databricks-logo
Incountry logo Integration

إقامة البيانات لـ Databricks

تنقيح البيانات المنظمة وإخفاء هويتها من Databricks
map-for-integration-databricks

الاستمرار في توحيد البيانات العالمية والحفاظ على الامتثال المحلي

عزل البيانات المنظمة من Databricks 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.

قوالب البيانات مع InCountry

يعمل InCountry بسلاسة مع التحميل التلقائي للبيانات. تستدعي نصوص Python سهلة الاستخدام نقطة تواجد InCountry في بلد ما لتنقيح الحقول المنظمة وإدراج قيم مجهولة المصدر في مكانها. يمكن بشكل اختياري إدارة البيانات المنظمة بشكل آمن في نقطة التواجد في InCountry لإجراء التحليلات المحلية من خلال الجمع بين البيانات المنظمة المحلية والبيانات العالمية.

  • يتكامل بسلاسة مع عمليات التحميل التلقائي الموجودة
  • تنقيح الحقول المنظمة ديناميكيًا
  • إخفاء هوية البيانات المنظمة باستخدام خوارزميات الترميز والتجزئة والإخفاء المرنة
  • سجل التدقيق الكامل
قوالب البيانات مع InCountry

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 تحكم CRUD
تعرف على المزيد حول InCountry for Analytics


دعم التحليلات والتطبيقات المحلية والعالمية

InCountry Data Residency لـ Databricks

سمات

  • التكامل السلس مع أداة التحميل التلقائي
  • لا تتطلب أي تعديلات على خطوط الأنابيب أو سير العمل
  • خوارزميات الترميز والتجزئة والإخفاء المرنة

فوائد

  • الامتثال للوائح نقل البيانات عبر الحدود
  • Descope Auto 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 وAuto Loader
قم بإجراء التحليلات المحلية من خلال الجمع بين البيانات المنظمة المحلية والبيانات العالمية