Dati reali, identità protette.
Dati personali individuati e mascherati automaticamente, mantenendo l'integrità referenziale e il valore statistico per l'addestramento.
Con Perforce Delphix forniamo a team di data science, analytics e sviluppo dati realistici, mascherati o sintetici, per addestrare, testare e validare modelli e agenti senza esporre informazioni sensibili.
Modelli, agenti e analytics danno il meglio con dati realistici e aggiornati. Ma copiare dati di produzione in data lake, pipeline e ambienti di sviluppo moltiplica i rischi per la privacy, i costi di storage e i problemi di conformità.
Delphix risolve il problema alla radice: i dati sensibili vengono individuati e mascherati prima di lasciare la produzione, e ogni team riceve in self-service i dati di cui ha bisogno, già conformi.
Dati personali individuati e mascherati automaticamente, mantenendo l'integrità referenziale e il valore statistico per l'addestramento.
Dati generati per nuove funzionalità, casi limite e test di applicazioni e agenti basati sull'AI.
Copie virtuali da aggiornare, riavvolgere e versionare in minuti: esperimenti ripetibili senza moltiplicare lo storage.
Policy, accessi e tracciabilità su tutti gli ambienti non di produzione, a supporto di GDPR, DORA e AI Act.
Casi d'uso concreti, da scegliere in base ai vostri dati e ai vostri obiettivi.
Dataset realistici con dati personali mascherati, per addestrare e specializzare modelli senza portare informazioni sensibili fuori dalla produzione.
Dati sintetici per coprire casi limite e scenari nuovi, e ambienti di test che si ripristinano in pochi minuti tra un ciclo e l'altro.
Mascheramento dei dati in data warehouse, data lake e pipeline ETL, per analisi e reporting senza esporre identità e dati riservati.
Database virtuali creati in self-service per ogni esperimento, aggiornati dalla produzione e già mascherati, senza attese e senza copie fisiche.
Riavvolgere e versionare i dati per confrontare modelli sugli stessi dataset, ripetere test e ricostruire esattamente le condizioni di un risultato.
Policy centralizzate e tracciabilità dei dati usati da modelli e agenti, a supporto delle verifiche richieste da GDPR, DORA e AI Act.
Si parte da dove siete. Ogni fase si chiude con un risultato verificabile prima di passare alla successiva.
Quali dati servono ai vostri progetti AI, dove si trovano, quali sono sensibili e quali vincoli normativi si applicano.
Delphix applicato a un caso d'uso reale: dati mascherati o sintetici consegnati al team, con KPI concordati.
Estensione a sorgenti e team, integrazione nelle pipeline dati e MLOps, supporto e gestione della piattaforma nel tempo.
Un progetto AI vale quanto la fiducia nei dati che lo alimentano. Per questo la protezione dei dati viene prima del modello, non dopo.
Un dataset da rendere conforme, un modello da addestrare su dati reali o una piattaforma dati da mettere in sicurezza: scriveteci e vi metteremo in contatto con il professionista giusto.
Descrivici ambienti, dati e obiettivi: la richiesta arriva direttamente al professionista più indicato.