Achosion defnyddio data synthetig
Defnyddiwch ddata synthetig yn lle data real (sensitif).
Mae ein cleientiaid yn defnyddio data'n ddoethach trwy amrywiol achosion defnyddio data synthetig. Archwiliwch yma yr achosion defnydd data synthetig mwyaf gwerthfawr i chi!
Achos defnydd enghreifftiol 1
Data synthetig fel data profion
Mae profi a datblygu gyda data profion cynrychioliadol yn hanfodol i ddarparu datrysiadau meddalwedd o'r radd flaenaf.
Herio
Ni chaniateir defnyddio data personol neu ddata cynhyrchu gwreiddiol fel data prawf ac mae dulliau amgen wedi dyddio ac yn cyflwyno “legacy-by-design".
Ein datrysiad
Cyflwyno a rhyddhau datrysiadau meddalwedd o'r radd flaenaf yn gyflymach ac o ansawdd uwch gyda data prawf synthetig a gynhyrchir gan AI.
- Data tebyg i gynhyrchu
- Privacy by design
- Hawdd, cyflym a agile
Achos defnydd enghreifftiol 2
Data synthetig ar gyfer analytics
Rydyn ni yng nghanol y chwyldro digidol ac mae atebion sy'n cael eu gyrru gan ddata ar fin newid ein byd i gyd. Fodd bynnag, nid yw'r atebion hynny sy'n cael eu gyrru gan ddata ond cystal â'r data y gallant ei ddefnyddio. Mae hyn yn heriol oherwydd rheoliadau data / preifatrwydd llym.
Herio
Dim data = dim dadansoddeg. Mae gan lawer o sefydliadau sylfaen ddata is-optimaidd lle na ellir defnyddio a rhannu data.
Ein datrysiad
Adeiladwch eich sylfaen ddata gref gyda mynediad hawdd a chyflym i ddata synthetig AI cystal â real.
- Datgloi data (sensitif).
- Data mor dda â real
- Hawdd, cyflym a graddadwy
Achos defnydd enghreifftiol 3
Data synthetig ar gyfer demo's cynnyrch
Gweld yw credu: bydd angen “data demo” arnoch chi ar gyfer arddangosiadau cynnyrch i syfrdanu eich rhagolygon gyda demos cynnyrch lefel nesaf.
Herio
Mae'n bosibl y byddwch yn colli cyfleoedd, oherwydd bod eich data demo yn is-optimaidd ar gyfer arddangosiadau cynnyrch.
Ein datrysiad
Rhyfeddwch eich rhagolygon gydag arddangosiadau cynnyrch lefel nesaf, wedi'u teilwra â data demo synthetig cynrychioliadol a gynhyrchir gan AI.
- Data demo di-wall, o ansawdd uchel
- Teilwra'ch demo cynnyrch
- Hawdd, cyflym a agile
Achos defnydd enghreifftiol 4
Data synthetig ar gyfer rhannu data
Mae llawer o sefydliadau yn anelu at gyflawni arloesedd sy'n cael ei yrru gan ddata. Yma, mae data yn hanfodol ac fel arfer mae angen ei rannu'n fewnol neu hyd yn oed yn allanol gyda thrydydd partïon fel man cychwyn. Mae’n gymharol syml: heb ddata, nid oes unrhyw arloesi sy’n cael ei yrru gan ddata a dim cyfleoedd cydweithio. Yn benodol ar gyfer gwireddu arloesedd sy'n cael ei yrru gan ddata, mae cael sylfaen gref i gael gafael ar ddata perthnasol a'i rannu yn hanfodol.
Herio
Mae heriau rhannu data yn cynnwys prosesau cyfreithiol sy’n cymryd llawer o amser, data gwerthfawr heb ei gyffwrdd, diffyg fframwaith rhannu cadarn sy’n arwain at atal prosiectau a diffyg cymhelliant.
Ein datrysiad
Rhannu data synthetig fel dewis arall ar gyfer rhannu data go iawn. Mae hyn yn caniatáu i'n cwsmeriaid ddileu'r heriau rhannu data a grybwyllwyd uchod. Yn y pen draw, mae hyn yn creu sylfaen gref i wireddu arloesedd sy'n cael ei yrru gan ddata, ond wedyn, mewn an agile ffordd o gyrchu a rhannu data yn rhydd.
- Rhyddhau mynediad cyflymach i ddata
- Rhannwch y data gyda gwahanol bartïon heb bryderon preifatrwydd
- Arloesi cyflymach
- Cynyddu cadw a chaffael cwsmeriaid
Achos defnydd enghreifftiol 5
Data synthetig ar gyfer monetization data
Unlike traditional methods like data anonymization, synthetic data offers a faster and more aligned approach, granting access to the entire dataset while preserving individual privacy.
Herio
Nid yw dienw data bob amser yn arwain at ddata dienw ac yn lleihau ansawdd data.
Ein datrysiad
Use synthetic data to streamline processes, and enhance the quality of insights derived, enabling more effective and strategaethau moneteiddio data moesegol.
- Datgloi ffrydiau refeniw newydd
- Secure synthetic data marketplace
- Data catalog with synthetic data
Arbedwch eich canllaw data synthetig nawr!
- Beth yw data synthetig?
- Pam mae sefydliadau yn ei ddefnyddio?
- Achosion cleientiaid data synthetig sy'n ychwanegu gwerth
- Sut i ddechrau
