테스트 종료가 된 데이터에 대한 특정 시점의 만기데이터 삭제 기능을 포함 하고 있습니다.
infoSeer-Trans는 완전히 식별 불가한 데이터를 생성합니다. 예를 들어 주민등록번호를 대상으로 설정할 경우 원본 데이터의 형태를 유지한 실제 존재할 수 있는 주민등록번호를 생성합니다.
메인 테이블의 데이터와 FK 관계에 있는 데이터도 동일한 정책으로 변환하도록 설정합니다.
아직 답변이 없습니다
아직 답변이 없습니다
의료 데이터는 특히 개인정보가 다수 포함된 데이터입니다. 활용 예시는 병원마다 각각 관리되는 특정 부분의 의료 데이터를 연구 목적으로 통합하는 사례가 있습니다. 이 경우 각 의료기관에서 개인정보에 대해서는 변환하여 수집하도록 활용할 수 있겠습니다.
아직 답변이 없습니다
테스트 및 개발DB의 DBMS 종류에 따라 각 DBMS에 대용량 데이터 입력 방식을 지원하고 있습니다. 성능 저하를 최소화하기 위한 각종 작업옵션을 설정할 수 있습니다.
도입시 poc도 진행하고 있고, 관련 데모시연이 웨비나 마지막 부분에 진행됩니다.
대상 RDBMS와 솔루션 설치 환경(Linux)이 준비된다면 제한이 없다고 말씀드릴 수 있겠습니다.
소스와 타겟 간 온라인 상태가 유지된다면 이용이 가능하고, 그 외 뚜렷한 제약 사항은 없습니다.
비식별화 적용 전후 사이즈 변화는 없습니다. 다만, 운영DB와 테스트 및 개발DB의 DBMS가 다른 DBMS일 경우 저장방식의 차이로 사이즈가 변화될 수 있습니다.
infoSeer-Trans는 데이터 마스킹, 데이터 형태유지(일관성유지) 비식별화 가 가능합니다. 가명 후 매핑 추적은 지원하지 않습니다.
아직 답변이 없습니다
변환된 데이터는 원본 데이터와 100% 동일한 구조를 가지고 있습니다.
이관시에 원천 DB는 조회의 역활만 하기 때문에 부하가 크지 않습니다. 그리고 병렬로의 이관이 가능합니다.
DBMS 내 개인정보 검출도 지원하고 있기 때문에 어떤 데이터베이스를 대상으로 적용할지, 어떤 형식으로 변환이 되면 되는지에 대한 정의가 필요합니다.
현재는 SaaS 서비스로는 재공하고 있지않습니다. 데이터 전송 변환 활용이 끝난 데이터에 대해서는 사용 만료데이터에 대한 삭제기능을 제공하고 있습니다.
지원 DBMS는 필드에서 많이 사용하시는 거의 모든 RDBMS가 대상입니다. Oracle, SQL Server, Tibero, CUBRID, MySQL, MariaDB, PostgreSQL, Aurora, RDS 등 모두 지원합니다. infoSeer-Trans가 설치되는 환경의 OS는 Linux 기반에 최적화 되어 있고, Windows 서버도 지원합니다.