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Tumult Labs, Inc.

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38 Bewertungen
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Durchschnittliche Sternebewertung
4.4
Betreut Kunden seit
2019
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Tumult Analytics

38 Bewertungen

Tumult Analytics ist eine fortschrittliche, quelloffene Python-Bibliothek, die entwickelt wurde, um die Implementierung von Differential Privacy in der Datenanalyse zu erleichtern. Sie ermöglicht es Organisationen, statistische Zusammenfassungen aus sensiblen Datensätzen zu erstellen, während die Privatsphäre des Einzelnen gewahrt bleibt. Vertraut von Institutionen wie dem U.S. Census Bureau, der Wikimedia Foundation und dem Internal Revenue Service, bietet Tumult Analytics eine robuste und skalierbare Lösung für datenschutzfreundliche Datenanalyse. Hauptmerkmale und Funktionalität: - Robust und Produktionsbereit: Entwickelt und gepflegt von einem Team von Differential-Privacy-Experten, ist Tumult Analytics für Produktionsumgebungen gebaut und wurde von großen Institutionen implementiert. - Skalierbar: Durch den Betrieb auf Apache Spark verarbeitet es effizient Datensätze mit Milliarden von Zeilen, was es für groß angelegte Datenanalysetätigkeiten geeignet macht. - Benutzerfreundliche APIs: Die Plattform bietet Python-APIs, die Nutzern von Pandas und PySpark vertraut sind, was die einfache Einführung und Integration in bestehende Arbeitsabläufe erleichtert. - Umfassende Funktionalität: Sie unterstützt eine breite Palette von Aggregationsfunktionen, Datentransformationsoperatoren und Datenschutzdefinitionen, die eine flexible und leistungsstarke Datenanalyse unter mehreren Datenschutzmodellen ermöglichen. Primärer Wert und gelöstes Problem: Tumult Analytics adressiert die kritische Herausforderung, wertvolle Erkenntnisse aus sensiblen Daten zu gewinnen, ohne die Privatsphäre des Einzelnen zu gefährden. Durch die Implementierung von Differential Privacy wird sichergestellt, dass das Risiko der Re-Identifikation minimiert wird, was es Organisationen ermöglicht, Daten verantwortungsbewusst zu teilen und zu analysieren. Diese Fähigkeit ist besonders wichtig für Sektoren, die mit sensiblen Informationen umgehen, wie öffentliche Institutionen, Gesundheitswesen und Finanzen, wo die Wahrung der Datenprivatsphäre sowohl eine regulatorische Anforderung als auch eine ethische Verpflichtung ist.

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Tumult Labs, Inc. Bewertungen

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Jai A.
JA
Jai A.
07/31/2025
Bestätigter Bewerter
Verifizierter aktueller Benutzer
Bewertungsquelle: G2-Einladung
Anreizbasierte Bewertung
Übersetzt mit KI
Swathi K.
SK
Swathi K.
SAP Analytics Cloud Reporting&Planning Consultant
09/26/2024
Bestätigter Bewerter
Verifizierter aktueller Benutzer
Bewertungsquelle: Organisch
Übersetzt mit KI

Eine freundliche und hochsichere Plattform

Es ermöglicht Organisationen, Informationen aus sensiblen Datensätzen freizugeben, während die erforderliche Privatsphäre gewahrt bleibt. Privatsphäre und Robustheit sind die Hauptaspekte jeder Plattform, die Benutzer erwarten, und es verarbeitet effizient große Mengen an Datenzeilen. Und wir müssen möglicherweise keine neuen Technologien erlernen, da es Bibliotheken wie Pandas besitzt.
vaishali a.
VA
vaishali a.
SDE-2 || sprinklr
09/21/2024
Bestätigter Bewerter
Bewertungsquelle: Organisch
Übersetzt mit KI

"Mechanismus zum Schutz der Privatsphäre"

Es scheint eine Open-Source-Plattform zu sein, die aggregierte Daten aus sensiblen Datensätzen unter Verwendung von Differential Privacy veröffentlicht. Tumult Analytics bietet einen Mechanismus zur Analyse sensibler Daten, während die individuelle Privatsphäre gewahrt bleibt, indem gängige Operationen wie Filter, Joins und Maps sowie Aggregationen wie Zählungen, Durchschnitte und Quantile bereitgestellt werden.

Über

Kontakt

Hauptsitz:
Durham

Sozial

Was ist Tumult Labs, Inc.?

Tumult Labs builds state-of-the-art privacy technology to enable the effective use of data while respecting the privacy of contributing individuals. Our technology enables the safe release of de-identified data, statistics and machine learning models. All of our solutions satisfy differential privacy, an ironclad, mathematically-proven privacy guarantee.

Details

Gründungsjahr
2019
Webseite
www.tmlt.io