Bir BigQuery veri kümesi, müşterilerin sokak adreslerini içeriyor. Veri kümesindeki sokak adreslerinin tüm geçtiği yerleri bulmanız gerekiyor. Ne yapmalısınız?

Doğru cevap, Cloud Data Loss Prevention (DLP) ile derinlemesine bir inceleme işi oluşturmak ve STREETADDRESS bilgi türünü içeren bir inceleme şablonu kullanmaktır. Cloud DLP, hassas verileri otomatik olarak tanımlamak ve sınıflandırmak için tasarlanmıştır. STREETADDRESS gibi yerleşik bilgi türleri, sokak adreslerini yüksek doğrulukla algılamak için önceden eğitilmiş modeller kullanır. Diğer seçenekler neden yanlış: SQL sorgusu ile REGEXPCONTAINS kullanmak, "street" kelimesini içeren satırları bulabilir ancak bu, tam bir sokak adresi tespiti için yeterli değildir ve "street" kelimesi içermeyen ancak sokak adresi olan kayıtları kaçırabilir. Ayrıca, bu yöntem yalnızca kelime tabanlı bir arama yapar, adres formatlarını anlamaz. Kuruluş genelinde bir keşif taraması, tüm kuruluş genelinde veri kaynaklarını tarar ancak belirli bir BigQuery veri kümesindeki tüm geçişleri bulmak için daha hedefe yönelik bir inceleme işi daha uygun ve verimlidir. Bir de-identification (kimliksizleştirme) işi oluşturmak, verileri bulmak yerine hassas verileri maskelemek veya dönüştürmek için kullanılır. Soruda amaç, verileri bulmaktır, dönüştürmek değil.