Syniti Replicateによるデータ分析のためにS/4HANAデータをデータウェアハウスに簡単にレプリケーション

SAP 4/HANAユーザの80%はSnowflake, AWS RedShift, Google BigQueryなどのクラウド・データウェアハウスを所有しています。これらのデータウェアハウスの用途は分析にあり、タイムリーに必要に応じたフレッシュなデータを提供する必要があります。

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環境に合わせた独自のデータマスキングルールを作成するには [Accelario]

開発用テストデータの生成が便利なAccelarioはデータベース内のデータをマスキングする機能も備えています。

特定のルールに沿って機密情報を検出し、検出した機密情報をマスキングします。

このマスキングルールにはGDPR、HIPAA、PCI、CCPAといったセキュリティ規則に則ったものがデフォルトで多数用意されていますが、環境によっては独自のルールを作成したい場合もあります。

Accelarioは正規表現またはLookupファイルを使用して、簡単にオリジナルのマスキングルールを作成できます。

 

これはデフォルトで用意されているマスキングルールです。

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Oracle RAC One Node環境を構成してみました ステップ1 Oracle Linux環境の導入

Oracle RAC One nodeとは、名前の通りアクティブなノードは常に単一ですが、稼働中のノードで障害が発生した場合には、自動的にスタンバイ側のノードで起動されるという、Oracleの高可用性な運用を行うことができるソリューションとなります。

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保護中: Syniti Replicate 10.3 リリースノート

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SAP HANAデータベース管理者の仕事とはどのようなものか?

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SAP HANAで空間(Spatial)データサイエンスを強化する仕組み

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データマスキングは?:そのテクニック、タイプ、ベストプラクティス

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データベースアクセスとDevOps -その 進化、課題、ソリューション

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データマスキングで医療データを保護する方法

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データベースのトラブルシュートを加速化させる方法について

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データ・マネジメントの5つの罪

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データベース性能の低下がもたらす金銭的なものだけではない、その高いコストとは!

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保護中: Syniti Replicate 10.xにおけるメタデータ取り扱いとメタデータ入れ替えについて

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企業の機密データを守る: データマスキングの利点と課題のトップ5


政府、病院、金融機関など、機密データを収集・保管する組織は、セキュリティとデータプライバシーの深刻なリスクに直面しています。データマスキングは、このようなデータを不正アクセスから保護し、テストや開発に使用することを可能にするソリューションです。データマスキングによって、企業はコンプライアンスを維持しながら、機密データを許可された相手と安全に共有することができます。

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MySQL トリガーベースのレプリケーションセットアップについて

Syniti(旧DBMoto)では、異種DB間で差分レコードを取得しレプリケーションするための方式として、大きく3つの方式をご用意しています。

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