# Migliori Strumenti di de-identificazione dei dati *By [Brandon Summers-Miller](https://research.g2.com/insights/author/brandon-summers-miller)* Gli strumenti di de-identificazione dei dati aiutano le aziende a trarre valore dai loro dataset senza i rischi di utilizzare informazioni personali identificabili. Il software di de-identificazione dei dati rimuove i dati sensibili o personalmente identificabili—nomi, date di nascita e altri identificatori—nei dataset in modo che non siano ri-identificabili. Le soluzioni di de-identificazione dei dati aiutano le aziende a trarre valore dai dataset senza compromettere la privacy dei soggetti dei dati in un determinato dataset. La de-identificazione dei dati è essenziale per le aziende che lavorano con dati sensibili e altamente regolamentati. Le aziende scelgono di de-identificare i loro dati per ridurre il rischio di detenere informazioni personali identificabili e per conformarsi alle leggi sulla privacy e protezione dei dati come HIPAA, CCPA e GDPR. Le soluzioni di de-identificazione dei dati hanno alcune sovrapposizioni con il [software di mascheramento dei dati](https://www.g2.com/categories/data-masking), o software di offuscamento dei dati. Tuttavia, con le soluzioni di de-identificazione dei dati, il rischio che i dati vengano ri-identificati è basso. Con il mascheramento dei dati, i dati sensibili mantengono le loro caratteristiche identificative effettive come la fascia d'età e il codice postale, ma mascherano (o redigono spazi vuoti o hash) le informazioni identificative come nomi, indirizzi, numeri di telefono e altri dati sensibili. È possibile rimuovere la maschera dei dati e ri-identificare i dati. Il mascheramento dei dati è spesso utilizzato come un modo per le aziende di mantenere i dati sensibili prevenendo l'uso improprio di tali dati da parte dei dipendenti o minacce interne. Per qualificarsi per l'inclusione nella categoria di De-identificazione dei Dati, un prodotto deve: - Rimuovere informazioni sensibili o identificative dai dati - Prevenire la ri-identificazione dei dati - Soddisfare i requisiti di de-identificazione secondo le leggi sulla privacy dei dati o protezione dei dati ## Category Overview **Total Products under this Category:** 91 ## Trust & Credibility Stats **Perché puoi fidarti delle classifiche software di G2:** - 30 Analisti ed Esperti di Dati - 800+ Recensioni autentiche - 91+ Prodotti - Classifiche Imparziali Le classifiche software di G2 si basano su recensioni verificate degli utenti, moderazione rigorosa e una metodologia di ricerca coerente mantenuta da un team di analisti ed esperti di dati. Ogni prodotto è misurato utilizzando gli stessi criteri trasparenti, senza posizionamenti a pagamento o influenze dei venditori. Sebbene le recensioni riflettano esperienze reali degli utenti, che possono essere soggettive, offrono preziose informazioni su come il software si comporta nelle mani dei professionisti. Insieme, questi input alimentano il G2 Score, un modo standardizzato per confrontare gli strumenti all'interno di ogni categoria. ## Best Strumenti di de-identificazione dei dati At A Glance - **Leader:** [Tonic.ai](https://www.g2.com/it/products/tonic-ai/reviews) - **Miglior performer:** [Tumult Analytics](https://www.g2.com/it/products/tumult-analytics/reviews) - **Più facile da usare:** [VGS Platform](https://www.g2.com/it/products/very-good-security-vgs-platform/reviews) - **Più in voga:** [Tonic.ai](https://www.g2.com/it/products/tonic-ai/reviews) - **Miglior software gratuito:** [VGS Platform](https://www.g2.com/it/products/very-good-security-vgs-platform/reviews) ## Top-Rated Products (Ranked by G2 Score) ### 1. [IBM InfoSphere Optim Data Privacy](https://www.g2.com/it/products/ibm-infosphere-optim-data-privacy/reviews) IBM InfoSphere Optim Data Privacy protegge la privacy e supporta la conformità utilizzando ampie capacità per de-identificare le informazioni sensibili attraverso applicazioni, database e sistemi operativi. **Average Rating:** 4.6/5.0 **Total Reviews:** 47 **User Satisfaction Scores:** - **Facilità d'uso:** 8.9/10 (Category avg: 8.9/10) - **Conforme al GDPR:** 9.8/10 (Category avg: 9.2/10) - **Pseudonimizzazione statica:** 9.4/10 (Category avg: 9.0/10) - **Conforme al CCPA:** 9.6/10 (Category avg: 9.1/10) **Seller Details:** - **Venditore:** [IBM](https://www.g2.com/it/sellers/ibm) - **Anno di Fondazione:** 1911 - **Sede centrale:** Armonk, NY - **Twitter:** @IBM (708,000 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/1009/ (324,553 dipendenti su LinkedIn®) - **Proprietà:** SWX:IBM **Reviewer Demographics:** - **Top Industries:** Tecnologia dell'informazione e servizi, Gestione dell'istruzione - **Company Size:** 50% Mid-Market, 29% Piccola impresa ### 2. [Tumult Analytics](https://www.g2.com/it/products/tumult-analytics/reviews) Tumult Analytics è una libreria Python avanzata e open-source progettata per facilitare l'implementazione della privacy differenziale nell'analisi dei dati. Consente alle organizzazioni di generare riepiloghi statistici da dataset sensibili garantendo al contempo la privacy individuale. Affidato da istituzioni come l'Ufficio del Censimento degli Stati Uniti, la Fondazione Wikimedia e l'Agenzia delle Entrate, Tumult Analytics offre una soluzione robusta e scalabile per l'analisi dei dati preservando la privacy. Caratteristiche e Funzionalità Principali: - Robusto e Pronto per la Produzione: Sviluppato e mantenuto da un team di esperti in privacy differenziale, Tumult Analytics è costruito per ambienti di produzione ed è stato implementato da importanti istituzioni. - Scalabile: Operando su Apache Spark, elabora efficientemente dataset contenenti miliardi di righe, rendendolo adatto per compiti di analisi dei dati su larga scala. - API Facili da Usare: La piattaforma fornisce API Python familiari agli utenti di Pandas e PySpark, facilitando l'adozione e l'integrazione nei flussi di lavoro esistenti. - Funzionalità Completa: Supporta un'ampia gamma di funzioni di aggregazione, operatori di trasformazione dei dati e definizioni di privacy, permettendo un'analisi dei dati flessibile e potente sotto molteplici modelli di privacy. Valore Primario e Problema Risolto: Tumult Analytics affronta la sfida critica di estrarre preziose intuizioni dai dati sensibili senza compromettere la privacy individuale. Implementando la privacy differenziale, assicura che il rischio di re-identificazione sia minimizzato, permettendo alle organizzazioni di condividere e analizzare i dati in modo responsabile. Questa capacità è particolarmente vitale per i settori che gestiscono informazioni sensibili, come le istituzioni pubbliche, la sanità e la finanza, dove mantenere la privacy dei dati è sia un requisito normativo che un obbligo etico. **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 38 **User Satisfaction Scores:** - **Facilità d'uso:** 8.6/10 (Category avg: 8.9/10) - **Conforme al GDPR:** 8.8/10 (Category avg: 9.2/10) - **Pseudonimizzazione statica:** 8.8/10 (Category avg: 9.0/10) - **Conforme al CCPA:** 8.5/10 (Category avg: 9.1/10) **Seller Details:** - **Venditore:** [Tumult Labs, Inc.](https://www.g2.com/it/sellers/tumult-labs-inc) - **Anno di Fondazione:** 2019 - **Sede centrale:** Durham - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/tmltlabs (3 dipendenti su LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Top Industries:** Tecnologia dell'informazione e servizi - **Company Size:** 50% Piccola impresa, 32% Mid-Market ### 3. [Nymiz](https://www.g2.com/it/products/nymiz/reviews) Anonymizzazione dei dati guidata dall'IA per la gestione della conoscenza -\> Nymiz rileva dati sensibili in file non strutturati (doc, docx, xls, xlsx, jpg, tlf, png, pdf) e anche in dati strutturati (database), e li anonimizza o pseudonimizza in modo reversibile o irreversibile. -\> Riconoscendo dati specifici del contesto come nomi, numeri di telefono e numeri di previdenza sociale, Nymiz ottiene risultati superiori rispetto agli strumenti che mancano di capacità di intelligenza artificiale. -\> Ulteriore livello di sicurezza a livello di dati. Le informazioni anonimizzate o pseudonimizzate non hanno valore pratico se vengono rubate attraverso una violazione della sicurezza o esposte da errori umani. -\> Nymiz può leggere dati in 102 lingue oltre all'inglese e allo spagnolo. -\> Nymiz consente la conformità ai requisiti normativi in materia di privacy e protezione dei dati per vari framework: GDPR, CCPA, LOGPD e altro. Il nostro team è specializzato nella progettazione di soluzioni di anonimizzazione dei dati su misura per soddisfare i requisiti unici della vostra organizzazione -\> Soluzione basata su cloud (SaaS) -\> Integrazione API -\> Soluzione on-premise -\> Servizi di consulenza e gestione IT **Average Rating:** 5.0/5.0 **Total Reviews:** 14 **User Satisfaction Scores:** - **Facilità d'uso:** 10.0/10 (Category avg: 8.9/10) - **Conforme al GDPR:** 10.0/10 (Category avg: 9.2/10) - **Pseudonimizzazione statica:** 10.0/10 (Category avg: 9.0/10) - **Conforme al CCPA:** 10.0/10 (Category avg: 9.1/10) **Seller Details:** - **Venditore:** [Nymiz](https://www.g2.com/it/sellers/nymiz) - **Anno di Fondazione:** 2019 - **Sede centrale:** Bilbao, ES - **Twitter:** @nymizglobal (191 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/nymiz/ (37 dipendenti su LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 57% Piccola impresa, 21% Enterprise ### 4. [Tonic.ai](https://www.g2.com/it/products/tonic-ai/reviews) Tonic.ai libera gli sviluppatori per costruire con dati sintetici sicuri e ad alta fedeltà per accelerare l'innovazione software e AI proteggendo al contempo la privacy dei dati. Attraverso soluzioni leader nel settore per la sintesi dei dati, la de-identificazione e il sottoinsieme, i nostri prodotti consentono l'accesso on-demand a dati realistici strutturati, semi-strutturati e non strutturati per lo sviluppo software, il testing e l'addestramento di modelli AI. La suite di prodotti include: - Tonic Fabricate per dati sintetici alimentati da AI da zero - Tonic Structural per la gestione moderna dei dati di test - Tonic Textual per la redazione e la sintesi di dati non strutturati. Sblocca l'innovazione, elimina le collisioni nei test, accelera la tua velocità di ingegneria e consegna prodotti migliori, il tutto proteggendo la privacy dei dati. Fondata nel 2018, con uffici a San Francisco, Atlanta, New York e Londra, l'azienda è pioniera di strumenti aziendali per la sintesi e la de-identificazione dei dati nel perseguimento della sua missione di sbloccare l'innovazione con dati utilizzabili. Migliaia di sviluppatori utilizzano quotidianamente i dati generati con la piattaforma Tonic.ai per costruire prodotti e addestrare modelli più velocemente in settori che spaziano dalla sanità, ai servizi finanziari, assicurazioni, logistica, edtech e e-commerce. Lavorando con clienti come Comcast, eBay, UnitedHealthcare e Fidelity Investments, Tonic.ai costruisce soluzioni per sviluppatori per avanzare i suoi obiettivi di difesa della privacy degli individui consentendo alle aziende di fare il loro miglior lavoro. Sii libero di costruire con dati sintetici ad alta fedeltà per lo sviluppo software e AI. **Average Rating:** 4.2/5.0 **Total Reviews:** 38 **User Satisfaction Scores:** - **Facilità d'uso:** 8.1/10 (Category avg: 8.9/10) - **Conforme al GDPR:** 9.3/10 (Category avg: 9.2/10) - **Pseudonimizzazione statica:** 8.8/10 (Category avg: 9.0/10) - **Conforme al CCPA:** 9.3/10 (Category avg: 9.1/10) **Seller Details:** - **Venditore:** [Tonic.ai](https://www.g2.com/it/sellers/tonic-ai) - **Sito web dell'azienda:** https://www.tonic.ai/ - **Anno di Fondazione:** 2018 - **Sede centrale:** San Francisco, California - **Twitter:** @tonicfakedata (699 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/18621512 (100 dipendenti su LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Top Industries:** Software per computer, Servizi finanziari - **Company Size:** 45% Mid-Market, 32% Piccola impresa ### 5. [VGS Platform](https://www.g2.com/it/products/very-good-security-vgs-platform/reviews) Very Good Security ("VGS") rende facile per i clienti raccogliere, proteggere e condividere dati finanziari sensibili in modo da accelerare i ricavi, eliminare i rischi, garantire la conformità e aumentare la redditività. VGS protegge tali informazioni in un vault di token crittografati, consentendo ai nostri clienti di ridurre i rischi del loro ambiente tecnico e ottenere certificazioni di conformità come PCI DSS, SOC 2, GDPR e altro, più rapidamente. VGS offre una soluzione moderna per raccogliere, proteggere e scambiare dati sensibili che spaziano dalla privacy dei dati all'accettazione dei pagamenti e all'emissione di carte; fornendo alle aziende tokenizzazione, conformità PCI, sicurezza dei dati, opzioni di processore e la capacità di operare su tali dati senza compromettere la loro posizione di sicurezza. VGS offre una soluzione moderna per la sicurezza dei pagamenti che dà alle aziende proprietà e controllo sui dati dei clienti di valore critico, garantendo loro massima portabilità, operatività ed estrazione di valore. I clienti di VGS separano il valore e l'utilità dei dati dai rischi associati alla sicurezza e alla conformità e permettono ai clienti di raggiungere una conformità continua al PCI DSS 16 volte più velocemente, al 25% del costo di un approccio fai-da-te. **Average Rating:** 4.7/5.0 **Total Reviews:** 46 **User Satisfaction Scores:** - **Facilità d'uso:** 9.4/10 (Category avg: 8.9/10) - **Conforme al GDPR:** 10.0/10 (Category avg: 9.2/10) - **Pseudonimizzazione statica:** 8.3/10 (Category avg: 9.0/10) - **Conforme al CCPA:** 10.0/10 (Category avg: 9.1/10) **Seller Details:** - **Venditore:** [Very Good Security](https://www.g2.com/it/sellers/very-good-security) - **Anno di Fondazione:** 2015 - **Sede centrale:** San Francisco, California - **Twitter:** @getvgs (1,430 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/18142614/ (452 dipendenti su LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Who Uses This:** Software Engineer - **Top Industries:** Servizi finanziari, Bancario - **Company Size:** 51% Mid-Market, 45% Piccola impresa ### 6. [Informatica Data Security Cloud](https://www.g2.com/it/products/informatica-data-security-cloud/reviews) Informatica Data Security Cloud è una soluzione completa progettata per proteggere i dati sensibili e privati, migliorare la conformità e applicare le politiche di utilizzo dei dati senza richiedere modifiche alle applicazioni esistenti. Sfruttando tecniche avanzate di mascheramento e anonimizzazione dei dati, garantisce che le informazioni critiche rimangano sicure in vari ambienti, inclusi test, sviluppo, analisi e programmi di esperienza del cliente. Questo servizio nativo del cloud si integra perfettamente con l'Intelligent Data Management Cloud di Informatica, fornendo un approccio olistico alla governance e alla privacy dei dati. Caratteristiche e Funzionalità Chiave: - Mascheramento dei Dati nel Cloud: De-identifica e anonimizza i dati sensibili per prevenire accessi non autorizzati, supportando iniziative di conformità e sicurezza dei dati. - Mascheramento dei Dati ad Alte Prestazioni: Gestisce e scala centralmente i processi di mascheramento per grandi volumi di dati attraverso diversi archivi e località. - Mascheramento e Crittografia dei Dati Robusti: Utilizza varie tecniche come la sostituzione, la crittografia che preserva il formato (FPE), l'offuscamento, la sequenzializzazione e la randomizzazione per proteggere i dati. - Ampia Connettività e Supporto per Applicazioni Personalizzate: Supporta il mascheramento dei dati attraverso più formati e una vasta gamma di database, mainframe e applicazioni. - Scoperta Automatica dei Dati: Identifica rapidamente le posizioni dei dati sensibili, garantendo un mascheramento coerente tra i database. - Data Warehouse Self-Service: Archivia, aumenta, condivide e riutilizza i dataset di test per migliorare l'efficienza dei tester. - Sottinsieme di Dati: Fornisce dataset più piccoli per minimizzare i requisiti infrastrutturali e migliorare le prestazioni. - Monitoraggio e Reporting: Coinvolge i team di rischio, conformità e audit per allinearsi con le iniziative di governance dei dati. Valore Primario e Soluzioni per gli Utenti: Informatica Data Security Cloud affronta la necessità critica per le organizzazioni di proteggere i dati sensibili mantenendo l'efficienza operativa. Anonimizzando e de-sensibilizzando i dati, riduce il rischio di violazioni dei dati e garantisce la conformità con le normative sulla privacy dei dati. La capacità della soluzione di gestire e scalare i processi di mascheramento dei dati in vari ambienti consente alle aziende di utilizzare in modo sicuro i dati in iniziative di test, sviluppo, analisi e esperienza del cliente senza compromettere l'integrità o la sicurezza dei dati. Questo consente alle organizzazioni di condividere e utilizzare i dati con fiducia, promuovendo l'innovazione e decisioni informate. **Average Rating:** 4.0/5.0 **Total Reviews:** 45 **User Satisfaction Scores:** - **Facilità d'uso:** 8.1/10 (Category avg: 8.9/10) - **Conforme al GDPR:** 8.3/10 (Category avg: 9.2/10) - **Pseudonimizzazione statica:** 8.7/10 (Category avg: 9.0/10) - **Conforme al CCPA:** 8.0/10 (Category avg: 9.1/10) **Seller Details:** - **Venditore:** [Informatica](https://www.g2.com/it/sellers/informatica) - **Anno di Fondazione:** 1993 - **Sede centrale:** Redwood City, CA - **Twitter:** @Informatica (99,861 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/3858/ (5,337 dipendenti su LinkedIn®) - **Proprietà:** NYSE: INFA **Reviewer Demographics:** - **Top Industries:** Tecnologia dell'informazione e servizi, Sicurezza informatica e di rete - **Company Size:** 40% Enterprise, 33% Piccola impresa ### 7. [Limina](https://www.g2.com/it/products/limina/reviews) Limina è una piattaforma aziendale di de-identificazione che rileva e rimuove PII, PHI e PCI dai dati non strutturati senza eliminare il contesto che li rende preziosi. A differenza degli strumenti di pattern-matching che redigono eccessivamente, Limina utilizza l'apprendimento automatico contestuale per identificare le informazioni sensibili come farebbe un essere umano addestrato. Ecco perché raggiunge meno della metà del tasso di errore di AWS Comprehend, Google DLP e Microsoft Presidio sui dati del mondo reale. Cosa Rileva Limina Oltre 50 tipi di entità tra PII, PHI e PCI — nomi, SSN, numeri di carte di credito, condizioni mediche, farmaci, numeri di passaporto e varianti internazionali — in 52 lingue tra cui inglese, francese, tedesco, spagnolo, giapponese e mandarino. Come Viene Distribuito Limina si distribuisce come un container self-hosted tramite REST API. I tuoi dati vengono elaborati interamente all'interno della tua infrastruttura, mai trasmessi a Limina o a terzi. Disponibile in versione CPU per distribuzioni standard o in versione GPU per carichi di lavoro in tempo reale e ad alta velocità. Generazione di Dati Sintetici Limina può sostituire i PII rilevati con dati sintetici che si adattano al contesto circostante, preservando l'integrità statistica e linguistica del tuo dataset per l'addestramento AI a valle, l'analisi e la condivisione con i partner. I modelli di Limina sono costruiti e mantenuti da un team di linguisti, annotatori di dati ed esperti di privacy, e aggiornati continuamente per riflettere le normative globali sulla privacy in evoluzione. Inizia Subito Prova la demo di testo: https://docs.getlimina.ai/demo/text Prova la demo di file: https://docs.getlimina.ai/demo/file Ottieni una chiave API gratuita: https://portal.getlimina.ai/ **Average Rating:** 4.6/5.0 **Total Reviews:** 21 **User Satisfaction Scores:** - **Facilità d'uso:** 9.4/10 (Category avg: 8.9/10) - **Conforme al GDPR:** 9.2/10 (Category avg: 9.2/10) - **Pseudonimizzazione statica:** 8.9/10 (Category avg: 9.0/10) - **Conforme al CCPA:** 8.6/10 (Category avg: 9.1/10) **Seller Details:** - **Venditore:** [Limina](https://www.g2.com/it/sellers/limina) - **Anno di Fondazione:** 2019 - **Sede centrale:** Toronto, CA - **Twitter:** @PrivateAI (1 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/private-ai (168 dipendenti su LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 36% Mid-Market, 36% Piccola impresa ### 8. [brighter AI](https://www.g2.com/it/products/brighter-ai/reviews) Proteggi le identità. Preserva la qualità dei dati. Innova più velocemente. brighter AI fornisce il software di anonimizzazione di immagini e video più avanzato al mondo. Aiutiamo le organizzazioni a trasformare i dati personali in risorse conformi e utilizzabili per l'analisi e il machine learning. Le nostre soluzioni di deep learning garantiscono la piena conformità con GDPR, CCPA e APPI proteggendo le identità negli spazi pubblici, il tutto senza compromettere la qualità dei dati necessaria per l'analisi video. Privacy e prestazioni, combinate. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 23 **User Satisfaction Scores:** - **Facilità d'uso:** 8.9/10 (Category avg: 8.9/10) - **Conforme al GDPR:** 9.3/10 (Category avg: 9.2/10) - **Conforme al CCPA:** 9.7/10 (Category avg: 9.1/10) **Seller Details:** - **Venditore:** [BrighterAi](https://www.g2.com/it/sellers/brighterai) - **Anno di Fondazione:** 2017 - **Sede centrale:** Berlin, Germany - **Twitter:** @brighterAI (636 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/18144227 (30 dipendenti su LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Top Industries:** Tecnologia dell'informazione e servizi - **Company Size:** 48% Piccola impresa, 26% Mid-Market #### Pros & Cons **Pros:** - AI Technology (1 reviews) - Data Privacy (1 reviews) - Ease of Setup (1 reviews) - Quality Control (1 reviews) **Cons:** - Complexity (1 reviews) - Lack of Guidance (1 reviews) - Not User-Friendly (1 reviews) ### 9. [Informatica Dynamic Data Masking](https://www.g2.com/it/products/informatica-dynamic-data-masking/reviews) Sicurezza e privacy dei dati per i dati in uso sia da applicazioni mission-critical che da applicazioni di linea di business. **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 20 **User Satisfaction Scores:** - **Facilità d'uso:** 8.6/10 (Category avg: 8.9/10) - **Conforme al GDPR:** 8.3/10 (Category avg: 9.2/10) - **Pseudonimizzazione statica:** 7.9/10 (Category avg: 9.0/10) - **Conforme al CCPA:** 8.6/10 (Category avg: 9.1/10) **Seller Details:** - **Venditore:** [Informatica](https://www.g2.com/it/sellers/informatica) - **Anno di Fondazione:** 1993 - **Sede centrale:** Redwood City, CA - **Twitter:** @Informatica (99,861 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/3858/ (5,337 dipendenti su LinkedIn®) - **Proprietà:** NYSE: INFA **Reviewer Demographics:** - **Top Industries:** Tecnologia dell'informazione e servizi - **Company Size:** 50% Enterprise, 27% Piccola impresa ### 10. [Evervault](https://www.g2.com/it/products/evervault-2022-11-22/reviews) Evervault è una piattaforma orientata agli sviluppatori che aiuta i fornitori di servizi di pagamento e i commercianti a raccogliere, elaborare e condividere dati sensibili dei titolari di carta senza mai esporli in testo semplice. I suoi blocchi modulari sono progettati per risolvere le sfide della sicurezza dei pagamenti, della conformità PCI e della protezione dei dati con un minimo sforzo ingegneristico. La piattaforma utilizza un modello di crittografia a doppia custodia: Evervault conserva le chiavi di crittografia, mentre i clienti conservano i dati crittografati. Questa separazione riduce drasticamente il rischio di violazioni e migliora le prestazioni. Gli sviluppatori possono crittografare i dati al momento della raccolta e mantenerli crittografati durante tutto il loro ciclo di vita utilizzando semplici SDK e API. Per i pagamenti, Evervault tokenizza i dettagli delle carte al momento della cattura, mantenendo i commercianti fuori dall'ambito PCI DSS. Questi token possono essere inviati a qualsiasi PSP, offrendo flessibilità nel routing e semplificando la conformità. Evervault offre anche prodotti autonomi, come 3D Secure e Network Tokens, fornendo ai team un maggiore controllo sui flussi di autenticazione e sull'ottimizzazione dei pagamenti. **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 17 **User Satisfaction Scores:** - **Facilità d'uso:** 9.0/10 (Category avg: 8.9/10) - **Conforme al GDPR:** 9.0/10 (Category avg: 9.2/10) - **Pseudonimizzazione statica:** 9.2/10 (Category avg: 9.0/10) - **Conforme al CCPA:** 8.9/10 (Category avg: 9.1/10) **Seller Details:** - **Venditore:** [Evervault](https://www.g2.com/it/sellers/evervault-db9d562a-5ceb-48d9-853a-0ed902b2b5e1) - **Anno di Fondazione:** 2019 - **Sede centrale:** Dublin, IE - **Twitter:** @evervault (3,233 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/evervault/ (27 dipendenti su LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Top Industries:** Software per computer - **Company Size:** 59% Piccola impresa, 29% Mid-Market ### 11. [Privacy Vault](https://www.g2.com/it/products/privacy-vault/reviews) PRIVACY VAULT è destinato a supportare le industrie che raccolgono e elaborano profili personali, attività dei consumatori ad alta velocità e dati IoT, oltre a documenti non strutturati, immagini, voce e video. **Average Rating:** 4.2/5.0 **Total Reviews:** 20 **User Satisfaction Scores:** - **Facilità d'uso:** 8.6/10 (Category avg: 8.9/10) - **Conforme al GDPR:** 8.0/10 (Category avg: 9.2/10) - **Pseudonimizzazione statica:** 8.3/10 (Category avg: 9.0/10) - **Conforme al CCPA:** 8.0/10 (Category avg: 9.1/10) **Seller Details:** - **Venditore:** [ContextSpace](https://www.g2.com/it/sellers/contextspace) - **Anno di Fondazione:** 2015 - **Sede centrale:** Petach Tikvah, Israel - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/51621389 (1 dipendenti su LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Top Industries:** Tecnologia dell'informazione e servizi - **Company Size:** 48% Piccola impresa, 38% Enterprise ### 12. [Privacy1](https://www.g2.com/it/products/privacy1/reviews) Privacy1 è un'azienda di software con sede a Stoccolma e Londra che sviluppa tecnologie per la gestione pratica dei dati personali. La nostra missione è essere un facilitatore per rendere la protezione dei dati più semplice e accessibile a tutte le dimensioni di imprese e organizzazioni. La nostra soluzione di privacy a zero trust ti consente di proteggere effettivamente i dati personali nel tuo ambiente, aiutandoti a prevenire violazioni e controllare i flussi di dati verso processori transfrontalieri. La nostra suite di conformità al GDPR fornisce tutti i componenti di cui le aziende hanno bisogno come standard, inclusi mappatura dei dati, Pre DPIA, valutazione completa dell'impatto, gestione dei cookie, gestione delle politiche sulla privacy e governance. Il nostro Privacy Navigator è unico e ti aiuterà a identificare rischi, lacune di conformità e falle nella tua posizione sulla privacy in tutta l'azienda, fornendoti un piano per risolverli e una piattaforma per migliorare iterativamente la maturità e dimostrare responsabilità, anche se non sei un esperto di GDPR. Con una visione di fornire soluzioni per aiutare aziende e governi a proteggere i dati personali, gestire la loro conformità e dimostrare responsabilità per garantire che possano mantenere le loro promesse sulla privacy e soddisfare gli obblighi normativi. Privacy1 riguarda la costruzione della fiducia attraverso migliori pratiche di privacy dei dati e tecnologia a vantaggio di tutti. **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 87 **User Satisfaction Scores:** - **Facilità d'uso:** 8.6/10 (Category avg: 8.9/10) - **Conforme al GDPR:** 9.8/10 (Category avg: 9.2/10) - **Pseudonimizzazione statica:** 8.6/10 (Category avg: 9.0/10) - **Conforme al CCPA:** 9.3/10 (Category avg: 9.1/10) **Seller Details:** - **Venditore:** [Privacy1](https://www.g2.com/it/sellers/privacy1) - **Anno di Fondazione:** 2018 - **Sede centrale:** Stockholm, SE - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/35437546 (2 dipendenti su LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Top Industries:** Software per computer, Tecnologia dell'informazione e servizi - **Company Size:** 38% Piccola impresa, 34% Mid-Market ### 13. [Kiprotect](https://www.g2.com/it/products/kiprotect/reviews) KIProtect rende facile garantire la conformità e la sicurezza quando si lavora con dati sensibili o personali. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 22 **User Satisfaction Scores:** - **Facilità d'uso:** 9.1/10 (Category avg: 8.9/10) - **Conforme al GDPR:** 9.2/10 (Category avg: 9.2/10) - **Pseudonimizzazione statica:** 8.8/10 (Category avg: 9.0/10) - **Conforme al CCPA:** 9.0/10 (Category avg: 9.1/10) **Seller Details:** - **Venditore:** [Kiprotect](https://www.g2.com/it/sellers/kiprotect) - **Anno di Fondazione:** 2018 - **Sede centrale:** Berlin, DE - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/11751103 (2 dipendenti su LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Top Industries:** Tecnologia dell'informazione e servizi - **Company Size:** 43% Piccola impresa, 39% Mid-Market ### 14. [Mage Privacy Enhancing Technologies](https://www.g2.com/it/products/mage-privacy-enhancing-technologies/reviews) Scoperta di Dati Sensibili, Mascheramento dei Dati. Controlli di Accesso. **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 20 **User Satisfaction Scores:** - **Facilità d'uso:** 8.1/10 (Category avg: 8.9/10) - **Conforme al GDPR:** 7.5/10 (Category avg: 9.2/10) - **Pseudonimizzazione statica:** 7.8/10 (Category avg: 9.0/10) - **Conforme al CCPA:** 8.3/10 (Category avg: 9.1/10) **Seller Details:** - **Venditore:** [Mage](https://www.g2.com/it/sellers/mage-9e06db3d-e432-4799-9fcf-e9d9c898f1dd) - **Anno di Fondazione:** 2014 - **Sede centrale:** New York, NY - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/217968 (84 dipendenti su LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 60% Piccola impresa, 30% Mid-Market ### 15. [Aircloak Insights](https://www.g2.com/it/products/aircloak-insights/reviews) Aircloak consente alle organizzazioni di ottenere informazioni flessibili e sicure su set di dati sensibili attraverso un motore di anonimizzazione intelligente, automatico e su richiesta. Garantisce la conformità sia per gli analisti interni che per i partner o clienti esterni. **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 11 **User Satisfaction Scores:** - **Facilità d'uso:** 8.0/10 (Category avg: 8.9/10) - **Conforme al GDPR:** 8.3/10 (Category avg: 9.2/10) - **Pseudonimizzazione statica:** 7.0/10 (Category avg: 9.0/10) - **Conforme al CCPA:** 8.3/10 (Category avg: 9.1/10) **Seller Details:** - **Venditore:** [Aircloak](https://www.g2.com/it/sellers/aircloak) - **Anno di Fondazione:** 2012 - **Sede centrale:** Berlin, Germany - **Twitter:** @aircloak (463 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/3543896 (1 dipendenti su LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 45% Mid-Market, 27% Enterprise ### 16. [KIProtect Kodex](https://www.g2.com/it/products/kiprotect-kodex/reviews) L'anonimizzazione dei dati è un tipo di sanificazione delle informazioni per proteggere la privacy. È il processo di crittografia o rimozione delle informazioni personali identificabili da un insieme di dati in modo che le persone descritte dai dati rimangano anonime. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 9 **User Satisfaction Scores:** - **Facilità d'uso:** 8.5/10 (Category avg: 8.9/10) - **Conforme al GDPR:** 9.0/10 (Category avg: 9.2/10) - **Pseudonimizzazione statica:** 7.5/10 (Category avg: 9.0/10) - **Conforme al CCPA:** 8.3/10 (Category avg: 9.1/10) **Seller Details:** - **Venditore:** [KIProtect](https://www.g2.com/it/sellers/kiprotect-01623a8a-de09-4501-80da-42282e597c66) - **Anno di Fondazione:** 2011 - **Sede centrale:** Green Bay, WI - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/kidesignio/ (10 dipendenti su LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 78% Mid-Market, 22% Piccola impresa ### 17. [BizDataX](https://www.g2.com/it/products/bizdatax/reviews) BizDataX rende la mascheratura dei dati/l'anonimizzazione dei dati semplice, clonando la produzione o estraendo solo un sottoinsieme di dati. E mascheralo lungo il percorso, raggiungendo più facilmente la conformità al GDPR. **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 14 **User Satisfaction Scores:** - **Facilità d'uso:** 7.9/10 (Category avg: 8.9/10) - **Conforme al GDPR:** 9.4/10 (Category avg: 9.2/10) - **Pseudonimizzazione statica:** 10.0/10 (Category avg: 9.0/10) - **Conforme al CCPA:** 9.2/10 (Category avg: 9.1/10) **Seller Details:** - **Venditore:** [Span D.D.](https://www.g2.com/it/sellers/span-d-d) - **Anno di Fondazione:** 1993 - **Sede centrale:** N/A - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/span/ (998 dipendenti su LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 50% Piccola impresa, 36% Enterprise ### 18. [PCI Vault](https://www.g2.com/it/products/pci-vault/reviews) PCI Vault è un ambiente conforme al livello 1 del PCI DSS, a conoscenza zero e neutrale rispetto ai fornitori, offerto da SnapBill, Inc. È una soluzione SaaS che offre la Tokenizzazione delle carte di credito come Servizio (TaaS) combinata con il proprio motore di Entropia come Servizio (EaaS) per una crittografia di livello aziendale estremamente rapida. Sfruttando il Gestore Password Standard Unix e PGP, questo PCI Vault è aperto all'uso da parte di chiunque necessiti di un ambiente sicuro conforme al PCI per memorizzare dati sensibili delle carte di pagamento in qualsiasi formato. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 12 **User Satisfaction Scores:** - **Facilità d'uso:** 9.0/10 (Category avg: 8.9/10) - **Conforme al GDPR:** 8.8/10 (Category avg: 9.2/10) - **Pseudonimizzazione statica:** 8.8/10 (Category avg: 9.0/10) - **Conforme al CCPA:** 7.9/10 (Category avg: 9.1/10) **Seller Details:** - **Venditore:** [SnapBill, Inc. DBA PCI Vault](https://www.g2.com/it/sellers/snapbill-inc-dba-pci-vault) - **Anno di Fondazione:** 2008 - **Sede centrale:** Wilmington, US - **Twitter:** @pcicards (1 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/pcivault/ (1 dipendenti su LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 42% Mid-Market, 33% Piccola impresa #### Pros & Cons **Pros:** - Encryption (2 reviews) - Security (2 reviews) - Compliance (1 reviews) - Ease of Use (1 reviews) - Protection (1 reviews) **Cons:** - Slow Performance (2 reviews) - Complexity Issues (1 reviews) - Learning Difficulty (1 reviews) - Update Issues (1 reviews) ### 19. [SecuPi Platform](https://www.g2.com/it/products/secupi-platform/reviews) SecuPi aiuta le imprese a proteggere e prendere il controllo dei loro dati, assicurandosi che siano scoperti, monitorati, governati e protetti in modo conforme. La Piattaforma di Sicurezza dei Dati SecuPi offre alle organizzazioni chiarezza su dove risiedono i dati sensibili, chi vi accede e come vengono utilizzati. Unificando la scoperta, il monitoraggio, il controllo degli accessi e l'applicazione in un approccio coerente, SecuPi integra la sicurezza direttamente nelle applicazioni aziendali, nelle analisi, nelle piattaforme cloud e nei carichi di lavoro AI, in modo che i dati rimangano protetti in ogni fase: in movimento, in uso e a riposo. Fidato dalle aziende Fortune 500 nei servizi finanziari, assicurazioni, telecomunicazioni, vendita al dettaglio e oltre, SecuPi aiuta i leader della sicurezza e della conformità a ridurre il rischio, semplificare le richieste normative e accelerare la trasformazione digitale con fiducia. **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 12 **User Satisfaction Scores:** - **Facilità d'uso:** 8.1/10 (Category avg: 8.9/10) - **Conforme al GDPR:** 6.7/10 (Category avg: 9.2/10) - **Pseudonimizzazione statica:** 8.3/10 (Category avg: 9.0/10) - **Conforme al CCPA:** 5.0/10 (Category avg: 9.1/10) **Seller Details:** - **Venditore:** [SecuPi](https://www.g2.com/it/sellers/secupi) - **Sito web dell'azienda:** https://www.secupi.com/ - **Anno di Fondazione:** 2014 - **Sede centrale:** New York, US - **Twitter:** @Secu_Pi (259 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/secupi (72 dipendenti su LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 33% Enterprise, 25% Piccola impresa #### Pros & Cons **Pros:** - Security (7 reviews) - Data Protection (5 reviews) - Data Security (3 reviews) - Ease of Use (3 reviews) - Easy Integrations (3 reviews) **Cons:** - Complexity (4 reviews) - Improvement Needed (3 reviews) - Integration Issues (3 reviews) - Complexity Issues (2 reviews) - Complexity Management (2 reviews) ### 20. [Baffle](https://www.g2.com/it/products/baffle/reviews) La soluzione di Baffle va oltre la semplice crittografia per colmare veramente le lacune nel modello di accesso ai dati. La tecnologia protegge da alcuni degli attacchi più recenti e di alto profilo. È facile da implementare, non richiede modifiche alle applicazioni e cripta i dati a riposo, in uso, in memoria e nell'indice di ricerca. Questa è una protezione completa dei dati. **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 10 **User Satisfaction Scores:** - **Facilità d'uso:** 9.0/10 (Category avg: 8.9/10) - **Conforme al GDPR:** 8.9/10 (Category avg: 9.2/10) - **Pseudonimizzazione statica:** 8.3/10 (Category avg: 9.0/10) - **Conforme al CCPA:** 9.4/10 (Category avg: 9.1/10) **Seller Details:** - **Venditore:** [Baffle](https://www.g2.com/it/sellers/baffle) - **Anno di Fondazione:** 2015 - **Sede centrale:** Santa Clara - **Twitter:** @baffleio (233 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/baffle-inc./about (31 dipendenti su LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 55% Piccola impresa, 36% Mid-Market ### 21. [Anonomatic PII as a Service](https://www.g2.com/it/products/anonomatic-pii-as-a-service/reviews) Anonomatic PII Vault è un insieme di strumenti che le organizzazioni possono utilizzare per conformarsi agli obblighi di privacy dei dati locali e internazionali, sfruttando al contempo il pieno valore dei loro dati. Accessibile a tre livelli: API, Anonimizzazione Passante o Privacy Pipelines, i dati possono essere completamente anonimizzati, mascherati o re-identificati a seconda delle esigenze aziendali e delle funzionalità consentite. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 6 **User Satisfaction Scores:** - **Facilità d'uso:** 7.9/10 (Category avg: 8.9/10) - **Conforme al GDPR:** 8.9/10 (Category avg: 9.2/10) - **Pseudonimizzazione statica:** 9.4/10 (Category avg: 9.0/10) - **Conforme al CCPA:** 9.4/10 (Category avg: 9.1/10) **Seller Details:** - **Venditore:** [Anonomatic](https://www.g2.com/it/sellers/anonomatic) - **Sede centrale:** San Francisco Bay Area, US - **Twitter:** @AnonomaticInc (6 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/anonomatic/ (12 dipendenti su LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 50% Piccola impresa, 33% Mid-Market ### 22. [Truata Calibrate](https://www.g2.com/it/products/truata-calibrate/reviews) Truata offre soluzioni di gestione e analisi dei dati migliorate per la privacy per aiutare le aziende a sbloccare la crescita del business proteggendo al contempo la privacy dei clienti. Truata è stata fondata nel 2018, con investimenti da parte di Mastercard e IBM. Siamo basati a Dublino, Irlanda. Forniamo software per la misurazione quantitativa del rischio di privacy nei set di dati all'interno dell'ambiente dati di un'azienda. Questo genera punteggi di rischio numerici basati su inferenze, individuazione e rischi di re-identificazione e fornisce raccomandazioni su azioni di mitigazione per garantire che i dati siano sicuri da utilizzare o condividere. Il Servizio di Anonimizzazione Truata è una soluzione all'avanguardia per l'anonimizzazione e l'analisi dei dati conforme al GDPR, che consente alle aziende di analizzare e monetizzare i dati dei clienti in forma completamente anonima. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 6 **User Satisfaction Scores:** - **Facilità d'uso:** 8.9/10 (Category avg: 8.9/10) - **Conforme al GDPR:** 10.0/10 (Category avg: 9.2/10) - **Pseudonimizzazione statica:** 10.0/10 (Category avg: 9.0/10) - **Conforme al CCPA:** 10.0/10 (Category avg: 9.1/10) **Seller Details:** - **Venditore:** [Truata](https://www.g2.com/it/sellers/truata) - **Sede centrale:** Leopardstown, IE - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/11529249 (42 dipendenti su LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 50% Piccola impresa, 33% Mid-Market ### 23. [Anonyome Platform](https://www.g2.com/it/products/anonyome-platform/reviews) Sudo Platform è un ecosistema incentrato sugli sviluppatori e basato su API che fornisce gli strumenti necessari per consentire agli utenti dei nostri partner e ai consumatori finali di proteggere e controllare le loro informazioni personali mentre navigano nel mondo digitale. Offre una raccolta modulare, rapidamente implementabile e potente degli strumenti più importanti per la privacy e la sicurezza digitale, tra cui: Navigazione sicura e privata (blocco di annunci e tracker, reputazione del sito e navigazione privata mobile) Sicurezza informatica (carte virtuali, gestione delle password e VPN) Comunicazioni aperte (email, voce e SMS/MMS) Comunicazioni sicure (email, voce, video e messaggistica crittografate individuali e di gruppo) Identità decentralizzata (portafoglio di identità digitale, servizi di emissione, servizi di verifica e altro ancora) **Average Rating:** 4.6/5.0 **Total Reviews:** 10 **User Satisfaction Scores:** - **Facilità d'uso:** 9.5/10 (Category avg: 8.9/10) **Seller Details:** - **Venditore:** [Anonyome Labs](https://www.g2.com/it/sellers/anonyome-labs) - **Anno di Fondazione:** 2014 - **Sede centrale:** Salt Lake City, US - **Twitter:** @AnonyomeLabs (3,690 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/anonyome-labs-inc-/ (119 dipendenti su LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Top Industries:** Videogiochi - **Company Size:** 50% Mid-Market, 30% Enterprise ### 24. [AuricVault](https://www.g2.com/it/products/auricvault/reviews) AuricVault Tokenization è un software di elaborazione dei pagamenti che associa i token a dati crittografati in modo sicuro. Crittografa i dati che riceve e poi memorizza i dati crittografati insieme a un insieme casuale di caratteri. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 8 **User Satisfaction Scores:** - **Facilità d'uso:** 9.0/10 (Category avg: 8.9/10) - **Conforme al GDPR:** 10.0/10 (Category avg: 9.2/10) - **Pseudonimizzazione statica:** 8.9/10 (Category avg: 9.0/10) - **Conforme al CCPA:** 8.9/10 (Category avg: 9.1/10) **Seller Details:** - **Venditore:** [Auric Systems International](https://www.g2.com/it/sellers/auric-systems-international) - **Sede centrale:** N/A - **Twitter:** @TokenEx (1,209 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 dipendenti su LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 63% Piccola impresa, 25% Enterprise ### 25. [GrowthDot GDPR Compliance for Zendesk](https://www.g2.com/it/products/growthdot-gdpr-compliance-for-zendesk/reviews) Conformità GDPR per Zendesk è un'applicazione potente progettata per facilitare la conformità senza problemi con le normative sulla protezione dei dati governativi, in particolare i rigorosi standard GDPR in Europa. Questo strumento indispensabile aiuta le organizzazioni a gestire e proteggere i dati dei clienti con facilità, garantendo la conformità mentre ottimizza l'archiviazione di Zendesk e semplifica i processi di gestione dei dati. Caratteristiche principali: - Gestione dei dati senza sforzo: Semplifica la conformità con le normative GDPR gestendo facilmente i dati dei clienti - che si tratti di eliminazione, anonimizzazione o download per richieste dei clienti - tutto realizzato in pochi clic. - Gestione dei dati in blocco: Rimuovi senza sforzo i dati degli utenti o delle organizzazioni, insieme ai ticket correlati, direttamente dai ticket creati, contatti o elenchi di organizzazioni all'interno di Zendesk, o tramite caricamenti di file CSV, semplificando i compiti di gestione dei dati. - Anonimizzazione delle informazioni sensibili: Garantisci la conformità con gli standard GDPR anonimizzando le informazioni sensibili degli utenti, inclusi i numeri di carta di credito, consentendo un'analisi legale delle preferenze e dei problemi dei clienti mantenendo la riservatezza dei dati. - Recupero e compilazione completa dei dati: Raccogli rapidamente i dati dei clienti - inclusi ticket e allegati - in blocco o individualmente. Esporta i risultati in file CSV organizzati o compila tutto in una singola cartella scaricabile per soddisfare facilmente le richieste di conformità e dati dei clienti. - Redazione di allegati in blocco e ottimizzazione dell'archiviazione: Libera spazio di archiviazione Zendesk prezioso redigendo allegati non necessari dai ticket (individualmente o in blocco) senza influire sugli altri dati del ticket. Ottimizza l'uso dell'archiviazione e riduci i costi senza aggiornare il tuo piano Zendesk. - Personalizzazione avanzata: Adatta l'app alle esigenze della tua organizzazione impostando preferenze per ciascun processo GDPR. Dalla definizione delle regole per l'anonimizzazione alla configurazione di come i dati vengono recuperati o eliminati, la personalizzazione garantisce che la conformità si adatti ai tuoi flussi di lavoro. - Liste combinate per set di dati specifici: Crea liste combinate che uniscono due tipi di dati (come utenti senza ticket o ticket all'interno di organizzazioni con un tag specifico) per mirare con precisione ai record di cui hai bisogno. Questo rende più veloce ed efficiente eseguire processi GDPR su set di dati molto specifici. - Automazione e pianificazione: Pianifica i processi GDPR per eliminare o anonimizzare automaticamente i dati secondo necessità, risparmiando tempo e garantendo una conformità continua con le normative. - Rapporti in tempo reale e facilità d'uso: Genera statistiche e rapporti in tempo reale in più formati di file. L'interfaccia intuitiva rende facile per qualsiasi agente Zendesk rimanere conforme senza competenze tecniche. Perché scegliere la Conformità GDPR per Zendesk? Con la sua interfaccia facile da usare, l'elaborazione in blocco potente, la personalizzazione avanzata e l'ottimizzazione dell'archiviazione, la Conformità GDPR per Zendesk va oltre gli strumenti di conformità standard. È la tua soluzione tutto-in-uno per gestire i dati sensibili in modo efficiente, ridurre i costi di archiviazione e mantenere la tua organizzazione completamente conforme. **Average Rating:** 4.7/5.0 **Total Reviews:** 5 **User Satisfaction Scores:** - **Facilità d'uso:** 8.3/10 (Category avg: 8.9/10) - **Conforme al GDPR:** 9.6/10 (Category avg: 9.2/10) - **Pseudonimizzazione statica:** 8.8/10 (Category avg: 9.0/10) - **Conforme al CCPA:** 10.0/10 (Category avg: 9.1/10) **Seller Details:** - **Venditore:** [GrowthDot](https://www.g2.com/it/sellers/growthdot) - **Anno di Fondazione:** 2016 - **Sede centrale:** Ternopil, UA - **Twitter:** @growthdot (295 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/growthdot-com/ (5 dipendenti su LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 50% Piccola impresa, 33% Enterprise #### Pros & Cons **Pros:** - Automation (2 reviews) - Collaboration (1 reviews) - Data Protection (1 reviews) - Data Security (1 reviews) - Ease of Use (1 reviews) **Cons:** - Learning Curve (2 reviews) - Complex Integration (1 reviews) - Complexity Issues (1 reviews) - Data Management (1 reviews) - Time-Consuming (1 reviews) ## Parent Category [Software per la Privacy dei Dati](https://www.g2.com/it/categories/data-privacy-3d79da1e-6384-42b3-a11f-d04b6694e806) ## Related Categories - [Software di crittografia](https://www.g2.com/it/categories/encryption-software) - [Software di mascheramento dei dati](https://www.g2.com/it/categories/data-masking) --- ## Buyer Guide ### Cosa Dovresti Sapere sugli Strumenti di De-identificazione dei Dati ### Cosa sono gli Strumenti di De-Identificazione dei Dati? Gli strumenti di de-identificazione dei dati rimuovono i dati sensibili diretti e indiretti e le informazioni personali identificabili dai dataset per ridurre la reidentificazione di tali dati. La de-identificazione dei dati è particolarmente importante per le aziende che lavorano con dati sensibili e altamente regolamentati, come quelle nel settore sanitario che lavorano con informazioni sanitarie protette (PHI) nei registri medici o dati finanziari. Le aziende possono essere proibite dall'analizzare dataset che includono informazioni sensibili e personalmente identificabili (PII) per conformarsi alle politiche interne e rispettare le normative sulla privacy e protezione dei dati. Tuttavia, se i dati sensibili vengono rimossi da un dataset in modo non identificabile, quel dataset può diventare utilizzabile. Ad esempio, utilizzando strumenti software di de-identificazione dei dati, informazioni come nomi delle persone, indirizzi, informazioni sanitarie protette, numero di identificazione fiscale, numero di previdenza sociale, numeri di conto e altri dati personalmente identificabili o sensibili possono essere rimossi dai dataset, consentendo alle aziende di estrarre valore analitico dai dati de-identificati rimanenti. Quando si considera l'uso di dataset de-identificati, le aziende dovrebbero comprendere i rischi che quei dati sensibili vengano re-identificati. I rischi di reidentificazione possono includere attacchi di differenziazione, come quando attori malintenzionati usano la loro conoscenza delle persone per vedere se i dati personali di individui specifici sono inclusi in un dataset, o attacchi di ricostruzione, dove qualcuno combina dati da altre fonti per ricostruire il dataset de-identificato originale. Quando si valutano i metodi di de-identificazione dei dati, è importante comprendere il grado di anonimato utilizzando la k-anonimity. ### Quali sono le Caratteristiche Comuni degli Strumenti di De-identificazione dei Dati? Le seguenti sono alcune caratteristiche fondamentali all'interno degli strumenti di de-identificazione dei dati: **Anonimizzazione:** Alcune soluzioni di de-identificazione dei dati offrono metodi di anonimizzazione statistica dei dati, inclusi k-anonimity, soppressione di conteggi bassi e inserimento di rumore. Quando si lavora con dati sensibili, in particolare dati regolamentati, devono essere considerati i pesi e le tecniche di anonimizzazione per raggiungere tale obiettivo. Più i dati sono anonimizzati, minore è il rischio di re-identificazione. Tuttavia, più un dataset è reso anonimo, minore è la sua utilità e accuratezza. **Tokenizzazione o pseudonimizzazione:** La tokenizzazione o pseudonimizzazione sostituisce i dati sensibili con un valore token memorizzato al di fuori del dataset di produzione; de-identifica efficacemente il dataset in uso ma può essere ricostruito quando necessario. ### Quali sono i Vantaggi degli Strumenti di De-identificazione dei Dati? Il più grande vantaggio dell'uso degli strumenti di de-identificazione dei dati è consentire l'analisi di dati che altrimenti sarebbero proibiti dall'uso. Ciò consente alle aziende di estrarre informazioni dai loro dati rispettando le normative sulla privacy e protezione dei dati proteggendo le informazioni sensibili. **Usabilità dei dati per l'analisi dei dati:** Consente alle aziende di analizzare i dataset ed estrarre valore dai dataset che altrimenti non potrebbero essere elaborati a causa della sensibilità dei dati in essi contenuti. **Conformità normativa:** Le normative globali sulla privacy e protezione dei dati richiedono alle aziende di trattare i dati sensibili in modo diverso rispetto ai dati non sensibili. Se un dataset può essere reso non sensibile utilizzando tecniche software di de-identificazione dei dati, potrebbe non rientrare più nell'ambito delle normative sulla privacy o protezione dei dati. ### Chi Utilizza gli Strumenti di De-identificazione dei Dati? Le soluzioni di de-identificazione dei dati sono utilizzate da persone che analizzano dati di produzione o da coloro che creano algoritmi. I dati de-identificati possono anche essere utilizzati per la condivisione sicura dei dati. **Manager dei dati, amministratori e data scientist:** Questi professionisti che interagiscono regolarmente con i dataset lavoreranno probabilmente con strumenti software di de-identificazione dei dati. **Esperti qualificati:** Questi includono esperti qualificati secondo HIPAA e possono fornire una determinazione esperta per attestare che un dataset è considerato de-identificato e i rischi di re-identificazione sono piccoli basati su metodi statistici generalmente accettati. ### Quali sono le Alternative agli Strumenti di De-identificazione dei Dati? A seconda del tipo di protezione dei dati che un'azienda sta cercando, possono essere considerate alternative agli strumenti di de-identificazione dei dati. Ad esempio, quando si determina quando il processo di de-identificazione dei dati è il migliore, il mascheramento dei dati può essere un'opzione migliore per le aziende che vogliono limitare le persone dal visualizzare dati sensibili all'interno delle applicazioni. Se i dati devono essere semplicemente protetti durante il transito o a riposo, il software di crittografia può essere una scelta. Se sono necessari dati di test sicuri per la privacy, i dati sintetici possono essere un'alternativa. [Software di mascheramento dei dati](https://www.g2.com/categories/data-masking): Il software di mascheramento dei dati offusca i dati mantenendo i dati originali. La maschera può essere sollevata per rivelare il dataset originale. [Software di crittografia](https://www.g2.com/categories/encryption) **:** Il software di crittografia protegge i dati convertendo il testo in chiaro in lettere criptate, note come testo cifrato, che possono essere decriptate solo utilizzando la chiave di crittografia appropriata. [Software di dati sintetici](https://www.g2.com/categories/synthetic-data): Il software di dati sintetici aiuta le aziende a creare dataset artificiali, inclusi immagini, testo e altri dati da zero utilizzando immagini generate al computer (CGI), reti neurali generative (GAN) ed euristiche. I dati sintetici sono più comunemente usati per testare e addestrare modelli di apprendimento automatico. ### Sfide con gli Strumenti di De-identificazione dei Dati Le soluzioni software possono presentare le proprie sfide. **Minimizzare i rischi di re-identificazione:** Semplicemente rimuovere le informazioni personali da un dataset potrebbe non essere sufficiente per considerare il dataset de-identificato. Identificatori personali indiretti—informazioni personali contestuali all'interno dei dati—possono essere utilizzati per re-identificare una persona nei dati. La reidentificazione può avvenire incrociando un dataset con un altro, isolando fattori specifici che si riferiscono a un individuo noto, o attraverso inferenze generali di dati che tendono a correlare. De-identificare sia gli identificatori diretti che indiretti, introdurre rumore (dati casuali), e generalizzare i dati riducendo la granularità e analizzandoli in aggregato può aiutare a prevenire la re-identificazione. **Rispettare i requisiti normativi:** Molte leggi sulla privacy e protezione dei dati non specificano requisiti tecnici per ciò che è considerato dati de-identificati o anonimi, quindi spetta alle aziende comprendere le capacità tecniche delle loro soluzioni software e come ciò si relaziona all'aderenza alle normative sulla protezione dei dati. ### Come Acquistare Strumenti di De-identificazione dei Dati #### Raccolta dei Requisiti (RFI/RFP) per Strumenti di De-identificazione dei Dati Gli utenti devono determinare le loro esigenze specifiche per gli strumenti di de-identificazione dei dati. Possono rispondere alle domande seguenti per ottenere una migliore comprensione: - Qual è lo scopo aziendale di cercare software di de-identificazione dei dati? - Che tipo di dati l'utente sta cercando di de-identificare? - Il mascheramento dei dati, la crittografia dei dati o i dati sintetici sarebbero un'alternativa per i loro casi d'uso? - Quale grado di anonimato è necessario? - Si tratta di informazioni finanziarie, informazioni classificate, informazioni aziendali proprietarie, informazioni personali identificabili o altri dati sensibili? - Hanno identificato dove si trovano quei depositi di dati sensibili—on-premises o nel cloud? - In quali applicazioni software vengono utilizzati quei dati? - Quali integrazioni software potrebbero essere necessarie? - Chi all'interno dell'azienda dovrebbe essere autorizzato a visualizzare i dati sensibili e chi dovrebbe essere servito con i dati de-identificati? #### Confrontare i Prodotti Software di De-identificazione dei Dati **Creare una lista lunga** Gli acquirenti possono visitare la categoria [Software di De-identificazione dei Dati](https://www.g2.com/categories/data-de-identification-and-pseudonymity) su G2, leggere recensioni sui prodotti di de-identificazione dei dati e determinare quali prodotti si adattano alle esigenze specifiche delle loro aziende. Possono quindi creare una lista di prodotti che corrispondono a tali esigenze. **Creare una lista corta** Dopo aver creato una lista lunga, gli acquirenti possono rivedere le loro scelte ed eliminare alcuni prodotti per creare una lista più corta e precisa. **Condurre dimostrazioni** Una volta che gli acquirenti hanno ristretto la loro ricerca di software, possono connettersi con il fornitore per visualizzare dimostrazioni del prodotto software e come si relaziona ai casi d'uso specifici della loro azienda. Possono chiedere dei metodi di de-identificazione. Gli acquirenti possono anche chiedere delle integrazioni con il loro stack tecnologico esistente, metodi di licenza e prezzi—se le tariffe sono basate sul numero di progetti, database, esecuzioni, ecc. #### Selezione degli Strumenti di De-identificazione dei Dati **Scegliere un team di selezione** Gli acquirenti devono determinare quale team è responsabile dell'implementazione e gestione di questo software. Spesso, potrebbe essere qualcuno del team dei dati. È importante avere un rappresentante del team finanziario nel comitato di selezione per garantire che la licenza sia entro il budget. **Negoziazione** Gli acquirenti dovrebbero ottenere risposte specifiche sul costo della licenza, come è calcolato, e se il software di de-identificazione dei dati è basato sulla dimensione del dataset, sulle funzionalità o sull'esecuzione. Devono tenere a mente le esigenze di de-identificazione dei dati dell'azienda per oggi e per il futuro. **Decisione finale** La decisione finale dipenderà dal fatto che la soluzione software soddisfi i requisiti tecnici, l'usabilità, l'implementazione, altri supporti, il ritorno sull'investimento previsto e altro. Idealmente, il team dei dati prenderà la decisione finale, insieme al contributo di altri stakeholder come i team di sviluppo software.