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.

A Andromeda usa suas capacidades DSPM para analisar os diferentes repositórios de dados usados em nosso produto. Os insights de dados e a experiência do usuário em geral têm sido limpos e intuitivos. Sua classificação e descoberta impulsionadas por IA parecem ser um diferencial claro no mercado. A ferramenta nos ajuda a identificar e classificar dados, e também recomenda remediação de uma forma que parece genuinamente inovadora. No geral, funciona como uma solução complementar junto com nossas outras ferramentas e práticas de segurança.

Eu gerencio tanto a função de DevOps quanto a entrega de projetos na Dice, então analiso qualquer nova ferramenta sob duas perspectivas: ela se encaixa nos nossos fluxos de trabalho de infraestrutura sem criar trabalho excessivo, e posso prever seus prazos de entrega e resultados de forma confiável. O Matters.AI se sai bem em ambos. No lado do DevOps, a integração foi tranquila. Conectamos nossa conta AWS, a plataforma identificou automaticamente nossos buckets S3 e instâncias RDS, e as varreduras começaram a ser executadas sem que tivéssemos que escrever scripts personalizados ou implantar agentes sidecar. Isso é importante quando você está gerenciando uma equipe de infraestrutura enxuta. As varreduras não competem por recursos de computação na produção, o que era uma preocupação que eu tinha inicialmente. Elas são executadas de forma independente e a sobrecarga de desempenho é efetivamente zero. Os resultados de classificação são onde eu parei de comparar isso com outras ferramentas. Anteriormente, tentamos construir scripts internos para marcar dados sensíveis em nossa camada de armazenamento. A cobertura era talvez de 60% em um bom dia, e manter esses scripts era um projeto em si. O Matters.AI substituiu tudo isso. A plataforma identifica PII de usuários, identificadores de pagamento, dados de dispositivos e tokens de sessão tanto em tabelas de banco de dados estruturadas quanto em armazenamentos de arquivos não estruturados. Faz isso sem que precisemos fornecer regras personalizadas para cada tipo de dado. A precisão tem sido alta o suficiente para que nossa equipe de segurança parasse de executar verificações de validação nos resultados após o primeiro mês. A segunda coisa que se destacou do ponto de vista de gerenciamento de projetos é a remediação guiada. Cada achado vem com uma pontuação de risco e uma ação específica a ser tomada. Isso significa que posso atribuir tarefas de remediação aos membros da equipe diretamente da visualização de achados com prioridade e escopo claros. Sem ambiguidade, sem idas e vindas sobre o que precisa ser feito. Para alguém que acompanha as entregas de sprint, essa clareza é valiosa. O painel de pontuação de exposição também se tornou parte da nossa cadência de relatórios mensais. A liderança recebe um único número que reflete nossa postura de segurança de dados, e eles podem vê-lo ao longo do tempo. Eu não precisei construir um painel personalizado ou puxar dados para uma ferramenta de BI. Estava lá pronto para uso.