Data Masking Suite 1.45

लाइसेंस: मुफ्त ‎फ़ाइल आकार: 265.19 MB
‎उपयोगकर्ताओं की रेटिंग: 3.6/5 - ‎19 ‎वोट

करीबन Data Masking Suite

डेटा मास्किंग सुइट- स्थापित करने के लिए सरल, लचीला, और आत्म व्याख्यात्मक। टेस्ट डेटा और मास्क संवेदनशील डेटा बनाएं। डेटा मास्किंग सुइट में आपको तेज और विश्वसनीय डेटा मास्किंग के लिए सभी की आवश्यकता होती है। ऑर्फियस डेटा मास्किंग सुइट का उपयोग करना असाधारण रूप से आसान है। डेटा मास्किंग सुइट के मुफ्त संस्करण का प्रयास करें। अधिकांश व्यावसायिक विभाग अपने आईटी विभाग की सहायता की आवश्यकता के बिना हमारे सॉफ्टवेयर का उपयोग करते हैं। डेटा मास्किंग सुइट एक्सेल या सीएसवी फाइल, एक्सेस या शेयरपॉइंट सूचियों जैसे किसी भी डेटा स्रोत का समर्थन करता है। आप किसी भी ओडीबीसी डेटा स्रोत (एमएस एसक्यूएल सर्वर, ओरेकल, आईबीएम डीबी/2, MySQL, ...) तक भी पहुंच सकते हैं। आप मौजूदा डेटा को ओवरराइट कर सकते हैं या नकाबपोश डेटा को एक अलग नई तालिका या फ़ाइल में डाल सकते हैं। आप ई-मेल के माध्यम से, अन्य विभागों या कंपनी के फायरवॉल के बाहर भेजे जाने से पहले नाम, पता जानकारी, फोन या क्रेडिट कार्ड नंबर, वित्त जानकारी या किसी अन्य प्रकार के संवेदनशील डेटा को अस्पष्ट कर सकते हैं । पूरा सुविधा: http://www.data-masking-tool.com/en/features कुछ उदाहरण परिदृश्य: क) मुखौटा और आउटसोर्सिंग के लिए परीक्षण डेटा साफ/ कई कंपनियां अपने सॉफ्टवेयर विकास या परीक्षण गतिविधियों के कुछ हिस्सों को आउटसोर्स करते हैं। डेटा मास्किंग सुइट के साथ आप अपने बाहरी विकास और परीक्षण भागीदारों को उनकी आवश्यकता के साथ अपने बाहरी विकास और परीक्षण भागीदारों को प्रदान करने के लिए आवश्यक सभी डेटा को फ़िल्टर और मास्क कर सकते हैं। ख) ग्राहक परियोजनाओं से डेटा मास्किंग करके जल्दी से अपना डेमो सिस्टम बनाएं: डेमो सिस्टम और ग्राहक प्रस्तुतियां आपको पिछले ग्राहकों से मूल डेटा का उपयोग करने की अनुमति नहीं देती हैं। डेटा मास्किंग सुइट आपको मूल डेटा को अस्पष्ट करने की अनुमति देता है ताकि आप इसे अपने स्वयं के डेमो सिस्टम के लिए उपयोग कर सकें। ग) देश की सीमा न छोड़ने के लिए कानून द्वारा प्रतिबंधित डेटा को साफ करें: हमारे कुछ ग्राहक वितरित सहायक कंपनियों से जानकारी एकत्र करते हैं। व्यक्तिगत जानकारी को नकाबपोश होना चाहिए, ताकि इस जानकारी को विशिष्ट व्यक्तिगत जानकारी के बिना मौजूदा डेटा के लिए एकत्र किया जा सके "मैं जानना चाहता हूं कि कितने लोगों ने कुछ किया (फिर से) और न कि यह किसने किया । "