데이터 마스킹 및 부분 집합화

위험을 증가시키지 않고 데이터 가치를 실현하는 동시에 스토리지 비용을 최소화합니다. Oracle Data Masking and Subsetting은 조직이 테스트, 개발 및 파트너 환경을 포함한 다양한 시나리오에 대해 안전하고 비용 효율적인 데이터 프로비저닝을 달성하도록 지원합니다.

Oracle Data Masking and Subsetting 살펴보기

데이터 및 위험 이해

민감한 데이터를 검색 및 분류하여 위험을 이해하고 데이터 보호 정책 설계를 지원합니다.

애플리케이션 데이터 모델 생성

참조 관계를 결정하고 모델을 생성하여 데이터 마스킹 및 하위 집합 작업 중에 데이터 무결성을 보호합니다.


민감한 데이터 제거

테스트, 개발, 분석 및 기타 비 프로덕션 환경에서 민감한 데이터를 제거합니다.

비즈니스 가치 보존

유연한 마스킹 기술은 데이터 마스킹 후 지속적인 애플리케이션 기능을 지원하기 위해 데이터 특성을 보존합니다.

애플리케이션 템플릿

Oracle E-Business Suite 및 Oracle Fusion Applications에 대해 사전 구축된 마스킹 템플릿을 사용하여 필요한 노력을 더욱 줄이고 가치 창출 시간을 최대화합니다.


더 작은 데이터 세트로 비용 절감

더 작은 데이터 세트를 생성하면 시간과 스토리지 비용을 절약할 수 있습니다. 위험을 줄이고, 동시에 효율성을 개선해 보세요.

대표 데이터 보존

다중 요소 하위 집합 기술은 대표성과 관련성이 있으며 기능적으로 손상되지 않은 데이터 세트를 생성합니다.


데이터베이스 내 또는 내보내기 내 마스킹

데이터베이스 내 마스킹을 통해 프로덕션 오버헤드를 제거하거나 내보내기 내 마스킹을 사용하여 스테이징 환경의 필요성을 제거합니다.


빠르고 효율적인 성능

Oracle Database의 기능을 활용하여 비 프로덕션 데이터베이스를 생성하는 데 필요한 시간과 리소스를 최소화합니다.


이기종 지원

항상 포함되는 Oracle Database Gateway를 사용하여 타사 데이터베이스의 데이터를 마스킹하고 하위 집합을 만듭니다.


의견 공유하기

고객 여러분의 의견을 기다립니다. Oracle Data Masking and Subsetting에 대한 피드백을 제공하여 IT 의사 결정을 지원하십시오. 고객의 의견은 Oracle Database Security의 더 나은 미래를 만들어나가는 데 매우 중요한 역할을 합니다. 익명으로 진행되는 Gartner Peer Insights Review는 완료까지 약 15분이 소요됩니다.

이러한 도구 덕분에 테스트 데이터를 만드는 비용이 상당히 감소했습니다.

금융 업계의 Senior Application Analyst


Gartner Peer Insights Review는 개별 최종 사용자의 경험에 기반한 주관적인 의견으로 구성되며, Gartner 또는 그 계열사의 견해를 대표하지 않습니다.

Oracle Data Masking and Subsetting 사용 사례

기업 보안 정책 시행

  • 민감한 데이터 보호

    민감한 데이터를 검색 및 마스킹하고 관련 데이터만 공유하여 비 프로덕션 환경에서 데이터 노출을 최소화합니다.

  • 규정 준수 가속화

    데이터 마스킹 및 하위 설정 정책을 활용하여 설계에 따른 데이터 보호를 입증하고 감사자에게 기본적으로 제공합니다.

  • 데이터 가치 극대화

    테스트, 개발 및 기타 이니셔티브를 촉진하기 위해 관련 이해 관계자와 현실적이고 대표적이며 기능적으로 손상되지 않은 데이터를 안전하게 공유합니다.

  • 비용 절감

    관련 데이터만 추출하고 공유하여 시간, 스토리지 및 인프라 비용을 줄입니다.

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