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Automatisierte Datenklassifizierung, Datenmaskierung und grafische Auswertung personenbezogener Informationen für mehr Transparenz und Datensicherheit! Unternehmen verarbeiten täglich enorme Mengen personenbezogener und vertraulicher Informationen in Datenbanken, Dokumenten, Dateien und Anwendungen. Doch häufig fehlt der vollständige Überblick darüber, wo sich sensible Daten befinden, Mehr
Unternehmen verarbeiten täglich wachsende Datenmengen in Microsoft SQL Server-Datenbanken. Gleichzeitig steigen die Anforderungen an Verarbeitungsgeschwindigkeit, Datenqualität, Datenschutz und die Bereitstellung von Informationen für Geschäftsprozesse und Analysen. Besonders bei großen Tabellen, komplexen ETL-Prozessen oder zeitkritischen Auswertungen können herkömmliche Datenbankoperationen zum Engpass Mehr
Sensible Daten liegen längst nicht mehr nur in relationalen Datenbanken. Moderne Anwendungen, Cloud-Plattformen und Analyseumgebungen speichern personenbezogene Informationen zunehmend auch in NoSQL-Systemen. Werden Datenschutzmaßnahmen nicht auf diese Umgebungen ausgeweitet, entstehen schnell Sicherheits- und Compliance-Lücken. Personenbezogene Informationen können sich in Logdaten, Mehr
Datenmaskierung schützt sensible Informationen! Cyberangriffe auf Unternehmen und Behörden zeigen, wie gefährdet personenbezogene Daten sind. Mit intelligenter Datenmaskierung lassen sich vertrauliche Informationen schützen und die Folgen möglicher Datenlecks erheblich reduzieren. Cyberangriffe, Ransomware und Datenlecks stellen Unternehmen zunehmend vor Herausforderungen. Im Mehr
Datenmaskierung, synthetische Testdaten und Subsetting verbinden Datenschutz mit realistischen Tests! Moderne Software muss schnell entwickelt, zuverlässig getestet und kontinuierlich verbessert werden. Dafür benötigen Entwicklungs- und Qualitätssicherungsteams realistische Testdaten. Die direkte Verwendung personenbezogener oder anderer sensibler Produktivdaten birgt jedoch erhebliche Datenschutz- Mehr
Banken, Finanzdienstleister und Versicherungen verarbeiten täglich große Mengen sensibler Finanzdaten und personenbezogener Informationen. Datenmaskierung hilft dabei, diese Daten für Entwicklung, Tests, Analysen, Cloud- und KI-Projekte nutzbar zu halten, ohne reale Kundeninformationen unnötig offenzulegen! Der Banking-, Finanzdienstleistungs- und Versicherungssektor – kurz Mehr
Unternehmen, die Informatica PowerCenter einsetzen, prüfen zunehmend Alternativen für ihre bestehenden ETL- und Datenintegrationsprozesse. Besonders gefragt sind Lösungen, die weiterhin On-Premises betrieben werden können, sensible Daten im eigenen Rechenzentrum halten und zusätzliche Funktionen für Datenmaskierung, Testdaten und Data Governance bereitstellen. Mehr
Datenschutz für KI beginnt bei den verwendeten Daten! Künstliche Intelligenz und Large Language Models (LLMs) benötigen große und aussagekräftige Datenmengen. Doch Unternehmensdaten enthalten häufig personenbezogene Informationen wie Namen, Adressen, Kontaktdaten, Kontonummern, Gesundheitsinformationen oder andere sensible Inhalte. Werden solche Daten ungeprüft Mehr
Microsoft SQL Server-Datenschutz neu gedacht: CDC und Datenmaskierung für sichere Datenprozesse! Microsoft SQL Server ist in vielen Unternehmen eine zentrale Datenplattform für geschäftskritische Anwendungen, Data Warehouses und operative Prozesse. Entsprechend häufig werden dort sensible Informationen gespeichert – etwa personenbezogene Daten, Mehr
PostgreSQL beschleunigen und sensible Daten sicher schützen: Der ganze Datenlebenszyklus in einer zentralen Umgebung! PostgreSQL gehört zu den wichtigsten relationalen Open-Source-Datenbanken und wird sowohl für klassische Geschäftsanwendungen als auch für moderne Datenplattformen eingesetzt. Mit wachsenden Datenmengen steigen jedoch die Anforderungen Mehr