Preprocese los datos de clientes de un bucket restringido de GCS para análisis de toda la organización, protegiendo los campos confidenciales pero conservando los datos completos para uso futuro; siga los requisitos de privacidad de los datos.

La opción correcta es utilizar Dataflow con la API de DLP para enmascarar datos confidenciales y luego escribir los datos procesados en BigQuery. Esto cumple con los requisitos de privacidad al proteger los campos confidenciales (enmascaramiento) mientras se conservan los datos completos para uso futuro (el enmascaramiento permite la reversibilidad o el uso limitado de los datos originales por parte de usuarios autorizados). Dataflow es ideal para el procesamiento de datos a escala, y la API de DLP está diseñada específicamente para detectar y proteger información sensible. Las otras opciones son incorrectas porque: "Detectar y eliminar campos confidenciales" no conserva los datos completos. "Cifrar Cloud Storage con CMEK" protege los datos en reposo, pero no enmascara campos específicos para el análisis, ni es una solución de procesamiento. "Cifrar campos confidenciales con Cloud KMS" no es una solución de enmascaramiento de datos a nivel de campo para análisis y requeriría una gestión compleja de claves para cada campo.