Harici bir danışman, özel kullanıcı verileri içeren bir proje üzerinde karmaşık bir Dataflow dönüşümü geliştirecektir. Geliştirmeyi mümkün kılarken kullanıcı gizliliğini nasıl korursunuz?

Doğru cevap, danışmanın kullanması için ayrı bir projede anonimleştirilmiş bir örnek veri kümesi oluşturmaktır. Bu yaklaşım, danışmanın gerçek hassas verilere erişimini engellerken, Dataflow dönüşümünü geliştirmesi ve test etmesi için gerekli veri yapısını ve formatını sağlar. Böylece kullanıcı gizliliği korunmuş olur. Diğer seçenekler uygun değildir: Danışmana Project Viewer rolü vermek, verileri görmesine izin verir ancak dönüşümü geliştirmesine yetki vermez. Cloud Dataflow Developer rolü vermek, danışmanın projede Dataflow işleri oluşturmasına ve yönetmesine olanak tanır, ancak bu, hassas verilere erişimini engellemez. Bir hizmet hesabı sağlamak, danışmanın kimlik bilgilerini paylaşmak anlamına gelir ve bu da güvenlik riski oluşturur; ayrıca hassas verilere erişimi engellemez.