דער בעסטער דאַטאַ אַנאָנימיזאַטיאָן מכשירים פֿאַר פּריוואַטקייט פּראַטעקשאַן העסקעם

ארויס:
אפריל קסנומקס, קסנומקס

אָרגאַנאַזיישאַנז נוצן דאַטן אַנאָנימיזאַטיאָן מכשירים צו באַזייַטיקן פּערסנאַלי ידענטיפיאַבלע אינפֿאָרמאַציע פון זייער דאַטן. ניט-העסקעם קענען פירן צו כעפטי פינעס פון רעגולאַטאָרי ללבער און דאַטן בריטשיז. אָן אַנאָנימיזינג דאַטן, איר קענען נישט נוצן אָדער טיילן די דאַטאַסעץ צו די פולאַסט.

פילע אַנאָנימיזאַטיאָן מכשירים קענען נישט גאַראַנטירן פול העסקעם. פאַרגאַנגענהייט-גענ מעטהאָדס קען לאָזן פערזענלעכע אינפֿאָרמאַציע שפּירעוודיק צו דע-ידענטיפיקאַטיאָן דורך בייזע אַקטערז. עטלעכע סטאַטיסטיש אַנאָנימיזאַטיאָן מעטהאָדס רעדוצירן די קוואַליטעט פון דאַטן צו אַ פונט ווען עס איז אַנרילייאַבאַל פֿאַר דאַטן אַנאַליטיקס.

מיר בייַ סינטהאָ וועט באַקענען איר מיט די אַנאָנימיזאַטיאָן מעטהאָדס און די הויפּט דיפעראַנסיז צווישן פאַרגאַנגענהייט און ווייַטער-גענ מכשירים. מיר וועט זאָגן איר וועגן די בעסטער דאַטן אַנאָנימיזאַטיאָן מכשירים און פֿאָרשלאָגן די שליסל קאַנסידעריישאַנז פֿאַר טשוזינג זיי.

טיש פון קאָנטענץ

אראפקאפיע סינטהאָ גייד

  • וואָס איז סינטעטיש דאַטן
  • ווי טוט עס אַרבעט
  • פארוואס טאָן אָרגאַנאַזיישאַנז נוצן עס
  • ווי צו באַקומען סטאַרטעד
דאַונלאָוד איצט
סינטהאָ גייד קאָווער

וואָס זענען דאַטן אַנאָנימיזאַטיאָן מכשירים?

אַנאָנימיזאַטיאָן פון דאַטן איז די טעכניק פון רימוווינג אָדער אָלטערינג קאַנפאַדענשאַל אינפֿאָרמאַציע אין דאַטאַסעץ. אָרגאַנאַזיישאַנז קענען נישט פריי אַקסעס, ייַנטיילן און נוצן בנימצא דאַטן וואָס קענען זיין גלייך אָדער מינאַצאַד טרייסט צו מענטשן.

דאַטאַ אַנאָנימיזאַטיאָן געצייַג - סינטהאָ
פּריוואַטקייט געזעצן שטעלן שטרענג כּללים פֿאַר שוץ און נוצן פון פּערסנאַלי ידענטיפיאַבלע אינפֿאָרמאַציע (PII) און פּראָטעקטעד געזונט אינפֿאָרמאַציע (PHI). די שליסל געסעצ - געבונג כולל:
  • אַלגעמיינע דאַטאַ פּראַטעקשאַן רעגולאַטיאָן (GDPR). די אי.יו. געסעצ - געבונג פּראַטעקץ די פּריוואַטקייט פון פערזענלעכע דאַטן, מאַנדייטינג צושטימען פֿאַר דאַטן פּראַסעסינג און געבן יחיד רעכט צו דאַטן אַקסעס. די פאראייניגטע קעניגרייך האט אן ענליכע געזעץ גערופן UK-GDPR.
  • קאַליפאָרניאַ קאָנסומער פּריוואַטקייט אקט (CCPA). קאַליפאָרניאַן פּריוואַטקייט געזעץ פאָוקיסיז אויף קאַנסומער רעכט וועגן data sharing.
  • געזונט פאַרזיכערונג פּאָרטאַביליטי און אַקאַונטאַביליטי אקט (HIPAA). די פּריוואַטקייט רול יסטאַבלישיז סטאַנדאַרדס פֿאַר פּראַטעקטינג פּאַציענט 'ס געזונט אינפֿאָרמאַציע. 
ניצן און ייַנטיילונג פּערזענלעך דאַטע קענען אָנרירן די געזעצן, ריזאַלטינג אין אַדמיניסטראַטיווע פינעס און יידל לאָסוץ. אָבער, די רעגולאַטאָרי כּללים טאָן ניט צולייגן צו אַנאָנימייזד דאַטן, לויט GDPR ס רעסיטאַל. אזוי אויך, היפּאַאַ אַוטליינז דע-ידענטיפיקאַטיאָן סטאַנדאַרדס פֿאַר ידענטיפיערס וואָס מוזן זיין אַוועקגענומען פֿאַר דאַטן צו ווערן ניט-רעגיאַלייטאַד (זיכער האַרבאָר טעכניק). דאַטאַ אַנאָנימיזאַטיאָן מכשירים זענען ווייכווארג וואָס רימוווז טראַסעס פון שפּירעוודיק און פּראָטעקטעד אינפֿאָרמאַציע פֿאַר סטראַקטשערד און אַנסטראַקטשערד דאַטן. זיי אָטאַמייט פּראַסעסאַז, העלפּינג צו ידענטיפיצירן, ויסמעקן און פאַרבייַטן די אינפֿאָרמאַציע פֿון אַ גרויס נומער פון טעקעס און לאָוקיישאַנז. אַנאָנימיזאַטיאָן טעקניקס העלפֿן קאָמפּאַניעס אַקסעס הויך-קוואַליטעט דאַטן בשעת מיטאַגייטינג פּריוואַטקייט קאַנסערנז. אָבער, עס איז יקערדיק צו דערקענען אַז ניט אַלע דאַטן אַנאָנימיזאַטיאָן מעטהאָדס גאַראַנטירן גאַנץ פּריוואַטקייט אָדער דאַטן וסאַביליטי. צו פֿאַרשטיין וואָס, מיר זאָל דערקלערן ווי אַנאָנימיזאַטיאָן אַרבעט.

ווי טאָן דאַטן אַנאָנימיזאַטיאָן מכשירים אַרבעט?

דאַטן אַנאָנימיזאַטיאָן מכשירים יבערקוקן דאַטאַסעץ פֿאַר שפּירעוודיק אינפֿאָרמאַציע און פאַרבייַטן זיי מיט קינסטלעך דאַטן. די ווייכווארג געפינט אַזאַ דאַטן אין טישן און שפאלטן, טעקסט טעקעס און סקאַנד דאָקומענטן.

דער פּראָצעס סטריפּס דאַטן פון עלעמענטן וואָס קענען פֿאַרבינדונג עס צו מענטשן אָדער אָרגאַנאַזיישאַנז. די טייפּס פון דאַטן אַבסקיורד דורך די מכשירים אַרייַננעמען:

 

  • פּערסאַנאַלי ידענטיפיאַבלע אינפֿאָרמאַציע (PII): נעמען, לעגיטימאַציע נומערן, געבורט דאַטעס, בילינג דעטאַילס, טעלעפאָן נומערן און בליצפּאָסט אַדרעסעס. 
  • פּראָטעקטעד געזונט אינפֿאָרמאַציע (PHI): קאָווערס מעדיציניש רעקאָרדס, געזונט פאַרזיכערונג דעטאַילס און פערזענלעכע געזונט דאַטן. 
  • פינאַנציעל אינפֿאָרמאַציע: קרעדיט קאַרטל נומערן, באַנק אקאונט דעטאַילס, ינוועסמאַנט דאַטן און אנדערע וואָס קענען זיין לינגקט צו פֿירמע ענטיטיז. 

 

פֿאַר בייַשפּיל, כעלטקער אָרגאַנאַזיישאַנז אַנאָנימיזע פּאַציענט אַדרעסעס און קאָנטאַקט דעטאַילס צו ענשור HIPAA העסקעם פֿאַר ראַק פאָרשונג. א פינאַנצן פירמע אַבסקיורד טראַנסאַקטיאָן דאַטעס און לאָוקיישאַנז אין זייער דאַטאַסעץ צו אַדכיר צו GDPR געזעצן.

 

כאָטש דער באַגריף איז דער זעלביקער, עטלעכע פאַרשידענע טעקניקס עקסיסטירן פֿאַר אַנאָנימיזינג דאַטן. 

דאַטאַ אַנאָנימיזאַטיאָן טעקניקס

אַנאָנימיזאַטיאָן כאַפּאַנז אין פילע וועגן, און ניט אַלע מעטהאָדס זענען גלייַך פאַרלאָזלעך פֿאַר העסקעם און נוצן. דער אָפּטיילונג באשרייבט די חילוק צווישן די פאַרשידענע טייפּס פון מעטהאָדס.

פּסעודאָנימיזאַטיאָן

פּסעודאָנימיזאַטיאָן איז אַ ריווערסאַבאַל דע-ידענטיפיקאַטיאָן פּראָצעס ווו פערזענלעכע ידענטיפיערס זענען ריפּלייסט מיט פּסעוודאָנים. עס מיינטיינז אַ מאַפּינג צווישן די אָריגינעל דאַטן און די אָלטערד איינער, מיט די מאַפּינג טיש סטאָרד סעפּעראַטלי.

 

די דאַונסייד פון פּסעודאָנימיזינג איז אַז עס איז ריווערסאַבאַל. מיט נאָך אינפֿאָרמאַציע, די בייזע אַקטערז קענען שפּור עס צוריק צו דעם יחיד. אונטער די כּללים פון GDPR, פּסעוודאָנימיייזד דאַטן זענען נישט קאַנסידערד אַנאָנימייזד דאַטן. עס בלייבט אונטער צו דאַטן שוץ רעגיאַליישאַנז.

דאַטאַ מאַסקינג

די דאַטן מאַסקינג אופֿן קריייץ אַ סטראַקטשעראַלי ענלעך אָבער שווינדל ווערסיע פון ​​זייער דאַטן צו באַשיצן שפּירעוודיק אינפֿאָרמאַציע. דעם טעכניק ריפּלייסיז פאַקטיש דאַטן מיט אָלטערד אותיות, בעכעסקעם די זעלבע פֿאָרמאַט פֿאַר נאָרמאַל נוצן. אין טעאָריע, דאָס העלפּס צו האַלטן די אַפּעריישאַנאַל פאַנגקשאַנאַליטי פון דאַטאַסעץ.


אין פיר מאַסקינג דאַטן אָפט ראַדוסאַז די דאַטן נוצן. עס קען פאַרלאָזן צו ופהיטן די אָריגינעל דאַטעס פאַרשפּרייטונג אָדער קעראַקטעריסטיקס, מאכן עס ווייניקער נוציק פֿאַר אַנאַליסיס. אן אנדער אַרויסרופן איז צו באַשליסן וואָס צו מאַסקע. אויב געטאן פאַלש, מאַסקט דאַטן קענען נאָך זיין יידענאַפייד.

גענעראַליזאַטיאָן

גענעראַליזאַטיאָן אַנאָנימיזירט דאַטן דורך מאכן עס ווייניקער דיטיילד. עס גרופּעס ענלעך דאַטן צוזאַמען און דימינישיז זייַן קוואַליטעט, מאכן עס שווער צו זאָגן יחיד טיילן פון דאַטן באַזונדער. דער אופֿן אָפט ינוואַלווז דאַטן סאַמעריזיישאַן מעטהאָדס ווי אַוורידזשינג אָדער טאָטאַלייזינג צו באַשיצן יחיד דאַטן פונקטן.


איבער-דזשענעראַליזיישאַן קענען מאַכן דאַטן כּמעט אַרויסגעוואָרפן, בשעת אונטער-דזשענעראַליזיישאַן קען נישט פאָרשלאָגן גענוג פּריוואַטקייט. עס איז אויך אַ ריזיקירן פון ריזידזשואַל אַנטפּלעקונג, ווייַל אַגגרעגאַטעד דאַטאַסעץ קען נאָך צושטעלן גענוג דעטאַל דע-ידענטיפיקאַטיאָן ווען קאַמביינד מיט אנדערע דאַטן קוואלן.

דיסטורבאַנסע

פּערטורבאַטיאָן מאַדאַפייז די אָריגינעל דאַטאַסעץ דורך ראַונדינג אַרויף וואַלועס און אַדינג טראַפ ראַש. די דאַטן פונקטן זענען סאַטאַל טשיינדזשד, דיסראַפּטינג זייער אָריגינעל שטאַט און האַלטן די קוילעלדיק דאַטן פּאַטערנז.

 

די דאַונסייד פון פּערטערביישאַן איז אַז דאַטן זענען נישט גאָר אַנאָנימייזד. אויב די ענדערונגען זענען נישט גענוג, עס איז אַ ריזיקירן אַז די אָריגינעל קעראַקטעריסטיקס קענען זיין יידענאַפייד ווידער. 

דאַטן סוואַפּינג

סוואַפּינג איז אַ טעכניק ווו אַטריביוט וואַלועס אין אַ דאַטאַסעט זענען ריעריינדזשד. דעם אופֿן איז ספּעציעל גרינג צו ינסטרומענט. די לעצט דאַטאַסעץ שטימען נישט צו די אָריגינעל רעקאָרדס און זענען נישט גלייך טרייסאַבאַל צו זייער אָריגינעל מקורים.

 

מינאַצאַד, אָבער, די דאַטאַסעץ בלייבן ריווערסאַבאַל. סוואַפּט דאַטן איז שפּירעוודיק צו אַנטפּלעקונג אפילו מיט לימיטעד צווייטיק קוואלן. אויסערדעם, עס איז שווער צו האַלטן די סעמאַנטיק אָרנטלעכקייַט פון עטלעכע סוויטשט דאַטן. פֿאַר בייַשפּיל, ווען ריפּלייסינג נעמען אין אַ דאַטאַבייס, די סיסטעם קען נישט ויסטיילן צווישן זכר און ווייַבלעך נעמען.

טאָקעניזאַטיאָן

טאָקעניזאַטיאָן ריפּלייסיז שפּירעוודיק דאַטן עלעמענטן מיט טאָקענס - ניט-שפּירעוודיק יקוויוואַלאַנץ אָן עקספּלויטאַבאַל וואַלועס. די טאָקעניזעד אינפֿאָרמאַציע איז יוזשאַוואַלי אַ טראַפ - שטריקל פון נומערן און אותיות. די טעכניק איז אָפט געניצט צו באַוואָרענען פינאַנציעל אינפֿאָרמאַציע און האַלטן זייַן פאַנגקשאַנאַל פּראָפּערטיעס.

 

עטלעכע ווייכווארג מאכט עס שווער צו פירן און וואָג סימען וואָלץ. דער סיסטעם אויך ינטראַדוסיז אַ זיכערהייט ריזיקירן: שפּירעוודיק דאַטן קען זיין אין ריזיקירן אויב אַ אַטאַקער גייט דורך די ענקריפּשאַן וואָלט.

ראַנדאָמיזאַטיאָן

ראַנדאָמיזאַטיאָן אָלטערז וואַלועס מיט טראַפ און רייצנ דאַטן. עס איז אַ סטרייטפאָרווערד צוגאַנג וואָס העלפּס ופהיטן די קאַנפאַדענשיאַלאַטי פון יחיד דאַטן איינסן.

 

די טעכניק טוט נישט אַרבעטן אויב איר ווילן צו האַלטן די פּינטלעך סטאַטיסטיש פאַרשפּרייטונג. עס איז געראַנטיד צו קאָמפּראָמיס דאַטן געניצט פֿאַר קאָמפּלעקס דאַטאַסעץ, אַזאַ ווי געאָספּאַטיאַל אָדער צייַטווייַליק דאַטן. ינאַדאַקוואַט אָדער ימפּראַפּערלי געווענדט ראַנדאַמיזיישאַן מעטהאָדס קענען אויך נישט ענשור פּריוואַטקייט שוץ.

דאַטאַ רעדאַקשאַן

דאַטאַ רעדאַקשאַן איז דער פּראָצעס פון גאָר רימוווינג אינפֿאָרמאַציע פון ​​דאַטאַסעץ: בלאַקינג, בלאַנקינג אָדער מעקן טעקסט און בילדער. דעם פּריווענץ צוטריט צו שפּירעוודיק פּראָדוקציע דאַטן און איז אַ פּראָסט פיר אין לעגאַל און באַאַמטער דאָקומענטן. עס איז פּונקט ווי קלאָר ווי דער טאָג אַז דאָס מאכט די דאַטן ומפּאַסיק פֿאַר פּינטלעך סטאַטיסטיש אַנאַליטיקס, מאָדעל לערנען און קליניש פאָרשונג.

 

ווי קענטיק, די טעקניקס האָבן פלאָז וואָס לאָזן לופּכאָולז אַז בייזע אַקטערז קענען זידלען. זיי אָפט באַזייַטיקן יקערדיק עלעמענטן פון דאַטאַסעץ, וואָס לימאַץ זייער וסאַביליטי. דאָס איז נישט דער פאַל מיט די לעצטע-גענ טעקניקס.

ווייַטער-דור אַנאָנימיזאַטיאָן מכשירים

מאָדערן אַנאָנימיזאַטיאָן ווייכווארג ניצט סאַפיסטאַקייטיד טעקניקס צו אָפּשאַצן די ריזיקירן פון שייַעך-ידענטיפיקאַטיאָן. זיי פאָרשלאָגן וועגן צו נאָכקומען מיט אַלע פּריוואַטקייט רעגיאַליישאַנז און האַלטן די סטראַקטשעראַל קוואַליטעט פון דאַטן.

דור פון סינטעטיש דאַטן

דער דור פון סינטעטיש דאַטן אָפפערס אַ סמאַרטער צוגאַנג צו אַנאָנימיזינג דאַטן און האַלטן דאַטן נוצן. די טעכניק ניצט אַלגערידאַמז צו שאַפֿן נייַע דאַטאַסעץ וואָס שפּיגל די סטרוקטור און פּראָפּערטיעס פון פאַקטיש דאַטן. 

 

סינטעטיש דאַטן ריפּלייסיז PII און PHI מיט רייצנ דאַטן וואָס קענען ניט זיין טרייסט צו מענטשן. דאָס ינשורז העסקעם מיט דאַטן פּריוואַטקייט געזעצן, אַזאַ ווי GDPR און HIPAA. דורך אַדאַפּטינג מכשירים פֿאַר סינטעטיש דאַטן דור, אָרגאַנאַזיישאַנז ינשור דאַטן פּריוואַטקייט, פאַרמינערן די ריזיקירן פון דאַטן בריטשיז און פאַרגיכערן די אַנטוויקלונג פון דאַטן-געטריבן אַפּלאַקיישאַנז.

האָמאָמאָרפיק ענקריפּשאַן

האָמאָמאָרפיק ענקריפּשאַן (טראַנזלייץ ​​ווי דער "זעלביקער סטרוקטור") טראַנספאָרמז דאַטן אין ציפערטעקסט. די ינקריפּטיד דאַטאַסעץ ריטיין די זעלבע סטרוקטור ווי די אָריגינעל דאַטן, ריזאַלטינג אין ויסגעצייכנט אַקיעראַסי פֿאַר טעסטינג.

 

דעם אופֿן אַלאַוז פּערפאָרמינג קאָמפּלעקס קאַמפּיאַטיישאַנז גלייַך אויף די ענקריפּטיד דאַטן אָן נידינג צו דעקריפּט עס ערשטער. אָרגאַנאַזיישאַנז קענען סיקיורלי קראָם ינקריפּטיד טעקעס אין די ציבור וואָלקן און אַוצאָרס דאַטן פּראַסעסינג צו דריט פּאַרטיעס אָן קאַמפּראַמייזינג זיכערהייט. די דאַטן זענען אויך געהאָרכיק, ווייַל פּריוואַטקייט כּללים טאָן ניט צולייגן צו ינקריפּטיד אינפֿאָרמאַציע. 

 

אָבער, קאָמפּלעקס אַלגערידאַמז דאַרפן עקספּערטיז פֿאַר ריכטיק ימפּלאַמענטיישאַן. חוץ, האָמאָמאָרפיק ענקריפּשאַן איז סלאָוער ווי אַפּעריישאַנז אויף אַנענקריפּטיד דאַטן. עס קען נישט זיין די אָפּטימאַל לייזונג פֿאַר דעוואָפּס און קוואַליטי אַססוראַנסע (קאַ) טימז, וואָס דאַרפן שנעל אַקסעס צו דאַטן פֿאַר טעסטינג.

זיכער מולטיפּאַרטי קאַמפּיוטינג

זיכער מולטיפּאַרטי קאַמפּיאַטיישאַן (SMPC) איז אַ קריפּטאָגראַפיק אופֿן פון דזשענערייטינג דאַטאַסעץ מיט אַ שלאָס מי פון עטלעכע מיטגלידער. יעדער פּאַרטיי ינקריפּט זייער אַרייַנשרייַב, פּערפאָרמז קאַמפּיאַטיישאַנז און באַקומען פּראַסעסט דאַטן. דעם וועג, יעדער מיטגליד געץ די רעזולטאַט זיי דאַרפֿן בשעת בעכעסקעם זייער אייגענע דאַטן סוד.

 

דער אופֿן ריקווייערז קייפל פּאַרטיעס צו דעקריפּט די געשאפן דאַטאַסעץ, וואָס מאכט עס עקסטרע קאַנפאַדענשאַל. אָבער, די SMPC ריקווייערז באַטייטיק צייט צו דזשענערייט רעזולטאַטן.

פריער-דור דאַטן אַנאָנימיזאַטיאָן טעקניקסווייַטער-דור אַנאָנימיזאַטיאָן מכשירים
פּסעודאָנימיזאַטיאָןריפּלייסיז פערזענלעכע ידענטיפיערס מיט פּסעוודאָנים בשעת האַלטן אַ באַזונדער מאַפּינג טיש.- הר דאַטן פאַרוואַלטונג
- קונה שטיצן ינטעראַקשאַנז
- פאָרשונג סערווייז		דור פון סינטעטיש דאַטןניצט אַן אַלגערידאַם צו שאַפֿן נייַע דאַטאַסעץ וואָס שפּיגלען די סטרוקטור פון פאַקטיש דאַטן און ינשורינג פּריוואַטקייט און העסקעם.- דאַטאַ-געטריבן אַפּלאַקיישאַן אַנטוויקלונג
- קליניש פאָרשונג
- אַוואַנסירטע מאָדעלינג
- קונה פֿאַרקויף
דאַטאַ מאַסקינגאָלטערז פאַקטיש דאַטן מיט שווינדל אותיות, בעכעסקעם די זעלבע פֿאָרמאַט.- פינאַנציעל ריפּאָרטינג
- באַניצער טריינינג ינווייראַנמאַנץ		האָמאָמאָרפיק ענקריפּשאַןטראַנספאָרמס דאַטן אין סיפערטעקסט בשעת ריטיינינג דער אָריגינעל סטרוקטור, אַלאַוינג קאַמפּיאַטיישאַן אויף ינקריפּטיד דאַטן אָן דעקריפּטיאָן.- זיכער דאַטן פּראַסעסינג
- אַוצאָרסינג דאַטאַ קאַמפּיאַטיישאַן
- אַוואַנסירטע דאַטן אַנאַליסיס
גענעראַליזאַטיאָןראַדוסאַז דאַטן דעטאַל, גרופּינג ענלעך דאַטן.- דעמאָגראַפיק שטודיום
- מאַרק שטודיום		זיכער מולטיפּאַרטי קאַמפּיוטינגקריפּטאָגראַפיק אופֿן ווו קייפל פּאַרטיעס ינקריפּט זייער אַרייַנשרייַב, דורכפירן קאַמפּיאַטיישאַנז און דערגרייכן שלאָס רעזולטאַטן.- קאַלאַבערייטיוו דאַטן אַנאַליסיס
- קאָנפידענטיאַל דאַטן פּאָאָלינג
דיסטורבאַנסעמאָדיפיעס דאַטאַסעץ דורך ראַונדינג וואַלועס און אַדינג טראַפ ראַש.- עקאָנאָמיש דאַטן אַנאַליסיס
- פאַרקער מוסטער פאָרשונג
- סאַלעס דאַטן אַנאַליסיס
דאַטן סוואַפּינגריעריינדזשיז די אַטריביוט וואַלועס פון די דאַטן צו פאַרמייַדן דירעקט טרייסאַביליטי.- טראַנספּאָרטאַטיאָן שטודיום
- בילדונגקרייז דאַטן אַנאַליסיס
טאָקעניזאַטיאָןסאַבסטאַטוץ שפּירעוודיק דאַטן מיט ניט-שפּירעוודיק טאָקענס.- צאָלונג פּראַסעסינג
- קונה שייכות פאָרשונג
ראַנדאָמיזאַטיאָןמוסיף טראַפ אָדער רייצנ דאַטן צו טוישן וואַלועס.- געאָספּאַטיאַל דאַטן אַנאַליסיס
- בעהאַוויאָראַל שטודיום
דאַטאַ רעדאַקשאַןרימוווז אינפֿאָרמאַציע פון ​​דאַטאַסעץ,- לעגאַל דאָקומענט פּראַסעסינג
- רעקאָרדס פאַרוואַלטונג

טיש 1. די פאַרגלייַך צווישן פרייַערדיק און ווייַטער-דור אַנאָנימיזאַטיאָן טעקניקס

סמאַרט דאַטן דע-ידענטיפיקאַטיאָן ווי אַ נייַע צוגאַנג צו דאַטן אַנאָנימיזאַטיאָן

קלוג דע-ידענטיפיקאַטיאָן אַנאָנימיזירט דאַטן מיט אַי דזשענערייטאַד סינטעטיש רייצנ דאַטן. פּלאַטפאָרמס מיט פֿעיִקייטן יבערמאַכן שפּירעוודיק אינפֿאָרמאַציע אין געהאָרכיק, ניט-ידענטיפיאַבלע דאַטן אין די פאלגענדע וועגן:

  • דע-ידענטיפיקאַטיאָן ווייכווארג אַנאַליזעס די יגזיסטינג דאַטאַסעץ און יידענאַפייד PII און PHI.
  • אָרגאַנאַזיישאַנז קענען אויסקלייַבן וואָס שפּירעוודיק דאַטן צו פאַרבייַטן מיט קינסטלעך אינפֿאָרמאַציע.
  • די געצייַג טראגט נייַע דאַטאַסעץ מיט געהאָרכיק דאַטן.

די טעכנאָלאָגיע איז נוציק ווען אָרגאַנאַזיישאַנז דאַרפֿן צו מיטאַרבעטן און וועקסל ווערטפול דאַטן סיקיורלי. עס איז אויך נוציק ווען דאַטן דאַרף זיין געהאָרכיק אין עטלעכע ריליישאַנאַל דאַטאַבייסיז. 

סמאַרט דע-ידענטיפיקאַטיאָן האלט די באציונגען ין די דאַטן בעשאָלעם דורך קאָנסיסטענט מאַפּינג. קאָמפּאַניעס קענען נוצן די דזשענערייטאַד דאַטן פֿאַר טיף געשעפט אַנאַליטיקס, מאַשין לערנען טריינינג און קליניש טעסץ.

מיט אַזוי פילע מעטהאָדס, איר דאַרפֿן אַ וועג צו באַשליסן אויב די אַנאָנימיזאַטיאָן געצייַג איז רעכט פֿאַר איר.

ווי צו קלייַבן די רעכט דאַטן אַנאָנימיזאַטיאָן געצייַג

מיר האָבן צונויפגעשטעלט אַ רשימה פון קריטיש סיבות צו באַטראַכטן ווען טשוזינג אַ דאַטן אַנאָנימיזאַטיאָן געצייַג:
  • אַפּעריישאַנאַל סקאַלאַביליטי. קלייַבן אַ געצייַג וואָס איז ביכולת צו סקיילינג אַרויף און אַראָפּ אין לויט מיט דיין אַפּעריישאַנאַל פאדערונגען. נעמען צייט צו דרוק פּרובירן די אַפּעריישאַנאַל עפעקטיווקייַט אונטער געוואקסן ווערקלאָודז.
  • ינאַגריישאַן. דאַטאַ אַנאָנימיזאַטיאָן מכשירים זאָל סמודלי ויסשטימען מיט דיין יגזיסטינג סיסטעמען און אַנאַליסיס ווייכווארג, ווי געזונט ווי די קעסיידערדיק ינאַגריישאַן און קעסיידערדיק דיפּלוימאַנט (CI / CD) רערנ - ליניע. קאַמפּאַטאַבילאַטי מיט דיין דאַטן סטאָרידזש, ענקריפּשאַן און פּראַסעסינג פּלאַטפאָרמס איז וויטאַל פֿאַר סימלאַס אַפּעריישאַנז.
  • קאָנסיסטענט דאַטן מאַפּינג. מאַכן זיכער אַז די אַנאָנימייזד דאַטן פּראַזערוויישאַנז האָבן אָרנטלעכקייַט און סטאַטיסטיש אַקיעראַסי וואָס זענען צונעמען פֿאַר דיין דאַרף. אַנאָנימיזאַטיאָן טעקניקס פון פריערדיקן דור מעקן ווערטפול עלעמענטן פון דאַטאַסעץ. מאָדערן מכשירים, אָבער, האַלטן רעפערענטשאַל אָרנטלעכקייַט, מאכן די דאַטן פּינטלעך גענוג פֿאַר אַוואַנסירטע נוצן קאַסעס.
  • זיכערהייַט מעקאַניזאַמז. פּרייאָראַטייז מכשירים וואָס באַשיצן פאַקטיש דאַטאַסעץ און אַנאָנימייזד רעזולטאַטן קעגן ינערלעך און פונדרויסנדיק טרעץ. די ווייכווארג מוזן זיין דיפּלויד אין אַ זיכער קונה ינפראַסטראַקטשער, ראָלע-באזירט אַקסעס קאָנטראָלס און צוויי-פאַקטאָר אָטענטאַקיישאַן אַפּיס.
  • געהאָרכיק ינפראַסטראַקטשער. פאַרזיכערן אַז די געצייַג סטאָרז די דאַטאַסעץ אין זיכער סטאָרידזש וואָס קאַמפּלייז מיט GDPR, HIPAA און CCPA רעגיאַליישאַנז. אין אַדישאַן, עס זאָל שטיצן דאַטן באַקאַפּ און אָפּזוך מכשירים צו ויסמיידן די מעגלעכקייט פון דאַונטיים רעכט צו אומגעריכט ערראָרס.
  • צאָלונג מאָדעל. באַטראַכטן באַלדיק און לאַנג-טערמין קאָס צו פֿאַרשטיין צי די געצייַג אַליינז מיט דיין בודזשעט. עטלעכע מכשירים זענען דיזיינד פֿאַר גרעסערע ענטערפּריסעס און מיטל-סייזד געשעפטן, בשעת אנדערע האָבן פלעקסאַבאַל מאָדעלס און באַניץ-באזירט פּלאַנז.
  • טעכנישע הילף. אָפּשאַצן די קוואַליטעט און אַוויילאַבילאַטי פון קונה און טעכניש שטיצן. א שפּייַזער קען העלפֿן איר ויסשטימען די דאַטן אַנאָנימיזאַטיאָן מכשירים, באַן די שטעקן און אַדרעס טעכניש ישוז. 
איר קענען זאָגן פיל וועגן די יו דאַטן אַנאָנימיזאַטיאָן ווייכווארג אויף רעצענזיע פּלאַטפאָרמס. זייטלעך ווי G2, Gartner און PeerSpot לאָזן איר פאַרגלייַכן די פֿעיִקייטן און אַנטהאַלטן באַמערקונגען פון קאָמפּאַניעס וואָס האָבן געוויינט זיי. נעמען ספּעציעל אכטונג צו זאכן וואָס זיי ניט ליב. א פּראָצעס לויפן קענען אַנטדעקן פיל וועגן דעם געצייַג. אויב מעגלעך, פּרייאָראַטייז פּראַוויידערז וואָס פאָרשלאָגן אַ דעמאָ ווערסיע אָדער אַ פריי פּראָצעס. בשעת טעסטינג די לייזונג, איר זאָל פּרובירן יעדער פון די קרייטיריאַ אויבן.

די 7 בעסטער דאַטן אַנאָנימיזאַטיאָן מכשירים

איצט אַז איר וויסן וואָס צו קוקן פֿאַר, לאָזן אונדז ויספאָרשן וואָס מיר גלויבן זענען די מערסט פאַרלאָזלעך מכשירים מאַסקע שפּירעוודיק אינפֿאָרמאַציע.

1. סינטהאָ

סינטהאָ סינטעטיש דאַטאַ פּלאַטפאָרמע

סינטהאָ איז פּאַוערד דורך ווייכווארג פֿאַר סינטעטיש דאַטן דור וואָס גיט אַפּערטונאַטיז פֿאַר קלוג דע-ידענטיפיקאַטיאָן. די הערשן-באזירט דאַטן שאַפונג פון דער פּלאַטפאָרמע ברענגט ווערסאַטילאַטי, וואָס אַלאַוז אָרגאַנאַזיישאַנז צו מאַכן דאַטן לויט זייער באדערפענישן.

אַן אַי-פּאַוערד סקאַנער יידענאַפייד אַלע PII און PHI אַריבער דאַטאַסעץ, סיסטעמען און פּלאַטפאָרמס. אָרגאַנאַזיישאַנז קענען קלייַבן וואָס דאַטן צו באַזייַטיקן אָדער רייצנ זיך צו נאָכקומען מיט רעגולאַטאָרי סטאַנדאַרדס. דערווייַל, די סאַבסעטטינג שטריך העלפּס מאַכן קלענערער דאַטאַסעץ פֿאַר טעסטינג, רידוסינג די מאַסע אויף סטאָרידזש און פּראַסעסינג רעסורסן.

די פּלאַטפאָרמע איז נוציק אין פאַרשידן סעקטאָרס, אַרייַנגערעכנט כעלטקער, צושטעלן קייט פאַרוואַלטונג און פינאַנצן. אָרגאַנאַזיישאַנז נוצן די Syntho פּלאַטפאָרמע צו שאַפֿן ניט-פּראָדוקציע און אַנטוויקלען מנהג טעסטינג סינעריאָוז.

איר קענט לערנען מער וועגן Syntho ס קייפּאַבילאַטיז דורך סקעדזשולינג אַ דעמאָ.

2. ק2וויעוו

K2View איז אַ דאַטן מאַסקינג פּלאַטפאָרמע דיזיינד צו יבערמאַכן דאַטאַסעץ אין געהאָרכיק דאַטן. די אַוואַנסירטע ינטאַגריישאַן קייפּאַבילאַטיז לאָזן צו אַנאָנימיזע דאַטן פֿון דאַטאַבייסיז, טישן, פלאַך טעקעס, דאָקומענטן און לעגאַט סיסטעמען. עס אויך מאכט עס גרינג צו יבערמאַכן דאַטאַבייסיז אין קלענערער סאַבסעץ פֿאַר פאַרשידענע געשעפט וניץ.  די פּלאַטפאָרמע אָפפערס הונדערטער פון מאַסקינג דאַטן פאַנגקשאַנז און אַלאַוז צו דזשענערייט סינטעטיש דאַטן. די רעפערענטשאַל אָרנטלעכקייַט פון מאַסקט דאַטן איז מיינטיינד אין געשאפן דאַטאַסעץ. אַדדיטיאָנאַללי, די סטאָרד דאַטן איז געהאלטן זיכער דורך ענקריפּשאַן, ווי געזונט ווי ראָלע-באזירט און אַטריביוט-באזירט אַקסעס קאָנטראָלס.  כאָטש די סעטאַפּ פון K2View איז קאָמפּליצירט און די לערנען ויסבייג איז פּאַמעלעך, די געצייַג ריקווייערז קיין פּראָגראַממינג וויסן. עס איז אַ טייַער ווייכווארג אָבער אָפפערס מנהג פּרייסינג פּלאַנז און אַ פריי פּראָצעס. איר קענען באַקומען באַקאַנט מיט זייַן פאַנגקשאַנאַליטי אָן קליין צו קיין ריסקס.

3. בראָדקאָם

בראָאַדקאָם טעסט דאַטאַ מאַנאַגער אַבפאַסקייץ קאַנפאַדענשאַל אינפֿאָרמאַציע אין דאַטאַסעץ מיט ווייַטער-גענ דאַטן אַנאָנימיזאַטיאָן טעקניקס. צווישן אנדערע זאכן, עס גיט דאַטן רעדאַקטינג, טאָקעניזאַטיאָן און סינטעטיש דאַטן דור.  די אָפֿן אַפּיס אַלאַוז איר צו פּאַסיק דעם געצייַג אין פאַרשידן סי / קאָמפּאַקטדיסק פּייפּליינז, געשעפט סייכל און אַרבעט פאַרוואַלטונג סיסטעמען. דעם אַלאַוז פֿאַר קעסיידערדיק דאַטן מאַסקינג בשעת מיינטיינינג העסקעם. זיין ווערכאַוזינג שטריך ינייבאַלז עפעקטיוו רייוס פון הויך-קוואַליטעט פּרובירן דאַטן אַריבער טימז און פּראַדזשעקס. די ווייכווארג איז פאָלקס צווישן פאַרשידענע געשעפט סיזעס רעכט צו פלעקסאַבאַל פּרייסינג. פראַנגקלי, די סעטאַפּ קען זיין צייט-קאַנסומינג. אויף די העל זייַט, דער שפּייַזער אָפפערס אָפּרופיק טעכניש שטיצן און אַ שעפע פון ​​טריינינג פירער.

4. מערסטנס אַי

מערסטנס יי דזשענערייץ געהאָרכיק, קינסטלעך ווערסיעס פון פאַקטיש דאַטן פֿאַר אַוואַנסירטע טעסטינג. ווי אנדערע מאָדערן מכשירים, עס כאַנדאַלז פאַרשידן סטראַקטשערד דאַטן טייפּס, פון נומעריקאַל צו דאַטע-צייט. די פּלאַטפאָרמע פּריווענץ אָוווערפיטטינג און אַוטלייערז, מאכן סינטעטיש דאַטן אוממעגלעך צו דע-ידענטיפיצירן און, דעריבער, געהאָרכיק מיט data privacy געזעץ. אַן ינטואַטיוו וועב-באזירט וי אַלאַוז די שאַפונג פון הויך-קוואַליטעט דאַטן אָן יבעריק קאָדירונג. אָבער, דער פּלאַטפאָרמע פעלן לערנען מאַטעריאַלס. די פאַנגקשאַנאַליטי זיך איז אויך אַ ביסל לימיטעד. פֿאַר בייַשפּיל, איר קענען נישט פאָרעם רעזולטאַט באזירט אויף דאַטן כייעראַרקי אָדער ספּעציפיצירן די שטימונג שאַץ אין דעטאַל. און, כאָטש אַפאָרדאַבאַל, די פּרייסינג איז נישט זייער טראַנספּעראַנט וועגן באַניצער און דאַטן רודערן לימאַץ.

5. אַרקס

ARX ​​Data Anonymization Tool איז אַ פריי, אָפֿן מקור אַנאָנימיזינג געצייַג וואָס שטיצט פאַרשידן פּריוואַטקייט מאָדעלס און דאַטן טראַנספאָרמאַציע מעטהאָדס. זייַן נוצן אַנאַליסיס שטריך אַלאַוז פֿאַר קאַמפּערינג פארוואנדלען דאַטן מיט דער אָריגינעל ניצן אינפֿאָרמאַציע אָנווער מאָדעלס און דיסקריפּטיוו סטאַטיסטיק. דעם לייזונג קענען שעפּן גרויס דאַטאַסעץ אפילו אויף לעגאַט ייַזנוואַרג. ווייַטער פון אַ באַניצער-פרייַנדלעך גראַפיקאַל צובינד, ARX אָפפערס אַ ווייכווארג ביבליאָטעק מיט אַ עפנטלעך אַפּי. דאָס אַלאַוז אָרגאַנאַזיישאַנז צו ויסשטימען די אַנאָנימיזאַטיאָן אין פאַרשידן סיסטעמען און אַנטוויקלען מנהג דע-ידענטיפיקאַטיאָן מעטהאָדס.

6. אַמניזיאַ

אַמניזשאַ איז אַן אָפֿן מקור געצייַג געבויט טייל אויף די קאָדעבאַסע פון ​​​​ARX וואָס האַלב-אָטאַמייז די אַנאָנימיזאַטיאָן פון שטעלן-וואַליוד, טאַבולאַר און קאַמביינד דאַטן. דער לייזונג הצלחה רימוווז דירעקט און צווייטיק ידענטיפיערס צו פאַרמייַדן טראַקט צו מענטשן פֿון פונדרויסנדיק קוואלן. די ווייכווארג איז קאַמפּאַטאַבאַל מיט הויפּט אָפּערייטינג סיסטעמען ווי Windows, Linux און MacOS. אָבער, ווי אַ קאַנטיניואַסלי יוואַלווינג געצייַג, עס נאָך פעלן עטלעכע פאַנגקשאַנאַליטי. פֿאַר בייַשפּיל, Amnesia קען נישט אַססעסס אָדער אַפּטאַמייז די דזשענערייטאַד דע-יידענטאַפייד דאַטן פֿאַר נוצן.

7. Tonic.ai

Tonic.ai איז אַ סינטעטיש דאַטן פּלאַטפאָרמע וואָס ינייבאַלז די פּראַוויזשאַנז פון געהאָרכיק דאַטן פֿאַר טעסטינג, מאַשין לערנען און פאָרשונג. די פּלאַטפאָרמע אָפפערס ביידע אויף-האַנאָכע און וואָלקן-באזירט ינפראַסטראַקטשער אָפּציעס, באַקט דורך סאַפּאָרטיוו טעכניש הילף. דער ערשט סעטאַפּ און מעקייַעם פון פול ווערט דאַרפן צייט און יקספּיריאַנסט ענדזשאַנירז. איר אויך האָבן צו קאַסטאַמייז און שאַפֿן סקריפּס, ווייַל די פּלאַטפאָרמע טוט נישט שטיצן עטלעכע נוצן קאַסעס (ווי קליניש פאָרשונג). Tonic.ai אויך שטיצט נישט עטלעכע דאַטאַבייסיז, בפֿרט Azure SQL. אויף אן אנדער מינערווערטיק טאָן, די פּרייסינג פּלאַנז מוזן זיין ספּעסיפיעד גלייַך דורך די שפּייַזער.

דאַטאַ אַנאָנימיזאַטיאָן מכשירים נוצן קאַסעס

קאָמפּאַניעס אין פינאַנצן, כעלטקער, גאַנצע און עפנטלעך סערוויס נוצן אַנאָנימיזאַטיאָן מכשירים צו בלייבן געהאָרכיק מיט דאַטן פּריוואַטקייט געזעצן. די יידענאַפייד דאַטאַסעץ זענען געניצט פֿאַר פאַרשידן סינעריאָוז.

ווייכווארג אַנטוויקלונג און טעסטינג

אַנאָנימיזאַטיאָן מכשירים געבן ווייכווארג ענדזשאַנירז, טעסטערס און QA פּראָפעססיאָנאַלס צו אַרבעטן מיט רעאַליסטיש דאַטאַסעץ אָן ויסשטעלן PII. אַוואַנסירטע מכשירים העלפֿן טימז זיך צו צושטעלן די נייטיק דאַטן וואָס מימיקס פאַקטיש-וועלט טעסטינג טנאָים אָן העסקעם ישוז. דאָס העלפּס אָרגאַנאַזיישאַנז פֿאַרבעסערן זייער ווייכווארג אַנטוויקלונג עפעקטיווקייַט און ווייכווארג קוואַליטעט.

פאַקטיש קאַסעס:

קליניש פאָרשונג

מעדיציניש ריסערטשערז, ספּעציעל אין די פאַרמאַסוטיקאַל אינדוסטריע, אַנאָנימיזע דאַטן צו ופהיטן פּריוואַטקייט פֿאַר זייער שטודיום. רעסעאַרטשערס קענען פונאַנדערקלייַבן טרענדס, פּאַציענט דעמאָגראַפיקס און באַהאַנדלונג אַוטקאַמז, קאַנטריביוטינג צו מעדיציניש אַדוואַנטידזשיז אָן ריזיקירן פון פּאַציענט קאַנפאַדענשיאַלאַטי.

פאַקטיש קאַסעס:

שווינדל פאַרהיטונג

אין פאַרהיטונג פון שווינדל, אַנאָנימיזאַטיאָן מכשירים לאָזן זיכער אַנאַליסיס פון טראַנסאַקטיאָנאַל דאַטן, ידענטיפיצירן בייזע פּאַטערנז. די לעגיטימאַציע מכשירים אויך לאָזן טריינינג די אַי ווייכווארג אויף פאַקטיש דאַטן צו פֿאַרבעסערן שווינדל און ריזיקירן דיטעקשאַן.

פאַקטיש קאַסעס:

קונה פֿאַרקויף

דאַטאַ אַנאָנימיזאַטיאָן טעקניקס העלפֿן אַססעסס קונה פּרעפֿערענצן. אָרגאַנאַזיישאַנז טיילן דע-יידענטאַפייד נאַטוראַל דאַטאַסעץ מיט זייער געשעפט פּאַרטנערס צו ראַפינירן טאַרגעטעד פֿאַרקויף סטראַטעגיעס און פּערסאַנאַלייז באַניצער דערפאַרונג.

פאַקטיש קאַסעס:

פּובליק דאַטן ארויסגעבן

יידזשאַנסיז און רעגירונגס ללבער נוצן דאַטן אַנאָנימיזאַטיאָן צו טיילן און פּראָצעס עפנטלעך אינפֿאָרמאַציע טראַנספּעראַנט פֿאַר פאַרשידן עפנטלעך ינישאַטיווז. זיי אַרייַננעמען פאַרברעכן פֿאָרויסזאָגן באזירט אויף דאַטן פון געזעלשאַפטלעך נעטוואָרקס און פאַרברעכער רעקאָרדס, שטאָטיש פּלאַנירונג באזירט אויף דעמאָגראַפיקס און עפנטלעך אַריבערפירן רוץ, אָדער כעלטקער דאַרף אַריבער מקומות באזירט אויף קרענק פּאַטערנז.

פאַקטיש קאַסעס:

דאָס זענען בלויז אַ ביסל ביישפילן וואָס מיר קלייַבן. די אַנאָנימיזאַטיאָן ווייכווארג איז געניצט אין אַלע ינדאַסטריז ווי אַ מיטל צו מאַכן די מערסט פון בנימצא דאַטן.

קלייַבן די בעסטער דאַטן אַנאָנימיזאַטיאָן מכשירים

כל קאָמפּאַניעס נוצן דאַטאַבייס אַנאָנימיזאַטיאָן ווייכווארג צו נאָכקומען מיט פּריוואַטקייט רעגיאַליישאַנז. ווען סטריפּט פון פערזענלעכע אינפֿאָרמאַציע, דאַטאַסעץ קענען זיין יוטאַלייזד און שערד אָן ריסקס פון פינעס אָדער ביוראַקראַטיק פּראַסעסאַז.

עלטערע אַנאָנימיזאַטיאָן מעטהאָדס ווי דאַטן סוואַפּינג, מאַסקינג און רעדאַקשאַן זענען נישט זיכער גענוג. דאַטאַ דע-ידענטיפיקאַטיאָן בלייבט אַ מעגלעכקייט, וואָס מאכט עס ניט-געהאָרכיק אָדער ריזיקאַליש. אין דערצו, פאַרגאַנגענהייט-גענ אַנאָנימיזער ווייכווארג אָפט דיגרייד די קוואַליטעט פון דאַטן, ספּעציעל אין גרויס דאַטאַסעץ. אָרגאַנאַזיישאַנז קענען נישט פאַרלאָזנ אויף אַזאַ דאַטן פֿאַר אַוואַנסירטע אַנאַליטיקס.

איר זאָל אַפּט פֿאַר די בעסטער דאַטן אַנאָנימיזאַטיאָן ווייכווארג. פילע געשעפטן קלייַבן די Syntho פּלאַטפאָרמע פֿאַר זייַן שפּיץ-מיינונג PII לעגיטימאַציע, מאַסקינג און סינטעטיש דאַטן דור קייפּאַבילאַטיז. 


זענט איר אינטערעסירט צו לערנען מער? פילן פריי צו ויספאָרשן אונדזער פּראָדוקט דאַקיומענטיישאַן אָדער קאָנטאַקט אונדז פֿאַר אַ דעמאַנסטריישאַן.

וועגן די מחבר

Uliana Krainska

ביזנעס אנטוויקלונג מאַנאַגער

Uliana Krainska, אַ עקסעקוטיווע פֿאַר ביזנעס אנטוויקלונג אין Syntho, מיט אינטערנאַציאָנאַלע דערפאַרונג אין ווייכווארג אַנטוויקלונג און די סאַאַס אינדוסטריע, האט אַ מאַסטער 'ס גראַד אין דיגיטאַל ביזנעס און כידעש, פֿון VU אמסטערדאם.

אין די לעצטע פינף יאָר, Uliana האט דעמאַנסטרייטיד אַ פעסט היסכייַוועס צו ויספאָרשן אַי קייפּאַבילאַטיז און צושטעלן סטראַטידזשיק געשעפט קאַנסאַלטאַנסי פֿאַר ימפּלאַמענטיישאַן פון אַי פּרויעקט.

לינקעדין קאָנווערט

סינטהאָ פירער דעקן

היט דיין סינטעטיש דאַטן פירן איצט!

  • וואָס איז סינטעטיש דאַטן?
  • פארוואס טאָן אָרגאַנאַזיישאַנז נוצן עס?
  • ווערט אַדינג סינטעטיש דאַטן קליענט קאַסעס
  • ווי צו אָנהייבן
בעטן פירער
קאָנטאַקט עקספּערץ