Un set di dati BigQuery contiene gli indirizzi stradali dei clienti. È necessario trovare tutte le occorrenze di indirizzi stradali nel set di dati. Cosa si dovrebbe fare?

L'opzione corretta è creare un job di ispezione approfondita con Cloud Data Loss Prevention (DLP) e utilizzare l'infoType STREETADDRESS. Cloud DLP è progettato specificamente per identificare e classificare dati sensibili, inclusi gli indirizzi stradali, con elevata precisione attraverso l'uso di infoType predefiniti e personalizzabili. Un job di ispezione approfondita scansionerà i dati per trovare tutte le occorrenze di questo tipo di informazione. Scrivere una query SQL con REGEXPCONTAINS è meno efficace perché si baserebbe su una ricerca di parole chiave generiche come "street", che potrebbe portare a molti falsi positivi o mancare indirizzi formattati diversamente (es. "viale", "piazza", numeri civici). Creare una configurazione di scansione di rilevamento sull'organizzazione è troppo ampio e non mirato alla specifica esigenza di ispezionare un dataset BigQuery per gli indirizzi stradali. Un job di de-identificazione con mascheramento è per la modifica dei dati sensibili, non per la loro identificazione iniziale. Sebbene Cloud DLP possa de-identificare i dati, il primo passo è sempre l'identificazione.