Zabezpieczanie modeli semantycznych za pomocą zabezpieczeń na poziomie wierszy i obiektów

Ochrona poufnych danych organizacyjnych jest kluczowym wymogiem dla każdego nowoczesnego specjalisty ds. danych. Niezabezpieczone modele semantyczne mogą przypadkowo ujawnić poufne wskaźniki, dane pracowników lub dane finansowe nieautoryzowanym użytkownikom. Ten pisemny kurs uczy, jak projektować, wdrażać i testować solidne ramy bezpieczeństwa w modelach danych analitycznych. Przejdziesz od podstawowych reguł bezpieczeństwa statycznego do zaawansowanych dynamicznych struktur bezpieczenstwa, które płynnie skalują się w całej organizacji. Co się nauczysz: Zrozumienie podstawowych pojęć zarządzania danymi, tożsamości użytkowników i dziedziczenia zabezpieczeń; Konfigurowanie statycznych zabezpieczenia na poziomie wiersza w celu ograniczenia dostępu do danych na podstawie ról użytkowników oraz działów; Wdrożenie dynamicznych wzorców zabezpieczeniowych przy użyciu funkcji języka DAX w celu automatycznego filtrowania danych na bazie tożsamaości zalogowanego użytkownika; Zastosuj Zabezpieczenia na poziomie obiektu, aby zabezpieczyć poufne tabele i kolumny przed nieautoryzowanym wyświetlaniem; Testowanie i sprawdzanie poprawności konfiguracji zabezpieczeń w celu zapewnienia zgodności bez wpływu na wydajność modelu; Poznaj nowoczesne wzorce integracji zarządzania zabezpieczeniami, w tym uprawnienia do obszaru roboczego w chmurze i kontrolę dostępu opartą na grupach. Zaczniesz od podstawowych definicji zabezpieczeń i podstawowych pojęć, zanim przejdziesz do krok po kroku pisemnych wyjaśnień i przykładów DAX. Kurs kończy się praktycznymi scenariuszami testowania i wdrażania bezpiecznych modeli w środowiskach współdzielonych. Ten kurs jest przeznaczony dla początkujących analityków danych, administratorów baz danych i twórców modeli, którzy chcą budować bezpieczne rozwiązania raportowania. Nie jest wymagane zaawansowane zabezpieczenie. Zacznij czytać już dziś, aby opanować sztukę zabezpieczania zasobów danych analitycznych.