موقع البيانات لـ Amazon Redshift
قم بتنقيح البيانات المنظمة وإخفاء هويتها من Amazon Redshift
الاستمرار في توحيد البيانات العالمية والحفاظ على الامتثال المحلي
عزل البيانات المنظمة من Amazon Redshift مع التنقيح الكامل وإخفاء الهوية قبل تحميل البيانات. استمر في اكتساب رؤى عالمية وإجراء التحليلات المحلية من خلال الجمع بين البيانات المنظمة المحلية والبيانات العالمية.
Amazon Redshift مع InCountry
يتكامل InCountry بسلاسة مع عمليات تحميل البيانات في Lambda Data Loader، مما يوفر دمجًا سهلاً في مسارات العمل الحالية. تعمل برامج Python النصية على تبسيط العملية من خلال الاتصال بخوادم InCountry المحلية في كل بلد لتنقيح الحقول المنظمة واستبدالها بقيم مجهولة المصدر. يمكن إدارة البيانات المنظمة بشكل آمن داخل البنية التحتية لـ InCountry لتمكين التحليلات المحلية، ودمج البيانات المنظمة المحلية مع مجموعات البيانات العالمية.
- التنقيح الديناميكي للحقول المنظمة
- طرق إخفاء الهوية المرنة مثل خوارزميات الترميز والتجزئة والإخفاء
- سجل تدقيق شامل لتتبع تعديلات البيانات
دعم التحليلات والتطبيقات المحلية والعالمية
- تستمر أدوات ذكاء الأعمال وإعداد التقارير العالمية في العمل باستخدام بيانات منظمة مقنعة بالكامل
- يمكن للمستخدمين المحليين إنشاء لوحات معلومات وتقارير باستخدام كل من البيانات المنظمة المحلية والبيانات من المستودعات العالمية وبحيرات البيانات
- تحديد سياسات الوصول الدقيقة لمجموعات المستخدمين والتطبيقات باستخدام عوامل تصفية الاستعلام وعناصر التحكم في الوصول على مستوى الحقل وأقنعة الحقل وعناصر التحكم CRUD
InCountry Data Residency لـ Amazon Redshift
سمات
- التكامل المباشر مع Lambda Data Loader
- لا توجد تغييرات على خطوط الأنابيب أو سير العمل
- خوارزميات الترميز والتجزئة والإخفاء المرنة
فوائد
- الامتثال للوائح نقل البيانات عبر الحدود
- Descope ETL وLambda Data Loader من معالجة البيانات المنظمة
- الإعداد السريع والوقت المناسب للتسويق
كيف تعمل
تحديد عمليات ملفات ETL مع البيانات المنظمة التي تعبر الحدود
استخدم برنامج Python النصي في البلد الذي يستدعي InCountry REST API لتنقيح البيانات المنظمة وإخفاء هويتها
استمر في استخدام ETL وLambda Data Loader
قم بإجراء التحليلات المحلية من خلال الجمع بين البيانات المنظمة المحلية والبيانات العالمية