Principais Alternativas de Strac Mais Bem Avaliadas
Avaliações 27 Strac
Sentimento Geral da Revisão para Strac
Entre para ver o sentimento das avaliações.
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Como uma empresa que lida com dados sensíveis dentro da nossa ferramenta de suporte ao cliente, garantir a segurança e conformidade dessas informações é um dos nossos pilares. Nossas mensagens de chat frequentemente contêm dados sensíveis de clientes, necessitando de uma solução confiável para identificar e remover essas informações prontamente.
Após avaliar vários fornecedores para fácil integração com nossa ferramenta de suporte, escolhemos a Strac.
A plataforma deles se destacou devido ao seu processo de integração fácil, equipe responsiva e de apoio, e capacidades avançadas de aprendizado de máquina. O sofisticado mecanismo de detecção de PII da Strac, suporte para identificar dados sensíveis em anexos, tempos rápidos de redação e uma extensa lista de elementos de dados sensíveis suportados melhoraram muito nossas medidas de segurança de dados. Além disso, o suporte rápido e a capacidade de resposta às solicitações de recursos são excepcionais.
Estamos satisfeitos com a capacidade da Strac de personalizar recursos para nós, a fim de atender melhor às nossas necessidades.
Estamos ansiosos para uma colaboração contínua e melhorias no modelo de ML.
A Strac tem sido uma adição crucial ao nosso kit de ferramentas de segurança de dados, e recomendamos altamente seus serviços. Análise coletada por e hospedada no G2.com.
Nada crucial, aguardamos a continuação da colaboração e melhorias no modelo de ML. Análise coletada por e hospedada no G2.com.
Collecting and processing sensitive personal data is an integral part of our business. To service our customers, we use a significant number of 3rd party SaaS applications. Customer data is processed in collaboration with SaaS apps like Google Workspace, Slack, Customer support, and more. We wanted a solution to continuously monitor real-time messages and unstructured documents (like PDF, images, screenshots, docs, spreadsheets, zip files, etc.) and reduce sensitive data from those sensitive messages after they were processed. Strac's unique Data Discovery and DLP capabilities with remediation capabilities like redaction, moving data to the vault, and easy-to-use dashboard made it easy for us to adopt Strac. They are very good at accurately identifying and redacting sensitive data with their machine learning and OCR models. And they have a solid process for addressing any false positives. Integration was easy as it was all SaaS and agentless. Strack customer support is very supportive. Análise coletada por e hospedada no G2.com.
"A few features are still being built. They are good at receiving feedback and prioritizing tasks. We've been very happy with them." Análise coletada por e hospedada no G2.com.
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Nossa equipe de suporte estava procurando maneiras de oferecer uma experiência omnichannel mais robusta para os clientes sem risco de conformidade. Recebemos todos os tipos de informações sensíveis, pois estamos no setor financeiro - SSNs, números de cartão, etc. Quando nos deparamos com o Strac, foi uma das ferramentas de segurança mais fáceis que já vi. Era simples, fácil de entender e usar, e mais importante - realmente funcionava. Seus modelos de aprendizado de máquina eram precisos, faziam a detecção correta e até mesmo a redação quando necessário. O preço é acessível e o serviço ao cliente está prontamente disponível sempre que temos uma dúvida. A implementação foi fácil e conseguimos até configurar o SSO com o Azure.
Recomendo fortemente o Strac para suas necessidades de descoberta de dados e DLP (Prevenção de Perda de Dados). Análise coletada por e hospedada no G2.com.
Eu definitivamente voltarei e postarei qualquer coisa negativa sobre eles. Mas até agora, é 10/10 para nós. Análise coletada por e hospedada no G2.com.
As a senior security engineer, I need to ensure no sensitive data is floating across our SaaS apps - Google Workspace, Slack, GDrive, or sensitive data posting on Generative AI Apps like ChatGPT, Anthropic Claude, etc. Strac has been a great partner for us from both DSPM (Data Security Posture Management) and DLP (Data Loss Prevention). It continuously scans, discovers and automatically classifies sensitive data (both unstructured text and unstructured documents) with its machine learning/OCR models. The dashboard is easy-to-use with all the necessary findings and reporting. We get the necessary Slack alerts to know what is happening within our environment. Análise coletada por e hospedada no G2.com.
No Complaints so far. They are always on top of any issue that we report Análise coletada por e hospedada no G2.com.
As part of NIST-CSF, we were required to have a DLP (Data Loss Prevention) software. We did a POC and compared Strac with other competitors like NetSkope. Strac was hands down a) very easy to setup b) once it was setup, we could see the actual findings and alerts for it, c) very responsive support - their engineering team actively listens to any feedback and responds to all issues. We leverage the major SaaS integrations and also their AI DLP solution which protects us from sharing sensitive data over ChatGPT, Google Gemini, Anthropic Claude, etc. Their dashboard and UX is pretty straightforward and gets our job done. Análise coletada por e hospedada no G2.com.
Its not so much what I dislike about Strac but Strac is service specfic. Which worked for us but if you are looking for something does does a blanket wide coverage Strac isn't the right fit for you.
-edit- I stand correct Strac do have an agent DLP that runs on the device and can do DLP "blanket wide coverage". Análise coletada por e hospedada no G2.com.
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O título diz tudo. Lidamos com clientes de serviços financeiros e, portanto, muitos dados PII sensíveis estão sendo interagidos. Por razões de conformidade, segurança cibernética e regulamentação, queríamos uma verdadeira solução DLP (Prevenção de Vazamento de Dados) que detectasse e redigisse qualquer mensagem ou anexo sensível. Precisão e facilidade de uso também são muito importantes para nós. Existem muitas ferramentas DLP no mercado, mas nenhuma é tão precisa quanto a Strac. Seu modelo de aprendizado de máquina detecta qualquer tipo de anexo/imagem que possa conter dados sensíveis. Eu estava hesitante em me inscrever no início, mas depois de ver como o software funciona, fiquei convencido de que é a ferramenta certa para usar para DLP. A configuração foi fácil e tivemos (e continuamos a ter) suporte prático. Não posso dizer coisas boas o suficiente sobre o suporte ao cliente da equipe Strac, pois eles demonstraram um cuidado e interesse tremendos ao nos ajudar e responder às perguntas. Análise coletada por e hospedada no G2.com.
Sem reclamações, pois tudo funcionou perfeitamente e como deveria. Sempre que temos uma pergunta, a Strac responde imediatamente. Análise coletada por e hospedada no G2.com.
Percebemos a importância de manter os detalhes dos nossos clientes seguros, especialmente considerando os dados pessoais que gerenciamos em nosso canal de suporte. Para resolver isso, estávamos em busca de uma solução de Prevenção de Perda de Dados (DLP) que pudesse identificar e mascarar informações sensíveis de forma eficaz. Strac realmente cumpre esse papel. Com sua tecnologia impulsionada por aprendizado de máquina, eles identificam e redigem dados sensíveis com precisão. Configurar o sistema deles foi simples, e a equipe de suporte é eficiente e sempre pronta para ajudar. Simplesmente, Strac é a melhor solução se você estiver usando o Intercom. Análise coletada por e hospedada no G2.com.
É difícil encontrar qualquer desvantagem com a Strac. Eles realmente se destacaram e atenderam nossas necessidades de DLP. Eles foram além, garantindo que nossos dados permaneçam seguros e protegidos. Análise coletada por e hospedada no G2.com.
We receive sensitive data in our customer support tool. Sensitive data is in our chat messages and also in audio recordings we receive from customers. For security and compliance reasons, we wanted a solution that could identify sensitive data and remove it from our customer support app.
Strac solved that problem for us with their highly accurate machine learning and OCR (Optical Character Recognition) software. After weeks of researching, Strac was the only solution I could find on the market that identifies sensitive data in audio recordings. It was literally a 15 min onboarding. We did a quick demo with them and saw instant value. Very easy to use, easy to integrate, and accurate. Análise coletada por e hospedada no G2.com.
They have been on top of all action items. Nothing to dislike so far. Análise coletada por e hospedada no G2.com.
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Strac SaaS DLP é uma ferramenta de prevenção de perda de dados que beneficiou a segurança de dados da nossa empresa de várias maneiras. Strac nos ajudou a identificar, proteger e redigir dados sensíveis dos clientes, como PII e PHI (dados de saúde) em diferentes plataformas de comunicação. Acredito particularmente que o modelo de aprendizado de máquina é muito robusto na redução de falsos positivos durante a detecção e redação em textos e documentos não estruturados. As características mais importantes são a experiência do usuário final, a experiência do administrador e o suporte técnico, que são muito superiores ao que já experimentei antes. Análise coletada por e hospedada no G2.com.
Eles estão constantemente adicionando novos recursos, tem sido ótimo ver o progresso deles da primeira fila. Não há muito do que não gostar, pois eles superaram nossas expectativas. Análise coletada por e hospedada no G2.com.
We use Strac for masking PII in our database before syncing it to non-production environments for development and testing. Their solution was easy to integrate into our automated workflows and has been a valuable and cost-effective part of our security and privacy posture. Strac has worked with us to implement some custom features to meet our requirments. Strac's support has also been available and responsive. Análise coletada por e hospedada no G2.com.
Strac lacks administrative user interfaces for some of the features we use and has been slow to implement these. Análise coletada por e hospedada no G2.com.