Herausforderungen: Möglicherweise haben Sie eines oder mehrere dieser zeitaufwendigen Probleme bei der Arbeit mit MS SQL Server-Datenbanken vor Ort oder in der Azure-Cloud: Datenermittlung: Profilerstellung,
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Autor: Firma JET-Software
❌ Intelligente + synthetische Testdaten ❌ Erstellung von Test Data via Produktions-Metadaten für DevOps, DB, DV und ETL-Prototypen ❗
Herausforderungen: Anwendungen und Datenbanken haben ihre eigene Logik und einzigartigen Eigenschaften. Damit Testdaten in diesen Kontexten nützlich sind, müssen sie Produktionsmerkmale widerspiegeln, wie z.B: Auswahlbedingungen
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❌ Talend Data Fabric ❌ Mittels CoSort 4x schnellere Datenintegration, plus PII-Datenschutz via Datenmaskierung und synthetische Testdaten generieren ❗
Herausforderungen: Auch nach der Beratung und Abstimmung können große Datenmengen (d.h. mehr als eine Million Zeilen) nur langsam transformiert werden, insbesondere ohne ein teures Hardware-
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❌ Datenmaskierung ❌ Unabhängig davon, ob PII in Datenbank relational oder NoSQL, vor Ort oder in der Cloud – oder in einer EDI- oder Excel-Datei ❗
Datenmaskierung: Der Schutz von personenbezogenen Daten! Inmitten pausenloser Berichte über Datenschutzverletzungen und einem wachsenden regulatorischen Umfeld für persönliche identifizierbare Informationen (PII) weltweit, sind mehrere Technologielösungen
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❌ Hitachi Vantara Pentaho ❌ Mithilfe von CoSort 15x schnellere Sort-Jobs, mit PII-Schutz via Datenmaskierung und synthetische Testdaten erzeugen ❗
Herausforderungen: Pentaho Data Integration (PDI) ist zwar ein leistungsfähiges Werkzeug zur Aufbereitung und Integration von Daten, weist aber auch einige Mängel auf! 1. Langsame Transformierungen: Native
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❌ IBM DataStage ❌ Unkompliziert 10x schnellere Datenintegration für legacy ETL-Tool InfoSphere DataStage ❗
Herausforderungen: Auch nach der Beratung und dem Tuning können große Datenmengen (d.h. mehr als eine Million Zeilen) nur langsam transformiert werden, insbesondere ohne ein teures
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❌ Map für Data, BI & Analytics ❌ Endlich den Markt überblicken: BARC präsentiert transparente + strukturierte Übersicht über Software-Lösungen ❗
Endlich den Markt überblicken: Transparenz im dynamischen Markt für Data & Analytics! BARC präsentiert eine transparente und strukturierte Map-Übersicht über Lösungen in den Bereichen Data,
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❌ Oracle Enterprise Linux ❌ Oracle zertifiziert Leistungs- und Sicherheitsfunktionen von IRI Voracity – die Plattform für Big Data Management ❗
Das Team der Oracle Linux und „Virtualization Alliance“ heißt IRI, The CoSort Company, und seine Datenverwaltungsplattform Voracity im ISV-Ökosystem willkommen. IRI hat Voracity auf Oracle
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❌ EMM Metadaten Management ❌ Metadaten dienen als genetische Zusammensetzung der Daten-DNA ❗
EMM: Erfassen des Geschäftswerts mit Enterprise Metadata Management! In dem Maße, wie die Daten selbst zur Währung geworden sind, haben sich auch die Metadaten, die
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❌ Data Governance ❌ Ein übergreifender Prozess vom Policy-Management, zum Data Stewardship und zur Datenqualität ❗
Data Governance: Der Begriff hat keine verbindliche Definition, aber in der Praxis ist es entweder der übergreifende Prozess, durch den Datenbestände verwaltet werden, um Vertrauenswürdigkeit
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