Umgebungen ist daher primär eine technische Skalierungs- und Integrationsfrage. IRI DarkShield wurde genau für diesen Kontext entwickelt und stellt eine hochperformante Redaktions- und Data-Masking-Engine für große, heterogene Datenlandschaften dar. Der Fokus liegt auf der automatisierten, reproduzierbaren und regelbasierten Entfernung bzw. Maskierung sensibler Inhalte aus strukturierten, semi-strukturierten und unstrukturierten Daten – unabhängig von Format,…
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❌ Datenmaskierung ❌ Der Schlüssel zum sicheren Arbeiten mit sensiblen Informationen im BFSI-Sektor ❗
Die Banking-, Finanzdienstleistungs- und Versicherungsbranche (BFSI) verarbeitet täglich enorme Mengen personenbezogener Daten (PII) sowie hochsensibler Finanzinformationen. Diese reichen von nationalen Identifikationsnummern, Kontodaten und Kreditwürdigkeitsinformationen bis hin zu Finanztransaktionen und Kreditunterlagen. Angesichts zunehmender Cyberbedrohungen und immer strengerer regulatorischer Vorgaben ist die Absicherung dieser Daten in Produktiv-, Test- und Speicherumgebungen zu einer geschäftskritischen Priorität geworden. Datenmaskierung stellt dabei eine zentrale Schutzschicht dar, da sie es Unternehmen ermöglicht, mit Daten zu arbeiten, ohne die tatsächlichen Werte offenzulegen. Im Folgenden werden zentrale Einsatzbereiche beschrieben, in denen Datenmaskierung im BFSI-Sektor aktiv genutzt wird, um Innovation zu fördern, regulatorische Anforderungen zu erfüllen und Risiken zu reduzieren. Schutz von Testdaten in DevOps und QA: Banken und Versicherungen…
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❌ Echtzeitdaten für KI-Erfolg ❌ Der unstillbare Datenhunger erfordert eine Echtzeit-Datenintegration ❗
Moderne Datenintegration für die KI-Welt: Ohne die richtigen Daten ist KI wertlos – mit ihnen kann sie zum echten Game Changer werden. Gleichzeitig befähigt KI Datensysteme, Unternehmen schnell verwertbare Erkenntnisse zu liefern. Heute ist der ideale Zeitpunkt, Datenarchitekturen und Infrastrukturen auf diese neue Wechselbeziehung vorzubereiten. KI ist bereits ein zentraler Bestandteil vieler Datenmanagement-Prozesse. Laut einer Umfrage von Unisphere Research und Radiant Advisors messen 63 % der Datenverantwortlichen unternehmensweiten KI-Initiativen strategischen Wert bei. Auch die Budgets für KI-nahe Datenprojekte steigen: +17 % gegenüber der Vorjahresstudie. Der unstillbare Datenhunger der KI erfordert Echtzeit-Datenintegration, die unternehmensweit und über Partnernetzwerke hinweg skalierbar ist. Moderne Integration umfasst Technologien wie Datenstreaming, Virtualisierung, API-Konnektivität, KI-gestützte Automatisierung und…
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❌ Synthetische Testdaten ❌ Effizientes Testdatenmanagement dank synthetischer Daten mit referenzieller Integrität ❗
Beim Testen mit echten Produktionsdaten gehen Sie unnötige Risiken ein – mit IRI RowGen gehört das der Vergangenheit an. Die Lösung ermöglicht es, hochwertige und realistische Testdaten zu generieren, die sicher, schnell und vollständig datenschutzkonform sind. Ganz gleich, ob in der Softwareentwicklung, im QA-Umfeld oder in DataOps-Szenarien: IRI RowGen erzeugt synthetische Testdaten, die den strukturellen Aufbau und die inhaltlichen Eigenschaften Ihrer Produktionsdaten realitätsnah widerspiegeln, ohne sensible Informationen offenzulegen. Dabei lässt sich die Lösung sowohl in On-Premise- als auch in Cloud-Umgebungen problemlos einsetzen. Ein zentraler Vorteil ist der verlässliche Schutz personenbezogener und sensibler Daten. Durch anonymisierte oder vollständig synthetische Datensätze unterstützen Sie die Einhaltung regulatorischer Vorgaben wie DSGVO, HIPAA oder SOC2…
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❌ NoSQL-Datenbanksicherheit ❌ Einheitliche PII-Maskierung für NoSQL-Datenbanken ❗
Von Logs bis JSON-Dokumenten: IRI DarkShield ermöglicht eine konsistente, plattformübergreifende Maskierung personenbezogener Daten (PII) in strukturierten, semi‑strukturierten und unstrukturierten Datenquellen. Neben Cassandra, Elasticsearch und MongoDB wird nun auch Splunk, Redis und Azure Cosmos DB unterstützt. Splunk: Analyseplattform für maschinell erzeugte Daten wie Logs und Events. Diese enthalten häufig sensible Informationen (z. B. IP‑Adressen, Benutzerkennungen oder Session-IDs). ➡️ DarkShield maskiert diese Daten gezielt, bevor sie weitergegeben, ausgewertet oder reportet werden. Redis / Redis Enterprise: Schneller In‑Memory‑Key‑Value‑Store für Caching, Sitzungsverwaltung und Echtzeitanalysen. Redis Enterprise erweitert dies zu einem Multi‑Model‑NoSQL‑Store. ➡️ PII wie Sitzungsdaten, Tokens oder Nutzerpräferenzen lassen sich direkt in Redis erkennen und maskieren, um Datenlecks zu vermeiden. Azure Cosmos DB: Vollständig verwaltete,…
