Veri keşfi, gizli kalıplardan ve trendlerden fikir edinmek için çeşitli kaynaklardan gelen verilerin toplanması ve analizidir. Bu, kritik iş kararlarını bilgilendirmek için bir kuruluşun verilerini tam olarak kullanmanın ilk adımıdır.Veri keşfi, gizli kalıplardan ve trendlerden içgörü elde etmek için çeşitli kaynaklardan verilerin toplanması ve analiz edilmesidir. Kritik iş kararlarını bilgilendirmek için bir kuruluşun verilerini tam olarak kullanmanın ilk adımıdır.
Verileri görsel olarak gezinerek veya rehberli gelişmiş analitik uygulayarak kalıpları ve aykırı değerleri tespit etmek için iş kullanıcı odaklı bir süreçtir. Keşif, kapsamlı bir ön model oluşturma gerektirmeyen yinelemeli bir süreçtir.
Veri maskeleme basit bir kavramdır, ancak teknik olarak uygulanması zordur.
Veri maskeleme (veri karıştırma ve veri anonimleştirme olarak da bilinir), üretim dışı veritabanlarını maskeleme kurallarına dayanan gerçekçi, ancak temizlenmiş verilerle test etmek için üretim veritabanlarından kopyalanan hassas bilgileri değiştirme işlemidir.
Üretim dışı ortamlar için üretim verilerinin kopyalarını oluşturarak ve gereksiz verileri kolayca atarak müşterilerin güvenliği artırmasına, uyumluluğu hızlandırmasına ve BT maliyetlerini düşürmesine yardımcı olur.
Canlı veritabanlarında veriyi fiziksel olarak değiştirmek mümkün olmadığından, veri istemcilere güvenlik kuralları çerçevesinde dinamik bir şekilde maskelenerek sunulur.
Çözümümüz, verileri güvenli bir şekilde sunarken, istemcilerin işlemlerini takip etmekte yetki dışında erişimleri, davranışları engellemekte ve/veya uyarmaktadır. Bu işlemler esnasında sisteme minimum yük oluşmakta, istemci tarafında bir kurulum gerekmemektedir.
Özel verilerin gizli örneklerini keşfedin, böylece tamamen korunabilirler.
Talep üzerine, her yerde ve her zaman verileri maskelemek için maskeleme hizmetlerinden yararlanın.
Çevik ve esnek, böylece kullanıcılar, verilerle çalışmadan önce karmaşık bir ortam oluşturmak için BT yardımına güvenmeden sorularına özel cevaplar bulabilirler.
Büyük miktarda ve artan veri çeşitliliği, bunları anlamak için daha verimli ve kullanıcı odaklı sunum yöntemleri gerektirdiğinden, yüksek hacimli ve çeşitli verilerin kolayca işlenmesini sağlar.
