Pré-processe os dados do cliente de um bucket GCS restrito para análise em toda a organização, protegendo os campos confidenciais, mas retendo os dados completos para uso futuro; siga os requisitos de privacidade de dados.

A opção correta utiliza o Dataflow e a API DLP para mascarar dados confidenciais. Isso atende ao requisito de proteger os campos confidenciais para análise organizacional, ao mesmo tempo em que retém os dados completos (mascarados) para uso futuro, cumprindo as políticas de privacidade. A API DLP é projetada especificamente para identificar e transformar dados confidenciais. A primeira opção está incorreta porque "remover" campos confidenciais não retém os dados completos para uso futuro. A segunda opção, criptografar o Cloud Storage com CMEK e usar consultas federadas, protege os dados em repouso, mas não os processa para análise organizacional com campos confidenciais protegidos de forma granular. A quarta opção, criptografar campos confidenciais com Cloud KMS, é uma abordagem de segurança, mas não é a solução ideal para mascaramento e análise de dados em larga escala, pois o KMS é mais para gerenciamento de chaves do que para transformação de dados.