Business Information Vault: Expert Guide – Memastikan keamanan informasi pribadi saat menggunakan data merupakan hal penting dalam ilmu data. Penyimpanan data sintetis memungkinkan Anda melindungi privasi tanpa mengorbankan pengalaman pengguna. Kotak penyimpanan aman ini bertindak sebagai firewall bagi perusahaan yang menggunakan data sintetis untuk melindungi data sensitif dari pihak luar.
Di blog ini, kita akan mempelajari lebih lanjut tentang penyimpanan data sintetis, menjelajahi apa itu penyimpanan data, perannya dalam perlindungan data, serta pertimbangan manajemen kunci dan keamanan.
Contents
Business Information Vault: Expert Guide
Gudang data sintetis (SDV) mirip dengan perpustakaan data. Ini adalah repositori tempat Anda dapat bekerja dengan berbagai tipe kumpulan data, seperti satu tabel, beberapa tabel, atau data yang bervariasi terhadap waktu yang disebut data deret waktu. Itu dapat menghasilkan data yang terlihat dan berfungsi seperti data asli Anda.
How To Hire Freelancers [infographic]
Data sintetis ini bisa sangat berguna. Misalnya, Anda dapat menggunakannya untuk melatih model pembelajaran mesin tanpa harus khawatir menggunakan data nyata dan sensitif. Hal ini juga berguna untuk menguji perangkat lunak berbasis data seperti sistem pembelajaran mesin tanpa risiko kebocoran data.
SDV menggunakan teknik cerdas untuk menghasilkan data sintetik, seperti visualisasi probabilistik dan pembelajaran mendalam. Saat bekerja dengan berbagai struktur data, teknik sintesis data seperti pemodelan interaktif dan pengambilan sampel berulang juga digunakan. Dengan menggunakan SDV, Anda dapat membandingkan data buatan yang dihasilkan dengan data nyata untuk mengevaluasi data sintetis.
Lemari data arsitektur memanfaatkan beberapa komponen utama untuk membuat data sintetis. Itu juga menyimpan dan mengelola data sintetis sekaligus melindungi privasi dan keamanan. Fitur-fitur ini mungkin berbeda-beda tergantung implementasinya, namun SDV biasanya mencakup hal-hal berikut:
Bekerja dengan data sintetis memberi Anda akses ke solusi perlindungan privasi yang kuat, terutama saat menangani informasi sensitif atau informasi identitas pribadi (PII). Data sintetis Anda aman di Penyimpanan Data Sintetis.
Using Envconsul With Vault
Drive ini menggunakan enkripsi, kontrol akses, dan enkripsi data untuk memastikan tidak ada orang yang dapat mengaksesnya tanpa otorisasi yang tepat. Hal ini memastikan bahwa data terenkripsi Anda tetap pribadi dan terlindungi dari potensi masalah keamanan.
Tujuan pembuatan data sintetis adalah untuk memprioritaskan privasi sejak awal. Ini mengikuti filosofi “Privasi berdasarkan Desain”, yang berarti privasi telah dirancang dengan cermat untuk memastikan bahwa tidak ada informasi sensitif yang diungkapkan atau digunakan dengan cara apa pun. Hal ini juga secara signifikan mengurangi kemungkinan pelanggaran data atau pelanggaran privasi, sehingga memberi Anda ketenangan pikiran saat bekerja dengan data.
Mengelola dan memelihara data sintetis dalam penyimpanan data sintetis sangat penting untuk memastikan kualitas, privasi, dan kegunaan yang berkelanjutan. Anda dapat menggunakan beberapa teknik manajemen utama untuk sukses, seperti:
Penyimpanan data sintetis melakukan tugas yang sama seperti keamanan teknologi tinggi untuk data Anda. Memungkinkan perusahaan menjaga informasi sensitif tetap aman dan rahasia saat menggunakannya untuk tujuan penelitian dan analisis. Ia mengontrol hal ini dengan menghasilkan data palsu yang terlihat dan berfungsi seperti data asli tetapi tidak berisi informasi sensitif. Ini memungkinkan Anda bekerja dengan data tanpa harus mengkhawatirkan privasi atau keamanan.
Managing Your Personal Finances As An Entrepreneur: 14 Tips From Leading Experts
Hal ini sangat penting dalam industri kesehatan, perbankan, dan penelitian, dimana data merupakan hal yang penting namun harus ditangani dengan hati-hati. Penyimpanan data sintetis memungkinkan Anda berkreasi dan berkolaborasi dengan orang lain tanpa melanggar aturan privasi atau keamanan.
Research Suite adalah platform penelitian terbaik untuk pengumpulan data dan kebutuhan penelitian. Ini memungkinkan Anda mengumpulkan, menganalisis, dan mengelola data survei yang dapat dimasukkan ke dalam generator data sintetis.
Dapat mempermudah pengumpulan data. Namun, pembuatan data sintetik biasanya memerlukan alat, pustaka, atau kerangka kerja tambahan yang khusus menangani pembuatan data sintetik.
Anda dapat mendaftar uji coba gratis untuk mempelajari bagaimana kami dapat membantu Anda mengumpulkan data dan kebutuhan penelitian Anda. Ini menawarkan fitur pembuatan, distribusi, dan pengumpulan survei tingkat lanjut yang bisa sangat berguna untuk proyek Anda. Bagi pemula, mungkin sulit untuk memulai Data Vault 2.0 dan mempelajari bagaimana serta di mana menerapkannya. Penting untuk diperhatikan bahwa Data Vault 2.0 sering kali dipandang hanya sebagai teknik simulasi, namun mencakup lebih dari itu. Selain itu, ini adalah solusi BI lengkap yang terdiri dari metodologi, arsitektur, implementasi, dan pemodelan modern.
Best Password Managers (2024): Features, Pricing, And Tips
Sekarang setelah kami menjawab pertanyaan alasannya, Anda mungkin bertanya-tanya langkah apa yang diperlukan untuk mengimplementasikan Data Vault 2.0 di proyek Anda?
Hal ini tergantung pada banyak faktor seperti kasus bisnis Anda, arsitektur yang Anda inginkan, bagaimana sumber Anda dimuat, garis waktu proyek Anda, dll.
Satu hal yang pasti: arsitektur harus dibangun secara vertikal, bukan horizontal. Maksudnya bukan baris demi baris, melainkan elemen demi elemen.
Metode yang paling umum di sini adalah metode tracer bullet. Bergantung pada nilai bisnis yang ditentukan oleh laporan, dasbor, atau pasar informasi, sumber data harus diidentifikasi, dimodelkan, dan dimuat di semua tingkat arsitektur.
Spreedly Launches New Advanced Vault Solution
Hal pertama yang perlu kita lakukan adalah mengekstrak data dari sistem sumber dan memuat data sebagaimana adanya di suatu tempat. Dalam contoh ini, kami meletakkannya di Tahapan Sementara, namun Anda juga dapat memilih Berkelanjutan di Data Lake.
Maka sebaiknya Anda menerapkan aturan ketat jika diperlukan. Berhati-hatilah dengan ini karena Anda tidak ingin melakukan perhitungan bisnis apa pun dengan alat konversi di sini. Ada banyak alat otomatisasi gudang yang dapat Anda pilih: dbt, Coalesce, WhereScape, dll.
Contoh entitas Data Vault yang diperlukan untuk memenuhi persyaratan bisnis. Misalnya, jika kita memiliki data transaksi penjualan dan data pelanggan, kita mereplikasi tautan non-historis, disebut juga tautan transaksi, dan pusat pelanggan serta satelit tambahan apa pun untuk menyimpan data informasi pelanggan yang ingin kita lihat di dasbor penjualan di akhir.
Selanjutnya kita perlu melakukan beberapa penghitungan dan agregasi, jadi kita membangun logika bisnis di atas entitas mentah dan memuatnya ke dalam penyimpanan bisnis.
How To Setup And Configure Hashicorp Vault Server
Sekarang kita dapat menggunakan data yang disimpan di Raw dan Bisnis secara langsung sebagai bagan/dasbor, namun kami ingin mengatur data agar dapat dengan mudah dibaca dan diimpor oleh pengguna bisnis, jadi kami membuat kolom dengan informasi dan bintang. Struktur skema dengan tabel fakta dan dimensi.
Untuk membuat dasbor penjualan di alat visualisasi BI seperti PowerBI atau Tableau, kami sekarang menggunakan koneksi ke gudang data saya di database kami untuk membawa langsung dari skema bintang ke pasar informasi, yang berisi semua informasi yang kami perlukan.
Data Vault 2.0 memberikan pendekatan modern, skalabel, dan fleksibel terhadap penerapan Data Vault. Seperti yang ditunjukkan dalam contoh, kami hanya menyimulasikan tabel Data Vault yang diperlukan untuk menyelesaikan tugas yang diberikan untuk membuat dasbor penjualan. Hal ini memungkinkan Anda menskalakan bisnis sesuai permintaan, sehingga Anda tidak perlu mengidentifikasi dan memetakan keseluruhan bisnis secara bersamaan.
Jawaban penerapan Data Vault 2.0 dapat diterjemahkan dengan kata sederhana: fokus pada nilai bisnis!
Expert Advice On Safes And Vault Doors Tagged
Jika Anda ingin melihat detail tentang penerapan langkah demi langkah ini dan demonstrasi data nyata dengan dbt sebagai alat transformasi yang dipilih, tonton webcast.
Untuk mendukung pembuatan diagram Visual Data Vault di Microsoft Visio, diterapkan stensil untuk menggambar struktur Data Vault. Templat tersedia di www.visualdatavault.com. Saat mengambil keputusan bisnis, baik harian maupun jangka panjang, kualitas data menjadi faktor penting yang harus diperhatikan dalam proses pengambilan keputusan tersebut.
Oleh karena itu, akses cepat terhadap data dan jaminan kualitasnya dapat meningkatkan kinerja bisnis secara signifikan. Namun kenyataan yang menyedihkan adalah kita melihat data yang buruk dalam sistem operasi karena kesalahan yang dilakukan manusia seperti kesalahan ketik, mengabaikan standar dan pengulangan, dan kurangnya kontrol masukan dalam sistem operasi seperti cakupan deklaratif wajib, dll. Referensi ke entitas lain (batasan kunci asing utama) tidak ditentukan.
Namun, kualitas data bisa bersifat subjektif. Data yang mungkin dianggap tidak akurat bagi satu pengguna bisnis mungkin juga merupakan data yang akurat dan berguna bagi pengguna bisnis lainnya.
The Ultimate Guide To Pci Dss 4.0 Implementation
Oleh karena itu, saat memuat gudang data, kami ingin memuat semua data dan tidak meninggalkan apa pun. Dalam kasus apa pun, gudang data harus menyediakan “satu versi kebenaran” dan “versi kebenaran”, yang direpresentasikan dalam Data Vault 2.0 sebagai Raw Data Vault dan Business Vault.
Agar hal ini terjadi, gudang data utama, yaitu lapisan penyimpanan data mentah, harus tetap tidak tersentuh.
Cara terbaik untuk memperbaiki data harus proaktif dan dimulai dari sistem informasi perusahaan atau sistem operasional. Dengan cara ini, kita dapat segera menghindari aliran data yang salah secara terus menerus.
Namun cara ini seringkali ditolak karena dianggap terlalu mahal akibat kompromi atau kesalahan pada sistem sumber.
Vaultless Tokenization Vs. Vault Tokenization
Praktik terbaik kedua adalah menerapkan prosedur kualitas data menggunakan aturan bisnis lunak di gudang data.
Aturan bisnis lunak diterapkan di toko bisnis atau dalam proses pemuatan informasi Marts. Prosedur kualitas data apa pun juga harus diterapkan di area ini. Dengan menerapkan kualitas data sebagai aturan bisnis lunak, data mentah yang masuk tidak diubah dengan cara apa pun dan tetap utuh
Business information technology binus, jurusan business information technology, global business guide
