Tietojen käyttöä ja kyselyhistorian lokitietoja voidaan hyödyntää arkaluonteisten tietojen käytön ja pääsyn valvonnassa. Erityisesti, jos yhdistetään ulkoisiin tietoturvavalvontaratkaisuihin, voidaan saavuttaa entistä kattavampi valvonta. Tietojen säilytykselle ja poistamiselle on määriteltävä politiikat, jotka takaavat, että tiedot käsitellään lainsäädännön ja säädöksien mukaisesti. Snowflake tarjoaa myös Time Travel- ja Fail-Safe-toimintoja, joita on käytettävä harkiten tiedon elinkaaren hallinnassa.

Tietojen jakaminen turvallisesti on äärimmäisen tärkeää. Snowflaken Secure Data Sharing -ominaisuus mahdollistaa ulkoisen tiedon jakamisen niin, ettei raakadataa siirretä, vaan pääsyä hallitaan tarkasti. Tässä yhteydessä voidaan ottaa käyttöön lisärajoituksia, kuten tietojen naamiointi ja rivikohtaiset pääsypolitiikat, jotka lisäävät tietoturvaa entisestään.

Käyttäjien koulutus ja tietoisuus ovat keskeisessä roolissa tietoturvan hallinnassa. On tärkeää kouluttaa työntekijöitä säännöllisesti parhaista käytännöistä, jotta he ymmärtävät riskit ja vaatimukset, jotka liittyvät henkilökohtaisten tietojen (PII) ja muiden luottamuksellisten tietojen käsittelyyn. Snowflaken Dynamic Data Masking (DDM) on yksi tehokas työkalu, joka mahdollistaa arkaluonteisten tietojen suojaamisen dynaamisesti käyttäjäroolien ja oikeuksien mukaan. Tämä tarkoittaa sitä, että valtuuttamattomat käyttäjät näkevät vain naamioituja arvoja, kun taas valtuutetut käyttäjät pääsevät käsiksi täyteen tietoon. Tämä suojausmekanismi voidaan määrittää ja hallita SnowSightin kautta luodulla naamiointipolitiikalla.

Dynamic Data Masking -toiminto on esimerkinomainen tapa hallita ja suojata tietoja, mutta on tärkeää, että käyttäjät ymmärtävät sen käytön periaatteet. Tässä on esimerkki SQL-koodista, joka luo naamiointipolitiikan:

sql
CREATE MASKING POLICY ssn_masking_policy AS (val STRING) RETURNS STRING ->  
CASE 
    WHEN CURRENT_ROLE() IN ('PII_ADMIN', 'DATA_ANALYST') THEN val 
    ELSE 'XXX-XX-XXXX' 
END;

Tämän jälkeen voidaan määrittää naamiointipolitiikka taulukon sarakkeelle seuraavalla komennolla:

sql
ALTER TABLE customers MODIFY COLUMN ssn SET MASKING POLICY ssn_masking_policy;

Kun tämä on tehty, järjestelmä suojaa käyttäjän tiedot sen mukaan, mikä rooli on käytössä. Jos käyttäjän rooli ei ole määritetty luottamukselliselle tiedolle pääsyyn, hän näkee naamioidut tiedot.

Databases ja varastot ovat keskeisiä osia Snowflaken hallinnassa, ja niille on tarjolla useita komentoja, jotka helpottavat hallintaa. Esimerkiksi virtuaalivaraston luominen onnistuu komennolla:

sql
CREATE WAREHOUSE RYD WITH WAREHOUSE_SIZE = 'XSMALL' WAREHOUSE_TYPE = 'STANDARD' AUTO_SUSPEND = 300 AUTO_RESUME = TRUE COMMENT = 'Rock Your Data Virtual Warehouse';

Tässä komennossa määritellään varaston koko (XSMALL), sen automaattinen pysäyttäminen 300 sekunnin käyttämättömyyden jälkeen sekä automaattinen jatkaminen, kun kyselyt käynnistävät sen.

Tietokantojen hallinta on myös keskeinen osa Snowflakea, ja se tarjoaa joustavuutta sekä perinteisten tietokantojen että virtuaalivarastojen hallintaan. Tietokannan luominen voidaan tehdä seuraavalla komennolla:

sql
CREATE DATABASE MARKETING_SANDBOX;

Tietokantoja voidaan myös kloonata ilman, että dataa tarvitsee fyysisesti siirtää. Zero-copy kloonaus luo tietokannan tilannekuvan, mutta dataa ei siirretä fyysisesti, vaan kaikki muutokset tallennetaan vain silloin, kun dataa todella muutetaan. Tämä mahdollistaa tietojen testauksen ja kokeilun turvallisesti ja tehokkaasti ilman, että tuotantodataa altistetaan riskeille. Kloonauksen yhteydessä voidaan käyttää myös Time Travel -ominaisuutta, joka antaa mahdollisuuden palata tietokannan aikaisempaan tilaan.

Tietokannan palauttaminen on myös huomattavasti helpompaa ja nopeampaa Snowflakessa. Mikäli tietokanta poistetaan vahingossa, voidaan käyttää UNDROP DATABASE -komentoa, joka palauttaa poistettu tietokanta nopeasti, jos se on vielä palautusikkunassa. Tämä palautusikkuna määritetään DATA_RETENTION_TIME_IN_DAYS-parametrilla.

Snowflake ei aseta rajoituksia tietokantojen, skeemojen tai objektien määrälle, joten skaalautuvuus on käytännössä rajaton. Tämä joustavuus on yksi Snowflaken tärkeimmistä vahvuuksista.

Lopuksi, kun käytetään Snowflaken Zero-Copy kloonausta yhdessä Time Travel -ominaisuuden kanssa, saadaan aikaan erittäin tehokas ja edullinen tapa hallita ja kokeilla tietoja ilman, että tuotantodataa tarvitsee siirtää tai kopioida fyysisesti. Tämä tekee Snowflakesta erityisen houkuttelevan vaihtoehdon organisaatioille, jotka tarvitsevat joustavuutta ja tehokkuutta tietojen käsittelyssä ja testauksessa.

Kuinka jakaa taulu turvallisesti ja käyttää suojattuja näkymiä Snowflakessa?

Kun käytämme Snowflakea tietojen jakamiseen, yksi keskeisistä tavoitteista on hallita pääsyä tietoihin tarkasti ja turvallisesti. Erityisesti silloin, kun työskentelemme suurten tietomassojen kanssa, voi olla tarpeen jakaa vain osa tiedoista, jotta vain tietyt käyttäjäryhmät saavat pääsyn. Tässä kontekstissa suojatut näkymät ja taulujen jakaminen tarjoavat tehokkaita työkaluja, joilla voidaan varmistaa, että tiedot ovat vain oikeiden henkilöiden saatavilla.

Ensimmäinen askel, kun haluat jakaa taulun, on luoda share-objekti. Tämän jälkeen lisätään taulut ja oikeudet, jotka määrittävät, mitä tietoja voidaan jakaa. Jos käytetään roolipohjaista pääsynhallintaa, on tärkeää varmistaa, että vain oikeilla käyttäjillä on pääsy tarvittaviin tietoihin. Tämä voidaan tehdä määrittämällä taulujen käyttöoikeudet ja luomalla tarkasti hallittuja consumer-tilejä, jotka antavat pääsyn vain tietyn roolin omaaville käyttäjille.

Esimerkiksi, kun käytämme secure view -näkymiä, voimme rajoittaa pääsyä taulujen riveihin. Suojatut näkymät ovat tehokkaita silloin, kun halutaan jakaa vain osa taulun tiedoista, kuten vain tietyt asiakkaat tai tietyt alueet. Tämä voidaan toteuttaa seuraavasti:

  1. Taulun valmistelu: Aluksi luodaan taulu, jossa tiedot voivat olla laajasti käytettävissä. Tässä vaiheessa on myös tärkeää lisätä tarvittaessa uusi sarake, jonka avulla tiedot voidaan jakaa ryhmittäin. Esimerkiksi, jos tiedot liittyvät eri asiakasryhmiin, voidaan lisätä access_id-sarake, joka merkitsee, mihin ryhmään kukin tietue kuuluu.

  2. Tietojen ryhmittely: Tietojen jakamisen onnistumiseksi on luotava mapping-taulu, jossa yhdistetään ryhmät ja niiden käyttäjät. Tämä taulu auttaa hallitsemaan, kuka pääsee mihinkin ryhmään. Tällöin voidaan käyttää Snowflaken dynaamisia funktioita, kuten current_account(), määrittämään, mikä asiakas tai käyttäjä voi tarkastella tiettyjä tietoja.

  3. Suojattu näkymä: Kun ryhmittely ja pääsynhallinta on asetettu, seuraava vaihe on luoda suojattu näkymä. Suojattu näkymä on erityinen näkymätyyppi, joka estää tietojen väärinkäytön, koska se perustuu käyttäjän rooliin ja tiliin. Tällöin voidaan rajata, mitkä tiedot näkyvät kullekin käyttäjälle.

  4. Oikeuksien hallinta: Kun suojattu näkymä on luotu, on tärkeää määrittää, kenelle myönnetään pääsy. Tämä voidaan tehdä määrittämällä käyttöoikeudet, kuten select, ja jakamalla ne vain niille, joilla on oikeus nähdä kyseiset tiedot.

  5. Testaus ja varmistaminen: Ennen kuin pääsy jaetaan laajemmin, on suositeltavaa testata, että oikeudet on määritetty oikein. Tämä voi tarkoittaa esimerkiksi sitä, että tarkastellaan, kuinka monta riviä näkyy suojatusta näkymästä verrattuna alkuperäiseen tauluun, ja varmista, että vain määritellyt tiedot ovat näkyvissä.

Kun nämä askeleet on otettu, on mahdollista jakaa tietoja turvallisesti ja hallitusti eri käyttäjille tai asiakkaille. On kuitenkin tärkeää ymmärtää, että suojatut näkymät ja taulujen jakaminen eivät ole vain teknisiä askelia. Ne vaativat myös huolellista suunnittelua ja käyttäjäroolien määrittelyä. Mikäli halutaan jakaa esimerkiksi yrityksen taloustietoja, voidaan käyttää suojattuja näkymiä jakamaan vain tietyt tiedot tietyille osastoille tai ulkoisille sidosryhmille.

Tärkeää on, että vaikka tietojen jakaminen on teknisesti mahdollista, on aina varmistettava, että tiedot eivät pääse väärin käsiin. Tietojen hallinta Snowflakessa ei ole vain yksinkertainen pääsynjakamisen tehtävä, vaan se vaatii syvällistä ymmärrystä siitä, miten tietoja tulisi jakaa, jotta se täyttää sekä turvallisuusvaatimukset että liiketoiminnan tarpeet.

Miten siirtyminen perinteisestä tietovarastosta Snowflakeen muuttaa liiketoimintatavoitteita?

Tietovarastoinnin siirtyminen pilveen ja erityisesti Snowflake-alustalle tarjoaa merkittäviä etuja verrattuna perinteisiin tietovarastoratkaisuihin. Esimerkiksi perinteisissä ratkaisuissa, kuten Oracle-pohjaisessa ympäristössä, käytettiin usein PL/SQL:ää ETL-työkaluna, ja prosessi oli monivaiheinen ja pullonkaulaksi saattava. Datavarastoinnin ja ETL-prosessien päivittäinen hallinta oli sekä monimutkaista että kallista, erityisesti lisensointikulujen ja ylläpidon osalta. Koko infrastruktuurin ylläpito vei suuria resursseja, ja järjestelmän suorituskyvyn optimointi vaati syvällistä tuntemusta käytettävästä teknologiapinosta.

Snowflaken käyttöönotto tuo ratkaisun, jossa perinteinen ETL-prosessi voidaan yksinkertaistaa ja tehostaa. Matillionin kaltaiset ETL-työkalut, jotka on suunniteltu nimenomaan Snowflakeen, tarjoavat käyttäjäystävällisen käyttöliittymän ja mahdollistavat tietojen käsittelyn ilman laajaa koodausosaamista. Tämä vapauttaa resursseja ja antaa liiketoimintatiimeille enemmän joustavuutta tietojen käsittelyssä ja analysoinnissa. Snowflake mahdollistaa myös paremman skaalautuvuuden ja suuren kysynnän käsittelyn, sillä sen avulla voi luoda erillisiä virtuaalisia varastoja analyytikoille, joiden kyselyt voivat olla hyvin raskaita.

Kun perinteinen järjestelmä oli rajoittunut tietovaraston säilytys- ja laskentatehoon, Snowflake tarjoaa lähes rajattoman skaalautuvuuden. Sen avulla voi tehdä monimutkaisempia analyysejä ja käsitellä suuria tietomassoja paljon nopeammin. Esimerkiksi big data -ratkaisujen hyödyntäminen Snowflakessa onnistuu suoraan ilman, että tietoja täytyy ladata alustalle erikseen. Tämä mahdollistaa tietojen tehokkaan käsittelyn reaaliaikaisessa ympäristössä, kuten Apache Sparkissa, joka yhdistetään Snowflakeen käyttämällä Amazonin Elastic MapReduce -klusteria.

Muutoksen myötä yritykselle avautuu mahdollisuus siirtyä pilveen, jolloin perinteiset ongelmat, kuten jatkuva ylläpito, lisensointikulut ja suorituskyvyn optimointi, voidaan minimoida. Snowflake integroituu sujuvasti pilvipalveluihin, kuten AWS:ään, Microsoft Azureen ja Google Cloudiin, ja tämä mahdollistaa uusien datan käsittelyratkaisujen käyttöönoton nopeammin ja vähemmillä kustannuksilla. Lisäksi Snowflake tukee kehittyneitä analytiikkaratkaisuja, kuten koneoppimista, ja yhdistyy helposti AWS:n SageMaker-palveluun, joka mahdollistaa mallien luomisen ja analyysien ajamisen suoraan pilvessä.

Siirtyminen Snowflakeen ei ole pelkästään tekninen muutos, vaan se tuo mukanaan myös kulttuurisen siirtymän. Organisaation on kehitettävä uusia taitoja pilvilaskennan ja big data -ratkaisujen hallinnassa. Snowflaken käyttöön liittyy erityisesti tarpeen ymmärtää pilvialustojen parhaat käytännöt ja valita oikeat työkalut, jotka tukevat liiketoiminnan tavoitteita. Hyvin valitut työkalut ja ratkaisut voivat tehdä siirtymäprosessista huomattavasti sujuvampaa ja tehokkaampaa.

Käyttäjien on tärkeää tuntea paitsi tekninen puoli, myös Snowflaken turvallisuusominaisuudet ja parhaat käytännöt datan suojaamiseksi. Esimerkiksi Snowflaken infrastruktuuri tarjoaa edistyksellisiä tietoturvatoimia, kuten yksityisten aliverkkojen käyttö AWS VPC:ssä, mikä mahdollistaa tiukan pääsynhallinnan ja tietojen suojan. Tämä on erityisen tärkeää, kun käsitellään arkaluonteista tai säädeltyä tietoa, kuten asiakkaiden henkilökohtaisia tietoja tai maksutietoja.

Pilvialustan käyttöönoton myötä datan jakaminen ja hallinta muuttuvat, sillä Snowflake mahdollistaa tiedon jakamisen eri organisaatioiden välillä yksinkertaisesti ja turvallisesti. Tieto voi liikkua useiden alustojen välillä ilman, että se altistuu tarpeettomille riskeille tai siirtovirheille. Snowflakeen siirtymisen myötä yritykset voivat integroida reaaliaikaisia suoratoistopalveluja, kuten AWS Kinesis Firehosen, ja yhdistää ne analytiikkaprosesseihin. Tämä mahdollistaa entistä tarkempien ja ajankohtaisempien tietojen käsittelyn.

On tärkeää muistaa, että Snowflaken käyttöönotto ei ole vain tekninen siirtymä, vaan se on osa laajempaa digitaalisuuden ja analytiikan kehittymistä organisaatioissa. Yrityksen on jatkuvasti kehitettävä kykyään hyödyntää pilviteknologioita ja oppia uusia tapoja käsitellä ja analysoida dataa. Snowflake tarjoaa tähän erinomaisen alustan, mutta sen hyödyntäminen vaatii organisaatioilta sitoutumista ja jatkuvaa oppimista.

Kuinka tehdä kauniita korvakoruja langasta ja helmistä: Askel askeleelta opas
Kuinka hallita viivapiirrosta kasvien luonnostelussa?
Mikä ajaa Donald Trumpin itsekorjaamattoman käytöksen ja miten menneisyys muovaa hänen toimintaansa?