Intelligente Deidentifizierung und Synthese
Nutzen Sie unsere Best-Practice-Lösungen, um Testdaten zu generieren, die Produktionsdaten widerspiegeln, für umfassende Tests und Entwicklung in repräsentativen Szenarien.
Die Verwendung ursprünglicher personenbezogener Daten als Testdaten ist nicht gestattet
Tests und Entwicklung mit repräsentativen Testdaten sind für die Bereitstellung hochmoderner Lösungen unerlässlich. Die Verwendung ursprünglicher Produktionsdaten scheint naheliegend, stellt jedoch oft eine Herausforderung dar, da sie nicht einfach verwendet werden können, weil sie:
- enthält (privat)sensible Informationen,
- ist begrenzt, knapp oder es fehlen Daten
- oder existiert überhaupt nicht.
Dies stellt für viele Unternehmen die Herausforderung dar, die Testdaten richtig zu erfassen. Daher unterstützt Syntho alle Best-Practice-Lösungen, um Ihre Testdaten richtig zu ermitteln.
Best Practices für repräsentative Testdaten: Intelligente Deidentifizierung und Synthese
Intelligente De-Identifizierung
Was ist Smart De-Identification?
De-Identifizierung ist ein Prozess zum Schutz vertraulicher Informationen durch Entfernen oder Ändern persönlich identifizierbarer Informationen (PII) aus einem Datensatz oder einer Datenbank.
Wann sollte Smart De-Identification als Testdaten verwendet werden?
Die Deidentifizierung wird häufig verwendet, wenn Produktionsdaten als Ausgangspunkt verfügbar sind. Die Anonymisierung wird angewendet, um (datenschutzrechtlich) sensible Informationen aus dem Datensatz oder der Datenbank zu entfernen oder zu ändern, um den Datenschutzbestimmungen zu entsprechen, da die Verwendung personenbezogener Daten gemäß Datenschutzbestimmungen (wie der DSGVO) nicht zulässig ist.
Identifizieren Sie personenbezogene Daten automatisch mit unserem KI-gestützten PII-Scanner
Reduzieren Sie manuelle Arbeit und nutzen Sie unsere PII-Scanner um mithilfe der KI Spalten in Ihrer Datenbank zu identifizieren, die direkte personenbezogene Daten (PII) enthalten.
Ersetzen Sie vertrauliche PII, PHI und andere Kennungen
Ersetzen Sie vertrauliche PII, PHI und andere Kennungen durch repräsentative Kennungen Synthetische Scheindaten die Geschäftslogiken und -mustern folgen.
Bewahren Sie die referenzielle Integrität in einem gesamten relationalen Datenökosystem
Bewahren Sie die referenzielle Integrität mit konsistente Zuordnung in einem gesamten Datenökosystem, um Daten über synthetische Datenjobs, Datenbanken und Systeme hinweg abzugleichen.
Synthetische Datengenerierung
Was ist Datensynthetisierung?
Ziel der Synthese ist es, synthetische Daten zu erzeugen, die künstlich generiert werden und als Alternative zu realen Daten dienen.
Wann sollten Daten als Testdaten synthetisiert werden?
Die Synthese wird häufig verwendet, wenn Produktionsdaten begrenzt oder knapp sind, Daten fehlen oder als Ausgangspunkt überhaupt nicht vorhanden sind. Neue Daten werden künstlich generiert und dienen als Alternative zu realen Daten.
Ersetzen Sie vertrauliche PII, PHI und andere Kennungen
Erstellen Sie synthetische Daten basierend auf vordefinierten Regeln und Einschränkungen
Imitieren Sie statistische Muster von Originaldaten in synthetischen Daten mit der Leistungsfähigkeit künstlicher Intelligenz
Wie kann man mit Syntho Smart De-Identification und synthetische Daten nutzen?
Einfach konfigurieren!
Von der intelligenten Deidentifizierung bis zur Synthetisierung unterstützt die Syntho Engine alle Best-Practice-Lösungen, um Ihre Testdaten richtig zu machen. Konfigurieren Sie alle Best-Practice-Testdatenlösungen mühelos auf unserer Plattform mit benutzerfreundlichen Optionen, die auf Ihre Bedürfnisse zugeschnitten sind. Von der intelligenten Deidentifizierung bis zur Synthese ziehen Sie einfach die Zieltabelle in den gewünschten Abschnitt im Arbeitsbereich. Auch die Kombination von Lösungen wird unterstützt.
Speichern Sie jetzt Ihren Leitfaden für synthetische Daten!
- Was sind synthetische Daten?
- Warum nutzen Organisationen es?
- Kundenfälle mit Mehrwert für synthetische Daten
- Erste Schritte
