We build AI infrastructure. Our platform processes customer ML workloads, training datasets, and model artifacts. Knowing where sensitive data ends up across our environment is not optional for us. It is a business requirement. Matters.AI gave us that answer fast. I check the dashboard weekly and the posture score tells me immediately if anything needs attention. The scans pick up new data stores on their own, classify what is in them, and flag anything sensitive. I do not need to remind anyone to audit anything. It just runs. The classification is sharp. It correctly distinguishes between a model configuration file and a file that contains actual customer data. That distinction matters when you are processing thousands of files across cloud storage. The accuracy has been consistent since day one. The interface is clean. My team did not need a walkthrough to start using it. Findings come with a clear priority and a recommended next step. I hand it off, it gets fixed.Support has been responsive. Setup was done in a day. No disruption to our production workloads.

Andromeda utiliza sus capacidades DSPM para analizar los diferentes almacenes de datos utilizados en nuestro producto. Los conocimientos de datos y la experiencia de usuario en general han sido claros e intuitivos. Su clasificación y descubrimiento impulsados por IA se sienten como un diferenciador claro en el mercado. La herramienta nos ayuda a identificar y clasificar datos, y también recomienda remediaciones de una manera que se siente genuinamente innovadora. En general, funciona como una solución complementaria junto a nuestras otras herramientas y prácticas de seguridad.

Gestiono tanto la función de DevOps como la entrega de proyectos en Dice, por lo que evalúo cualquier nueva herramienta desde dos perspectivas: si se integra en nuestros flujos de trabajo de infraestructura sin crear trabajo innecesario, y si puedo predecir sus plazos de entrega y resultados de manera confiable. Matters.AI obtiene buenos resultados en ambos aspectos. En el lado de DevOps, la incorporación fue sencilla. Conectamos nuestra cuenta de AWS, la plataforma detectó automáticamente nuestros buckets de S3 e instancias de RDS, y los escaneos comenzaron a ejecutarse sin que tuviéramos que escribir scripts personalizados o desplegar agentes sidecar. Eso es importante cuando se gestiona un equipo de infraestructura reducido. Los escaneos no compiten por recursos de cómputo en producción, lo cual era una preocupación que tenía desde el principio. Se ejecutan de manera independiente y la sobrecarga de rendimiento es prácticamente nula. Los resultados de clasificación son donde dejé de comparar esto con otras herramientas. Anteriormente habíamos intentado construir scripts internos para etiquetar datos sensibles en nuestra capa de almacenamiento. La cobertura era tal vez del 60% en un buen día, y mantener esos scripts era un proyecto en sí mismo. Matters.AI reemplazó todo eso. La plataforma detecta PII de usuarios, identificadores de pago, datos de dispositivos y tokens de sesión tanto en tablas de bases de datos estructuradas como en almacenes de archivos no estructurados. Lo hace sin que tengamos que proporcionarle reglas personalizadas para cada tipo de dato. La precisión ha sido lo suficientemente alta como para que nuestro equipo de seguridad dejara de realizar verificaciones de validación en los resultados después del primer mes. La segunda cosa que destacó desde una perspectiva de gestión de proyectos es la remediación guiada. Cada hallazgo viene con una puntuación de riesgo y una acción específica a tomar. Eso significa que puedo asignar tareas de remediación a los miembros del equipo directamente desde la vista de hallazgos con prioridad y alcance claros. Sin ambigüedades, sin idas y venidas sobre lo que debe hacerse. Para alguien que sigue los entregables de los sprints, esa claridad es valiosa. El panel de puntuación de exposición también se ha convertido en parte de nuestro ritmo de informes mensuales. La dirección recibe un único número que refleja nuestra postura de seguridad de datos, y pueden verlo en tendencia a lo largo del tiempo. No tuve que construir un panel personalizado ni extraer datos en una herramienta de BI. Estaba allí desde el principio.