Un conjunto de datos de BigQuery contiene las direcciones de las calles de los clientes. Necesita encontrar todas las ocurrencias de direcciones de calles en el conjunto de datos. ¿Qué debería hacer?

La opción correcta es crear un trabajo de inspección profunda en cada tabla con Cloud Data Loss Prevention (DLP) y usar el infoType STREETADDRESS. Cloud DLP está diseñado específicamente para identificar y clasificar datos sensibles, incluyendo direcciones de calles, con alta precisión. El infoType STREETADDRESS es un detector preconfigurado que reconoce patrones comunes de direcciones. La opción de usar REGEXPCONTAINS es menos efectiva porque las direcciones de calles tienen muchas variaciones y no siempre contienen la palabra "street", lo que llevaría a falsos negativos y una detección incompleta. Crear una configuración de escaneo de descubrimiento a nivel de organización es para identificar dónde residen los datos sensibles en general, no para una inspección profunda de un conjunto de datos específico. Un trabajo de desidentificación se usa para transformar o enmascarar datos sensibles una vez que ya han sido identificados, no para encontrarlos inicialmente.