Pametna de-identifikacija i sintetizacija
Iskoristite naša rješenja najbolje prakse za generiranje testnih podataka koji odražavaju proizvodne podatke za sveobuhvatno testiranje i razvoj u reprezentativnim scenarijima.
Upotreba originalnih ličnih podataka kao testnih podataka nije dozvoljena
Testiranje i razvoj sa reprezentativnim testnim podacima je od suštinskog značaja za isporuku najsavremenijih rešenja. Korištenje originalnih proizvodnih podataka izgleda očigledno, ali je često izazovno jer se ne može jednostavno koristiti jer:
- sadrži (privatnost) osjetljive informacije,
- je ograničen, oskudan ili nedostaje podatak
- ili uopšte ne postoji.
Ovo predstavlja izazove za mnoge organizacije u dobijanju ispravnih testnih podataka. Dakle, Syntho podržava sva rješenja najbolje prakse za ispravno postavljanje vaših testnih podataka.
Najbolje prakse za reprezentativne testne podatke: Pametna de-identifikacija i sintetizacija
Pametna de-identifikacija
Šta je pametna de-identifikacija?
Deidentifikacija je proces koji se koristi za zaštitu osjetljivih informacija uklanjanjem ili modifikacijom informacija koje mogu lično identifikovati (PII) iz skupa podataka ili baze podataka.
Kada koristiti Smart De-identification kao test podatke?
Deidentifikacija se često koristi kada su podaci o proizvodnji dostupni kao polazna tačka. Deidentifikacija se primjenjuje kako bi se uklonile ili modificirale (privatnosti) osjetljive informacije iz skupa podataka ili baze podataka kako bi se uskladili sa propisima o privatnosti podataka, jer korištenje ličnih podataka nije dozvoljeno prema propisima o privatnosti (kao što je GDPR).
Automatski identificirajte PII pomoću našeg PII skenera koji pokreće AI
Ublažite ručni rad i iskoristite naše PII skener za identifikaciju stupaca u vašoj bazi podataka koji sadrže direktne lične informacije (PII) sa snagom AI.
Zamijenite osjetljive PII, PHI i druge identifikatore
Zamijenite osjetljive PII, PHI i druge identifikatore reprezentativnim Sintetički lažni podaci koji prate poslovnu logiku i obrasce.
Očuvati referentni integritet u cijelom ekosistemu relacijskih podataka
Očuvati referentni integritet sa konzistentno mapiranje u cijelom ekosistemu podataka kako bi se uskladili podaci u poslovima sintetičkih podataka, bazama podataka i sistemima.
Generiranje sintetičkih podataka
Šta je sintetizacija podataka?
Sintetizacija ima za cilj stvaranje sintetičkih podataka koji se generiraju umjetno i služe kao alternativa podacima iz stvarnog svijeta.
Kada sintetizirati kao testne podatke?
Sintetizacija se često koristi kada su podaci o proizvodnji ograničeni, oskudni, nedostaju podaci ili uopće ne postoje kao polazna tačka. Novi podaci se umjetno generiraju i služe kao alternativa podacima iz stvarnog svijeta.
Zamijenite osjetljive PII, PHI i druge identifikatore
Kreirajte sintetičke podatke na osnovu unaprijed definiranih pravila i ograničenja
Oponašajte statističke obrasce originalnih podataka u sintetičkim podacima uz moć umjetne inteligencije
Kako se može koristiti pametna de-identifikacija i sintetički podaci sa Syntho?
Lako konfigurišite!
Od pametne de-identifikacije do sintetizacije, Syntho Engine podržava sva rješenja najbolje prakse za ispravne podatke o testu. Bez napora konfigurirajte sva rješenja za testiranje podataka u najboljoj praksi unutar naše platforme s korisničkim opcijama prilagođenim vašim potrebama. Od pametne deidentifikacije do sintetizacije, jednostavno prevucite ciljnu tabelu u željeni odeljak radnog prostora. Podržano je i kombinovanje rješenja.
Sačuvajte svoj vodič za sintetičke podatke sada!
- Šta su sintetički podaci?
- Zašto ga organizacije koriste?
- Klijentski slučajevi sa sintetičkim podacima koji dodaju vrijednost
- Kako započeti
