በጥንታዊ ማንነትን በማወቅ ፣ አንድን ሰው ወደ ኋላ መመለስን ለማደናቀፍ አንድ ሰው የመጀመሪያውን የውሂብ ስብስብ የሚጠቀምበት ወይም የሚያዛባባቸውን ሁሉንም ዘዴዎች እንጠቅሳለን።
እኛ በተግባር የምናየው የጥንታዊ ማንነትን የማጥፋት የተለመዱ ምሳሌዎች አጠቃላይ ፣ ማፈን / መጥረግ ፣ ሐሰተኛነት እና ረድፍ እና አምድ መቀያየር ናቸው።
እዚህ እነዚያ ቴክኒኮች ተዛማጅ ምሳሌዎች።
ቴክኒክ | የመጀመሪያው ውሂብ | የተደራጀ ውሂብ |
ከምትታየው | የ 27 ዓመቶች | ከ 25 እስከ 30 ዓመት ዕድሜ ያለው |
ማፈን / መጥረግ | info@syntho.ai | xxxx@xxxxxx.xx |
የይስሙላነት መግለጫ | አምስተርዳም | hVFD6td3jdHHH78ghdgrewui6 |
ረድፍ እና አምድ መቀያየር | ተሰል .ል | ተደበላለቀ |
በጥንታዊ ማንነትን በማይገልጹ ቴክኒኮች የውሂብ ስብስብን ማስተዳደር 2 የቁልፍ ጉዳቶችን ያስከትላል-
እነዚያን 2 ቁልፍ ጉዳቶች ፣ የውሂብ መገልገያ እና የግላዊነት ጥበቃን እናሳያለን። ያንን በሚከተለው ምሳሌ እናደርጋለን በተግባራዊ ጭቆና እና አጠቃላይ።
ማሳሰቢያ - ምስሎችን ለምሳሌያዊ ዓላማዎች እንጠቀማለን። ተመሳሳዩ መርህ ለተዋቀሩ የውሂብ ስብስቦች ይይዛል።
ይህ በመደበኛው መገልገያ እና በግላዊነት ጥበቃ መካከል የንግድ ልውውጥን ያስተዋውቃል ፣ የት ክላሲክ ማንነትን የማሳወቂያ ዘዴዎች ሁል ጊዜ ከሁለቱም ጋር ተመጣጣኝ ጥምረት ይሰጣሉ።
አይደለም። ይህ ትልቅ የተሳሳተ ግንዛቤ ነው እና ስም -አልባ መረጃን አያስከትልም። አሁንም የውሂብ ስብስብዎን ስም -አልባ ለማድረግ ይህንን እንደ መንገድ ይተገብራሉ? ከዚያ ይህ ብሎግ ለእርስዎ መነበብ አለበት።
ሲንቶ ሙሉ በሙሉ አዲስ የውሂብ መዝገቦችን ለማመንጨት ሶፍትዌርን ያዳብራል። እውነተኛ ግለሰቦችን ለመለየት መረጃ በቀላሉ በተዋሃደ የውሂብ ስብስብ ውስጥ የለም። ሰው ሠራሽ መረጃ በሶፍትዌር የመነጩ ሰው ሰራሽ የውሂብ መዝገቦችን ስለያዘ ፣ የግል መረጃ በቀላሉ የለም ምክንያቱም የግላዊነት አደጋ የሌለበትን ሁኔታ ያስከትላል።
በሲንቶ ውስጥ ያለው ቁልፍ ልዩነት የማሽን ትምህርትን ተግባራዊ እናደርጋለን። ስለሆነም ፣ የእኛ መፍትሔ ከፍተኛ የውሂብ-መገልገያ በሚያስከትለው በተዋሃደ የውሂብ ስብስብ ውስጥ የመጀመሪያውን የውሂብ ስብስብ አወቃቀሩን እና ባህሪያቱን ያባዛል። በዚህ መሠረት የመጀመሪያውን መረጃ ከመጠቀም ጋር ሲነፃፀር የተቀነባበረ መረጃን ሲተነትኑ ተመሳሳይ ውጤቶችን ማግኘት ይችላሉ።
ይህ የጉዳይ ጥናት ከመጀመሪያው መረጃ ጋር በማነፃፀር በእኛ ሲንቶ ሞተር በኩል ከተፈጠረው ሰው ሠራሽ መረጃ የተለያዩ ስታቲስቲክስን ከያዙት የጥራት ሪፖርታችን ዋና ዋና ነጥቦችን ያሳያል።
ለማጠቃለል ፣ ሁሉም ክላሲክ ማንነትን የማሳወቅ ዘዴዎች እርስዎን በሚያቀርቡት በመረጃ-መገልገያ እና በግላዊነት-ጥበቃ መካከል ያለውን የተለመደው ንዑስ-ጥሩ ግብይት ለማሸነፍ ሰው ሠራሽ መረጃ ተመራጭ መፍትሔ ነው።
ለማጠቃለል ፣ ከመረጃ-መገልገያ እና የግላዊነት ጥበቃ እይታ ፣ የእርስዎ አጠቃቀም ጉዳይ በሚፈቅድበት ጊዜ ሁል ጊዜ ሰው ሠራሽ መረጃን መምረጥ አለበት።
ለመተንተን ዋጋ | የግላዊነት አደጋ | |
ሰው ሠራሽ ውሂብ | ከፍ ያለ | አንድም |
እውነተኛ (የግል) ውሂብ | ከፍ ያለ | ከፍ ያለ |
የተተበተበ ውሂብ (በጥንታዊ 'ስም -አልባነት' በኩል) | ዝቅተኛ-መካከለኛ | መካከለኛ-ከፍተኛ |
የሲንቶ ሰው ሠራሽ መረጃ ሁለቱንም ከፍ በማድረግ ክላሲክ ማንነትን የማሳወቅ ዘዴዎች አጭር በሚሆኑበት ክፍተቶችን ይሞላል ውሂብ-መገልገያ ና ግላዊነት-ጥበቃ.