Казус
Синтетични данни за академични изследвания в университета Еразъм
За клиента
Erasmus University Rotterdam (EUR) е международен публичен изследователски университет в Холандия с повече от 100 години опит. Erasmus MC е най-големият и един от водещите академични медицински центрове и травматологични центрове в Холандия, докато неговото икономическо и бизнес училище, Erasmus School of Economics и Rotterdam School of Management са добре известни в Европа и извън нея. Понастоящем Erasmus University Rotterdam е поставен сред 100-те най-добри университета в света от четири видни международни таблици за класиране.
Положението
Университетът поставя ключов акцент върху данните, като интегрира анализ на данни и изследователски методологии в своите програми и изпълнението на академични изследвания, включително публикуването на статии. Развиващият се пейзаж на използването на данни обаче повдига важни последици за поверителността, подтиквайки университета да намери баланса между използването на пълния потенциал на данните и защитата на индивидуалните права на поверителност.
решението
Използвате ли частни и/или лични данни във вашите изследвания и следователно не можете да ги споделите? Сега университетът Еразъм може да ви помогне с това, като създаде синтетичен набор от данни.
Като част от решенията за интегритет на изследванията на Erasmus University Rotterdam (EUR), EUR обяви наличността на Syntho Engine, който сега е позициониран като решение за управление на данни и услуга за генериране на синтетични данни. Що се отнася до използването на Syntho Engine, всички изследователи от университета Еразъм се насърчават да използват платформата колкото е възможно повече.
Ползите
Подобрени данни и поверителност за подобряване на целостта на изследванията
Синтетичните набори от данни имитират реални набори от данни, като запазват техните статистически свойства и връзките между променливите. Важно е да се отбележи, че този метод също намалява риска от разкриване до нула, тъй като нито един запис в синтетичния набор от данни не представлява реално лице.
Улеснете изследването на данни, като предоставите по-лесен достъп до повече данни
Чрез споделяне на синтетични набори от данни, които имитират оригинални набори от данни, които иначе не биха могли да бъдат отворени, изследователите, университетите и заинтересованите страни вече могат да улеснят проучването на данни, като същевременно запазват поверителността на участниците. Синтетичните данни позволяват на изследователите да получат достъп до повече данни, които просто не биха били възможни с реални лични данни. Това позволява изследване на данни с повече данни, работещи за по-ранно валидиране на хипотези и резултати в изследователския процес.
Подобрена възпроизводимост на изследванията чрез улесняване на достъпа до синтетични данни
Чрез споделяне на синтетични набори от данни, които имитират оригинални набори от данни, които иначе не биха могли да бъдат отворени, изследователите могат да осигурят възпроизводимостта на своите резултати. Като алтернатива на публикуването и/или споделянето на реални лични данни за целите на възпроизводимостта, изследователите вече могат да публикуват и/или споделят синтетични данни.
Представителни синтетични данни за учебни курсове
Учебните курсове продължават да съдържат повече задачи, свързани с анализи. Що се отнася до това, представителните данни са необходими, за да позволят на студентите да се научат как да създават и изпълняват аналитични решения с представителни данни. Синтетичните данни могат да бъдат предоставени като част от учебни курсове, за да се улесни това и да се позволи на студентите да се научат да изграждат аналитични модели в представителни сценарии.
Организация: Университет Еразъм Ротердам (EUR)
местоположение: Нидерландия
Индустрия: Образование и изследвания
Размер: 12000 + служители
Случай на употреба: Анализи
Целеви данни: Данни от академични изследвания
уебсайт: https://www.eur.nl/en
Данните са синтетични, но нашият екип е истински!
Свържете се със Syntho и един от нашите експерти ще се свърже с вас със скоростта на светлината, за да проучи стойността на синтетичните данни!