Vous recevez des dumps CSV pour les réservations et les profils utilisateur dans Cloud Storage et devez dé-identifier le champ d'e-mail dans les deux jeux de données afin que les analystes puissent joindre les données par e-mail sans accéder aux informations personnelles identifiables (PII). Que devez-vous faire avant de charger les données dans BigQuery ?

L'option correcte est de créer un pipeline utilisant Cloud DLP avec le chiffrement à préservation de format (FFX) pour dé-identifier les e-mails avant de charger les données dans BigQuery. Le FFX est essentiel car il permet de joindre les données dé-identifiées. Il transforme les e-mails en une valeur dé-identifiée de même format et longueur, garantissant que les jointures entre les tables de réservation et de profil utilisateur restent possibles sans exposer les PII. Les autres options sont incorrectes car : Utiliser le masquage simple (comme dans la première option incorrecte) rendrait les e-mails non joignables, car les valeurs masquées seraient différentes pour le même e-mail dans des ensembles de données distincts. Le masquage dynamique des données (dans les deux dernières options incorrectes) est une fonctionnalité de BigQuery qui masque les données à la requête, mais les données sous-jacentes restent des PII. Le problème demande une dé-identification avant le chargement pour que les analystes ne puissent jamais accéder aux PII brutes, même indirectement, et pour permettre des jointures sur les données dé-identifiées.