Slim de-identifikasie en sintetisering
Gebruik ons beste-praktyk-oplossings om toetsdata te genereer wat produksiedata weerspieël vir omvattende toetsing en ontwikkeling in verteenwoordigende scenario's.
Die gebruik van oorspronklike persoonlike data as toetsdata word nie toegelaat nie
Toets en ontwikkeling met verteenwoordigende toetsdata is noodsaaklik om die nuutste oplossings te lewer. Die gebruik van oorspronklike produksiedata lyk voor die hand liggend, maar is dikwels uitdagend aangesien dit nie eenvoudig gebruik kan word nie omdat dit:
- bevat (privaatheid) sensitiewe inligting,
- is beperk, skaars of mis data
- of glad nie bestaan nie.
Dit stel uitdagings vir baie organisasies in om die toetsdata reg te kry. Syntho ondersteun dus alle beste praktykoplossings om u toetsdata reg te vestig.
Beste praktyke vir verteenwoordigende toetsdata: Slim de-identifikasie en sintetisering
Slim de-identifikasie
Wat is slim de-identifikasie
De-identifikasie is 'n proses wat gebruik word om sensitiewe inligting te beskerm deur persoonlik identifiseerbare inligting (PII) van 'n datastel of databasis te verwyder of te wysig.
Wanneer om Smart De-identifikasie as toetsdata te gebruik?
De-identifikasie word dikwels gebruik wanneer produksiedata as 'n beginpunt beskikbaar is. De-identifikasie word toegepas om (privaatheid) sensitiewe inligting van die datastel of databasis te verwyder of te wysig om aan dataprivaatheidsregulasies te voldoen, aangesien die gebruik van persoonlike data nie toegelaat word volgens privaatheidsregulasies (soos die GDPR).
Identifiseer PII outomaties met ons KI-aangedrewe PII-skandeerder
Versag handewerk en gebruik ons PII skandeerder om kolomme in u databasis te identifiseer wat direkte persoonlik identifiseerbare inligting (PII) bevat met die krag van KI.
Vervang sensitiewe PII, PHI en ander identifiseerders
Vervang sensitiewe PII, PHI en ander identifiseerders met verteenwoordiger Sintetiese skyndata wat besigheidslogika en patrone volg.
Bewaar referensiële integriteit in 'n hele relasionele data-ekosisteem
Bewaar verwysingsintegriteit met konsekwente kartering in 'n hele data-ekosisteem om data oor sintetiese data-take, databasisse en stelsels te pas.
Sintetiese gegenereer data
Wat is datasintetisering?
Sintetisering het ten doel om sintetiese data te skep wat kunsmatig gegenereer word en dien as 'n alternatief vir werklike data.
Wanneer om te sintetiseer as toetsdata?
Sintetisering word dikwels gebruik wanneer produksiedata beperk is, skaars is, data mis of glad nie as vertrekpunt bestaan nie. Nuwe data word kunsmatig gegenereer en dien as 'n alternatief vir werklike data.
Vervang sensitiewe PII, PHI en ander identifiseerders
Skep sintetiese data gebaseer op vooraf gedefinieerde reëls en beperkings
Naboots statistiese patrone van oorspronklike data in sintetiese data met die krag van kunsmatige intelligensie
Hoe kan 'n mens Smart De-identifikasie en sintetiese data met Syntho gebruik?
Konfigureer maklik!
Van slim de-identifikasie tot sintetisering, die Syntho Engine ondersteun alle beste-praktyk oplossings om jou toetsdata reg te kry. Konfigureer alle beste praktyk-toetsdata-oplossings moeiteloos binne ons platform met gebruikersvriendelike opsies wat aangepas is vir jou behoeftes. Van slim de-identifikasie tot sintetisering, sleep eenvoudig die teikentabel na die gewenste afdeling in die werkspasie. Die kombinasie van oplossings word ook ondersteun.
Stoor jou sintetiese datagids nou!
- Wat is sintetiese data?
- Hoekom gebruik organisasies dit?
- Waardetoevoegende sintetiese data-kliëntgevalle
- Hoe om te begin
