Data Touch, veri tabanı keşif ve aktivite izleme programlarından elde edilen bilgileri güvenli bir şekilde izlemek ve çeşitli bütünleşik özelliklerle analiz etmek için bir araya getirir. Data Touch, kullanıcıların verileri grafikler ve haritalarla görselleştirerek hızlı bir şekilde incelemesine olanak tanır.

Özellikle hassas verilerin izlenmesinin zor olduğu veri ambarlarında hassas verilerin etkin bir şekilde izlenmesi, kişisel bilgileri koruma ve verinin kötüye kullanılması durumlarını en aza indirme açısından önemlidir. Bu zorlukla başa çıkmak ve hassas verilerin titizlikle izlenmesini sağlamak için güçlü bir çözüm gereklidir. Data Touch (DT), veri tabanı keşif ve aktivite izleme uygulamalarıyla sorunsuz bir şekilde entegre olarak her iki platformun tümleşik güçlerini birleştiren güncel bir araç olarak ortaya çıkmaktadır. Data Touch, kullanıcılara çeşitli analitik yetenekler sunarak veri anlayışlarını geliştirir ve daha bilinçli veri odaklı kararlar almalarını sağlarken, tüm bunları veri güvenliği ve gizliliği ilkesini sürdürerek yapar. DT, iki temel konuyu ele almak üzere tasarlanmıştır, bunlar:

• Hassas verilerin izlenmesi,

•Veri kullanımının denetlenmesidir.

DT, veri tabanı keşif programından elde edilen hassas ve hassas olmayan şeklinde sınıflandırılmış verileri kullanarak ilgili proje adları ile görsel temsiller oluşturur ve grafikler aracılığıyla görüntüler. DT kontrol paneli, en son taranan on tane projeden gelen veri içeriğinin genel bir bakışını sunar, kritik bilgilere kolay erişim sağlar.

Data Touch Yetenekleri:

• Daha önce tespit edilen ve sınıflandırılan verileri (hassas ve hassas olmayan) analiz etmek ve grafikler halinde sunmak
• Her uygulamanın belirli bir zaman aralığındaki verilere erişimini göstermek ve verinin kim tarafından ve nasıl kullanıldığına dair tüm detayları sunmak
• Verinin tüm yaşam döngüsünü görselleştirmek
• Rapor oluşturmak (sonuçlar ve ölçümler)
• Heatmap oluşturmak 
• Anomali tespiti sayesinde verilere uygunsuz erişim durumunda kullanıcıları bilgilendirmek

Data Touch Özellikleri: 

• Görselleştirme: Tek bir noktadan tüm veri tabanlarındaki verileri analiz ederek, amaç odaklı grafikler ve detaylı bilgiler ile gösterir. Veri tabanlarını boyutlarına göre sıralar ve panoda sınıflandırılmış verilerin ve tüketicilerin grafiklerini oluşturur.

• Veri kullanımı: Tek bir noktadan tüm veri tabanlarındaki verileri, verilere dokunan tüketicileri, nasıl ve ne zaman dokundukları bilgisiyle beraber ayrıntılı olarak gösterir. Bir tarih aralığı girildiğinde, bu ayrıntılar filtrelenebilir. İstenildiği gibi filtrelenmiş tablolar Excel dosyası olarak dışa aktarılabilir ve raporlanabilir.

• Veri Analizi:  Veri tabanlarına yönelik sorguların ayrıntılarını üç şekilde gösterir:
  • Sorgu ayrıntıları,
  • Yapılan sorgular,
  • Hassas türler için sorgular.

• Veri Isı Haritaları: Uygulama içindeki tüm veri türlerinin daha ayrıntılı analizi için önceden belirlenmiş seçeneklerle farklı heatmap’ler oluşturur.
  • Tablo Sorgu Sayısı için Heatmap: Her tablo için belirli bir tarihteki toplam sorgu sayısını gösterir.
  • Uygulama Sayısı için Heatmap: Her uygulamadan her tabloya erişilen toplam sorgu sayısını gösterir.  
  • Tablo İşlem türü sayısı için Heatmap: Her tablo için işlem türüne göre (select, update, delete vb.) toplam sorgu sayısını gösterir.
  • Zamana Göre Hassas Veri Tipleri için Heatmap: Her hassas tip için seçilen zaman aralığı içindeki toplam sorgu sayısını gösterir.

• Data Lineage: Bir tablo, sütun ya da uygulamanın kaynağından başlayarak geçtiği tüm aşamaları, değişiklikleri ve ilişkileri gösteren bir harita oluşturur.  Verinin oluşturulduğu, kullanıldığı, değiştirildiği ve aktarıldığı yolları takip etme yeteneği sağlar. Veri yönetimi süreçlerinde kullanıcıya, verinin kökeni, kullanımı ve değişiklikleri hakkında detaylı bir anlayış sunma amacı taşır.

• Anomali Tespiti: Anomali Tespiti, veri seti içerisindeki normdan sapmış desenleri veya durumları belirler. Amacı; hataları, güvenlik ihlallerini veya performans sorunlarını işaret edebilecek olağandışı davranışları, aykırı değerleri veya potansiyel tehditleri tespit etmektir.

• Veri Kaynağı Spektrum Raporları:  Oracle, MS SQL, PostgreSQL, MySQL ve MongoDB dahil olmak üzere çeşitli veritabanları için kapsamlı kullanıcı ayrıcalık raporları sağlar. Raporlar kullanıcı rollerini, değiştirilen ayrıcalıkları, oturum açma zamanlarını, yönetici sayısını ve daha fazlasını içerir.