Smart afidentifikation og syntetisering
Udnyt vores bedste praksis-løsninger til at generere testdata, der afspejler produktionsdata til omfattende test og udvikling i repræsentative scenarier.
Det er ikke tilladt at bruge originale personlige data som testdata
Test og udvikling med repræsentative testdata er afgørende for at levere avancerede løsninger. Brug af originale produktionsdata virker indlysende, men er ofte udfordrende, da det ikke bare kan bruges, fordi det:
- indeholder (privatlivs)følsomme oplysninger,
- er begrænset, sparsom eller mangler data
- eller slet ikke eksisterer.
Dette introducerer udfordringer for mange organisationer med at få testdataene rigtige. Derfor understøtter Syntho alle best practice-løsninger til at etablere dine testdata korrekt.
Bedste praksis for repræsentative testdata: Smart afidentifikation og syntetisering
Smart afidentifikation
Hvad er smart afidentifikation
Afidentifikation er en proces, der bruges til at beskytte følsomme oplysninger ved at fjerne eller ændre personligt identificerbare oplysninger (PII) fra et datasæt eller en database.
Hvornår skal man bruge Smart De-identifikation som testdata?
Afidentifikation bruges ofte, når produktionsdata er tilgængelige som udgangspunkt. Afidentifikation anvendes til at fjerne eller ændre (privatlivs)følsomme oplysninger fra datasættet eller databasen for at overholde reglerne om databeskyttelse, da brugen af personoplysninger ikke er tilladt i henhold til reglerne om privatlivets fred (såsom GDPR).
Identificer PII automatisk med vores AI-drevne PII-scanner
Afbød manuelt arbejde og udnyt vores PII scanner at identificere kolonner i din database, der indeholder direkte personlig identificerbar information (PII) med kraften fra AI.
Erstat følsomme PII, PHI og andre identifikatorer
Erstat følsomme PII, PHI og andre identifikatorer med repræsentative Syntetiske mock data der følger forretningslogik og mønstre.
Bevar referentiel integritet i et helt relationelt dataøkosystem
Bevar referentiel integritet med konsekvent kortlægning i et helt dataøkosystem for at matche data på tværs af syntetiske datajob, databaser og systemer.
Syntetisk datagenerering
Hvad er datasyntetisering?
Syntetisering har til formål at skabe syntetiske data, der genereres kunstigt og fungerer som et alternativ til virkelige data.
Hvornår skal syntetisering som testdata?
Syntetisering bruges ofte, når produktionsdata er begrænset, sparsomme, mangler data eller slet ikke eksisterer som udgangspunkt. Nye data genereres kunstigt og fungerer som et alternativ til data fra den virkelige verden.
Erstat følsomme PII, PHI og andre identifikatorer
Opret syntetiske data baseret på foruddefinerede regler og begrænsninger
Efterlign statistiske mønstre af originale data i syntetiske data med kraften i kunstig intelligens
Hvordan kan man bruge Smart De-identifikation og syntetiske data med Syntho?
Konfigurer nemt!
Fra smart de-identifikation til syntetisering, Syntho Engine understøtter alle best-practice-løsninger for at få dine testdata rigtige. Konfigurer alle best practice-testdataløsninger ubesværet inden for vores platform med brugervenlige muligheder skræddersyet til dine behov. Fra smart afidentifikation til syntetisering skal du blot trække måltabellen ind i den ønskede sektion i arbejdsområdet. Kombination af løsninger understøttes også.
Gem din guide til syntetiske data nu!
- Hvad er syntetiske data?
- Hvorfor bruger organisationer det?
- Værdiskabende syntetiske data klientcases
- Sådan starter du
