Filtraggio dei Dati

Nell’era dei big data, le aziende affrontano un’ondata di quantità enormi di informazioni provenienti da diverse fonti. Per prendere decisioni intelligenti, è importante filtrare e rendere sicuro il trattamento dei dati.

Il filtraggio dei dati è una tecnica che aiuta gli utenti a concentrarsi sulle informazioni importanti. Inoltre, garantisce la sicurezza dei dati e la conformità. Per questo motivo è fondamentale per restringere l’informazione.

Questo articolo discuterà i fondamenti del filtraggio dei dati. Esamineremo inoltre i suoi utilizzi pratici e le problematiche di sicurezza. Inoltre, verranno forniti esempi su come applicare con successo il filtraggio dei dati.

Che Cos’è il Filtraggio dei Dati?

Il filtraggio dei dati consiste nello scegliere un insieme più ristretto di dati da un set più ampio utilizzando criteri o condizioni specifici. Filtrare significa applicare regole o filtri per ottenere solo le informazioni rilevanti per l’elaborazione. Il filtraggio dei dati aiuta a rimuovere le informazioni superflue e a concentrarsi sulle parti più importanti dei dati.

Il filtraggio dei dati può migliorare l’efficienza limitando i dati analizzati, rendendo più semplice il loro utilizzo. Viene comunemente utilizzato nelle query di database, nei report e nell’analisi dei dati per concentrarsi sulle informazioni rilevanti, escludendo i dettagli irrilevanti.

Fonti di Dati per il Filtraggio

È possibile applicare il filtraggio dei dati a varie fonti di dati, tra cui:

1. I dati strutturati sono dati organizzati in modo specifico, il che li rende facili da ricercare, analizzare e trovare. Questi dati sono solitamente memorizzati in database, fogli di calcolo e file CSV, ordinati in modo ordinato in righe e colonne.
2. D’altra parte, i dati non strutturati sono informazioni che non hanno un formato o un’organizzazione predefiniti. Ciò può includere vari tipi di contenuti, come documenti scritti, email, post sui social media e pagine web. Questi materiali possono contenere un mix di testo, immagini e video. Analizzare i dati non strutturati può essere complesso perché richiede tecniche avanzate come il natural language processing e il machine learning.
3. I dati semi-strutturati si collocano a metà strada tra i dati strutturati e quelli non strutturati. Questo tipo di dati possiede alcune proprietà organizzative, ma potrebbe non adattarsi perfettamente a una struttura di database tradizionale. Alcuni esempi di dati semi-strutturati sono i file XML, gli oggetti JSON e i file di log. Essi presentano un mix di informazioni strutturate e non strutturate.
4. I dati in streaming generano e elaborano dati in tempo reale in modo continuo. Questi dati sono solitamente prodotti da sensori, dispositivi IoT e transazioni online, offrendo preziose intuizioni sulle tendenze e i modelli attuali. Analizzare i dati in streaming richiede strumenti e tecnologie specializzati per gestire l’elevato volume e la velocità dei dati in arrivo.

Aspetti di Sicurezza del Filtraggio dei Dati

Il filtraggio dei dati svolge un ruolo cruciale nel garantire la sicurezza dei dati e proteggere le informazioni sensibili. Quando si lavora con file memorizzati in cloud storage o database, è essenziale implementare misure di sicurezza appropriate. Ecco alcune considerazioni chiave:

Controllo degli Accessi

Implementi controlli degli accessi rigorosi per garantire che solo gli utenti autorizzati possano accedere e filtrare dati sensibili. Usi il controllo degli accessi basato sui ruoli (RBAC) per concedere le autorizzazioni in base ai ruoli e alle responsabilità degli utenti.

Crittografia dei Dati

Crittografi i dati sensibili sia a riposo che in transito per proteggerli da accessi non autorizzati. Usi algoritmi di crittografia robusti e pratiche sicure di gestione delle chiavi.

Viste del Database

Utilizzi le viste del database per creare sottoinsiemi filtrati di dati senza modificare le tabelle sottostanti. Le viste consentono di controllare l’accesso a colonne o righe specifiche in base alle autorizzazioni degli utenti, garantendo che possano visualizzare e filtrare solo i dati a cui sono autorizzati.

Audit e Logging

Implementi meccanismi completi di audit e logging per monitorare le attività di accesso e filtraggio dei dati. Monitori e analizzi i log per rilevare eventuali tentativi sospetti o non autorizzati di accesso.

Esempi di Filtraggio dei Dati

Esploriamo alcuni esempi su come creare filtri per i dati in diversi scenari.

Esempio 1

Esamineremo il filtraggio dei dati in un foglio di calcolo. Supponga di avere un foglio di calcolo contenente dati dei clienti. Visualizzi solo i clienti di una specifica regione. Questi clienti devono aver speso più di una certa somma in acquisti. Questo aiuterà a restringere i dati.

1. Apra il foglio di calcolo e selezioni l’intervallo di dati che desidera filtrare.
2. Faccia clic sulla scheda “Data” nella barra dei menu e selezioni “Filter”.
3. Faccia clic sulla freccia del filtro nella colonna “Region” e selezioni la regione desiderata dall’elenco a discesa.
4. Faccia clic sulla freccia del filtro nella colonna “Purchase Amount” e specifichi la condizione (ad es., maggiore di $1000).
5. Il foglio di calcolo mostrerà ora solo i dati filtrati in base ai criteri specificati.

Esempio 2

Quando filtri i dati in un database utilizzando SQL, prenda in considerazione una tabella denominata “employees”. Questa tabella contiene colonne quali “id”, “name”, “department” e “salary”. Desidera filtrare i dati per ottenere gli impiegati del dipartimento “Sales” con un salario superiore a $50,000.

1. Si connetta al suo database utilizzando un client SQL o un’interfaccia a riga di comando.
2. Esegua la seguente query SQL:

SELECT * FROM employees
WHERE department = 'Sales' AND salary > 50000;

La query restituirà il set di risultati filtrato, mostrando solo gli impiegati che corrispondono ai criteri specificati.

Nota: Prima di eseguire la query, assicuri che la tabella “employees” esista nel suo database e contenga le colonne rilevanti.

Panoramica sulla Conformità dei Dati | Quadri Normativi

Filtraggio Basato su Policy e Assistito da AI

Le regole manuali hanno difficoltà quando i dati si disperdono tra Cloud e formati. Le piattaforme moderne combinano la classificazione automatica dei dati con motori di policy che decidono, al volo, quali righe, colonne o file ogni utente può visualizzare. DataSunrise identifica tramite fingerprinting i campi sensibili, valuta il rischio e successivamente maschera o blocca qualsiasi query che violi la policy, il tutto senza aggiungere latenza.

Questo approccio è in linea con i principi dello zero-trust e tiene soddisfatti gli auditor. Ogni decisione di autorizzazione o negazione viene registrata, versionata ed esportabile nel suo SIEM, dimostrando che i dati PII, PHI o dei titolari di carte non sfuggono mai al controllo.

Implementare il Filtraggio dei Dati con DataSunrise

Un software dedicato con controllo centralizzato di tutte le regole per il filtraggio dei dati semplifica la gestione e assicura coerenza tra le diverse fonti di dati, eliminando la necessità di creare meccanismi di filtraggio separati in ogni foglio di calcolo, query di database o vista. DataSunrise è una soluzione completa per la gestione dei dati che offre strumenti eccezionali e flessibili per la sicurezza dei dati, le regole di audit, il masking e la compliance. Con DataSunrise Audit and Security, potrà facilmente implementare capacità avanzate di filtraggio dei dati per proteggere le informazioni sensibili e garantire la privacy dei dati.

DataSunrise offre un’interfaccia facile da usare con funzionalità avanzate come il controllo dettagliato degli accessi, il data masking e il monitoraggio in tempo reale. In Audit potrà creare regole di filtraggio dettagliate utilizzando criteri differenti come Application User, Database User e Application. Le Security Rules consentono di bloccare gli utenti del database dall’accesso a dati inappropriati. Sia le Security che le Audit Rules permettono di filtrare le query tramite espressioni regolari attraverso i Query Groups. DataSunrise si integra perfettamente con numerosi database e piattaforme Cloud, rendendolo una soluzione versatile per il filtraggio dei dati in ambienti differenti.

La funzionalità di Mascheramento Dinamico dei Dati Flessibile consente di sostituire le informazioni sensibili con linee vuote. Sono disponibili altresì molti altri metodi di masking.

Conclusione

Il filtraggio dei dati è una tecnica fondamentale per gestire ed elaborare efficientemente grandi volumi di dati. Comprendendo i fondamenti del filtraggio dei dati, le sue applicazioni e le considerazioni di sicurezza, le organizzazioni possono ottenere preziose intuizioni garantendo la protezione dei dati e la conformità. Implementare il filtraggio dei dati utilizzando strumenti come DataSunrise semplifica il processo e offre capacità avanzate per garantire la sicurezza delle informazioni sensibili.

Per saperne di più su come DataSunrise può assisterLa nel filtraggio dei dati e in altre esigenze di gestione dei dati, La invitiamo a visitare il nostro team per una demo online. I nostri esperti illustreranno le migliori funzionalità di DataSunrise e dimostreranno come possa aiutare la Sua organizzazione a gestire e proteggere efficacemente i dati.