Auditoria nativa por fonte
Cada banco é verificado pelo que costuma dar errado nele, não por uma lista genérica aplicada a todos.
- Conectores para oito tipos de fonte
- Somente consultas de leitura
- Auditorias agendadas por conexão
Auditoria · Governança · LGPD
Diagnóstico de bancos relacionais, warehouses, CDPs, cache, grafos e bases vetoriais, deliberado por um conselho de especialistas, com catálogo, políticas e qualidade de dados no mesmo lugar.
Do primeiro check ao relatório de remediação, com a governança dos dados ao lado da saúde dos bancos que os guardam.
Cada banco é verificado pelo que costuma dar errado nele, não por uma lista genérica aplicada a todos.
Cada achado traz severidade, magnitude, alcance e tendência, para decidir o que corrigir primeiro.
Nove especialistas avaliam cada achado sob a própria lente, de performance a LGPD e regulação setorial.
O inventário de tabelas e colunas é coletado da própria fonte, com sugestão de classificação de dado pessoal.
Regras declarativas escritas pelo curador e executadas pelo mesmo motor da auditoria.
Normas de nomenclatura, classificação, mascaramento, ownership e retenção avaliadas a cada coleta.
Nenhuma delas altera a fonte auditada: o Optimize lê, delibera e recomenda; quem aplica é a sua equipe.
Cadastre a fonte com um usuário de leitura. A credencial fica no Optimize e nunca volta para a tela.
Os checks da fonte rodam sob demanda ou por agendamento e viram achados com evidência.
O conselho confirma, contesta ou descarta cada achado, e a síntese explica o porquê.
Catálogo, políticas e regras de qualidade mostram quem responde por cada dado.
O relatório executivo e técnico traz o SQL de correção e o plano de volta atrás.
Os checks seguem o modo como cada tecnologia falha. Catálogo e regras de qualidade estão disponíveis nas fontes SQL com coleta de metadados.
| Fonte | O que o Optimize verifica | Catálogo e qualidade |
|---|---|---|
| PostgreSQL | Vacuum e tuplas mortas, índices, locks, conexões, SSL e papéis, WAL e backup, versão | Sim |
| Snowflake | Auto-suspend e consumo de créditos, queries com falha, segregação de perímetros, mascaramento, privilégios | Sim |
| BigQuery | Tabelas grandes sem partição, views com SELECT *, queries de alto custo | — |
| Salesforce Data Cloud | Saúde e atualidade dos data streams, dados pessoais modelados em DMOs | Sim |
| ClickHouse | Partes por partição, mutations pendentes, fila de replicação | — |
| Redis | Fragmentação de memória, maxmemory e política de evicção, chaves sem TTL, slowlog | — |
| Neo4j | Constraints de integridade, índices, supernodes | — |
| Qdrant | Status das coleções, índice de payload, coleções muito grandes | — |
Não. Os checks executam apenas consultas de leitura sobre catálogos, estatísticas e configurações da fonte. As correções aparecem como SQL recomendado no relatório, para a sua equipe revisar e aplicar.
Não. A deliberação é determinística: cada especialista aplica regras próprias sobre o achado, e o mesmo achado sempre recebe o mesmo veredito. Nenhum dado da sua fonte é enviado a um modelo de linguagem.
No banco de metadados do Optimize. Senhas, tokens e chaves nunca são devolvidos pela API nem exibidos na interface; ao testar uma conexão salva, o próprio servidor usa a credencial guardada.
Cada pessoa tem uma conta criada por um administrador, com autenticação em dois fatores obrigatória. Os papéis ADMIN, DBA, ENGINEER e VIEWER definem o que cada um pode ver e fazer, e logins e mudanças de conta ficam registrados.
PostgreSQL e Snowflake. Nas duas, o Optimize coleta tabelas e colunas, sugere a classificação LGPD e executa regras de qualidade. As demais fontes recebem os checks de auditoria.
Entre com a sua conta e o código do app autenticador.
Acessar plataforma