Forneça um ambiente seguro para as necessidades de desenvolvimento e teste por meio do módulo de anonimato de dados confidenciais líder do setor MENTIS (“iMask”). Os dados realistas imitam os seus dados de produção de forma eficiente.

Provisione um subconjunto de sua instância de produção que seja funcionalmente precisa para fins de desenvolvimento e testes.

Replique a natureza dos dados em seu ambiente de produção, sem transferir quaisquer dados confidenciais para o downstream, permitindo análises precisas e seguras.

Mantenha uma cópia segura e livre de dados confidenciais de toda a base de dados de produção por meio de um processo escalável que verifica, copia e torna os dados de produção anónimos periodicamente no seu ambiente de testes e desenvolvimento.

Desidentifique seus dados confidenciais enquanto retém o valor dos dados.

As técnicas de anonimato que preservam o tamanho e o contexto garantem que apenas o risco seja removido, mantendo a usabilidade dos dados para análise, testes e desenvolvimento.

Implemente mais de 60 métodos de anonimização diferentes, incluindo criptografia, mascaramento ou tokenização para obter um ambiente de testes totalmente livre de dados confidenciais.

Tenha flexibilidade para escolher o método de anonimato individualmente para cada classificação de dados, alcançando um risco mínimo de reversibilidade.

Garanta a máxima replicabilidade de todas as particularidades de produção no seu ambiente de desenvolvimento e testes, por meio de um mecanismo de provisionamento de dados de teste eficiente e escalável.

Forneça um ambiente de testes com dados que são idênticos em todos os sentidos aos dados de produção, sem a presença de qualquer informação sensível.

A primeira solução da indústria que é uma alternativa viável para a geração de dados sintéticos.

Assegure um universo de dados não reais, mas realistas, usando uma combinação de lógica e inteligência artificial após analisar os dados de produção.

O conjunto de dados resultante é uma réplica dos dados de produção que retém as características do conjunto de dados original, com ‘ruído’ adicionado para maior segurança.