Unsa ang mga alternatibo sa pagproseso sa personal nga datos?

Niini nga video, mahibal-an namon ang bahin sa lainlaing mga alternatibo sa pagproseso sa personal nga datos.

Kini nga video nakuha gikan sa Syntho webinar bahin sa nganong gigamit sa mga organisasyon ang sintetikong datos isip data sa pagsulay?. Tan-awa ang tibuok nga video dinhi.

Mga Alternatibo sa Paggamit sa Personal nga Data sa Data sa Pagsulay

Kung bahin sa pagsulay ug pag-analisar sa datos, ang personal nga datos mahimong usa ka bililhon nga kapanguhaan. Bisan pa, ang paggamit sa personal nga datos adunay mga ligal ug etikal nga implikasyon nga kinahanglan tagdon. Niini nga artikulo, atong susihon ang pipila ka mga alternatibo sa paggamit sa personal nga datos isip data sa pagsulay.

Opsyon 1: Pag-usisa sa Alternatibong Paagi

Ang una nga kapilian mao ang pagsuhid sa ubang mga paagi sa pagkab-ot sa parehas nga mga sangputanan nga wala gigamit ang personal nga datos. Mahimong maglakip kini sa paggamit sa datos nga magamit sa publiko o paghimo og mga simulation nga nagsundog sa pamatasan sa datos sa tinuod nga kalibutan. Bisan kung kini dili kanunay posible, angay nga hunahunaon sa dili pa mogamit sa personal nga datos.

Opsyon 2: Gamita ang Synthetic Data

Ang laing alternatibo sa personal nga datos mao ang sintetikong datos. Naglakip kini sa paghimo og mga set sa datos nga gidesinyo sa pagsundog sa tinuod nga kalibutan nga datos, apan walay bisan unsang personal nga impormasyon. Ang sintetikong datos mahimong mamugna gamit ang lain-laing mga teknik, sama sa generative adversarial networks (GANs) o random nga kalasangan. Samtang ang sintetikong datos mahimong dili hingpit nga mokopya sa tinuod nga kalibutan nga datos, kini mahimo gihapon nga mapuslanon alang sa pagsulay ug pagtuki.

Opsyon 3: I-anonymize ang Data

Ang ikatulo nga kapilian mao ang paggamit sa hingpit nga wala mailhi nga datos. Naglakip kini sa pagtangtang sa tanang personal nga impormasyon gikan sa set sa datos, aron dili na kini magamit sa pag-ila sa mga indibidwal. Ang anonymization mahimong makab-ot pinaagi sa mga teknik sama sa data masking, diin ang sensitibo nga datos gipulihan sa dili sensitibo nga datos, o aggregation, diin ang datos gipundok aron mapugngan ang pag-ila sa mga indibidwal. Samtang mahimong epektibo ang anonymization, importante nga timan-an nga adunay kanunay nga risgo sa pag-ila pag-usab kung ang datos dili husto nga anonymize.

Panapos

Ang paggamit sa personal nga datos ingon nga datos sa pagsulay adunay mga peligro nga ligal ug pamatasan, apan adunay mga alternatibo nga magamit. Pinaagi sa pagsuhid sa mga alternatibong paagi, gamit ang sintetikong datos, o pag-anonymize sa datos, posible nga sulayan ug analisahon ang datos nga dili ikompromiso ang pribasiya sa mga indibidwal. Importante nga pilion ang opsyon nga labing haum sa katuyoan sa datos, ug aron maseguro nga ang tanang legal ug etikal nga mga konsiderasyon gikonsiderar.

grupo sa mga tawo nga nagpahiyom

Sintetiko ang datos, apan tinuod ang among team!

Pakigsulti kang Syntho ug usa sa among mga eksperto makigsulti kanimo sa gikusgon sa kahayag aron masusi ang kantidad sa sintetikong datos!