Fallstudie
Synthetische Daten für die akademische Forschung an der Erasmus-Universität
Über den Kunden
Die Erasmus-Universität Rotterdam (EUR) ist eine internationale öffentliche Forschungsuniversität in den Niederlanden mit mehr als 100 Jahren Erfahrung. Erasmus MC ist das größte und eines der führenden akademischen medizinischen Zentren und Traumazentren in den Niederlanden, während seine Wirtschafts- und Wirtschaftshochschule, die Erasmus School of Economics und die Rotterdam School of Management in Europa und darüber hinaus bekannt sind. Derzeit wird die Erasmus-Universität Rotterdam von vier führenden internationalen Rankings zu den 100 besten Universitäten der Welt gezählt.
Die Situation
Die Universität legt einen entscheidenden Schwerpunkt auf Daten, integriert Datenanalysen und Forschungsmethoden in ihre Programme und die Durchführung akademischer Forschung, einschließlich der Veröffentlichung von Artikeln. Die sich weiterentwickelnde Landschaft der Datennutzung bringt jedoch erhebliche Auswirkungen auf den Datenschutz mit sich und veranlasst die Universität, das Gleichgewicht zwischen der Nutzung des vollen Datenpotenzials und der Wahrung individueller Datenschutzrechte zu finden.
Die Lösung
Verwenden Sie in Ihrer Forschung proprietäre und/oder personenbezogene Daten und können diese daher nicht weitergeben? Nun kann Ihnen die Erasmus-Universität möglicherweise dabei helfen, indem sie einen synthetischen Datensatz erstellt.
Als Teil der Forschungsintegritätslösungen der Erasmus-Universität Rotterdam (EUR) hat EUR die Verfügbarkeit der Syntho Engine angekündigt, die nun als Datenmanagementlösung und -dienst für die Generierung synthetischer Daten positioniert ist. Was die Nutzung der Syntho Engine betrifft, werden alle Forscher der Erasmus-Universität ermutigt, die Plattform so oft wie möglich zu nutzen.
Die Vorteile
Verbesserte Daten und Privatsphäre zur Verbesserung der Forschungsintegrität
Synthetische Datensätze ahmen reale Datensätze nach, indem sie ihre statistischen Eigenschaften und die Beziehungen zwischen Variablen beibehalten. Es ist wichtig zu beachten, dass diese Methode auch das Offenlegungsrisiko auf Null reduziert, da kein Datensatz im synthetischen Datensatz eine echte Person darstellt.
Erleichtern Sie die Datenexploration, indem Sie einen einfacheren Zugriff auf mehr Daten ermöglichen
Durch die gemeinsame Nutzung synthetischer Datensätze, die Originaldatensätze nachahmen, die sonst nicht zugänglich gemacht werden könnten, können Forscher, die Universität und Interessengruppen nun die Datenexploration erleichtern und gleichzeitig die Privatsphäre der Teilnehmer wahren. Synthetische Daten ermöglichen Forschern den Zugriff auf mehr Daten, als dies mit echten personenbezogenen Daten einfach nicht möglich wäre. Dies ermöglicht eine Datenexploration mit mehr Daten, die auf eine frühere Hypothesenvalidierung und Ergebnisse im Forschungsprozess hinarbeiten.
Verbesserte Reproduzierbarkeit der Forschung durch einfacheren Zugriff auf synthetische Daten
Durch die gemeinsame Nutzung synthetischer Datensätze, die Originaldatensätze nachahmen, die sonst nicht zugänglich gemacht werden könnten, können Forscher die Reproduzierbarkeit ihrer Ergebnisse sicherstellen. Als Alternative zur Veröffentlichung und/oder Weitergabe realer personenbezogener Daten zu Reproduzierbarkeitszwecken können Forscher nun synthetische Daten veröffentlichen und/oder weitergeben.
Repräsentative synthetische Daten für Studiengänge
Studiengänge beinhalten weiterhin mehr Analytics-bezogene Aufgaben. Hierzu werden repräsentative Daten benötigt, damit die Studierenden lernen können, wie sie Analyselösungen mit repräsentativen Daten erstellen und ausführen. Um dies zu erleichtern und den Studierenden den Aufbau von Analysemodellen in repräsentativen Szenarien zu erlernen, können synthetische Daten im Rahmen von Studiengängen zur Verfügung gestellt werden.
Organisation: Erasmus-Universität Rotterdam (EUR)
Standort: Die Niederlande
Industrie: Bildung und Forschung
Größe: Über 12000 Mitarbeiter
Anwendungsfall: Analyse
Zieldaten: Akademische Forschungsdaten
Website: https://www.eur.nl/en
Daten sind synthetisch, aber unser Team ist real!
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