Zendata, une startup basée à San Francisco, est sortie de sa phase de développement cette semaine en annonçant un tour de financement initial de 2 millions de dollars, dirigé par PayPal Ventures, First-hand Alliance, Geek Ventures et Altari Ventures. L'entreprise se propose de révolutionner la gestion de la sécurité des données, de la gouvernance de l'IA et de la confidentialité tout au long du cycle de vie des données.
Fondée par des vétérans de l'industrie, Narayana Pappu et Pedro Pinango, Zendata propose une plateforme sans code offrant des insights et un contrôle complet sur l'utilisation des données. Cela permet aux entreprises de prendre des décisions éclairées et d'assurer leur conformité aux réglementations en constante évolution en matière de confidentialité des données et de gouvernance de l'IA.
Le Repository Scanner de Zendata surveille les risques de données dans les dépôts GitHub et les webhooks d'une organisation, fournissant des métriques clés et attribuant une note de gravité de partage d'informations personnelles (PII) pour aider les entreprises à prioriser et atténuer les vulnérabilités potentielles.
Révolutionner l'IA et la Confidentialité des Données
Dans une récente interview, le PDG Narayana Pappu a expliqué les principes fondamentaux de la plateforme Zendata : « Notre approche traite trois aspects cruciaux : le contexte (comment l'information est utilisée), le flux de données (avec qui elle est partagée) et la sensibilisation (l'alignement avec les politiques internes). Zendata s'attaque efficacement à ces défis à travers les couches client, application et modèle. »
La plateforme protège les données sensibles et réduit les risques en permettant aux organisations de détecter les partages excessifs avec des tiers, de valider les données pour la création de modèles et d'assurer la transmission sécurisée et l'enregistrement des données. L'outil d'analyse de politique de confidentialité utilise le traitement du langage naturel légal pour identifier les informations collectées et leur finalité, offrant des aperçus sur les lacunes potentielles des pratiques de confidentialité tout en fournissant un score de complexité de la politique de confidentialité.
Mise en Œuvre et Conformité Sans Coutures
La solution sans code de Zendata garantit une mise en œuvre rapide, un accès démocratisé, une conformité continue, une évolutivité et un contrôle centralisé. « Alors que la mise en œuvre d'un programme de gestion des risques de données prend généralement de 6 à 8 mois, la plateforme de Zendata permet aux entreprises de s'adapter rapidement aux nouvelles réglementations, de réduire la dépendance aux ressources techniques et de gérer efficacement les risques de données, » a déclaré Pappu.
La startup a déjà rencontré un succès précoce en sécurisant des données publiques pour des entreprises mondiales et en gérant les risques de confidentialité liés aux modèles d'IA. La plateforme a également reçu des avis positifs sur G2, un site de critiques de logiciels de premier plan.
Relier Ingénierie et Politique dans l'Adoption de l'IA
Alors que les rôles de CIO, CISO et CDO convergent à l'ère de l'IA, Zendata vise à relier les ingénieurs (créateurs de données) et les responsables politiques (gestionnaires de données). Ce nouveau financement facilitera les améliorations des capacités de remédiation de la plateforme et permettra des intégrations avec des solutions de Gouvernance, Risque et Conformité (GRC).
De plus, la participation de Zendata au programme sélectif Topline de Race Capital, qui a soutenu des entreprises comme Databricks, devrait ouvrir de nouvelles opportunités de croissance et de financement futur.
Alors que les violations de données se multiplient et que les cybercriminels exploitent les vulnérabilités des systèmes, la solution de Zendata est bien positionnée pour répondre à la demande croissante de gestion efficace des risques liés à l'IA et aux données. Avec pour vision de promouvoir des pratiques transparentes et équitables relatives aux données des consommateurs, Zendata souhaite établir un cercle vertueux de confiance dans les données.
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