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Privacy Analytics Eclipse

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4.7
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Sindhu G.
SG
Associate Engineer
Serviços de Informação
Empresa (> 1000 emp.)
"prós e contras de usar o eclipse de análise"
O que você mais gosta Privacy Analytics Eclipse?

É usado para desenvolver scripts no Eclipse de acordo com os tickets de trabalho atribuídos a nós e ajuda na execução fácil após a conclusão do novo script que precisa ser implantado. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O que você não gosta Privacy Analytics Eclipse?

não há tal aversão ao eclipse, já que a proteção de dados será gerida e tudo o mais estará sob o controle do usuário, mesmo quando se trata de compartilhamento. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Usuário Verificado em Segurança de Redes e Computadores
ES
Pequena Empresa (50 ou menos emp.)
"Manusear os dados confidenciais com a máxima segurança"
O que você mais gosta Privacy Analytics Eclipse?

Como os usuários hoje em dia estão cercados por muitos roubos de dados, praticar o uso desta ferramenta os ajuda a se tornarem independentes de tais violações de dados, gerenciando seus dados da maneira mais segura. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O que você não gosta Privacy Analytics Eclipse?

Até agora, o usuário pode ter alguns problemas ao lidar com o software, pois sua experiência do usuário é um pouco difícil de se acostumar, mas isso pode ser negligenciado em termos do serviço prestado por eles. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Saravanan K.
SK
Head of Department
Médio Porte (51-1000 emp.)
"Preservação da privacidade na saúde"
O que você mais gosta Privacy Analytics Eclipse?

Eclipse Risk fornece maior privacidade para os dados sensíveis de saúde. Ele desidentifica as informações de saúde e mantém o anonimato em todo o ciclo de vida dos dados de saúde. Além disso, alivia os problemas de relatórios de auditoria em privacidade de dados. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O que você não gosta Privacy Analytics Eclipse?

Cada aplicativo de saúde armazena os dados em formatos diferentes, o que torna as operações de privacidade de ETL demoradas. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Não há reviews suficientes de Privacy Analytics Eclipse para o G2 fornecer insights de compra. Abaixo estão algumas alternativas com mais reviews:

1
Logotipo de Privacy1
Privacy1
4.4
(91)
A solução de Proteção de Dados Zero Trust da Privacy1 oferece uma abordagem abrangente para proteger dados pessoais, aplicando segurança consciente da privacidade diretamente aos ativos de dados. Este método desloca o foco das defesas de perímetro tradicionais para uma estratégia centrada em dados, garantindo que informações sensíveis permaneçam protegidas independentemente de sua localização dentro do sistema. Ao criptografar dados e implementar controles de acesso específicos para cada finalidade, a Privacy1 permite que as organizações gerenciem o acesso aos dados com base em finalidades legais, sistemas aprovados e pessoal autorizado. Esta abordagem não só melhora a segurança dos dados, mas também garante conformidade com as regulamentações de privacidade e constrói confiança com os clientes. Principais Características e Funcionalidades: - Proteção Consistente: Mantém um nível uniforme de segurança de dados à medida que as informações se movem por vários sistemas, independentemente das diferentes medidas de segurança de perímetro. - Controle de Finalidade: Permite o acesso a dados pessoais sensíveis apenas para finalidades legais específicas, garantindo que o uso dos dados esteja alinhado com as políticas organizacionais e requisitos regulatórios. - Conscientização de Privacidade: Integra considerações de privacidade na proteção de dados, permitindo o controle sobre o uso de dados em toda a organização do ponto de vista legal. - Criptografia de Dados: Garante que os dados sejam criptografados, tornando-os acessíveis apenas a sistemas e usuários legítimos para finalidades autorizadas, tanto em repouso quanto em trânsito. - Gestão Automatizada de Direitos de Privacidade: Facilita a automação de solicitações de direitos de titulares de dados, como acesso, apagamento e gestão de consentimento, reduzindo a sobrecarga manual e melhorando a conformidade. Valor Principal e Problema Resolvido: A Proteção de Dados Zero Trust da Privacy1 aborda o desafio crítico de violações de dados e acesso não autorizado, implementando um modelo de segurança centrado em dados. Ao criptografar dados e impor controles de acesso específicos para cada finalidade, garante que, mesmo que as defesas de perímetro sejam comprometidas, os dados permaneçam ilegíveis e seguros. Esta solução não só mitiga o risco de uso indevido de dados, mas também simplifica a conformidade com as regulamentações de privacidade, reduz os custos operacionais associados a processos manuais de proteção de dados e aumenta a confiança do cliente ao demonstrar um compromisso com a privacidade e segurança dos dados.
2
Logotipo de VGS Platform
VGS Platform
4.7
(47)
VGS é a abordagem moderna para a segurança de dados. Sua solução SaaS oferece todos os benefícios de interagir com dados sensíveis e regulamentados sem a responsabilidade de protegê-los.
3
Logotipo de IBM InfoSphere Optim Data Privacy
IBM InfoSphere Optim Data Privacy
4.6
(48)
IBM InfoSphere Optim Data Privacy protege a privacidade e apoia a conformidade usando capacidades extensivas para desidentificar informações sensíveis em aplicativos, bancos de dados e sistemas operacionais.
4
Logotipo de Informatica Data Security Cloud
Informatica Data Security Cloud
4.0
(46)
Informatica Data Security Cloud is a comprehensive solution designed to protect sensitive and private data, enhance compliance, and enforce data usage policies without requiring changes to existing applications. By leveraging advanced data masking and anonymization techniques, it ensures that critical information remains secure across various environments, including testing, development, analytics, and customer experience programs. This cloud-native service integrates seamlessly with Informatica's Intelligent Data Management Cloud, providing a holistic approach to data governance and privacy. Key Features and Functionality: - Cloud Data Masking: De-identifies and anonymizes sensitive data to prevent unauthorized access, supporting compliance and data security initiatives. - High-Performance Data Masking: Centrally manages and scales masking processes for large data volumes across diverse data stores and locations. - Robust Data Masking and Encryption: Utilizes various techniques such as substitution, format-preserving encryption (FPE, blurring, sequential, and randomization to protect data. - Broad Connectivity and Custom Application Support: Supports data masking across multiple formats and a wide range of databases, mainframes, and applications. - Automated Data Discovery: Identifies sensitive data locations quickly, ensuring consistent masking across databases. - Self-Service Data Warehouse: Stores, augments, shares, and reuses test datasets to improve testers’ efficiency. - Data Subset: Provisions smaller datasets to minimize infrastructure requirements and enhance performance. - Monitoring and Reporting: Engages risk, compliance, and audit teams to align with data governance initiatives. Primary Value and User Solutions: Informatica Data Security Cloud addresses the critical need for organizations to protect sensitive data while maintaining operational efficiency. By anonymizing and de-sensitizing data, it reduces the risk of data breaches and ensures compliance with data privacy regulations. The solution's ability to manage and scale data masking processes across various environments allows businesses to securely utilize data in testing, development, analytics, and customer experience initiatives without compromising data integrity or security. This empowers organizations to confidently share and use data, fostering innovation and informed decision-making.
5
Logotipo de Tumult Analytics
Tumult Analytics
4.4
(38)
Tumult Analytics é uma biblioteca avançada de Python de código aberto projetada para facilitar a implementação de privacidade diferencial na análise de dados. Ela permite que organizações gerem resumos estatísticos a partir de conjuntos de dados sensíveis, garantindo que a privacidade individual seja mantida. Confiada por instituições como o U.S. Census Bureau, a Wikimedia Foundation e o Internal Revenue Service, Tumult Analytics oferece uma solução robusta e escalável para análise de dados preservando a privacidade. Principais Características e Funcionalidades: - Robusta e Pronta para Produção: Desenvolvida e mantida por uma equipe de especialistas em privacidade diferencial, Tumult Analytics é construída para ambientes de produção e foi implementada por grandes instituições. - Escalável: Operando no Apache Spark, processa eficientemente conjuntos de dados contendo bilhões de linhas, tornando-a adequada para tarefas de análise de dados em larga escala. - APIs Amigáveis ao Usuário: A plataforma fornece APIs em Python que são familiares para usuários de Pandas e PySpark, facilitando a adoção e integração em fluxos de trabalho existentes. - Funcionalidade Abrangente: Suporta uma ampla gama de funções de agregação, operadores de transformação de dados e definições de privacidade, permitindo uma análise de dados flexível e poderosa sob múltiplos modelos de privacidade. Valor Principal e Problema Resolvido: Tumult Analytics aborda o desafio crítico de extrair insights valiosos de dados sensíveis sem comprometer a privacidade individual. Ao implementar a privacidade diferencial, garante que o risco de reidentificação seja minimizado, permitindo que as organizações compartilhem e analisem dados de forma responsável. Essa capacidade é particularmente vital para setores que lidam com informações sensíveis, como instituições públicas, saúde e finanças, onde manter a privacidade dos dados é tanto um requisito regulatório quanto uma obrigação ética.
6
Logotipo de Tonic.ai
Tonic.ai
4.2
(38)
A Tonic.ai libera os desenvolvedores para construir com dados sintéticos seguros e de alta fidelidade para acelerar a inovação em software e IA, enquanto protege a privacidade dos dados. Através de soluções líderes do setor para síntese de dados, desidentificação e subsetting, nossos produtos permitem acesso sob demanda a dados realistas estruturados, semi-estruturados e não estruturados para desenvolvimento de software, testes e treinamento de modelos de IA. A suíte de produtos inclui: - Tonic Fabricate para dados sintéticos com IA desde o início - Tonic Structural para gerenciamento moderno de dados de teste - Tonic Textual para redação e síntese de dados não estruturados. Desbloqueie a inovação, elimine colisões nos testes, acelere sua velocidade de engenharia e entregue produtos melhores, tudo enquanto protege a privacidade dos dados.
7
Logotipo de Privacy Vault
Privacy Vault
4.2
(21)
PRIVACY VAULT destina-se a apoiar indústrias que coletam e processam perfis pessoais, atividades de consumo de alta velocidade e dados de IoT, além de documentos não estruturados, imagens, voz e vídeo.
8
Logotipo de Kiprotect
Kiprotect
4.3
(23)
KIProtect facilita a garantia de conformidade e segurança ao trabalhar com dados sensíveis ou pessoais.
9
Logotipo de brighter AI
brighter AI
4.5
(23)
brighter AI fornece soluções de anonimização baseadas em aprendizado profundo de ponta para proteger cada identidade em público.
10
Logotipo de Shaip Cloud
Shaip Cloud
4.3
(22)
Nossa plataforma patenteada baseada em nuvem pode transcrever áudio e anotar imagens e texto enquanto permite distribuir, rastrear e monitorar cargas de trabalho em todo o mundo.
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