네트워크 대역과 연관성이 있습니다. 일반적인 1G 망 정도의 대역에서 1TB 추출>변환>이관 시 약 1시간 30분 정도 소요됩니다. 데이터는 메모리 기반으로 추출, 변환, 적재하고 병렬처리가 가능하기 때문에 이관 성능이 상당히 빠릅니다.
솔루션 도입 이후 제품에 대한 교육프로세스가 포함되어 있고 난이도는 어렵지 않습니다. 전문 인력이 없더라고 운영 가능합니다.
기존 개발 및 테스트에 대해서는 다른 변화는 없고 개발자의 추가적인 작업 부담도 없습니다.
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비식별화 작업 기간을 설정한 후 해당 기간에 도래하면 비식별화된 데이터를 삭제하는 기능을 제공하고 있습니다. 또한 월, 분기, 년 등 제한을 두지 않고 특정 기간 마다 SEED값을 다르게 하여 원본 데이터가 같더라도 비식별화 후 데이터가 다르도록 설정할 수 있습니다. 감사합니다.
클라우드 스토리에 저장된 문서파일은 적용이 불가능 합니다.
해당 DBMS환경은 전부 지원하고 있습니다.
일반 제조업체도 도입이 가능합니다.
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.
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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.
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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.