Ein externer Berater wird eine komplexe Dataflow-Transformation für ein Projekt entwickeln, das private Benutzerdaten enthält. Wie schützen Sie die Privatsphäre der Benutzer und ermöglichen gleichzeitig die Entwicklung?
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Richtige Antwort: Erstellen Sie einen anonymisierten Beispieldatensatz in einem separaten Projekt, den der Berater verwenden kann..
Warum dies die Antwort ist
Die Erstellung eines anonymisierten Beispieldatensatzes in einem separaten Projekt ist die beste Methode, um die Privatsphäre der Benutzer zu schützen und gleichzeitig die Entwicklung zu ermöglichen. Der Berater kann die komplexe Dataflow-Transformation mit Daten entwickeln und testen, die keine sensiblen Informationen enthalten. Die Rolle "Project Viewer" würde dem Berater keinen Zugriff auf die Dataflow-Entwicklung ermöglichen. Die Rolle "Cloud Dataflow Developer" würde dem Berater Zugriff auf die tatsächlichen privaten Benutzerdaten geben, was ein Datenschutzrisiko darstellt. Die Bereitstellung eines Dienstkontos und die Anmeldung des Beraters damit würde ebenfalls vollen Zugriff auf die Daten gewähren, was die Privatsphäre der Benutzer gefährdet.
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