Daten-Discovery Aufträge

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  • Aktualisiert 12. März 2026
  • 1 Minute Lesedauer

    • Daten-Discovery Überprüft Ihre zielgerichteten Informationen mithilfe von anwenderdefinierten Datenmustern und Zieltabellen.

    Daten-Discovery Funktioniert, indem zuerst eine Aufgabe in geplant wird Daten-Discovery-Auftrag Abschnitt. Wenn eine geplante Aufgabe ausgeführt wird, werden alle aktiven Datenmuster in den aktuellen Zieltabellen gesucht. Weitere Informationen zum Erstellen und Konfigurieren von Daten-Discovery Auftrag, siehe Konfigurieren Sie ein Daten-Discovery Auftrag.
    Hinweis:
    Beispiel-Scan-Aufträge – bis zu 10.000 Datensätze werden pro Tabelle und Muster gescannt.
    Warnung:
    Wenn ein Auftrag zweimal in kurzer Zeit ausgeführt wird, kann die Anzahl der gescannten Zeilen für die zweite Ausführung 0 zurückgeben.

    Daten-Discovery Datenmuster

    Die Datenmuster Abschnitt zeigt alle aktuellen Datenmuster an, sowohl aktiv als auch inaktiv. Ein Datenmuster ist ein regulärer Ausdruck, der zum Abgleichen sensibler Daten verwendet wird. Weitere Informationen zum Zugriff auf und zum Konfigurieren von Datenmustern finden Sie unter Konfigurieren Daten-Discovery Muster. Die Aktive Datenmuster Abschnitt zeigt nur aktive Muster an. Inaktive Muster werden nicht angezeigt.

    Zieltabellen

    Die Zieltabellen Abschnitt listet alle Tabellen auf, die für einen Auftrag verarbeitet werden können. Um auf die Zieltabellen zuzugreifen, wählen Sie aus Zieltabellen .

    Die folgenden Tabellen werden nicht unterstützt:
    • sr
    • Sysx
    • v
    • sh$
    • Syslog
    • ua
    • UsageAnalytics
    • ecc
    • Klon
    • Jrobin
    • PA
    • sla_Repair_log
    • Scan
    • gcf
    • fm_Protokoll
    • Protokoll
    • np$
    • sn_data_discovery
    • dp_Konfiguration
    • dp_Federated_Job
    • dp_Field_technique
    • dp_Auftrag
    • dp_Job_Summary
    • dp_primary_reference
    • dp_technique
    • Data_Classification
    • m2m_dictionary_dataclass

    Granulare Konfiguration

    Die Granulare Konfiguration Das Tool ermöglicht spezifischere und fein abgestimmte Steuerungen für die Erkennung sensibler Daten in einer Tabelle. Es gibt jedoch wichtige Unterschiede in seinem Betrieb im Vergleich zu einem herkömmlichen Daten-Discovery-Auftrag. Eine granulare Konfiguration scannt nur die angegebenen Spalten einer Tabelle für die Discovery und meldet ihre Ergebnisse anhand des Datensatzes. Für Ergebnisse aus dem Scan granularer Konfigurationen, als granulare Ergebnisse bezeichnet, sind ihre Aktionen pro Datensatz angegeben und die Rolle „Data_privacy_admin“ muss anonymisiert werden.