Kısıtlı bir GCS bucket'ındaki müşteri verilerini kuruluş genelinde analiz için ön işleme tabi tutarken hassas alanları koruyun ancak gelecekteki kullanım için tüm verileri saklayın; veri gizliliği gereksinimlerine uyun.

Doğru cevap, hassas verileri maskelemek için DLP API ile Dataflow kullanmak ve ardından işlenmiş verileri BigQuery'ye yazmaktır. Bu yaklaşım, veri gizliliği gereksinimlerini karşılarken tüm verilerin gelecekteki kullanım için saklanmasını sağlar. DLP API, hassas alanları tanımlar ve maskeleme, tokenizasyon veya şifreleme gibi tekniklerle korur. Dataflow, büyük ölçekli veri işleme için esnek ve yönetilen bir hizmet sunar. Diğer seçenekler neden yanlış: Hassas alanları tespit etmek ve kaldırmak, tüm verilerin gelecekteki kullanım için saklanması gerekliliğini ihlal eder. Cloud Storage'ı CMEK ile şifrelemek, verileri depolama düzeyinde korur ancak analiz sırasında hassas alanların görünürlüğünü engellemez. Hassas alanları şifrelemek için Cloud KMS kullanmak, verileri korur ancak analiz için kullanmadan önce şifre çözme gerektirir, bu da karmaşıklığı artırır ve hassas verilerin analiz ortamında açığa çıkma riskini taşır.