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
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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
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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
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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
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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
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. Legacy-Migration neu gedacht: Vom Risiko zur strategischen Stärke! Veraltete oder mehrbytebasierte Datentypen stellen häufig ein erhebliches Hindernis in Legacy-Datenmigrationsprojekten dar. Viele allgemeine Datenkonvertierungstools stoßen
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So reduzieren Unternehmen PII-Risiken bei LLMs: Große Sprachmodelle (LLMs) eröffnen neue Möglichkeiten in der Datenanalyse und Automatisierung – bringen aber auch erhebliche Datenschutzrisiken mit sich.
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Warum Datenerkennung und Datenmaskierung für CMMC wichtig sind Viele CMMC-Kontrollen setzen voraus, dass Unternehmen: FCI und CUI zuverlässig identifizieren können – auch in strukturierten, semi-strukturierten
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Mehrschichtige Herausforderung für Datenschutz und Compliance: Gesundheitsdaten gehören zu den sensibelsten Informationen überhaupt. Entsprechend hoch sind die Anforderungen an Sicherheit, Governance und Compliance – insbesondere
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Datenschutz in Excel neu gedacht: Verlassen Sie sich nicht länger auf Tabellen-Passwörter, die längst kein verlässlicher Schutz mehr sind. Wenn es um sensible Daten geht,
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