በየጥ

ስለ ሰው ሰራሽ ውሂብ ተደጋግሞ የሚጠየቁ ጥያቄዎች

መረዳት ይቻላል! እንደ እድል ሆኖ፣ መልሶች አሉን እና ለመርዳት እዚህ መጥተናል። በተደጋጋሚ የሚጠየቁ ጥያቄዎችን ይመልከቱ።

እባኮትን ከዚህ በታች ያለውን ጥያቄ ይክፈቱ እና ተጨማሪ መረጃ ለማግኘት ሊንኩን ይጫኑ። እዚህ ያልተገለጸ የበለጠ የተወሳሰበ ጥያቄ አለዎት? ባለሙያዎቻችንን በቀጥታ ይጠይቁ!

በጣም የሚጠየቁ ጥያቄዎች

ሰው ሰራሽ መረጃ የሚያመለክተው ከእውነታው ዓለም ምንጮች ከመሰብሰብ ይልቅ ሰው ሰራሽ በሆነ መንገድ የመነጨ ነው። በአጠቃላይ፣ ኦሪጅናል መረጃ የሚሰበሰበው ከሰዎች (ከደንበኞች፣ከታካሚዎች፣ወዘተ) ጋር ባለዎት ግንኙነት እና በሁሉም የውስጥ ሂደቶችዎ አማካኝነት ሰው ሰራሽ ዳታ የሚመነጨው በኮምፒውተር ስልተ ቀመር ነው።

ሰው ሰራሽ ዳታ ቁጥጥር ባለበት አካባቢ ያሉ ሞዴሎችን ለመፈተሽ እና ለመገምገም ወይም ከእውነተኛ አለም መረጃ ጋር ተመሳሳይ የሆነ ነገር ግን ምንም ሚስጥራዊ መረጃ የሌለው መረጃ በማመንጨት ሚስጥራዊነት ያለው መረጃን ለመጠበቅ ጥቅም ላይ ሊውል ይችላል። ሰው ሰራሽ ውሂብ ብዙውን ጊዜ ለግላዊነት ሚስጥራዊነት ያለው መረጃ እንደ አማራጭ ጥቅም ላይ ይውላል እና እንደ የሙከራ ዳታ ፣ ለትንታኔ ወይም የማሽን መማርን ለማሰልጠን ሊያገለግል ይችላል።

ተጨማሪ ያንብቡ

ሰው ሰራሽ ውሂቡ ከመጀመሪያው መረጃ ጋር ተመሳሳይ የሆነ የውሂብ ጥራት እንደሚይዝ ዋስትና መስጠት ፈታኝ ሊሆን ይችላል፣ እና ብዙ ጊዜ በልዩ አጠቃቀም ጉዳይ እና ሰው ሰራሽ ውሂቡን ለማመንጨት በሚጠቀሙት ዘዴዎች ላይ የተመሠረተ ነው። እንደ አመንጪ ሞዴሎች ያሉ አንዳንድ ሰው ሰራሽ መረጃዎችን የማመንጨት ዘዴዎች ከዋናው መረጃ ጋር በጣም ተመሳሳይ የሆነ መረጃ ሊፈጥሩ ይችላሉ። ቁልፍ ጥያቄ፡ ይህንን እንዴት ማሳየት ይቻላል?

የሰው ሰራሽ ውሂብን ጥራት ለማረጋገጥ አንዳንድ መንገዶች አሉ።

  • የውሂብ ጥራት መለኪያዎች በእኛ የውሂብ ጥራት ዘገባ፦ ሰው ሰራሽ ዳታ ከመጀመሪያው መረጃ ጋር አንድ አይነት የውሂብ ጥራት መያዙን ለማረጋገጥ አንዱ መንገድ የሰው ሰራሽ ውሂቡን ከዋናው ውሂብ ጋር ለማነፃፀር የመረጃ ጥራት መለኪያዎችን መጠቀም ነው። እነዚህ መለኪያዎች እንደ ተመሳሳይነት፣ ትክክለኛነት እና የውሂብ ሙሉነት ያሉ ነገሮችን ለመለካት ጥቅም ላይ ሊውሉ ይችላሉ። Syntho ሶፍትዌር የውሂብ ጥራት ሪፖርት ከተለያዩ የውሂብ ጥራት መለኪያዎች ጋር አካቷል።.
  • ውጫዊ ግምገማ፦የሰው ሰራሽ ዳታ ከዋናው መረጃ አንፃር ያለው የዳታ ጥራት ቁልፍ በመሆኑ በቅርቡ ከ SAS የውሂብ ባለሙያዎች ጋር ግምገማ አድርገናል (በአናሊቲክስ የገበያ መሪ) የሲንቶ ሰው ሰራሽ መረጃን ከትክክለኛው መረጃ ጋር በማነፃፀር ያሳያል። ከኤስኤኤስ የትንታኔ ኤክስፐርት ኤድዊን ቫን ኡነን፣ ከSyntho የተፈጠሩ ሠራሽ ዳታ ስብስቦችን በተለያዩ የትንታኔ (AI) ግምገማዎች ገምግመው ውጤቶቹን አጋርተዋል። የዚያን ቪዲዮ አጭር መግለጫ እዚህ ይመልከቱ.
  • በራስዎ መሞከር እና መገምገምሰው ሰራሽ መረጃዎችን ከተጨባጭ መረጃ ጋር በማነፃፀር ወይም የማሽን መማሪያ ሞዴሎችን በማሰልጠን እና አፈፃፀማቸውን በገሃዱ አለም መረጃ ላይ ከሰለጠኑ ሞዴሎች ጋር በማነፃፀር መሞከር እና መገምገም ይቻላል። ለምንድነው የሰው ሰራሽ ውሂቡን የውሂብ ጥራት በራስዎ አይሞክሩም? የዚህን እድሎች ባለሙያዎቻችንን እዚህ ይጠይቁ

ሰው ሰራሽ ውሂቡ ከመጀመሪያው መረጃ ጋር 100% ለመመሳሰል በፍፁም ሊያረጋግጥ እንደማይችል ነገር ግን ለተወሰነ የአጠቃቀም ጉዳይ ሊጠቅም የሚችል መሆኑን ልብ ማለት ያስፈልጋል። ይህ የተለየ የአጠቃቀም ጉዳይ የላቀ ትንታኔ ወይም የማሽን መማሪያ ሞዴሎችን ማሰልጠን ይችላል።

ክላሲክ 'ስም ማጥፋት' ሁልጊዜ ጥሩው መፍትሄ አይደለም፣ ምክንያቱም፡-

  1. የግላዊነት አደጋ - ሁልጊዜም ይኖርዎታል
    የግላዊነት ስጋት. እነዚያን በመተግበር ላይ
    ክላሲክ ስም -አልባነት ቴክኒኮች
    የበለጠ ከባድ ያደርገዋል, ግን አይደለም
    ግለሰቦችን ለመለየት የማይቻል.
  2. ውሂብ በማጥፋት ላይ - የበለጠ እርስዎ
    ማንነትዎን አይገልጹ፣ እርስዎ በተሻለ ሁኔታ ይከላከላሉ
    የእርስዎን ግላዊነት ፣ ግን የበለጠ እርስዎ
    ውሂብህን አጥፋ። ይህ አይደለም
    ለመተንተን ትፈልጋለህ, ምክንያቱም
    የተበላሸ ውሂብ ወደ መጥፎ ውጤት ያስከትላል
    ግንዛቤዎች።
  3. ጊዜ የሚወስድ። - መፍትሄ ነው።
    ብዙ ጊዜ ይወስዳል, ምክንያቱም
    እነዚህ ዘዴዎች በተለየ መንገድ ይሠራሉ
    በመረጃ ስብስብ እና በመረጃ አይነት.

ሰው ሠራሽ መረጃ እነዚህን ሁሉ ድክመቶች ለመፍታት ያለመ ነው። ልዩነቱ በጣም አስደናቂ ከመሆኑ የተነሳ ቪዲዮ ሠርተናል። እዚህ ይመልከቱ.

ተደጋግሞ የሚነሱ ጥያቄዎች

ሰው ሠራሽ ውሂብ

በአጠቃላይ፣ አብዛኛዎቹ ደንበኞቻችን ሰው ሠራሽ ውሂብን ለሚከተሉት ይጠቀማሉ።

  • የሶፍትዌር ሙከራ እና ልማት
  • ለትንታኔ፣ ለሞዴል ልማት እና የላቀ ትንተና (AI እና ML) ሠራሽ ውሂብ
  • የምርት ማሳያዎች

የበለጠ ያንብቡ እና የአጠቃቀም ጉዳዮችን ያስሱ.

ሰው ሰራሽ ዳታ መንትያ በአልጎሪዝም የመነጨ የእውነተኛ ዓለም የውሂብ ስብስብ እና/ወይም የውሂብ ጎታ ቅጂ ነው። በSynthetic Data Twin ፣ Syntho ዋናውን እውነተኛ ውክልና ለመፍጠር ከዋናው ውሂብ ጋር በተቻለ መጠን ኦርጅናል ዳታ ስብስብ ወይም ዳታቤዝ ለመኮረጅ ያለመ ነው። ከተሰራ የውሂብ መንታ ጋር፣ ከዋናው ውሂብ ጋር በማነፃፀር የላቀ የሰው ሰራሽ ዳታ ጥራትን እንፈልጋለን። ይህንን የምናደርገው ዘመናዊ የኤአይአይ ሞዴሎችን በሚጠቀም በሰው ሰራሽ ዳታ ሶፍትዌር ነው። እነዚያ የ AI ሞዴሎች ሙሉ ለሙሉ አዲስ የመረጃ ነጥቦችን ያመነጫሉ እና የዋናውን ውሂብ ባህሪያት፣ግንኙነቶች እና ስታቲስቲካዊ ንድፎችን እስከምናቆይበት መንገድ ኦሪጅናል ውሂብ ከሆነ ሊጠቀሙበት ይችላሉ።

ይህ ለተለያዩ ዓላማዎች ማለትም የማሽን መማሪያ ሞዴሎችን መፈተሽ እና ማሰልጠን፣ ለምርምር እና ልማት ሁኔታዎችን ማስመሰል እና ለሥልጠና እና ለትምህርት ምናባዊ አካባቢዎችን መፍጠር። ሰው ሰራሽ ዳታ መንትዮች በማይገኝበት ጊዜ ወይም የገሃዱ ዓለም መረጃን በሚጠቀሙበት ጊዜ በተጨባጭ መረጃ ምትክ ጥቅም ላይ ሊውሉ የሚችሉ እውነተኛ እና ወካይ መረጃዎችን ለመፍጠር ጥቅም ላይ ሊውሉ ይችላሉ በጥብቅ የውሂብ ግላዊነት ደንቦች ምክንያት ተግባራዊ ያልሆነ ወይም ሥነ ምግባር የጎደለው ነው።

ተጨማሪ ያንብቡ.

አዎ እናደርጋለን። ውሂብዎን ወደ ላቀ ደረጃ ለማድረስ የተለያዩ እሴት የሚጨምሩ ሰራሽ ውሂብ ማሻሻያ እና ማሻሻያ ባህሪያትን እናቀርባለን።

ተጨማሪ ያንብቡ.

ሞክ ዳታ እና AI የመነጨ ሰው ሰራሽ ዳታ ሁለቱም አይነት ሰው ሰራሽ ውሂብ ናቸው ነገር ግን በተለያየ መንገድ የሚፈጠሩ እና ለተለያዩ ዓላማዎች ያገለግላሉ።

ሞክ ዳታ በእጅ የተፈጠረ እና ብዙ ጊዜ ለሙከራ እና ለልማት ዓላማዎች የሚውል ሰው ሰራሽ ዳታ ነው። በተለምዶ የገሃዱ አለም መረጃን ባህሪ ለመምሰል የሚያገለግል ቁጥጥር በተደረገበት አካባቢ ሲሆን ብዙ ጊዜ የስርአት ወይም መተግበሪያን ተግባር ለመፈተሽ ይጠቅማል። ብዙውን ጊዜ ቀላል, ለማመንጨት ቀላል ነው, እና ውስብስብ ሞዴሎችን ወይም ስልተ ቀመሮችን አይፈልግም. ብዙውን ጊዜ፣ አንድ አጣቃሾች እንዲሁ እንደ “ዱሚ ዳታ” ወይም “የውሸት መረጃ” ይሳለቃሉ።

በአይአይ የመነጨ ሰው ሰራሽ ዳታ በአንፃሩ ሰው ሰራሽ የማሰብ ችሎታ ቴክኒኮችን በመጠቀም እንደ ማሽን መማሪያ ወይም አመንጪ ሞዴሎች የተፈጠረ ነው። የገሃዱ ዓለም መረጃን በሚጠቀሙበት ጊዜ በተጨባጭ መረጃ ምትክ ጥቅም ላይ ሊውሉ የሚችሉ ተጨባጭ እና ወካይ መረጃዎችን ለመፍጠር ጥቅም ላይ የሚውለው ጥብቅ በሆኑ የግላዊነት ደንቦች ምክንያት ተግባራዊ ሊሆን የማይችል ወይም ስነምግባር የጎደለው ነው። ብዙ ጊዜ የበለጠ የተወሳሰበ እና በእጅ ከሚሳለቁ መረጃዎች የበለጠ የስሌት ሀብቶችን ይፈልጋል። በውጤቱም ፣ እሱ የበለጠ እውነታዊ ነው እና በተቻለ መጠን በተቻለ መጠን የመጀመሪያውን መረጃ ያስመስላል።

በማጠቃለያው የይስሙላ ዳታ በእጅ የተፈጠረ ሲሆን በተለምዶ ለሙከራ እና ለልማት ስራ ላይ ይውላል፡ በአይ የመነጨ ሰው ሰራሽ መረጃ ደግሞ አርቴፊሻል ኢንተለጀንስ ቴክኒኮችን በመጠቀም የሚፈጠር እና ወካይ እና ተጨባጭ መረጃዎችን ለመፍጠር ይጠቅማል።

ተጨማሪ ጥያቄዎች? ባለሙያዎቻችንን ይጠይቁ

የውሂብ ጥራት

ሰው ሰራሽ ውሂቡ ከመጀመሪያው መረጃ ጋር ተመሳሳይ የሆነ የውሂብ ጥራት እንደሚይዝ ዋስትና መስጠት ፈታኝ ሊሆን ይችላል፣ እና ብዙ ጊዜ በልዩ አጠቃቀም ጉዳይ እና ሰው ሰራሽ ውሂቡን ለማመንጨት በሚጠቀሙት ዘዴዎች ላይ የተመሠረተ ነው። እንደ አመንጪ ሞዴሎች ያሉ አንዳንድ ሰው ሰራሽ መረጃዎችን የማመንጨት ዘዴዎች ከዋናው መረጃ ጋር በጣም ተመሳሳይ የሆነ መረጃ ሊፈጥሩ ይችላሉ። ቁልፍ ጥያቄ፡ ይህንን እንዴት ማሳየት ይቻላል?

የሰው ሰራሽ ውሂብን ጥራት ለማረጋገጥ አንዳንድ መንገዶች አሉ።

  • የውሂብ ጥራት መለኪያዎች በእኛ የውሂብ ጥራት ዘገባ፦ ሰው ሰራሽ ዳታ ከመጀመሪያው መረጃ ጋር አንድ አይነት የውሂብ ጥራት መያዙን ለማረጋገጥ አንዱ መንገድ የሰው ሰራሽ ውሂቡን ከዋናው ውሂብ ጋር ለማነፃፀር የመረጃ ጥራት መለኪያዎችን መጠቀም ነው። እነዚህ መለኪያዎች እንደ ተመሳሳይነት፣ ትክክለኛነት እና የውሂብ ሙሉነት ያሉ ነገሮችን ለመለካት ጥቅም ላይ ሊውሉ ይችላሉ። Syntho ሶፍትዌር የውሂብ ጥራት ሪፖርት ከተለያዩ የውሂብ ጥራት መለኪያዎች ጋር አካቷል።.
  • ውጫዊ ግምገማ፦የሰው ሰራሽ ዳታ ከዋናው መረጃ አንፃር ያለው የዳታ ጥራት ቁልፍ በመሆኑ በቅርቡ ከ SAS የውሂብ ባለሙያዎች ጋር ግምገማ አድርገናል (በአናሊቲክስ የገበያ መሪ) የሲንቶ ሰው ሰራሽ መረጃን ከትክክለኛው መረጃ ጋር በማነፃፀር ያሳያል። ከኤስኤኤስ የትንታኔ ኤክስፐርት ኤድዊን ቫን ኡነን፣ ከSyntho የተፈጠሩ ሠራሽ ዳታ ስብስቦችን በተለያዩ የትንታኔ (AI) ግምገማዎች ገምግመው ውጤቶቹን አጋርተዋል። የዚያን ቪዲዮ አጭር መግለጫ እዚህ ይመልከቱ.
  • በራስዎ መሞከር እና መገምገምሰው ሰራሽ መረጃዎችን ከተጨባጭ መረጃ ጋር በማነፃፀር ወይም የማሽን መማሪያ ሞዴሎችን በማሰልጠን እና አፈፃፀማቸውን በገሃዱ አለም መረጃ ላይ ከሰለጠኑ ሞዴሎች ጋር በማነፃፀር መሞከር እና መገምገም ይቻላል። ለምንድነው የሰው ሰራሽ ውሂቡን የውሂብ ጥራት በራስዎ አይሞክሩም? የዚህን እድሎች ባለሙያዎቻችንን እዚህ ይጠይቁ

ሰው ሰራሽ ውሂቡ ከመጀመሪያው መረጃ ጋር 100% ለመመሳሰል በፍፁም ሊያረጋግጥ እንደማይችል ነገር ግን ለተወሰነ የአጠቃቀም ጉዳይ ሊጠቅም የሚችል መሆኑን ልብ ማለት ያስፈልጋል። ይህ የተለየ የአጠቃቀም ጉዳይ የላቀ ትንታኔ ወይም የማሽን መማሪያ ሞዴሎችን ማሰልጠን ይችላል።

አዎ ነው. ሰው ሰራሽ ውሂቡ በመጀመሪያው ውሂቡ ውስጥ እንዳሉ የማታውቃቸውን ቅጦች እንኳን ይይዛል።

ግን ቃላችንን ለዛ ብቻ አትውሰድ። የ SAS የትንታኔ ባለሙያዎች (የአለም አቀፍ ገበያ የትንታኔ መሪ) ስለ ሰው ሠራሽ መረጃችን (AI) ግምገማ አደረጉ እና ከዋናው መረጃ ጋር አነጻጽረውታል። የማወቅ ጉጉት ያለው? ይመልከቱ መላው ክስተት እዚህ ወይም ስለ አጭር እትም ይመልከቱ የውሂብ ጥራት እዚህ.

አዎ እናደርጋለን። የእኛ መድረክ ለዳታቤዝ የተመቻቸ ሲሆን በዚህም ምክንያት በ datgabase ውስጥ ባሉ የውሂብ ስብስቦች መካከል የማጣቀሻ ታማኝነት ተጠብቆ ይቆያል።

ስለዚህ ጉዳይ የበለጠ ለማወቅ ይፈልጋሉ?

የእኛን ባለሙያዎች በቀጥታ ይጠይቁ.

ግላዊነት

አይ እኛ የለንም። በቀላሉ የሲንቶ ሞተርን በግቢው ላይ ወይም በግል ደመና ውስጥ በዶክተር ማሰማራት እንችላለን።

አይ.የእኛን መድረክ በደንበኛው በሚታመን አካባቢ በቀላሉ ሊሰማራ በሚችል መንገድ አመቻችተናል። ይህ ውሂብ ከደንበኛው ታማኝ አካባቢ ፈጽሞ እንደማይተው ያረጋግጣል። ለደንበኛው ታማኝ አካባቢ የማሰማራት አማራጮች "በቅድመ ሁኔታ" እና "በደንበኛው ደመና አካባቢ (የግል ደመና)" ውስጥ ናቸው.

አማራጭ፡ Syntho በ"Syntho ደመና" ውስጥ የሚስተናገደውን ስሪት ይደግፋል።

አይደለም የሲንቶ ሞተር የራስ አገልግሎት መድረክ ነው። በውጤቱም, ከሲንቶ ሞተር ጋር ሰው ሠራሽ መረጃዎችን ማመንጨት በሚቻልበት መንገድ ይቻላል end-to-end በሂደት ላይ ፣ Syntho በጭራሽ ማየት አይችልም እና ውሂብን ለማስኬድ በጭራሽ አያስፈልግም።

አዎ ይህንን የምናደርገው በ QA ዘገባችን ነው።

 

የውሂብ ስብስብን በሚዋሃድበት ጊዜ አንድ ሰው ግለሰቦችን እንደገና መለየት እንደማይችል ማሳየት አስፈላጊ ነው. ውስጥ ይህ ቪድዮ, Marijn ይህንን ለማሳየት በጥራት ሪፖርታችን ውስጥ ያሉትን የግላዊነት እርምጃዎችን አስተዋውቋል።

የሲንቶ QA ሪፖርት ሦስት ይዟል የኢንዱስትሪ-ደረጃ የውሂብ ግላዊነትን ለመገምገም መለኪያዎች. ከእያንዳንዱ የእነዚህ መለኪያዎች በስተጀርባ ያለው ሀሳብ የሚከተለው ነው-

  • ሰው ሰራሽ ውሂብ (S) "በተቻለ መጠን ቅርብ" መሆን አለበት፣ ነገር ግን "ወደ ዒላማው መረጃ በጣም ቅርብ አይደለም"T).
  • በዘፈቀደ የተመረጠ የማቆያ ውሂብ (H) “በጣም የቀረበ” የሚለውን መለኪያ ይወስናል።
  • A ፍጹም መፍትሔ ልክ እንደ መጀመሪያው ውሂብ የሚመስል ነገር ግን ከዚህ በፊት ያልታየ አዲስ ሰው ሰራሽ ውሂብ ያመነጫል (= H).

በኔዘርላንድስ ዳታ ጥበቃ ባለስልጣን በተለይ ከተገለጸው የአጠቃቀም ጉዳዮች አንዱ ሰው ሰራሽ መረጃዎችን እንደ የሙከራ መረጃ መጠቀም ነው።

በዚህ ጽሑፍ ውስጥ ተጨማሪ ማግኘት ይቻላል.

Syntho ሞተር

የሲንቶ ሞተር በዶከር ኮንቴይነር ውስጥ ተጭኗል እና በቀላሉ ሊሰማራ እና በመረጡት አካባቢ ሊሰካ ይችላል።

ሊሆኑ የሚችሉ የማሰማራት አማራጮች የሚከተሉትን ያካትታሉ:

  • መነሻ ላይ
  • ማንኛውም (የግል) ደመና
  • ሌላ ማንኛውም አካባቢ

ተጨማሪ ያንብቡ.

Syntho ከመረጃ ቋቶችዎ፣ አፕሊኬሽኖችዎ፣ ዳታ ቧንቧዎችዎ ወይም የፋይል ስርዓቶችዎ ጋር በቀላሉ እንዲገናኙ ያስችልዎታል። 

የተለያዩ የተቀናጁ አያያዦችን እንደግፋለን ከምንጩ-አካባቢ (የመጀመሪያው መረጃ የተከማቸበት) እና የመድረሻ አካባቢ (ሰው ሰራሽ ውሂብዎን ለመፃፍ በሚፈልጉበት) መገናኘት ይችላሉ። end-to-end የተቀናጀ አቀራረብ.

የምንደግፋቸው የግንኙነት ባህሪያት፡-

  • ከዶከር ጋር ይሰኩት እና ይጫወቱ
  • 20+ የውሂብ ጎታ አያያዦች
  • 20+ የፋይል ስርዓት አያያዦች

ተጨማሪ ያንብቡ.

በተፈጥሮ, የትውልድ ጊዜ የሚወሰነው በመረጃ ቋቱ መጠን ላይ ነው. በአማካይ, ከ 1 ሚሊዮን ያነሰ መዝገቦች ያለው ሰንጠረዥ ከ 5 ደቂቃዎች ባነሰ ጊዜ ውስጥ ይዘጋጃል.

የሲንቶ ማሽን መማሪያ ስልተ ቀመሮች ባህሪያቱን በተሻለ ሁኔታ ማጠቃለል የሚችሉ ተጨማሪ የህጋዊ አካላት መዛግብት ሲሆን ይህም የግላዊነት ስጋትን ይቀንሳል። ዝቅተኛው የአምድ-ወደ-ረድፍ ሬሾ 1፡500 ይመከራል። ለምሳሌ፣ የምንጭ ሰንጠረዥዎ 6 አምዶች ካሉት፣ ቢያንስ 3000 ረድፎችን መያዝ አለበት።

አይደለም. ምንም እንኳን የሰው ሰራሽ መረጃዎችን ጥቅሞቹን ፣ አሠራሩን እና አጠቃቀምን ሙሉ በሙሉ ለመረዳት የተወሰነ ጥረት የሚጠይቅ ቢሆንም የማዋሃዱ ሂደት በጣም ቀላል እና መሰረታዊ የኮምፒዩተር እውቀት ያለው ማንኛውም ሰው ሊሰራው ይችላል። ስለ ማዋሃድ ሂደት የበለጠ መረጃ ለማግኘት ይመልከቱ ይህን ገጽ or የሙከራ ማሳያ ይጠይቁ.

የሲንቶ ኤንጂን በተዋቀረ፣ በሰንጠረዥ ውሂብ (ረድፎችን እና አምዶችን በያዘ ማንኛውም ነገር) ላይ በተሻለ ሁኔታ ይሰራል። በእነዚህ አወቃቀሮች ውስጥ፣ የሚከተሉትን የውሂብ ዓይነቶች እንደግፋለን፡

  • በሠንጠረዦች የተቀረፀውን ውሂብ ያዋቅራል (ምድብ፣ አሃዛዊ፣ ወዘተ.)
  • ቀጥተኛ መለያዎች እና PII
  • ትላልቅ የውሂብ ጎታዎች እና የውሂብ ጎታዎች
  • የጂኦግራፊያዊ አካባቢ ውሂብ (እንደ ጂፒኤስ)
  • የጊዜ ተከታታይ ውሂብ
  • ባለብዙ ሠንጠረዥ የውሂብ ጎታዎች (ከማጣቀሻ ታማኝነት ጋር)
  • የጽሑፍ ውሂብ ክፈት

 

ውስብስብ የውሂብ ድጋፍ
ከሁሉም መደበኛ የሰንጠረዥ መረጃ አይነቶች ቀጥሎ፣ Syntho Engine ውስብስብ የውሂብ አይነቶችን እና ውስብስብ የውሂብ አወቃቀሮችን ይደግፋል።

  • የጊዜ ቅደም ተከተል
  • ባለብዙ ሠንጠረዥ የውሂብ ጎታዎች
  • ጽሑፍ ይክፈቱ

ተጨማሪ ያንብቡ.

አይ፣የእኛን መድረክ አመቻችተነዋል የስሌት መስፈርቶችን (ለምሳሌ ምንም ጂፒዩ አያስፈልግም)፣ የመረጃውን ትክክለኛነት ሳንጎዳ። በተጨማሪም ፣ አንድ ሰው ግዙፍ የውሂብ ጎታዎችን ማቀናጀት እንዲችል አውቶማቲክ ሚዛንን እንደግፋለን።

አዎ. Syntho ሶፍትዌር ብዙ ጠረጴዛዎችን ለያዙ የውሂብ ጎታዎች የተመቻቸ ነው።

ይህንን በተመለከተ Syntho የውሂብን ትክክለኛነት ከፍ ለማድረግ የውሂብ ዓይነቶችን, ንድፎችን እና ቅርጸቶችን በራስ-ሰር ያገኛል. ለባለብዙ ሠንጠረዥ የውሂብ ጎታ፣ የማጣቀሻ ታማኝነትን ለመጠበቅ አውቶማቲክ የጠረጴዛ ግንኙነት ፍንጭ እና ውህደትን እንደግፋለን።

የሰዎች ቡድን ፈገግታ

መረጃ ሰው ሠራሽ ነው፣ ግን ቡድናችን እውነተኛ ነው!

ሲንቶን ያነጋግሩ እና ከባለሙያዎቻችን አንዱ የተቀናጀ መረጃን ዋጋ ለመመርመር በብርሃን ፍጥነት ከእርስዎ ጋር ይገናኛል!