# Mejores herramientas de enmascaramiento de datos - Página 4

  *By [Lauren Worth](https://research.g2.com/insights/author/lauren-worth)*

   El software de enmascaramiento de datos protege los datos importantes de una organización disfrazándolos con caracteres aleatorios u otros datos, de modo que todavía sean utilizables por la organización pero no por fuerzas externas.

Para calificar para la inclusión en la categoría de Enmascaramiento de Datos, un producto debe:

- Cifrar datos enmascarándolos detrás de caracteres aleatorios u otros datos
- Permitir la aplicación y eliminación de una máscara a voluntad
- Proporcionar enmascaramiento consistente o aleatorio




  
## How Many Software de enmascaramiento de datos Products Does G2 Track?
**Total Products under this Category:** 92

### Category Stats (May 2026)
- **Average Rating**: 4.37/5
- **New Reviews This Quarter**: 11
- **Buyer Segments**: Empresa 50% │ Pequeña empresa 35% │ Mercado medio 15%
- **Top Trending Product**: Privacera Data Security Platform (+0.25)
*Last updated: May 18, 2026*

  
## How Does G2 Rank Software de enmascaramiento de datos Products?

**Por qué puedes confiar en las clasificaciones de software de G2:**

- 30 Analistas y Expertos en Datos
- 4,800+ Reseñas auténticas
- 92+ Productos
- Clasificaciones Imparciales

Las clasificaciones de software de G2 se basan en reseñas de usuarios verificadas, moderación rigurosa y una metodología de investigación consistente mantenida por un equipo de analistas y expertos en datos. Cada producto se mide utilizando los mismos criterios transparentes, sin colocación pagada ni influencia del proveedor. Aunque las reseñas reflejan experiencias reales de los usuarios, que pueden ser subjetivas, ofrecen información valiosa sobre cómo funciona el software en manos de profesionales. Juntos, estos aportes impulsan el G2 Score, una forma estandarizada de comparar herramientas dentro de cada categoría.

  
## Which Software de enmascaramiento de datos Is Best for Your Use Case?

- **Líder:** [Agentforce 360 Platform (formerly Salesforce Platform)](https://www.g2.com/es/products/agentforce-360-platform-formerly-salesforce-platform/reviews)
- **Mejor Desempeño:** [K2View](https://www.g2.com/es/products/k2view/reviews)
- **Más Fácil de Usar:** [VGS Platform](https://www.g2.com/es/products/very-good-security-vgs-platform/reviews)
- **Tendencia Principal:** [Clonetab](https://www.g2.com/es/products/clonetab/reviews)
- **Mejor Software Gratuito:** [VGS Platform](https://www.g2.com/es/products/very-good-security-vgs-platform/reviews)

  
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### ManageEngine DataSecurity Plus

ManageEngine DataSecurity Plus es una plataforma unificada de visibilidad y seguridad de datos que se especializa en auditoría de archivos, análisis de archivos, evaluación de riesgos de datos, prevención de fugas de datos y protección en la nube. Auditoría de servidores de archivos - Supervisa, alerta e informa sin problemas sobre todos los accesos y modificaciones de archivos realizados en tu servidor de archivos de Windows, clúster de conmutación por error y entornos de grupo de trabajo. Análisis de almacenamiento y seguridad de archivos - Realiza análisis de metadatos, detecta vulnerabilidades de seguridad de archivos, analiza y optimiza el almacenamiento de archivos eliminando archivos antiguos, duplicados y obsoletos. Protección contra ransomware - Detecta intrusiones de ransomware utilizando alertas basadas en umbrales y ejecuta respuestas instantáneas para apagar máquinas infectadas. Prevención de fugas de datos - Evita fugas de datos bloqueando actividades de copia de archivos de alto riesgo a dispositivos USB o dentro de puntos finales y evita que archivos que contienen datos altamente sensibles se compartan por correo electrónico (Outlook) como adjuntos. Evaluación de riesgos de datos - Localiza y clasifica ocurrencias de datos sensibles en tus repositorios para detectar posibles exposiciones de datos y ayudar a cumplir con regulaciones de datos como GDPR, HIPAA y más. Protección en la nube - Rastrea el tráfico web de tu organización y aplica políticas para proteger a tus empleados contra contenido web inapropiado o malicioso.



[Visitar sitio web](https://www.g2.com/es/external_clickthroughs/record?secure%5Bad_program%5D=ppc&secure%5Bad_slot%5D=category_product_list&secure%5Bcategory_id%5D=1495&secure%5Bdisplayable_resource_id%5D=1862&secure%5Bdisplayable_resource_type%5D=Category&secure%5Bmedium%5D=sponsored&secure%5Bplacement_reason%5D=neighbor_category&secure%5Bplacement_resource_ids%5D%5B%5D=2262&secure%5Bprioritized%5D=false&secure%5Bproduct_id%5D=65999&secure%5Bresource_id%5D=1495&secure%5Bresource_type%5D=Category&secure%5Bsource_type%5D=category_page&secure%5Bsource_url%5D=https%3A%2F%2Fwww.g2.com%2Fes%2Fcategories%2Fdata-masking%3Fpage%3D4&secure%5Btoken%5D=ed884ef304484ffe58846c22375fcda85f4b2af64d75b469771f75b21d5a1e13&secure%5Burl%5D=https%3A%2F%2Fwww.manageengine.com%2Fdata-security%2Fsem%2F%3Futm_source%3DG2%26utm_medium%3Dtpac%26utm_campaign%3DDSP-datacentric-security&secure%5Burl_type%5D=custom_url)

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  ## What Are the Top-Rated Software de enmascaramiento de datos Products in 2026?
### 1. [iStart Aadhaar Masking API](https://www.g2.com/es/products/istart-aadhaar-masking-api/reviews)
  iStart Aadhaar Masking API ayuda a las instituciones financieras a enmascarar los números de Aadhaar de los clientes utilizando visión por computadora y Reconocimiento Óptico de Caracteres (OCR). Nuestras API de Visión por Computadora procesan imágenes de Aadhaar, y el OCR extrae y enmascara los números de Aadhaar de copias escaneadas. Permite el enmascaramiento en tiempo real durante la incorporación de clientes, así como el enmascaramiento masivo de registros antiguos almacenados en el repositorio del cliente.



**Who Is the Company Behind iStart Aadhaar Masking API?**

- **Vendedor:** [iSolve Technologies](https://www.g2.com/es/sellers/isolve-technologies)
- **Año de fundación:** 2004
- **Ubicación de la sede:** Chennai, IN
- **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/isolvetechnology (342 empleados en LinkedIn®)



### 2. [K2view Enterprise Data Masking](https://www.g2.com/es/products/k2view-enterprise-data-masking/reviews)
  K2view Data Masking es una solución de protección de datos que permite a las organizaciones anonimizar datos sensibles mientras preserva su estructura, relaciones y usabilidad para pruebas, análisis y compartición de datos. Descubre y clasifica datos sensibles a través de sistemas empresariales y aplica técnicas de enmascaramiento consistentes para asegurar el cumplimiento con las regulaciones de privacidad de datos. La plataforma utiliza un enfoque basado en entidades para el enmascaramiento, organizando los datos alrededor de entidades de negocio como clientes, cuentas o pedidos. Esto asegura que el enmascaramiento se aplique de manera consistente en todos los elementos de datos relacionados, manteniendo la integridad referencial y la precisión contextual a través de múltiples sistemas. El enmascaramiento puede realizarse tanto en tránsito como en reposo, apoyando una amplia gama de casos de uso operativos y analíticos. K2view centraliza las políticas de enmascaramiento, permitiendo a las organizaciones definir reglas una vez y aplicarlas en todas las fuentes de datos y entornos. Soporta datos estructurados y no estructurados, incluyendo bases de datos, archivos y documentos, e integra con canalizaciones de datos empresariales para una ejecución automatizada y escalable. También están disponibles capacidades de generación de datos sintéticos para complementar el enmascaramiento en escenarios donde se requieren conjuntos de datos completamente artificiales. Las capacidades clave incluyen: • Descubrimiento y clasificación automatizada de datos sensibles a través de sistemas • Enmascaramiento consistente a nivel de entidad de negocio para preservar relaciones y contexto • Soporte para enmascaramiento de datos estructurados y no estructurados a través de diversas fuentes • Gestión centralizada de políticas con aplicación en todos los entornos • Integración con canalizaciones de datos y soporte para enmascaramiento en tránsito y estático



**Who Is the Company Behind K2view Enterprise Data Masking?**

- **Vendedor:** [K2View](https://www.g2.com/es/sellers/k2view)
- **Año de fundación:** 2009
- **Ubicación de la sede:** Dallas, TX
- **Twitter:** @K2View (144 seguidores en Twitter)
- **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/1012853 (191 empleados en LinkedIn®)



### 3. [Masker](https://www.g2.com/es/products/masker/reviews)
  Masker utiliza IA para identificar automáticamente datos personales y reemplazar información sensible utilizando diferentes técnicas de anonimización. Además, es multilingüe.



**Who Is the Company Behind Masker?**

- **Vendedor:** [PANGEANIC BI EUROPA](https://www.g2.com/es/sellers/pangeanic-bi-europa)
- **Ubicación de la sede:** N/A
- **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 empleados en LinkedIn®)



### 4. [Maya Data Masking](https://www.g2.com/es/products/maya-data-masking/reviews)
  Maya Data Masking is a software solution designed to protect sensitive data and support compliance with privacy regulations such as GDPR, KVKK, HIPAA, and CCPA. It provides tools for data discovery, static masking, dynamic masking, and unstructured data discovery on file systems. Maya helps organizations secure sensitive information throughout the data lifecycle. The software is compatible with various databases and operating systems, enabling integration into diverse IT environments. Its design prioritizes ease of installation and user-friendly operation, making it suitable for complex enterprise settings.



**Who Is the Company Behind Maya Data Masking?**

- **Vendedor:** [Mayatech](https://www.g2.com/es/sellers/mayatech)
- **Año de fundación:** 2009
- **Ubicación de la sede:** Üsküdar, İstanbul, TR
- **Twitter:** @mayatech
- **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/maya-information-technolojies/ (6 empleados en LinkedIn®)



### 5. [NextLabs Data Access Enforcer](https://www.g2.com/es/products/nextlabs-data-access-enforcer/reviews)
  El Enforcer de Acceso a Datos de NextLabs es una solución integral de seguridad de datos diseñada para proteger información sensible mediante la aplicación de controles de acceso dinámicos basados en atributos a través de diversas aplicaciones y bases de datos. Al implementar principios de Confianza Cero, DAE asegura que el acceso a los datos se otorgue estrictamente en base a la necesidad de saber, independientemente de cómo o dónde se acceda a los datos. Este enfoque mejora la privacidad de los datos, facilita el cumplimiento de regulaciones como GDPR, ITAR/EAR y SOX, y reduce la necesidad de código personalizado, disminuyendo así los costos de gestión de seguridad y cumplimiento. Características y Funcionalidades Clave: - Seguridad Basada en Atributos: DAE evalúa atributos del usuario, incluyendo ubicación, departamento y asignación de proyectos, para aplicar dinámicamente políticas de acceso detalladas en tiempo de ejecución. - Enmascaramiento Dinámico de Datos a Nivel de Campo: Los campos de datos sensibles se enmascaran en tiempo real según los permisos del usuario, asegurando que los usuarios no autorizados no puedan ver la información protegida. - Segregación y Filtrado de Datos a Nivel de Registro: DAE segrega los datos dinámicamente, permitiendo a los usuarios acceder solo a los registros que están autorizados a ver, según las políticas definidas. - Aplicación Granular de Acciones de Lenguaje de Manipulación de Datos: La solución controla operaciones de base de datos como crear, leer, actualizar y eliminar, asegurando que los usuarios solo puedan realizar las acciones que tienen permitidas. - Gestión Centralizada de Políticas: DAE ofrece una plataforma centralizada para gestionar políticas de acceso, simplificando la administración y asegurando una aplicación consistente en toda la empresa. - Integración Sin Problemas: Con soporte listo para más de 100 aplicaciones y bases de datos empresariales, DAE se integra sin necesidad de codificación personalizada, facilitando un despliegue rápido y una mínima interrupción de los sistemas existentes. Valor Principal y Problema Resuelto: DAE aborda el desafío crítico de proteger datos sensibles en entornos complejos y con múltiples aplicaciones. Al aplicar controles de acceso dinámicos basados en atributos, asegura que solo los usuarios autorizados puedan acceder o manipular datos, previniendo así la divulgación no autorizada y las brechas de datos. Esto no solo mejora la seguridad de los datos, sino que también ayuda a las organizaciones a cumplir con requisitos regulatorios estrictos. Además, la integración sin código y la gestión centralizada de políticas de DAE reducen la complejidad y el costo asociados con las implementaciones de seguridad tradicionales, ofreciendo una solución escalable y eficiente para las empresas modernas.



**Who Is the Company Behind NextLabs Data Access Enforcer?**

- **Vendedor:** [NextLabs](https://www.g2.com/es/sellers/nextlabs)
- **Año de fundación:** 2004
- **Ubicación de la sede:** San Mateo, US
- **Twitter:** @nextlabs (403 seguidores en Twitter)
- **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/nextlabs (190 empleados en LinkedIn®)



### 6. [Objective Redact](https://www.g2.com/es/products/objective-redact/reviews)
  Protégete a ti mismo y a tu organización de la divulgación accidental.



**Who Is the Company Behind Objective Redact?**

- **Vendedor:** [Objective Gov365](https://www.g2.com/es/sellers/objective-gov365)
- **Año de fundación:** 1987
- **Ubicación de la sede:** North Sydney, New South Wales, Australia
- **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/objective-corporation (497 empleados en LinkedIn®)



### 7. [Object Sync for Hybrid SAP® SuccesssFactors®](https://www.g2.com/es/products/object-sync-for-hybrid-sap-successsfactors/reviews)
  Object Sync para SAP® SuccessFactors® Híbrido es una herramienta especializada diseñada para facilitar la sincronización sin problemas de artefactos de configuración, datos fundamentales y configuraciones entre diferentes instancias de SAP SuccessFactors. Esta solución es particularmente beneficiosa para organizaciones que operan en entornos híbridos, asegurando consistencia y precisión a través de los sistemas de desarrollo, aseguramiento de calidad y producción. Características y Funcionalidades Clave: - Sincronización Integral: Soporta sincronización unidireccional y bidireccional, permitiendo un movimiento de datos flexible entre instancias. - Control de Permisos a Nivel de Artefacto: Permite un control preciso sobre qué artefactos de configuración y datos se sincronizan, mejorando la seguridad y el cumplimiento. - Sincronización Multi-Objetivo: Permite la sincronización desde una única fuente a múltiples instancias objetivo, simplificando la gestión de paisajes de sistemas complejos. - Sincronización entre Centros de Datos: Facilita la sincronización entre diferentes centros de datos, asegurando consistencia global. - Interfaz Amigable para el Usuario: Proporciona una interfaz guiada con instrucciones paso a paso, haciéndola accesible para usuarios de negocio con mínima capacitación. - Funcionalidad de Modo de Prueba: Ofrece la capacidad de ejecutar la sincronización en modo de prueba, identificando errores potenciales antes de la sincronización real, reduciendo así los riesgos. - Registro de Auditoría: Mantiene registros detallados de las actividades de sincronización, incluyendo acciones de usuario, marcas de tiempo y códigos de error, apoyando el cumplimiento y la resolución de problemas. Valor Principal y Problema Resuelto: Object Sync para SAP® SuccessFactors® Híbrido aborda los desafíos de mantener configuraciones y datos consistentes a través de múltiples instancias de SAP SuccessFactors en entornos híbridos. Al automatizar el proceso de sincronización, reduce significativamente el esfuerzo manual, minimiza errores y acelera los ciclos de implementación. Esto asegura que todas las instancias estén alineadas, llevando a una mayor confiabilidad del sistema, mejor cumplimiento y operaciones más eficientes.



**Who Is the Company Behind Object Sync for Hybrid SAP® SuccesssFactors®?**

- **Vendedor:** [EPI-USE Labs](https://www.g2.com/es/sellers/epi-use-labs)
- **Año de fundación:** 1983
- **Ubicación de la sede:** Manchester, GB
- **Twitter:** @EPIUSELabs (1,039 seguidores en Twitter)
- **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/2262920 (407 empleados en LinkedIn®)



### 8. [PHEMI Health DataLab](https://www.g2.com/es/products/phemi-health-datalab/reviews)
  El PHEMI Trustworthy Health DataLab es un sistema único de gestión de big data integrado en la nube que permite a las organizaciones de salud mejorar la innovación y generar valor a partir de los datos de salud al simplificar la ingestión y desidentificación de datos con gobernanza, privacidad y seguridad de grado NSA/militar incorporadas. Los productos convencionales simplemente bloquean los datos, PHEMI va más allá, resolviendo desafíos de privacidad y seguridad y abordando la necesidad urgente de asegurar, gobernar, curar y controlar el acceso a la información personal de salud (PHI) sensible a la privacidad. Esto mejora el intercambio de datos y la colaboración dentro y fuera de una empresa, sin comprometer la privacidad de la información sensible ni aumentar la carga administrativa. Construido sobre principios de privacidad por diseño, el software ofrece a investigadores, científicos y clínicos un acceso más rápido a más información mientras asegura que solo vean datos en función de la necesidad de saber. El intercambio responsable de datos y un marco de gobernanza facilitan el cumplimiento de las regulaciones de privacidad. PHEMI Trustworthy Health DataLab puede escalar a cualquier tamaño de organización, es fácil de implementar y gestionar, se conecta a cientos de fuentes de datos e integra con herramientas populares de ciencia de datos y análisis empresarial.


  **Average Rating:** 3.9/5.0
  **Total Reviews:** 6
**How Do G2 Users Rate PHEMI Health DataLab?**

- **Facilidad de administración:** 6.7/10 (Category avg: 8.6/10)

**Who Is the Company Behind PHEMI Health DataLab?**

- **Vendedor:** [PHEMI Systems](https://www.g2.com/es/sellers/phemi-systems)
- **Año de fundación:** 2013
- **Ubicación de la sede:** Vancouver, CA
- **Twitter:** @PHEMIsystems (747 seguidores en Twitter)
- **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/3561810 (6 empleados en LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Company Size:** 67% Pequeña Empresa, 33% Empresa


### 9. [PK Protect Data Store Manager](https://www.g2.com/es/products/pk-protect-data-store-manager-2026-05-06/reviews)
  Most organizations have a reasonable handle on what data lives on their endpoints. The real problem is everything else: the databases, data lakes, cloud repositories, packaged applications, and ERPs holding petabytes of sensitive data that nobody has fully mapped, let alone protected. That's the problem PK Protect Data Store Manager (DSM) was built to solve. DSM automatically discovers and protects sensitive data across your entire backend data infrastructure, structured, semi-structured, and unstructured, without requiring manual intervention or relying on individual teams to know where everything is. Once data is found, policy-driven protections are applied automatically: masking, tokenization, encryption, redaction, quarantine, or deletion. What it does: DSM scans and protects petabytes of data across on-premises, hybrid, and cloud environments. It supports the broadest range of platforms in the industry including Oracle, SQL Server, PostgreSQL, DB2, Hadoop, AWS, Azure, Snowflake, Salesforce, and more. It also surfaces shadow data, the untracked, forgotten data sitting in corners of your environment that traditional tools miss entirely. Who it's built for: Data security, compliance, and privacy teams in regulated industries managing large, distributed data environments who need consistent protection across every data store, not just the ones they already know about. Where it stands out: DSM keeps data usable while keeping it secure. That means masked data remains available for development, testing, AI training, and analytics without exposing the underlying sensitive values. More than thirty masking options give teams the flexibility to match protection to use case without breaking downstream workflows. Compliance support: DSM meets requirements for PCI DSS, HIPAA, GDPR, CCPA, GLBA, SOX, FISMA, and more, with automated policy enforcement and audit-ready reporting built in. One top U.S. bank relies on DSM to protect sensitive data across 400 applications and 18,000 databases containing nearly a million tables.



**Who Is the Company Behind PK Protect Data Store Manager?**

- **Vendedor:** [PKWARE](https://www.g2.com/es/sellers/pkware)
- **Año de fundación:** 1986
- **Ubicación de la sede:** Milwaukee, WI
- **Twitter:** @PKWARE (1,123 seguidores en Twitter)
- **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/23724 (158 empleados en LinkedIn®)



### 10. [Privitar Data Privacy Platform](https://www.g2.com/es/products/privitar-data-privacy-platform/reviews)
  En Privitar, nos dedicamos a ayudar a nuestros clientes a maximizar sus capacidades de innovación mediante el uso de datos seguros para análisis. Privitar ha estado ayudando a clientes de todo el mundo a aumentar su capacidad para aprovechar sus datos sensibles en ecosistemas más amplios al abordar las brechas en sus estrategias de privacidad. Complementamos las soluciones de seguridad existentes al proporcionar el control que permite la libertad de usar los datos sensibles de manera responsable y ética para ayudar a obtener una comprensión más profunda de su negocio. Nuestra misión es ayudar a los clientes a realizar su potencial de innovación al permitirles usar sus datos sensibles de manera segura con máxima utilidad y retención de privacidad.


  **Average Rating:** 5.0/5.0
  **Total Reviews:** 1

**Who Is the Company Behind Privitar Data Privacy Platform?**

- **Vendedor:** [Privitar](https://www.g2.com/es/sellers/privitar)
- **Ubicación de la sede:** Redwood City, California, United States
- **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/informatica (5,355 empleados en LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Company Size:** 100% Mediana Empresa


### 11. [Protecto](https://www.g2.com/es/products/protecto/reviews)
  Protecto, una plataforma de seguridad de datos y privacidad centrada en proteger información sensible en productos de IA/LLM. Las API de Protecto escanean y enmascaran datos sensibles como PII y PHI en datos estructurados y no estructurados, sin afectar la precisión de la IA. La plataforma utiliza Tokenización Inteligente para reemplazar información sensible con tokens legibles por máquina. Esto preserva la utilidad de los datos y asegura que los modelos de IA funcionen de manera óptima. Protecto asegura el cumplimiento rápido con HIPAA, GDPR y CCPA. Ofrece control de acceso basado en roles y maneja tanto el procesamiento en tiempo real como en masa. Esto lo hace adecuado para la gestión de datos a gran escala. Confiado en el sector de la salud y la banca, Protecto permite el uso seguro de la IA mientras protege datos críticos.



**Who Is the Company Behind Protecto?**

- **Vendedor:** [Protecto](https://www.g2.com/es/sellers/protecto)
- **Año de fundación:** 2021
- **Ubicación de la sede:** Cupertino, US
- **Twitter:** @ProtectoAi (126 seguidores en Twitter)
- **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/protectoai/ (33 empleados en LinkedIn®)



### 12. [PVML](https://www.g2.com/es/products/pvml/reviews)
  PVML es una plataforma integrada de gestión de acceso a datos diseñada para centralizar y asegurar el acceso a múltiples fuentes de datos sin la necesidad de mover o duplicar datos. Al conectar varias bases de datos, PVML proporciona un espacio de trabajo colaborativo que garantiza un manejo de datos eficiente, flexible y seguro.



**Who Is the Company Behind PVML?**

- **Vendedor:** [PVML](https://www.g2.com/es/sellers/pvml)
- **Año de fundación:** 2021
- **Ubicación de la sede:** Tel Aviv-Yafo, IL
- **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/pvml (18 empleados en LinkedIn®)



### 13. [Randtronics DPM easyData](https://www.g2.com/es/products/randtronics-dpm-easydata/reviews)
  DPM Token Manager es un motor de tokenización de alto rendimiento y una consola de interfaz web.



**Who Is the Company Behind Randtronics DPM easyData?**

- **Vendedor:** [Randtronics](https://www.g2.com/es/sellers/randtronics)
- **Año de fundación:** 2002
- **Ubicación de la sede:** North Ryde, AU
- **Twitter:** @Randtronics (78 seguidores en Twitter)
- **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/randtronics-pty-ltd (12 empleados en LinkedIn®)



### 14. [Rectify](https://www.g2.com/es/products/rectify/reviews)
  Rectify aprovecha la inteligencia artificial habilitada para la privacidad™ para automatizar la eliminación de información privada cuando ocurre el intercambio de datos. Ayudamos a las organizaciones a disminuir la participación humana necesaria para identificar y eliminar identidades de consumidores, secretos comerciales, propiedad intelectual y otros datos privados en conjuntos de datos que se envían a terceros.



**Who Is the Company Behind Rectify?**

- **Vendedor:** [Rectify](https://www.g2.com/es/sellers/rectify)
- **Ubicación de la sede:** Austin, US
- **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/rectifydata (18 empleados en LinkedIn®)



### 15. [WinDocks](https://www.g2.com/es/products/windocks/reviews)
  Windocks rompe el cuello de botella de datos empresariales con una gama de capacidades que incluyen virtualización de bases de datos, contenedores Docker de Windows SQL Server, enmascaramiento basado en datos sintéticos, subconjunto de bases de datos, y características únicas de datos nativos de la plataforma y sin código, y una única fuente de verdad. Windocks ha sido confiado por empresas de todo el mundo desde 2015, incluyendo Novartis, American Family Insurance, DoubleLine, y muchas más. El software de Windocks es una solución asequible para pequeñas empresas, así como para departamentos y divisiones en una gran organización.


  **Average Rating:** 5.0/5.0
  **Total Reviews:** 3
**How Do G2 Users Rate WinDocks?**

- **Facilidad de administración:** 10.0/10 (Category avg: 8.6/10)

**Who Is the Company Behind WinDocks?**

- **Vendedor:** [Windocks](https://www.g2.com/es/sellers/windocks)
- **Año de fundación:** 2015
- **Ubicación de la sede:** Bellevue, US
- **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/windocks (10 empleados en LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Company Size:** 67% Empresa, 33% Mediana Empresa


#### What Are WinDocks's Pros and Cons?

**Pros:**

- Atención al Cliente (1 reviews)
- Características (1 reviews)
- Integraciones (1 reviews)
- Rendimiento (1 reviews)


### 16. [Xafe](https://www.g2.com/es/products/xafe/reviews)
  La Plataforma de Privacidad Cognitiva Xafe garantiza que los datos dentro de un conjunto de datos permanezcan privados y seguros al combinar Tecnologías de Mejora de la Privacidad, incluidas la Privacidad Diferencial y la Computación Confidencial, permitiendo a las empresas compartir e intercambiar datos sin comprometer la información personal.



**Who Is the Company Behind Xafe?**

- **Vendedor:** [xafe.ai](https://www.g2.com/es/sellers/xafe-ai)
- **Año de fundación:** 2024
- **Ubicación de la sede:** Hallandale Beach, US
- **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/xafe/ (15 empleados en LinkedIn®)



### 17. [XDM Data Orchestration Platform](https://www.g2.com/es/products/xdm-data-orchestration-platform/reviews)
  UBS Hainer ha estado en el espacio de Orquestación de Datos desde 1997, ayudando a los clientes a migrar datos y a ponerlos a disposición de sus equipos de QA, ingeniería y análisis, tanto en el mainframe como en el mundo distribuido. La accesibilidad a los datos es un cuello de botella cada vez más importante a medida que los equipos de desarrollo aceleran con la ayuda de herramientas de IA. QA, el entrenamiento de modelos, así como el análisis no pueden realizarse sin datos del mundo real de alta fidelidad. El acceso a menudo está restringido debido a regulaciones de privacidad y seguridad, especialmente en campos altamente regulados como la banca, los seguros y la salud. Nuestra Plataforma de Orquestación de Datos XDM hace que los datos de producción enmascarados estén disponibles para los probadores, ingenieros de ML e ingenieros de automatización, superando los cuellos de botella de disponibilidad de datos sin sacrificar el cumplimiento al exponer PII / PHI sensibles. Donde no hay datos de producción disponibles, puede generar datos sintéticos usando IA. Automatice completamente su distribución de datos o permita que los consumidores de datos "ordenen" datos referencialmente intactos bajo demanda en términos comerciales desde una interfaz web, sin necesidad de conocer detalles sobre cómo se almacenan y relacionan los datos a través de diferentes fuentes. XDM puede copiar y sub-conjuntar datos de una amplia gama de tecnologías de bases de datos y almacenamiento en la nube. Algoritmos de enmascaramiento sofisticados y altamente personalizables y la herramienta de búsqueda de PII aseguran que no se distribuya información sensible a entornos de prueba / entrenamiento. XDM se distribuye como un conjunto de imágenes docker / OCI, puede ejecutarse en las instalaciones o en la nube. Una API REST da a los operadores control total sobre las funcionalidades y facilita la integración en los pipelines de CI/CD existentes. ¡No dudes en contactarnos en ubs-hainer.com o LinkedIn!



**Who Is the Company Behind XDM Data Orchestration Platform?**

- **Vendedor:** [UBS Hainer](https://www.g2.com/es/sellers/ubs-hainer)
- **Año de fundación:** 1997
- **Ubicación de la sede:** Lauterbach, DE
- **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/ubs-hainer-gmbh/ (31 empleados en LinkedIn®)




    ## What Is Software de enmascaramiento de datos?
  [Software de Seguridad de Datos](https://www.g2.com/es/categories/data-security)
  ## What Software Categories Are Similar to Software de enmascaramiento de datos?
    - [Software de Seguridad de Bases de Datos](https://www.g2.com/es/categories/database-security)
    - [Herramientas de Desidentificación de Datos](https://www.g2.com/es/categories/data-de-identification)
    - [Software de Descubrimiento de Datos Sensibles](https://www.g2.com/es/categories/sensitive-data-discovery)

  
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## How Do You Choose the Right Software de enmascaramiento de datos?

### Lo que debes saber sobre el software de enmascaramiento de datos

### ¿Qué es el software de enmascaramiento de datos?

El enmascaramiento de datos es una técnica utilizada por las organizaciones para proteger datos sensibles de exposiciones no intencionadas. El enmascaramiento de datos también se conoce a veces como ofuscación de datos. Existen varias técnicas de enmascaramiento, incluyendo la sustitución de datos, el barajado de datos, la traducción de números en rangos numéricos, la anulación o eliminación, el cifrado de caracteres, y más. Las empresas utilizan software de enmascaramiento de datos para proteger datos sensibles como información de identificación personal (PII) o información sensible de clientes mientras mantienen el valor funcional de los datos.

El software de enmascaramiento de datos asegura que las personas no autorizadas no tengan visibilidad de los registros de datos reales y sensibles al enmascarar los datos. Las empresas comúnmente utilizan el enmascaramiento de datos para limitar los datos sensibles visibles para sus empleados. Esto protege tanto de errores de los empleados al manejar datos sensibles como de actores malintencionados internos que buscan robar información sensible.

Por ejemplo, los números de tarjetas de crédito en una base de datos pueden ser redactados o reemplazados con datos falsos en una aplicación de software de facturación para que los números reales no sean expuestos y visibles para los empleados de primera línea. Un número de tarjeta de crédito enmascarado sería estructuralmente similar y mantendría el formato de dieciséis dígitos de "xxxx-xxxx-xxxx-xxxx" que la aplicación de software de facturación de la empresa espera que tenga, sin proporcionar el número real de la tarjeta de crédito.

Un caso de uso común para el enmascaramiento de datos es proporcionar datos no de producción pero realistas para el desarrollo y prueba de software. Las aplicaciones deben desarrollarse y probarse utilizando datos reales para asegurar que el software cumpla con las necesidades de la empresa o del cliente, pero proporcionar datos sensibles a un equipo de desarrollo expone los datos a personas que no necesitan estar autorizadas para verlos. Por ejemplo, si una empresa de software educativo está desarrollando una solución para gestionar datos de pruebas de estudiantes, no es necesario tener información de pruebas de individuos específicos como nombres reales, direcciones, calificaciones de pruebas, notas académicas, etc., para desarrollar la herramienta. Tener datos basados en datos reales pero cifrados o ofuscados es suficiente para probar el software. Mientras los datos sean funcionalmente correctos, los desarrolladores de software no necesitan conocer los datos precisos y sensibles para desarrollar y probar la solución de software.

El enmascaramiento de datos se utiliza más a menudo para propósitos no de producción como el desarrollo y prueba de software mencionados anteriormente, pero también puede usarse en entornos de producción para controlar qué usuarios tienen acceso a información sensible. Por ejemplo, los empleados en un centro de llamadas pueden necesitar buscar la información de la cuenta de un cliente en un software CRM para procesar un pago, pero no necesitan acceso a los detalles exactos de pago del cliente como números de cuenta bancaria y de ruta para completar la transacción. La empresa debe retener la información real de la cuenta bancaria para procesar la transacción, pero esta información sensible no necesita ser visible para el empleado del centro de llamadas, por lo que la empresa enmascara esos datos para el empleado del centro de llamadas en su aplicación de software del centro de llamadas.

Otros casos de uso para utilizar datos enmascarados incluyen:

- Demostraciones de ventas de programas de software
- Módulos de capacitación de usuarios
- Experimentos en entornos de prueba

### ¿Qué tipos de software de enmascaramiento de datos existen?

**Enmascaramiento de datos estático**

Las soluciones de enmascaramiento de datos estático permiten que los conjuntos de datos sensibles sean enmascarados mientras los datos están en reposo. Esto generalmente implica una copia completa de un conjunto de datos enmascarado. Más comúnmente, esto se utiliza para casos de uso no de producción como proporcionar conjuntos de datos para propósitos de desarrollo y prueba de software.

**Enmascaramiento de datos dinámico**

Las soluciones de enmascaramiento de datos dinámico permiten que los datos sensibles sean enmascarados mientras los datos están en uso, y el enmascaramiento puede basarse en los atributos de la persona que los visualiza. Más comúnmente, esto se utiliza para casos de uso en producción. Por ejemplo, los empleados de primera línea o los empleados en un área geográfica específica pueden ver el conjunto de datos sensible enmascarado dinámicamente basado en su tipo de rol en tiempo real. Este software puede ser particularmente beneficioso para casos de uso de servicio al cliente.

### ¿Cuáles son las características comunes del software de enmascaramiento de datos?

Las siguientes son algunas características principales dentro del software de enmascaramiento de datos que pueden ayudar a los usuarios a lograr sus objetivos empresariales:

**Rendimiento con grandes conjuntos de datos:** El software de enmascaramiento de datos debe ser capaz de cumplir con la escala y velocidad de enmascaramiento de grandes conjuntos de datos, ya sea que el enmascaramiento se realice a nivel de base de datos, entre capas de aplicación o dentro de la propia aplicación. Esto es especialmente importante para enmascarar datos empresariales y grandes conjuntos de datos.

**Preservación de las características de los datos:** Algunas aplicaciones esperan que los datos estén en un formato específico, como un número de tarjeta de crédito de 16 dígitos. Para que los datos enmascarados sean utilizados en la aplicación, los datos enmascarados también deben conformarse a estas características de datos como la longitud del número.

**Enmascaramiento determinista:** El enmascaramiento determinista permite que los datos enmascarados sean consistentemente enmascarados a través de múltiples tablas y aplicaciones. Por ejemplo, si un registro de datos tiene un nombre de "Joan", entonces el nombre enmascarado de "Claire" aparecerá de manera consistente y uniforme a través del conjunto de datos enmascarado y las aplicaciones en las que se utiliza. Esto es importante especialmente para casos de uso de servicio al cliente en producción donde los empleados de la empresa interactúan con múltiples aplicaciones como CRMs y aplicaciones de facturación para asistir a los clientes. Tener datos enmascarados consistentemente coincidentes en esas aplicaciones dispares puede ayudar a proporcionar la mejor asistencia al cliente.

**Enmascaramiento de datos compatible con la nube:** Hoy en día, muchas empresas están cambiando de almacenes de datos locales a la nube y están utilizando infraestructura como servicio, plataforma como servicio y herramientas de software como servicio. Muchas herramientas de enmascaramiento de datos ofrecen soluciones para proteger los datos independientemente de dónde se utilicen.

### ¿Cuáles son los beneficios del software de enmascaramiento de datos?

**Reducir la exposición no intencionada de datos:** El propósito principal de usar software de enmascaramiento de datos es proteger los datos de exposiciones no intencionadas mientras se mantiene la usabilidad de los datos. El software de enmascaramiento de datos ofusca los datos para audiencias que no están autorizadas a ver los datos.

**Mejorar el control de acceso a los datos:** El software de enmascaramiento de datos permite a las empresas exponer datos solo en base a la necesidad de saber. Usar enmascaramiento de datos dinámico, en particular, puede ayudar a una empresa a habilitar la visibilidad de datos basada en roles. Así, un trabajador de primera línea puede no ser capaz de ver datos específicos del cliente como su dirección de facturación o número de teléfono dentro de una aplicación CRM, pero su gerente tendría la autorización para hacerlo.

**Cumplir con las regulaciones de protección de datos:** Las regulaciones de protección de datos y las leyes de privacidad de datos requieren que las empresas protejan datos como la información de identificación personal. El enmascaramiento de datos es una técnica utilizada para limitar la exposición no intencionada de datos y cumplir con los requisitos de protección de datos por diseño y por defecto. El enmascaramiento de datos puede ayudar a cumplir con regulaciones industriales o gubernamentales como GDPR, PCI DSS o HIPAA.

### ¿Quién usa el software de enmascaramiento de datos?

**Profesionales de InfoSec y TI:** Los profesionales de seguridad de la información (InfoSec) y TI implementan y gestionan herramientas de enmascaramiento de datos para lograr los objetivos de seguridad de datos, privacidad de datos y uso de datos de su empresa.

**Desarrolladores de software:** Los desarrolladores de software son los usuarios finales de los datos enmascarados utilizando software de enmascaramiento de datos. Usar datos enmascarados permite a los desarrolladores de software usar datos de prueba basados en datos reales pero sin el riesgo de usar texto plano.

**Empleados de primera línea:** Los empleados de primera línea y otros empleados usan datos enmascarados en sus interacciones diarias en las aplicaciones empresariales necesarias para completar su trabajo. Tener datos enmascarados en sus aplicaciones los protege de ver, compartir o usar accidentalmente datos que no están autorizados a usar.

### ¿Cuáles son las alternativas al software de enmascaramiento de datos?

Las alternativas al software de enmascaramiento de datos pueden reemplazar este tipo de software, ya sea parcial o completamente:

[Software de desidentificación y seudonimización de datos](https://www.g2.com/categories/data-de-identification-and-pseudonymity): El software de desidentificación y seudonimización es similar al software de enmascaramiento de datos en que se enfoca en la anonimización al reemplazar datos reales con datos artificiales. Sin embargo, la diferencia se muestra en los estados finales; el enmascaramiento de datos ofusca los datos mientras retiene los datos originales, mientras que los datos desidentificados no están enmascarados sino desidentificados a través de la seudonimización para prevenir la reidentificación.

[Software de datos sintéticos](https://www.g2.com/categories/synthetic-data): El software de datos sintéticos ayuda a las empresas a crear conjuntos de datos artificiales, incluyendo imágenes, texto y otros datos desde cero utilizando imágenes generadas por computadora (CGI), redes neuronales generativas (GANs) y heurísticas. Los datos sintéticos se utilizan más comúnmente para probar y entrenar modelos de aprendizaje automático.

[Software de encriptación](https://www.g2.com/categories/encryption) **:** El software de encriptación protege los datos convirtiendo texto plano en letras cifradas conocidas como texto cifrado, que solo pueden ser descifradas utilizando la clave de encriptación adecuada. Más comúnmente, los datos encriptados no pueden ser utilizados dentro de aplicaciones y deben ser descifrados antes de su uso dentro de aplicaciones (con algunas excepciones con técnicas de encriptación homomórfica).

#### Software relacionado con el software de enmascaramiento de datos

Las soluciones relacionadas que pueden usarse junto con el software de enmascaramiento de datos incluyen:

[Software de descubrimiento de datos sensibles](https://www.g2.com/categories/sensitive-data-discovery): Para determinar qué datos proteger utilizando software de enmascaramiento de datos, las empresas deben primero identificar sus datos sensibles. Las empresas pueden usar software de descubrimiento de datos sensibles para ayudar y automatizar ese proceso. Estas soluciones buscan datos estructurados, no estructurados y semiestructurados almacenados en bases de datos locales, en la nube, servidores de correo electrónico, sitios web, aplicaciones, etc.

### Desafíos con el software de enmascaramiento de datos

Las soluciones de software pueden venir con su propio conjunto de desafíos.

**Descubrimiento de datos sensibles:** Para proteger los datos utilizando técnicas de enmascaramiento de datos, los datos que una empresa quiere proteger deben ser identificados primero. El tipo de datos que las empresas buscan enmascarar puede incluir información de identificación personal (PII), información de salud protegida (PHI), datos de la industria de tarjetas de pago (PCI), propiedad intelectual (IP) y otros datos empresariales importantes. A menudo, estos datos se almacenan en múltiples sistemas de la empresa, incluyendo bases de datos, aplicaciones y puntos finales de usuario.

**Definición de políticas de acceso basado en roles:** Usar enmascaramiento dinámico que modifica qué datos están enmascarados o visibles basado en el tipo de rol de un espectador requiere que esos roles sean definidos por la política de la empresa. Esto requiere que las empresas inviertan en definir esos roles para que el software de enmascaramiento de datos sea efectivo.

**Reidentificación:** Una preocupación común al usar datos enmascarados es el riesgo de que sean reidentificados utilizando otras pistas contextuales, resultando en una violación de datos. Esto podría ser combinando los datos con otros conjuntos de datos para reidentificarlos o simplemente no enmascarando suficientes datos. Por ejemplo, en un sistema CRM, si el nombre y apellido de un cliente están redactados, pero no su dirección de correo electrónico, que a menudo es el nombre y apellido de una persona, puede ser fácil inferir quién es el cliente.

### Cómo comprar software de enmascaramiento de datos

#### Recolección de requisitos (RFI/RFP) para software de enmascaramiento de datos

Los usuarios deben determinar sus necesidades específicas para prepararse para el enmascaramiento de datos. Pueden responder las preguntas a continuación para obtener una mejor comprensión:

- ¿Cuál es el propósito empresarial?
- ¿El usuario necesita soluciones de enmascaramiento de datos estático o necesita soluciones de enmascaramiento de datos dinámico?
- ¿Qué tipo de datos está tratando de enmascarar el usuario?
- ¿Es información financiera, información clasificada, información empresarial propietaria, información de identificación personal u otros datos sensibles?
- ¿Han identificado dónde están esos almacenes de datos sensibles, en las instalaciones o en la nube?
- ¿En qué aplicaciones de software específicas se utilizan esos datos?
- ¿Qué APIs necesitan?
- ¿Quién dentro de la empresa debería tener la autorización para ver datos sensibles y quién debería recibir datos enmascarados?

#### Comparar productos de software de enmascaramiento de datos

**Crear una lista larga**

Los compradores pueden visitar la categoría de[](https://www.g2.com/categories/data-masking)[Software de Enmascaramiento de Datos](https://www.g2.com/categories/data-masking) en g2.com, leer reseñas sobre productos de enmascaramiento de datos y determinar qué productos se ajustan a las necesidades específicas de sus empresas. Luego pueden crear una lista de productos que coincidan con esas necesidades.

**Crear una lista corta**

Después de crear una lista larga, los compradores pueden revisar sus opciones y eliminar algunos productos para crear una lista más corta y precisa.

**Realizar demostraciones**

Una vez que un usuario ha reducido su búsqueda de software, puede conectarse con el proveedor para ver demostraciones del producto de software y cómo se relaciona con los casos de uso específicos de su empresa. Pueden preguntar sobre los métodos de enmascaramiento, desde la sustitución hasta el barajado y más, y dónde se encuentra su solución, a nivel de base de datos, entre la aplicación y la base de datos, o dentro de la aplicación. Los compradores también pueden preguntar sobre las integraciones con su pila tecnológica existente, métodos de licencia y precios, ya sea que las tarifas se basen en el número de proyectos, bases de datos, ejecuciones, etc.

#### Selección de software de enmascaramiento de datos

**Elegir un equipo de selección**

Los compradores deben determinar qué equipo es responsable de implementar y gestionar este software. A menudo, eso puede ser alguien del equipo de TI y del equipo de InfoSec. También deben incluir a los usuarios finales en su equipo de selección, como desarrolladores de software o empleados de primera línea. Es importante tener un representante del equipo financiero en el comité de selección para asegurar que la licencia esté dentro del presupuesto.

**Negociación**

Los compradores deben obtener respuestas específicas sobre el costo de la licencia y cómo se calcula, y si el software de enmascaramiento de datos se basa en el tamaño de la base de datos, características o ejecución. Deben tener en cuenta las necesidades de enmascaramiento de datos de la empresa para hoy y el futuro.

**Decisión final**

La decisión final se reducirá a si la solución de software cumple con los requisitos técnicos, la usabilidad, la implementación, otro soporte, el retorno esperado de la inversión y más. Idealmente, la decisión final será tomada por el equipo de TI en conjunto con los equipos de InfoSec o privacidad de datos, junto con la opinión de otros interesados como los equipos de desarrollo de software.