Datenerkennung

Haben Sie sich jemals gefragt, welche Metriken in Ihren Daten verfügbar sind? Gibt es Metriken für Abwanderungsrate und Bindungsrate? Oder vielleicht kämpfen Sie mit Compliance-Verfahren und fragen sich: “Bin ich in Gefahr eines Lecks sensibler Daten?” Die Datenentdeckung ist ein entscheidender Prozess, der Unternehmen und Organisationen hilft, ihre umfangreichen Datenbestände zu verstehen. Es umfasst das Betrachten von Daten aus verschiedenen Quellen, um Trends, Muster und Datentypen zu finden.

Unternehmen können wichtige Einblicke gewinnen und die Geschäftsintelligenz verbessern, indem sie ihre Daten besser verstehen. Dies hilft auch bei der Datensicherheit, Governance und Datenschutz. Wenn die Datenpipeline ausfällt, hilft die Datenentdeckung dabei, herauszufinden, was mit den Daten nicht stimmt.

Die Kraft der Datenentdeckung

Organisationen haben heute möglicherweise eine überwältigende Menge an Daten zu verwalten. Dies kann zu “dunklen Daten” führen, die ungenutzt bleiben. Dunkle Daten können potenziell rechtliche und sicherheitstechnische Risiken schaffen. Es gibt mehrere Gründe, die Datenentdeckung zu implementieren.

Analysten können Datenkataloge und Wörterbücher verwenden, um verstreute Daten zu finden und zu organisieren. Sie können dann die Daten bereinigen und kombinieren, um wichtige Erkenntnisse zu gewinnen.

Verbesserung der Datenentdeckung mit KI und maschinellem Lernen

DataSunrise nutzt ML-Tools für die Datensicherheit. Künstliche Intelligenz (KI) transformiert Datenentdeckungsprozesse in der Datengovernance. Durch die Nutzung von KI und maschinellem Lernen können Organisationen ihre Datenexplorationsbemühungen optimieren. Dies führt zu schnelleren Erkenntnissen und effizienteren Entscheidungsprozessen.

KI verbessert die Datenentdeckung auf mehrere wesentliche Weisen:

1. Automatisierung der Datenklassifikation
2. Identifizierung von Mustern und Anomalien
3. Vorschlagen relevanter Datenquellen

Algorithmen des maschinellen Lernens glänzen in der Kategorisierung großer Informationsmengen. Diese automatisierte Datenklassifikation spart Zeit und reduziert menschliche Fehler. Dies ist besonders nützlich beim Umgang mit großen Datensätzen.

Datenentdeckung in der Datenwissenschaft

Datenentdeckung bildet die Grundlage erfolgreicher Datenwissenschaftsprojekte. Es ist der Prozess des Auffindens und Verstehens verfügbarer Datenquellen. Durch diese Erkundung entdecken Datenwissenschaftler wertvolle Erkenntnisse und Muster. Effektive Datenentdeckung umfasst mehrere zentrale Schritte:

• Identifizierung relevanter Datenquellen
• Bewertung der Datenqualität und Vollständigkeit
• Durchführung einer anfänglichen Datenanalyse

Datenklassifikation spielt in diesem Prozess eine entscheidende Rolle. Durch die Kategorisierung von Informationen können Wissenschaftler ihre Arbeit besser organisieren und priorisieren. Diese Klassifikation hilft beim angemessenen Umgang mit sensiblen Daten.

DataSunrise bietet hervorragende Unterstützung für Datenlager und -speicher, die häufig in der Datenwissenschaft verwendet werden, darunter Snowflake, Amazon Redshift und Athena, um nur einige zu nennen.

Da die Datenwissenschaft stark auf halbstrukturierte Daten setzt, unterstützt DataSunrise die Datenentdeckung in Rohformaten (CSV, JSON), die sich in Speichern wie S3 oder in Ihrem Dateisystem befinden.

Förderung der Geschäftsintelligenz mit Datenentdeckung

Die Datenentdeckung spielt eine entscheidende Rolle bei der Förderung von Geschäftsintelligenzinitiativen.

Indem Analytikern die richtigen Tools und Techniken zur Verfügung gestellt werden, können Organisationen bessere Entscheidungen treffen, Prozesse verbessern und Wachstumschancen finden.

Die Dashboards können so angepasst werden, dass sie sich an verschiedene Zielgruppen wie Führungskräfte und Frontline-Mitarbeiter richten. Auf diese Weise kann jeder leicht die Informationen finden, die er benötigt, um Entscheidungen zu treffen.

Datensicherheit und Compliance mit Python-basierter Datenentdeckung

Okay, könnten Sie sagen, es gibt dutzende Open-Source-Python-Tools auf dem Markt. Alles, was ich tun muss, ist ein paar zu nehmen und meine eigene Datenentdeckungs-Toolchain zu erstellen.

Und das ist eine völlig akzeptable Idee aus mehreren Gründen. Sie werden alles über Ihre Werkzeuge wissen und in der Lage sein, jede zukünftige Datenentdeckung zu implementieren, die Sie möchten. Darüber hinaus sind die gesamten Eigentumskosten dieser einfachen Toolchain nur Ihre Zeit, um ein wenig Code zu schreiben.

Der mögliche Nachteil ist der folgende: Es kann eine Weile dauern, alle gewünschten Variationen zu implementieren. Sie könnten mit der Schwierigkeit der Skalierbarkeit und der Unterstützung Ihres Systems kämpfen, wenn neue Datenbanken erscheinen und ihr Treiberverhalten ändern.

Hier ist der Code, um E-Mails in einer PostgreSQL-Datenbank zu entdecken. Es sollte mit Ihren Datenbankverbindungsparametern funktionieren. Sie werden bemerken, dass, obwohl es keine Raketenwissenschaft ist, es dennoch einige Infrastruktur- und Python-Kenntnisse erfordert. Und dieser Code speichert die Suchergebnisse nicht.

 

import psycopg2
import re
# Define connection parameters
db_params = {
    'dbname': 'mydatabase01',
    'user': 'postgres',
    'password': 'pass',
    'host': 'localhost'
}
# Connect to the database
try:
    conn = psycopg2.connect(**db_params)
    print("Connected to the database")
except Exception as e:
    print(f"Unable to connect to the database: {e}")
    exit()
# Function to find email addresses in a schema
def find_emails_in_schema(schema):
    try:
        cursor = conn.cursor()

        # Query to find all tables in the specified schema
        cursor.execute(f"""
            SELECT table_name 
            FROM information_schema.tables 
            WHERE table_schema = '{schema}'
        """)
        tables = cursor.fetchall()

        email_pattern = re.compile(r'[\w\.-]+@[\w\.-]+')

        for table in tables:
            table_name = table[0]

            # Query to select all columns from the table
            cursor.execute(f"""
                SELECT column_name 
                FROM information_schema.columns 
                WHERE table_schema = '{schema}' 
                AND table_name = '{table_name}'
            """)
            columns = cursor.fetchall()

            # Select all data from the table
            cursor.execute(f'SELECT * FROM {schema}.{table_name}')
            rows = cursor.fetchall()

            for row in rows:
                for column, value in zip(columns, row):
                    if value and isinstance(value, str):
                        if email_pattern.search(value):
                            print(f'Found email: {value} in table: {table_name}, column: {column[0]}')

    except Exception as e:
        print(f"Error finding emails: {e}")
    finally:
        cursor.close()
# Specify the schema to search
schema_name = 'public'
find_emails_in_schema(schema_name)
# Close the connection
conn.close()

Der Code druckt Zeilen wie die folgenden aus:

Found email: [email protected] in table: mock_data, column: email

DataSunrise Tools

DataSunrise enthält alle Funktionen, die Sie für die Entdeckung sensibler (oder beliebiger) Daten benötigen. Nachfolgend bieten wir einige Beispiele aus seiner Benutzeroberfläche an.

Das Folgende ist eine Liste der Informationstypen. Sie können so viele benutzerdefinierte Informationstypen erstellen, wie Sie möchten, jeder mit einem oder mehreren Attributen zur Entdeckung. Sie können auch Dutzende von eingebauten Typen verwenden, wenn Sie dies bevorzugen.

Nachdem die Entdeckungsaufgabe abgeschlossen ist, können Sie detaillierte Informationen zu den Erkenntnissen anzeigen. Sie können auch die Menge der entdeckten Daten im Verhältnis zur Gesamtmenge in Ihren Schemata, Tabellen oder Spalten einschätzen. Das untenstehende Bild zeigt, dass E-Mail-Adressen in 100% der Ziel-Datenbanken, 100% der Schemata, 22% der Tabellen und weniger als 5% der Spalten gefunden wurden.

Fazit

Die Datenentdeckung ist ein kritischer Prozess, der es Organisationen ermöglicht, das volle Potenzial ihrer Datenbestände zu nutzen.

Unternehmen können fortschrittliche Technologien wie KI, maschinelles Lernen und Datenanalytik nutzen, um ihre Daten besser zu verstehen. Unternehmen können durch die Analyse von Daten Muster und Trends erkennen, die ihnen helfen, bessere Entscheidungen zu treffen und Innovationen zu fördern.

Diese Technologien können Unternehmen auch helfen, neue Ideen zu entwickeln, indem sie verborgene Chancen aufdecken und zukünftige Markttrends vorhersagen.

Darüber hinaus können fortschrittliche Technologien Unternehmen helfen, sensible Informationen zu schützen, indem sie robuste Sicherheitsmaßnahmen wie Verschlüsselung, Zugangskontrollen und Bedrohungserkennungssysteme implementieren. Der Schutz von Daten hilft Unternehmen, Datenverletzungen und Cyberangriffe zu vermeiden und ihre Informationen sicher und geschützt zu halten.

Durch die Nutzung fortschrittlicher Technologien können Unternehmen ihre Daten besser nutzen, innovativer sein und ihre sensiblen Informationen schützen. Dies kann zu einer besseren Leistung und einem Wettbewerbsvorteil auf dem Markt führen.

Da die Datenmenge wächst, ist es für Organisationen wichtig, in Tools zur Datenentdeckung zu investieren, um voraus zu bleiben.

DataSunrise bietet eine breite Palette an Mitteln zur Datenentdeckung. Kontaktieren Sie unser Team, um eine Demo zu buchen und zu erfahren, wie Sie es jetzt tun können.