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, […]
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, […]
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 […]
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 […]
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 […]
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 […]
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 […]
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 […]
. 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 an ihre Grenzen, wenn spezifische, einbytebasierte Zeichentypen verarbeitet werden müssen, die tief in Kernsystemen verankert sind. Kann eine Migrationslösung komplexe Zeichensätze wie LATIN2, Kyrillisch oder […]
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. Besonders kritisch ist der Umgang mit personenbezogenen Daten (PII), die unbeabsichtigt in Trainingsdaten, Prompts oder Modellantworten auftauchen können. Beim Einsatz von LLMs entstehen vor allem […]
