Filtraggio dei Dati

Nell’era del big data, le aziende affrontano un flusso di enormi quantità di informazioni provenienti da diverse fonti. Per prendere decisioni intelligenti, è importante filtrare e rendere sicuro l’elaborazione dei dati.

Il filtraggio dei dati è una tecnica che aiuta gli utenti a concentrarsi sulle informazioni importanti. Mantiene anche la sicurezza dei dati e la conformità. Ecco perché è importante per restringere le informazioni.

Questo articolo discuterà le basi del filtraggio dei dati. Esploreremo anche i suoi usi pratici e le preoccupazioni sulla sicurezza. Inoltre, fornirà esempi su come applicare con successo il filtraggio dei dati.

Che Cos’è il Filtraggio dei Dati?

Il filtraggio dei dati implica la scelta di un insieme più piccolo di dati da un set di dati più grande utilizzando criteri o condizioni specifici. Filtrare significa utilizzare regole o filtri per ottenere solo le informazioni importanti per l’elaborazione. Il filtraggio dei dati aiuta a rimuovere le informazioni non necessarie e a concentrarsi sulle parti più importanti dei dati.

Fonti di Dati per il Filtraggio

È possibile applicare il filtraggio dei dati a varie fonti di dati, tra cui:

1. I dati strutturati sono dati organizzati in un modo specifico, che li rende semplici da cercare, analizzare e trovare. Questi dati sono solitamente memorizzati in database, fogli di calcolo e file CSV, organizzati ordinatamente in righe e colonne.
2. D’altra parte, i dati non strutturati sono informazioni che non hanno un formato o un’organizzazione predefiniti. Questi possono includere vari tipi di contenuti come documenti scritti, email, post sui social media e pagine web. Questi materiali possono contenere un mix di testo, immagini e video. Analizzare i dati non strutturati può essere impegnativo perché richiede tecniche avanzate come l’elaborazione del linguaggio naturale e il machine learning.
3. I dati semi-strutturati si trovano a metà strada tra i dati strutturati e non strutturati. Questo tipo di dati ha alcune proprietà organizzative, ma potrebbe non rientrare perfettamente in una struttura di database tradizionale. Alcuni esempi di dati semi-strutturati sono i file XML, gli oggetti JSON e i file di log. Hanno un mix di informazioni strutturate e non strutturate.
4. I dati in streaming generano e elaborano in tempo reale dati in modo continuo. Questi dati sono tipicamente generati da sensori, dispositivi IoT e transazioni online, offrendo preziose intuizioni sulle tendenze e i modelli attuali. Analizzare i dati in streaming richiede strumenti e tecnologie specializzati per gestire l’elevato volume e velocità dei dati in entrata.

Aspetti di Sicurezza del Filtraggio dei Dati

Il filtraggio dei dati svolge un ruolo cruciale nel garantire la sicurezza dei dati e la protezione delle informazioni sensibili. Quando si lavora con file memorizzati in cloud storage o database, è essenziale implementare misure di sicurezza adeguate. Ecco alcune considerazioni chiave:

Controllo degli Accessi

Implementare controlli di accesso rigorosi per garantire che solo gli utenti autorizzati possano accedere e filtrare i dati sensibili. Utilizzare il controllo degli accessi basato sui ruoli (RBAC) per concedere permessi in base ai ruoli e alle responsabilità degli utenti.

Crittografia dei Dati

Cifrare i dati sensibili sia a riposo che in transito per proteggerli dall’accesso non autorizzato. Utilizzare algoritmi di crittografia forti e pratiche di gestione delle chiavi sicure.

Viste del Database

Utilizzare le viste del database per creare sottoinsiemi filtrati di dati senza modificare le tabelle sottostanti. Le viste consentono di controllare l’accesso a specifiche colonne o righe in base alle autorizzazioni degli utenti, garantendo che gli utenti possano solo visualizzare e filtrare i dati che sono autorizzati ad accedere.

Auditing e Registrazione

Implementare meccanismi di auditing e registrazione completi per tracciare le attività di accesso e filtraggio dei dati. Monitorare e analizzare i log per rilevare qualsiasi tentativo di accesso sospetto o non autorizzato.

Esempi di Filtraggio dei Dati

Esploriamo alcuni esempi su come creare filtri di dati in diversi scenari.

Esempio 1

Vediamo come filtrare dati in un foglio di calcolo. Supponiamo di avere un foglio di calcolo contenente dati dei clienti. Visualizzare solo i clienti di una regione specifica. Questi clienti devono aver speso più di un importo specificato in acquisti. Questo aiuterà a restringere i dati.

1. Aprire il foglio di calcolo e selezionare l’intervallo di dati da filtrare.
2. Cliccare sulla scheda “Dati” nella barra del menu e selezionare “Filtro”.
3. Cliccare sulla freccia del filtro nella colonna “Regione” e selezionare la regione desiderata dall’elenco a discesa.
4. Cliccare sulla freccia del filtro nella colonna “Importo Acquisti” e specificare la condizione (es. maggiore di 1000$).
5. Il foglio di calcolo ora mostrerà solo i dati filtrati in base ai tuoi criteri.

Esempio 2

Quando si filtrano dati in un database utilizzando SQL, si consideri una tabella chiamata “dipendenti.” Questa tabella ha colonne come “id,” “nome,” “dipartimento,” e “stipendio.” Si desidera filtrare i dati per recuperare i dipendenti del dipartimento “Vendite” con uno stipendio superiore a 50.000$.

1. Connettersi al database utilizzando un client SQL o l’interfaccia a riga di comando.
2. Eseguire la seguente query SQL:

SELECT * FROM dipendenti
WHERE dipartimento = 'Vendite' AND stipendio > 50000;

La query restituirà il set di risultati filtrato, visualizzando solo i dipendenti che corrispondono ai criteri specificati.

Nota: Prima di eseguire la query, assicurarsi che la tabella “dipendenti” esista nel database e contenga le colonne rilevanti.

Implementare il Filtraggio dei Dati con DataSunrise

Software dedicati con controllo centralizzato di tutte le regole di filtraggio dei dati semplificano la gestione e garantiscono la coerenza tra varie fonti di dati, eliminando la necessità di creare meccanismi di filtraggio separati in ogni foglio di calcolo, query di database, o vista. DataSunrise è una soluzione completa per la gestione dei dati che offre eccezionali e flessibili strumenti per la sicurezza dei dati, regole di audit, mascheramento e conformità. Con DataSunrise Audit e Sicurezza, è possibile implementare facilmente funzionalità avanzate di filtraggio dei dati per proteggere le informazioni sensibili e garantire la privacy dei dati.

DataSunrise offre un’interfaccia facile da usare con funzionalità avanzate come il controllo degli accessi dettagliato, il mascheramento dei dati e il monitoraggio in tempo reale. In Audit è possibile creare regole di filtraggio dettagliate utilizzando diversi criteri come Utente dell’Applicazione, Utente del Database e Applicazione. Le Regole di Sicurezza consentono di bloccare gli utenti del database dall’accesso a dati inappropriati. Sia le regole di sicurezza che quelle di audit consentono di filtrare le query tramite espressioni regolari attraverso i Gruppi di Query. DataSunrise si integra perfettamente con molteplici database e piattaforme cloud, rendendolo una soluzione versatile per il filtraggio dei dati in diversi ambienti.

La funzione di Mascheramento Dinamico Flessibile permette di sostituire le informazioni sensibili con righe vuote. Sono disponibili anche molti altri metodi di mascheramento.

Conclusione

Il filtraggio dei dati è una tecnica vitale per gestire ed elaborare grandi volumi di dati in modo efficace. Comprendendo le basi del filtraggio dei dati, le sue applicazioni e le considerazioni sulla sicurezza, le organizzazioni possono sbloccare preziose intuizioni garantendo al contempo la protezione e la conformità dei dati. Implementare il filtraggio dei dati utilizzando strumenti come DataSunrise semplifica il processo e fornisce capacità avanzate per proteggere le informazioni sensibili.

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