Внешний консультант будет разрабатывать сложный Dataflow transform в проекте, содержащем конфиденциальные пользовательские данные. Как защитить конфиденциальность пользователей, обеспечивая при этом возможность разработки?

Создание анонимизированного набора данных-образцов в отдельном проекте — лучший способ защитить конфиденциальность пользователей, поскольку это позволяет консультанту разрабатывать и тестировать преобразования Dataflow без доступа к реальным конфиденциальным данным. Анонимизация гарантирует, что даже если данные будут скомпрометированы, их нельзя будет связать с конкретными пользователями. Предоставление роли Project Viewer или Cloud Dataflow Developer в проекте с конфиденциальными данными даст консультанту доступ к реальным данным, что нарушает конфиденциальность. Использование сервисного аккаунта для входа не решает проблему доступа к конфиденциальным данным, если этот аккаунт имеет соответствующие разрешения.