Datenmanagement

ASG Data Intelligence 9.8 veröffentlicht

| Redakteur: Tina Billo

ASG Data Intelligence 9.8 ermöglicht unter anderem, dass alle Anwender vertrauenswürdige Daten selbstständig finden und verwenden können.
ASG Data Intelligence 9.8 ermöglicht unter anderem, dass alle Anwender vertrauenswürdige Daten selbstständig finden und verwenden können. (Bild: ASG Technologies)

ASG Technologies spendiert der Metadaten-, Management-, Data-Governance und Data-Catalog-Software Data Intelligence in der Version 9.8 eine Reihe von Erweiterungen und neuen Funktionen, die den Umgang mit vertrauenswürdigen Daten vereinfachen sollen. So lassen sich jetzt unter anderem personenbezogene Daten automatisch identifizieren.

Zu den Neuerungen von ASG Data Intelligence 9.8 zählt, dass sich über den Einsatz der Software jetzt persönliche Daten in strukturierten und unstrukturierten Quellen automatisch finden lassen. Außerdem bietet die Software Funktionen, um große Mengen an Daten unabhängig von ihren Formaten zu erfassen, zu steuern und zu katalogisieren. Zusammengenommen soll dies Chief Data Officers und Datenschutzbeauftragen die Einhaltung von Datenschutzbestimmungen sowie Compliance-Anforderungen erleichtern.

"Laut einer von ASG kürzlich durchgeführten Studie strukturieren 95 Prozent der befragten CIOs ihre Organisationen so, dass sie alle Daten mit einem gemeinsamen Ansatz verwalten können, der ein ganzheitliches Verständnis der Daten unabhängig von Speicherort und Format ermöglicht", erläutert Marcus MacNeill, SVP of Product Management bei ASG Technologies. "Genau dies ermöglicht Data Intelligence 9.8, da die Software eine einheitliche Ermittlungs- und Steuerungsansicht von Unternehmensinformationen bereitstellt", fährt er fort.

Die neuen Funktionen

Neben der Funktion zum Auffinden, Filtern und Melden personenbezogener Daten, die laut Hersteller zu einer verbesserten Governance führt, wartet ASG Data Intelligence 9.8 mit neuen und erweiterten Analysemöglichkeiten auf. Dabei greift die Software auch auf Daten und Metadaten gängiger Lösungen zurück, darunter Cloudera Navigator, Apache Spark, Python, Apache Parquet, DB2, Informatica, ODBC, UDB, Oracle, Teradata und PostgreSQL.

Dank einer verbesserten Architektur und Funktionen zur Bestimmung der Datenherkunft lassen sich nun Analyseprogramme mit einem Best-Practice-Ansatz entwickeln, der den Quellcode reduziert und die Zeit bis zur Bereitstellung verkürzt. Self-Service-Datasets ermöglichen zudem Datensätze einfacher zu verwalten und Nutzungsrechte nachzuvollziehen. Dabei stellen benutzerdefinierte Dashboards und die Interoperabilität mit Tableau sicher, dass Anwender vertrauenswürdige Daten schnell finden und analysieren können. So verfügen sie über eine solide datenbasierte Grundlage, um Geschäftsentscheidungen zu treffen.

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