IT-Lösungen für Fachabteilungen im Unternehmen

MapR und Talend entwickeln DSGVO-konforme Data-Lake-Lösung

„Governed Data Lake“ erfüllt die Vorgaben

Quelle: Mapr Technologies

Mapr Technologies und Talend haben eine gemeinsame Lösung entwickelt: Sie unterstützt Anwender dabei, die Anforderungen der im Mai 2018 in Kraft tretenden Europäischen Datenschutz-Grundverordnung (EU-DSGVO) zu erfüllen. Mit dieser Lösung können Unternehmen einen „Governed Data Lake“ erstellen. Dadurch lassen sich die Anforderungen der EU-DSGVO an Datenspeicher, Inventar, Datenschutz, Aufbewahrung, Portabilität und Sicherheit erfüllen.

Gültigkeitsbereich

Die EU-DSGVO gilt für Unternehmen weltweit, die personenbezogene Daten von EU-Bürgern erfassen oder verarbeiten. Nach Angaben des Marktforschungsunternehmens Gartner werden bis Ende 2018 mehr als 50 Prozent der Unternehmen, die von der DSGVO betroffen sind, die Vorgaben der Verordnung noch nicht erfüllt haben. Bart Willemsen, „Gartner Insight: Focus on Five High-Priority Changes to Tackle the EU GDPR“.

„Der Weg zur DSGVO-Konformität muss nicht kompliziert sein, aber die Unternehmen sollten jetzt handeln“, so Ciaran Dynes, Senior Vice President of Products bei Talend. „In Kooperation mit MapR helfen wir unseren Kunden dabei, geeignete Praktiken für das Metadatenmanagement, die erforderliche Transparenz zu gewährleisten und einen kollaborativen Data-Governance-Ansatz zu etablieren. Außerdem können sie so ihre Datenplattform durch die Entwicklung eines Data Lakes modernisieren sowie vollständige EU-DSGVO-Konformität erzielen.“

Data Lakes

Data Lakes ermöglichen die Zentralisierung der Unternehmensdaten. Hierzu gehören auch personenbezogene Daten, die beispielsweise unterschiedlichen Quellen wie Banken, sozialen Medien, Anbieter von Gesundheitsdienstleistungen entstammen können.

Unter Verwendung der Lösung von MapR und Talend können Unternehmen Governed Data Lakes bereitstellen, die Konformitätsprobleme im Zusammenhang mit den folgenden Aspekten lösen:


●        Datenklassifizierung und Datenherkunft,
●        Datenerfassung und -integration,
●        Datenanonymisierung,
●        Selfservice-Kuratierung und -Zertifizierung,
●        Portabilität und Zugänglichkeit von Daten.

„Nach den Bestimmungen der EU-DSGVO müssen multinationale Unternehmen belegen, dass die Erfassung, gemeinsame Verwendung sowie Verwaltung aller personenbezogenen Daten auf kontrollierte, rechtmäßige und faire Weise erfolgt“, so Anoop Dawar, Vice President Product Marketing bei Mapr Technologies. „Die Lösung von MapR und Talend unterstützt Unternehmen dabei, die Umsetzung der DSGVO-Konformität zu beschleunigen und nachzuweisen, dass alle erforderlichen Data-Governance-Mechanismen implementiert wurden.“

Konvergente Plattform

Die Mapr Converged Data Platform kombiniert Analytics und betriebliche Vorgänge mit der branchenweit einzigen Lösung für große Unternehmen, die Big-Data- und Open-Source-Technologien mit nativem Zugang zu globalem Event-Streaming, Echtzeitfunktionen für Datenbanken und Storage im Cloud-Maßstab verbindet. Diese Plattform bietet verschiedene Funktionen zur Erfüllung der EU-DSGVO-Vorgaben wie Mapr Volumes, das personenbezogene Daten logisch gruppiert und nachfolgend sofort Richtlinien und Berechnungen darauf anwendet. Dazu kommen leistungsfähiges Auditing zur Protokollierung des Datenzugriffs sowie Spiegelung und Replikation, um die Spuren „portabler“ Daten einfacher nachvollziehen zu können.

Bei der Datenintegrationsplattform von Talend, der Data Fabric, handelt es sich um eine Integrationsplattform, die MapR Streams nativ unterstützt. Mapr Streams hilft Anwendern dabei, die Event-Verarbeitung datenbankübergreifend und kontinuierlich zu synchronisieren, sobald Daten aktualisiert werden. So erhalten Benutzer korrekte und aussagekräftige Informationen in Echtzeit. Talend kombiniert zudem Datenqualität, Metadatenmanagement, Data Stewardship, Datenherkunft und Big Data Integration, um das Erfassen, Standardisieren, Zusammenführen, Zertifizieren, Schützen und Verbreiten personenbezogener Daten zu ermöglichen. (rhh)

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