Sarus

Sarus es la capa de privacidad para analítica e IA que se sitúa entre las fuentes de datos y los analistas, permitiendo trabajar con datos sensibles sin exponerlos. Garantiza la privacidad en cada consulta mediante privacidad diferencial, datos sintéticos y reescritura de consultas con preservación de la privacidad, mientras admite implementaciones en local o en la nube pública. Este enfoque ayuda a que los casos de uso de investigación, analítica e IA desbloqueen el valor de los datos de forma segura y conforme a la normativa.

• Conectores: se conectan de forma nativa a bases de datos, almacenes de datos y lakehouses en la nube sin mover los datos.
• Políticas de Privacidad: definen salidas (datos sintéticos, agregaciones, salidas con privacidad diferencial) y auditan todos los procesos.
• Registro de auditoría: auditoría completa de consultas para cumplimiento.
• Datos sintéticos: datos sintéticos de alta fidelidad entrenados con privacidad diferencial que conservan las distribuciones.
• Analítica y BI: compatibilidad con API SQL y conectores de BI para herramientas comunes (Power BI, Tableau, Metabase).
• Aprendizaje automático: SDK de Python para ejecutar procesamiento de datos remotos con cumplimiento de privacidad (privacidad diferencial) cuando sea necesario.
• Acción sobre los datos: enviar los resultados de las consultas a puntos finales externos sin exponer información personal.
• DP con preservación de la privacidad, reescritura de consultas con enfoque en la privacidad y control a nivel de salida para garantizar la privacidad a lo largo de flujos de datos complejos.

• Garantías sólidas de privacidad: privacidad diferencial, datos sintéticos y reescritura de consultas en tiempo real con políticas aplicadas.
• Los datos nunca salen del control de los propietarios de los datos: los analistas trabajan con datos remotos sin acceso directo a los datos sin procesar.
• Amigable con el cumplimiento: registro de auditoría detallado y flujos de trabajo de privacidad y cumplimiento simplificados.
• Valor de los datos a través de silos: desbloquea conocimientos entre sistemas sin comprometer la privacidad.
• Soporta flujos de trabajo de IA/ML y uso de LLM con garantías de privacidad.
• Despliegue flexible: en tus instalaciones o en tu nube pública (Docker o Kubernetes) con conectores de origen amplios.