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Data Meaning Discovery - RES srl - Research for Enterprise Systems

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Res User Meeting 2014
con la partecipazione di
Scriviamo insieme
il futuro
Cristina Vecchietti
Research for Enterprise Systems
Direttore
Applicazioni e Architetture
Il “Data Meaning Discovery” - Scenari e applicazioni
Data Meaning Discovery - Scenari e applicazioni
Perché Data Meaning Discovery
… perché il significato funzionale dei dati non è più così scontato (ammesso che lo sia mai stato)
•
Nell’ evoluzione dei grandi sistemi verso il mondo distribuito, al decentramento delle applicazioni
fa seguito anche se con ritmi più lenti, il decentramento dei dati.
•
Sempre più frequentemente le nuove applicazioni vengono acquisite come prodotti di mercato,
con maintenance esterno all’organizzazione .
•
Di conseguenza, all’interno dell’organizzazione, diventa sempre più complesso acquisire la
conoscenza delle nuove basi dati, soprattutto sul piano funzionale.
•
Il ricorso alla naming di archivi ed informazioni elementari come criterio di orientamento ad un
possibile significato viene ancor più vanificato in caso di pacchetti applicativi presenti sul mercato
internazionale.
•
Il problema diventa più evidente quando sono i comparti aziendali di estrazione tecnico-sistemistica
a doversi fare carico, a volte impropriamente, di operazioni sui dati che ne richiedono la conoscenza
funzionale.
3
Data Meaning Discovery - Scenari e applicazioni
Perché Data Meaning Discovery
4
Data Meaning Discovery - Scenari e applicazioni
Quando e a chi serve conoscere il significato dei dati ... e quali dati
… restringiamo il perimetro d’interesse
•
La risposta più istintiva sarebbe probabilmente : sempre / a tutti / ogni tipo di dato…
Contestualizziamo perciò la tematica ad un ambito specifico, seguendo il filo conduttore della
Data Governance
•
Quando …
–
In occasione di attività e progetti in cui occorre riconoscere l’appartenenza ad una specifica classe
(metadato), di una o più informazioni di cui si ignora il significato.
–
E’ il caso tipico dei progetti di mascheratura dove
» Sono note e limitate le classi di dati “riservati” (es. dati anagrafici e codici di uso corrente)
» Sono identificabili come appartenenti a tali classi un numero limitato di informazioni, presenti su archivi
primari (Anagrafe Generale)
» Più difficilmente identificabili le informazioni riservate, distribuite su archivi secondari o di procedure
collaterali / decentrate
–
Con una diversa finalità, il discovery può applicarsi ad attività di controllo di qualità dei dati
» in questo caso è certo il significato dell’informazione, ovvero la sua classe di appartenenza, ma
potrebbe non essere altrettanto certo il grado di rispondenza del contenuto alle caratteristiche di classe
attese. (es. un campo Codice Fiscale potrebbe contenere un valore sintatticamente errato)
5
Data Meaning Discovery - Scenari e applicazioni
Quando e a chi serve conoscere il significato dei dati ... e quali dati
… restringiamo il perimetro d’interesse
•
•
A chi serve …
–
Agli applicativi che si trovano a prendere in carico la gestione di nuove procedure o nuove versioni o
estensioni di procedure esistenti, senza averne potuto approfondire il disegno dati
–
A ruoli trasversali che normalmente supportano l’applicativo sul fronte dati, quali Data administrator e
Database administrator , o ruoli di natura prevalentemente tecnico-sistemistica che su specifiche
problematiche (come il masking appunto) operano in luogo degli applicativi
… Quali dati
–
Le possibili rappresentazioni dei dati che transitano in un’organizzazione medio-grande sono estremamente
variegate.
–
Riportiamo pertanto il perimetro d’interesse ai dati di business dell’organizzazione, in particolare ai dati
strutturati che si trovano nelle basi dati operative delle applicazioni.
6
Data Meaning Discovery - Scenari e applicazioni
DMD System: principi e funzioni
… perché Data Meaning Discovery System
•
Nasce da nostre esperienze pregresse e da requirement di clienti interessati alla mascheratura in
contesti di difficoltà a localizzare punti e modalità d’intervento.
•
E’ una componente di analisi dei contenuti degli archivi, volta a fornire il significato più probabile
dei singoli campi in essi contenuti.
•
Seleziona dagli archivi operativi campioni di dati, ridotti ma rappresentativi, consentendo così di
contenere significativamente i tempi di elaborazione
•
DMD è una componente LUW in grado di analizzare
–
–
Tabelle DB2 su Zos
Tabelle di DBMS dipartimentali
» Oracle
» SQLServer
» DB2 UDB
» MySQL
–
Il sistema è aperto a trattare file sequenziali e file CSV.
7
Data Meaning Discovery - Scenari e applicazioni
DMD System: principi e funzioni
Basi del riconoscimento del dato
Il riconoscimento della “Data Class” può avvenire in modalità diverse a seconda della tipologia di campo
•
In base al grado di matching delle parole contenute nel campione rispetto ad un insieme di elementi
precostituito e certificato di valori (parole o keyword)
– Es. parole di Nomi propri, Cognomi, Denominazioni societarie …
– Statistic Data Value
STATISTIC LOOKUP TABLE
•
In base al grado di matching dei valori contenuti rispetto ad un dominio predefinito di codici
– Es. Codici provincia , Codici nazione, Codice Fiscale Comune …
– Domain Data Value
DOMAIN LOOKUP TABLE
•
In base alla prevalente rispondenza dei valori contenuti rispetto ad un formalismo riconosciuto
– Codice fiscale, Partita IVA, Credit Card …
– Specific Data Value
SPECIFIC DISCOVERY FUNCTION
8
Data Meaning Discovery - Scenari e applicazioni
DMD System: principi e funzioni
Dipendenza dal contesto: flessibilità e adattamento
•
In una estrema variabilità del contesto di lavoro:
–
–
–
–
•
Strutture dei dati
Scopi del riconoscimento
Dipendenza territoriale / linguistica
…
Il sistema deve essere flessibile e adattabile:
– Parametrizzazione dell’ambito del discovery
»
»
»
»
»
DBMS
Archivi
Campi
Tipologie di analisi
Ampiezza del campione su cui si vuole attuare il processo
– Esternalizzazione degli oggetti e dei processi dipendenti dal contesto :
» Statistic Lookup Tables
» Domain Lookup Tables
» Specific Discovery Functions
9
Data Meaning Discovery - Scenari e applicazioni
DMD System: principi e funzioni
Fruibilità dei risultati
•
In un’ottica di servizio ad utenti diversi e con esigenze variegate, DMD System si pone l’obiettivo di
costituire un supporto efficace per immediatezza e fruibilità delle sue rilevazioni.
•
Riscontro immediato sulla ricognizione del significato funzionale, con rapporti di elaborazione di
tipo “volatile” (testo) per ogni campo degli archivi analizzati
– Rapporto di sintesi per ogni dataclass per cui è stato richiesto il riconoscimento
– Log esteso opzionale
•
Capitalizzazione dei dati rilevati in forma strutturata e persistente su base dati relazionale, aperta ad
interrogazioni e ed elaborabile ai fini decisionali: il DMD Repository
– disponibile su DB2 / ORACLE / SQL Server / MYSql
•
Dotazione nativa di evidenze di base ottenibili dal Repository.
10
Data Meaning Discovery - Scenari e applicazioni
DMD System: flow dell’attività di discovery
Fase preliminare e fase operativa
Identificazione
DataClass
Identificazione
Archivi / Campi
“Anchor Point”
Identificazione
Archivi oggetto di
discovery
Screening campi
candidabili
Elaborazione della
Discovery Session
Parametrizzazione
della Discovery
Session
Alimentazione
iniziale Statistic
Lookup
Customizzazione
Domain Lookup e
Specific Functions
Analisi dei risultati
Attribuzione delle
dataclass più
probabili
Ritaratura Statistic
Lookup
(Autoapprendimento)
RESTART
11
Data Meaning Discovery - Scenari e applicazioni
Flow dell’attività di discovery - fase preliminare
Nomi / Cognomi
Identificazione
DataClass Toponimi
Codici Fiscali
Identificazione
Archivi / Campi
“Anchor Point”
Identificazione
DataClass
Screening campi
candidabili
12
Data Meaning Discovery - Scenari e applicazioni
Flow dell’attività di discovery - fase operativa
•
•
•
Alimentazione
iniziale Statistic
Lookup
L’identificazione delle lookup tables necessarie dipende dalle classi di dato oggetto del discovery.
Le lookup in dotazione nativa a DMD System potrebbero non essere del tutto applicabili .
Il sistema può sopperire con automatismi di alimentazione iniziale delle Lookup tables di tipo
statistico, basandosi sugli “anchor point” dichiarati in fase d’impianto: es. gli archivi di Anagrafe
Generale di cui sono noti i campi “sensibili” che rappresentano la fonte dl processo.
Value
ROSSI
MÜLLER
FERRARI
SCHMIDT
COLOMBO
SCHNEIDER
BIANCHI
FISCHER
RUSSO
MEYER
ESPOSITO
WEBER
…
Frequency
0,65978%
0,57332%
0,38849%
0,48326%
0,36917%
0,39198%
0,31036%
0,33814%
0,30993%
0,29965%
0,20347%
0,25768%
…
Value
GIUSEPPE
MARK
GIOVANNI
FRANK
ANTONIO
KARL
MARIO
PETER
FRANCESCO
BRIGIT
MARIA
KRISTEN
…
Cognomi
Nomi
Frequency
3,7870%
2,8024%
2,6387%
2,2165%
2,4461%
2,0547%
2,1314%
1,8756%
2,0753%
1,7432%
1,9935%
1,6745%
…
13
DMD
admin
Data Meaning Discovery - Scenari e applicazioni
Flow dell’attività di discovery - fase operativa
La Discovery Session
•
La Discovery Session si configura come un’iterazione
di Discovery Unit
•
Discovery Unit: l’unità minima autoconsistente di
discovery riferita ad un singolo archivio.
•
E’ un contenitore logico che consente all’utente di
raggruppare le elaborazioni di discovery di più
archivi, sulla base di propri criteri, di tipo funzionale o
tecnico, es:
– appartenenza alla stessa applicazione
– appartenenza allo stesso database
– per owner
– per pattern di naming
– liste di data type
– …
Discovery
Session
PARM TAB01
PARM TAB02
...
PARM TAB03
14
Data Meaning Discovery - Scenari e applicazioni
Flow dell’attività di discovery - fase operativa
Esempio di Discovery Unit - Struttura tabella candidata
•
Da catalogo : TBM123C – no remarks
COLNAME
FLD001
FLD002
FLD003
FLD004
FLD005
FLD006
FLD007
FLD008
FLD009
FLD010
FLD011
FLD012
FLD013
FLD014
COLNO
KEYSEQ
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
COLTYPE
LENGTH SCALE
0 DECIMAL
0 CHAR
0 CHAR
0 CHAR
0 CHAR
0 DATE
0 CHAR
0 CHAR
0 CHAR
0 CHAR
0 CHAR
0 CHAR
0 CHAR
0 CHAR
9
11
16
1
50
4
2
30
20
50
20
3
16
30
NULLS DEFAULT REMARKS
0Y
0N
0N
0N
0N
0Y
0Y
0N
0N
0N
0N
0N
0N
0N
Y
N
N
N
N
Y
Y
N
N
N
N
N
N
N
15
Data Meaning Discovery - Scenari e applicazioni
Flow dell’attività di discovery - fase operativa
Esempio di Discovery Unit : DataClass di interesse per persona fisica – Campi candidati
•
•
•
Nome ( campo dedicato)
Cognome(campo dediicato)
Cognome e nome (stesso campo)
•
•
•
Toponimo
Comune
Provincia
•
•
•
Codice Fiscale
Partita IVA
Credit Card
COLNAME
COLTYPE
LENGTH SCALE
FLD001
FLD002
FLD003
FLD004
FLD005
FLD006
FLD007
FLD008
FLD009
FLD010
FLD011
FLD012
FLD013
FLD014
DECIMAL
CHAR
CHAR
CHAR
CHAR
DATE
CHAR
CHAR
CHAR
CHAR
CHAR
CHAR
CHAR
CHAR
9
11
16
1
50
4
2
30
20
50
20
3
16
30
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
16
Data Meaning Discovery - Scenari e applicazioni
Flow dell’attività di discovery - fase operativa
DMD
admin
Discovery Unit – Esempio: parametrizzazione
EntityTableName=RESADD.TBM123C
ConnectionParms …
Field=FLD001,DECIMAL,9,0
Field=FLD002,CHAR,11,0
Field=FLD003,CHAR,16,0
Field=FLD005,CHAR,50,0
Field=FLD007,CHAR,2,0
Field=FLD008,CHAR,30,0
Field=FLD009,CHAR,20,0
Field=FLD010,CHAR,50,0
Field=FLD011,CHAR,20,0
Field=FLD013,CHAR,16,0
Field=FLD014,CHAR,30,0
LookupFile=Look-Stats-Cognomi
LookupFile=Look-Stats-Nomi
LookupFile=Look-Stat-Nomi-Cognomi
LookupFile=Look-Dom-Province
LookupFile=Look-Stats-Comuni
LookupFile=Look-Stats-Toponimi
SpecificValueClass=CodiceFiscale
SpecificValueClass=PartitaIva
SpecificValueClass=CreditCard
MaxLines=1000
AnalysisOutputFile=TBM123C-DB2-OUT.tx
PARAMETRI DI LOCALIZZAZIONE TABELLA
DICHIARAZIONE CAMPI CANDIDATI
DICHIARAZIONE
• LOOKUP (Statistic e Domain)
• SPECIFIC DISCOVERY FUNCTIONS
MAX NUMERO DI RIGHE
• Riferito al campione da analizzare.
• Il sistema preleva un numero di righe
nell’intorno del valore indicato
intervallandole opportunamente
NOME FILE ESTERNO dove riversare la
Reportistica “volatile”
17
Data Meaning Discovery - Scenari e applicazioni
Flow dell’attività di discovery - uso delle rilevazioni
TBM123C.FLD005 Affinity Index
4
5
18
TOPONIMO
COMUNE
Analisi TBM123C.FLD005
9
NOME
COGNOME
COGNOME E NOME
13
50
40
30
Affinity Index
20
Affinity Index
Confidence
10
0
TOPONIMO
COMUNE
NOME
COGNOME
Value Data Class
COGNOME E
NOME
18
Data Meaning Discovery - Scenari e applicazioni
Flow dell’attività di discovery - uso delle rilevazioni
TBM123C.FLD008 Affinity Index
1
2
NOME
2
Analisi TBM123C.FLD008
3
COGNOME E NOME
COGNOME
19
TOPONIMO
COMUNE
45
40
35
30
25
Affinity Index
20
15
Affinity Index
Confidence
10
5
0
NOME
COGNOME E
COGNOME
NOME
TOPONIMO
COMUNE
Value Data Class
19
Data Meaning Discovery - Scenari e applicazioni
Flow dell’attività di discovery - uso delle rilevazioni
Discovery Unit – Esempio : Sintesi risultati da Repository, valori massimi degli indicatori*
?
?
?
?
COLNAME
COLTYPE
LENGTH SCALE
FLD001
FLD002
FLD003
FLD004
FLD005
FLD006
FLD007
FLD008
FLD009
FLD010
FLD011
FLD012
FLD013
FLD014
DECIMAL
CHAR
CHAR
CHAR
CHAR
DATE
CHAR
CHAR
CHAR
CHAR
CHAR
CHAR
CHAR
CHAR
9
11
16
1
50
4
2
30
20
50
20
3
16
30
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
Field Name
DataClass
SDtClass
Observations
frequency
SDtClass
Observations
number
FLD002
PartitaIva
88%
14
FLD003
CodiceFiscale
98%
926
Field Name
DataClass
Affinity Index
Affinity Index
Confidence
FLD005
COGNOME E NOME
18
50
FLD007
SIGLA PROVINCIA
70
27
FLD008
COMUNE
19
44
FLD014
COMUNE
3
93
FLD014
NOME
3
93
* Esclusi i valori logicamente nulli
20
Data Meaning Discovery - Scenari e applicazioni
Flow dell’attività di discovery - uso delle rilevazioni
Discovery Unit – Esempio : Verifica sui dati
FLD002
FLD003
FLD005
FLD007 FLD008
CAPASSO COSTANZA
MARTIN SIRO
SANTAROSSA TOBIA
LOMBARDI NUCCIO
DE ROSA ISABEL
CORAZZA ALEX
MARIANI DONATELLA
BELTRAME GIACINTA
ROSSI ALOISIO
MI
EE
PC
VA
VB
TO
NA
MI
MILANO
CASABLANCA
CASTELL' ARQUATO
LEGGIUNO SANGIANO
OMEGNA
0 VARESE
TORINO
NAPOLI
MONZA
MRNPRZ64T08E734G
BRBPFR63B14Z216G
NTNJTH81B10L682U
GRBNEE59A28I725M
BRTSBN73S23I073W
DRIKRA72B26D869Q
PDRLBR57D30E014K
PRDDNL75B57C665L
CSDMYA71L49G337Q
FRRRCE66A17L736U
MARINELLI PATRIZIO
BARBERO PIERFERDINANDO
ANTONINI JONATHAN
GRUBER ENEA
BARTOLINI SABINO
DI IORIO AKIRA
PEDROTTI ILDEBRANDO
PARODI DANIELA
CASADEI MAYA
FERRERO ERIC
VA
EE
VA
RC
NA
VA
ME
TO
PR
VE
LUINO
MALVAR
VARESE
SIDERNO MARINA
SAN PAOLO BEL SITO
GALLARATE
GIARDINI NAXOS
CHIVASSO
PARMA
VENEZIA
CodiceFiscale
Cognome e nome
Prov
Comune
CPSCTN72P54F205Q
MRTSRI68R20Z330X
SNTTBO40L03C145H
LMBNCC39R30E511E
DRSSBL75R66G062E
91434921242 CRZLXA60E02L682T
MRNDTL43S51L219U
BLTGNT71A62F839S
RSSLSA66C04F704X
PartitaIva
FLD009
FLD010
FLD011
3332767084
FLD013
FLD014
AO7764625 MILANO
332745553
3406659507
3470334192
0118993265
3398547300
3338392845
3474349427
3396832236
331776170
AJ7184387
SESTO S.
GIOVANNI
AO598289
SAN PAOLO B.
3381816774
0521772662
0521754362
41000634660 [email protected]
AK9438147 COMUNE DI
MAIL.COM
VENEZIA
Num Tel.
E-Mail
Num Tel.
Num. Doc. Ente Emiss.
Dataclass non richieste
Ambiguo
21
Data Meaning Discovery - Scenari e applicazioni
Flow dell’attività di discovery - uso delle rilevazioni
Discovery Unit – Gli indicatori di rilevanza - Statistic & Domain Data Value Class
•
AFFINITY INDEX
Indicatore numerico del grado di affinità dell'informazione rispetto alla DataClass. I valori possono
variare da 0 a 100.
•
AFFINITY INDEX CONFIDENCE
Indicatore numerico del grado di affidabilità con cui è stato determinato il valore dell'Affinity index
associato. I valori possono variare da 0 a 100.
•
La valutazione dell’Affinity index non può essere disgiunta da quella dall'Affinity index confidence
per la stessa DataClass: inoltre deve essere confrontata con le analoghe valutazioni ottenute sullo
stesso campo per le altre DataClass indicate.
•
Il processo di riconoscimento si riconduce pertanto alla rilevazione del valore relativo più elevato fra
tutti gli Affinity index calcolati per una determinata colonna, avvalorato da un Affinity index
confidence massimo o prossimo al massimo fra quelli rilevati.
22
Data Meaning Discovery - Scenari e applicazioni
Flow dell’attività di discovery - uso delle rilevazioni
Discovery Unit – Gli indicatori di rilevanza - Specific Data Value Class
•
L’approccio di analisi varia rispetto ai precedenti perché si basa non sul confronto con valori di
riferimento, bensì sulla base del grado di rispondenza strutturale o formale a una specifica data class,
tipicamente codici di interesse che possiedono una struttura riconoscibile, come codice fiscale,
partita IVA, codice di carta di credito. Cambiano pertanto anche gli indicatori.
•
OBSERVATIONS FREQUENCY
Indicatore di maggior rilievo per questa classe , fornisce il rapporto fra il numero dei riscontri positivi
sul totale dei valori analizzati
•
OBSERVATIONS NUMBER
Completa il precedente fornendo un dato quantitativo assoluto dei riscontri positivi.
23
Data Meaning Discovery - Scenari e applicazioni
Flow dell’attività di discovery - I Log di dettaglio su stampa
Discovery Unit – Esempio: istogramma dei valori rilevati (specific value)
Column name: FLD003
Data type: 1
Precision: 16
Scale: 0
Length: 16
Nullable: 0
Candidate key: 1
Num values: 948
Min value:
2nd Min value: 01110250337
2nd Max value: ZZISST65P02H119R
Max value: ZZLRTI66H69F065Z
SIGLA PROVINCIA: Affinity index = 0 - Affinity index confidence = 100
COGNOME: Affinity index = 0 - Affinity index confidence = 100
COMUNE: Affinity index = 0 - Affinity index confidence = 100
NOME: Affinity index = 0 - Affinity index confidence = 100
COGNOME E NOME: Affinity index = 0 - Affinity index confidence = 100
TOPONIMO: Affinity index = 0 - Affinity index confidence = 100
-- Specific values histogram follows -Data class: CodiceFiscale --||--Frequency: 97.679% --||-- Number of observations: 926
Look-Stats-Cognomi
Look-Stats-Nomi
Look-Stat-Nomi-Cognomi
Look-Dom-Province
Look-Stats-Comuni
Look-Stats-Toponimi
SpecificValueClass=CodiceFiscale
SpecificValueClass=PartitaIva
SpecificValueClass=CreditCard
24
Data Meaning Discovery - Scenari e applicazioni
Flow dell’attività di discovery - I Log di dettaglio su stampa
Discovery Unit – Esempio: istogramma dei valori rilevati (statistic value)
Look-Stats-Cognomi
Look-Stats-Nomi
Look-Stat-Nomi-Cognomi
Look-Dom-Province
Look-Stats-Comuni
Look-Stats-Toponimi
SpecificValueClass=CodiceFiscale
SpecificValueClass=PartitaIva
SpecificValueClass=CreditCard
Column name: FLD005
Num values: 2262
Min value: ABBASSI MOHAMED NACEUR BEN
2nd Min value: ABEYSINGHE HERATH MUDIYANSELAG
2nd Max value: ZOUHIRI ABDERRAZZAK
Max value: ZUNINO NICO
SIGLA PROVINCIA: Affinity index = 0 - Affinity index confidence = 46
COGNOME: Affinity index = 13 - Affinity index confidence = 48
COMUNE: Affinity index = 5 - Affinity index confidence = 49
NOME: Affinity index = 9 - Affinity index confidence = 47
COGNOME E NOME: Affinity index = 18 - Affinity index confidence = 50
TOPONIMO: Affinity index = 4 - Affinity index confidence = 50
TOPONIMO(TIPO): Affinity index = 0 - Affinity index confidence = 46
Persona Giuridica: Affinity index = 0 - Affinity index confidence = 46
-- Values histogram follows -Frequency: 1.415% --||-- Number of observations: 32 --||-- Value(s): DI
Frequency: 1.194% --||-- Number of observations: 27 --||-- Value(s): DE
Frequency: 0.928% --||-- Number of observations: 21 --||-- Value(s): ROSSI
Frequency: 0.707% --||-- Number of observations: 16 --||-- Value(s): LUCA
Frequency: 0.663% --||-- Number of observations: 15 --||-- Value(s): MARIA
Frequency: 0.575% --||-- Number of observations: 13 --||-- Value(s): FRANCESCO;MARCO
Frequency: 0.531% --||-- Number of observations: 12 --||-- Value(s): EL;RICCI
Frequency: 0.486% --||-- Number of observations: 11 --||-- Value(s): ANTONIO;FERRARI;MARINO
Frequency: 0.442% --||-- Number of observations: 10 --||-- Value(s): GIOVANNI;MANCINI;STEFANO
Frequency: 0.398% --||-- Number of observations: 9 --||-- Value(s): ANDREA;PAOLO;ROBERTO
Frequency: 0.354% --||-- Number of observations: 8 --||-- Value(s): COLOMBO
Frequency: 0.309% --||-- Number of observations: 7 --||-- Value(s): BRUNO;CONTI;GIORDANO;MARIO;MARTINO;MAURIZIO;MORO;SANTORO
...
Frequency: 0.044% --||-- Number of observations: 1 --||-- Value(s): AB;ABDALLAH;ABDELAZIZ;ABDELHAKIM;
. . . ZOCCHEDDU;ZORAN;ZOUHIRI;ZULIMO;ZUNINO
25
Data Meaning Discovery - Scenari e applicazioni
DMD System: sinergie per la Data Governance
DMD System e Daisy / Daisy DM
•
Oggi DMD System e le soluzioni RES Suite per il subsetting e il data masking sono componenti
separate.
•
Le Discovery Sessions possono essere attivate preliminarmente come elaborazioni propedeutiche
all’impostazione di progetti soprattutto di mascheratura dei dati .
•
La componente amministrativa a supporto delle attività preliminari di parametrizzazione delle
discovery session è in fase di sviluppo.
•
La disponibilità della soluzione nella sua configurazione completa , come previsto dai piani di
realizzazione approvati , si avrà con il rilascio della RES Suite Enterprise Version 1.0.
•
Nell’ambito della RES Suite EV 1.0, DMD System verrà integrato nella Suite per la Data Governance,
al fine di poter sviluppare le più efficaci sinergie con le soluzioni per il Subsetting / Data Masking e
per la Data Quality.
26
Res User Meeting 2014
con la partecipazione di
Scriviamo insieme
il futuro
Research for Enterprise Systems
Cristina Vecchietti
Direttore Applicazioni e Architetture
[email protected]
RES
Viale Piero e Alberto Pirelli, 6 - 20126 Milano
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