Oftaj Demandoj
Oftaj Demandoj pri sintezaj datumoj
Komprenebla! Feliĉe, ni havas la respondojn kaj ni estas ĉi tie por helpi. Kontrolu niajn oftajn demandojn.
Bonvolu malfermi demandon sube kaj alklaku la ligilojn por trovi pliajn informojn. Ĉu vi havas pli komplikan demandon, kiu ne estas deklarita ĉi tie? Demandu niajn spertulojn rekte!
La plej demanditaj demandoj
Sintezaj datenoj rilatas al datenoj kiuj estas artefarite generitaj prefere ol kolektitaj de realmondaj fontoj. Ĝenerale, dum originalaj datumoj estas kolektitaj en ĉiuj viaj interagoj kun personoj (klientoj, pacientoj, ktp.) kaj per ĉiuj viaj internaj procezoj, sintezaj datumoj estas generitaj per komputila algoritmo.
Sintezaj datenoj ankaŭ povas esti utiligitaj por testi kaj taksi modelojn en kontrolita medio, aŭ por protekti sentemajn informojn generante datenojn kiuj estas similaj al realmondaj datenoj sed ne enhavas ajnajn sentemajn informojn. Sintezaj datumoj ofte estas uzataj kiel alternativo por privatecaj sentemaj datumoj kaj povus esti uzataj kiel testdatenoj, por analizo aŭ por trejni maŝinlernadon.
Garantii ke sintezaj datenoj tenas la saman datenkvaliton kiel la originaj datenoj povas esti malfacila, kaj ofte dependas de la specifa uzkazo kaj la metodoj uzitaj por generi la sintezajn datenojn. Kelkaj metodoj por generado de sintezaj datenoj, kiel ekzemple generaj modeloj, povas produkti datenojn kiuj estas tre similaj al la originaj datenoj. Ŝlosila demando: kiel pruvi tion?
Estas kelkaj manieroj certigi la kvaliton de sintezaj datumoj:
- Datumkvalito-metrikoj per nia datumkvalita raporto: Unu maniero certigi ke sintezaj datumoj tenas la saman datumkvaliton kiel la originaj datumoj estas uzi datenkvalitajn metrikojn por kompari la sintezajn datumojn kun la originaj datumoj. Ĉi tiuj metrikoj povas esti uzataj por mezuri aferojn kiel similecon, precizecon kaj kompletecon de la datumoj. Syntho-softvaro inkludis datenkvalitan raporton kun diversaj datenkvalitmetrikoj.
- Ekstera taksado: ĉar la datumkvalito de sintezaj datumoj kompare kun originalaj datumoj estas ŝlosilo, ni lastatempe faris taksadon kun la datumaj fakuloj de SAS (merkata gvidanto en analitiko) por pruvi la datumkvaliton de sintezaj datumoj de Syntho kompare kun la realaj datumoj. Edwin van Unen, fakulo pri analizado de SAS, taksis generitajn sintezajn datumarojn de Syntho per diversaj taksoj pri analizaj (AI) kaj dividis la rezultojn. Spektu mallongan resumon de tiu video ĉi tie.
- Testado kaj taksado memstare: sintezaj datenoj povas esti testitaj kaj taksitaj komparante ĝin kun real-mondaj datenoj aŭ uzante ĝin por trejni maŝinlernajn modelojn kaj komparante ilian efikecon kun modeloj trejnitaj sur realmondaj datenoj. Kial ne testi la datumkvaliton de sintezaj datumoj memstare? Demandu niajn spertulojn pri la eblecoj ĉi tie.
Gravas noti, ke sintezaj datumoj neniam povas garantii esti 100% similaj al la originalaj datumoj, sed ĝi povas esti sufiĉe proksima por esti utila por specifa uzokazo. Ĉi tiu specifa uzkazo eĉ povas esti altnivela analizo aŭ trejnado de maŝinlernado-modeloj.
Klasika "anonimigo" ne ĉiam estas la plej bona solvo, ĉar:
- Privateca risko – vi ĉiam havos
risko pri privateco. Aplikante tiujn
klasikaj anonimigaj teknikoj
faras ĝin nur pli malfacila, sed ne
neeble identigi individuojn. - Detruante datumoj – des pli vi
anonimigi, des pli bone vi protektas
via privateco, sed des pli vi
detruu viajn datumojn. Ĉi tio ne estas kio
vi volas por analizo, ĉar
detruitaj datumoj rezultos en malbona
komprenoj. - Temporaba – ĝi estas solvo
tio postulas multan tempon, ĉar
tiuj teknikoj funkcias malsame
per datumaro kaj per datumtipo.
Sintezaj datumoj celas solvi ĉiujn ĉi tiujn mankojn. La diferenco estas tiel okulfrapa, ke ni faris videon pri ĝi. Rigardu ĝin ĉi tie.
Oftaj Demandoj
Sintezaj Datumoj
Ĝenerale, la plej multaj el niaj klientoj uzas sintezajn datumojn por:
- Testado kaj disvolviĝo de programaro
- Sintezaj datumoj por analizo, modelevoluo kaj altnivela analizo (AI & ML)
- Produktaj demonstraĵoj
Sinteza datenĝemelo estas algoritm-generita kopio de realmonda datumaro kaj/aŭ datumbazo. Kun Synthetic Data Twin, Syntho celas imiti originalan datumaron aŭ datumbazon kiel eble plej proksime al la originaj datumoj por krei realisman reprezentadon de la originalo. Kun sinteza datuma ĝemelo, ni celas superan sintezan datuman kvaliton kompare al la originalaj datumoj. Ni faras ĉi tion per nia sinteza datuma programaro, kiu uzas plej altnivelajn modelojn de AI. Tiuj AI-modeloj generas tute novajn datumpunktojn kaj modeligas ilin tiel, ke ni konservas la karakterizaĵojn, rilatojn kaj statistikajn ŝablonojn de la originaj datumoj ĝis tia grado, ke vi povas uzi ĝin kvazaŭ ĝi estas originalaj datumoj.
Ĉi tio povas esti uzata por diversaj celoj, kiel testado kaj trejnado de maŝinlernado de modeloj, simulado de scenaroj por esplorado kaj evoluo kaj kreado de virtualaj medioj por trejnado kaj edukado. Sintezaj datenĝemeloj povas esti uzitaj por krei realismajn kaj reprezentajn datenojn kiuj povas esti uzitaj anstataŭe de real-mondaj datenoj kiam ĝi ne estas havebla aŭ kiam uzado de la real-mondaj datenoj estus nepraktika aŭ maletika pro striktaj datenprivatreguloj.
Jes, ni faras. Ni ofertas diversajn valor-aldonajn sintezajn datumojn optimumigajn kaj pligrandigajn funkciojn, inkluzive de mokantoj, por porti viajn datumojn al la sekva nivelo.
Imititaj datumoj kaj AI-generitaj sintezaj datumoj estas ambaŭ specoj de sintezaj datumoj, sed ili estas generitaj en malsamaj manieroj kaj servas malsamajn celojn.
Imititaj datumoj estas speco de sintezaj datumoj, kiuj estas permane kreitaj kaj ofte uzataj por testado kaj disvolviĝo. Kutimas kutime simuli la konduton de real-mondaj datenoj en kontrolita medio kaj ofte kutimas testi la funkciecon de sistemo aŭ aplikiĝo. Ĝi ofte estas simpla, facile generi, kaj ne postulas kompleksajn modelojn aŭ algoritmojn. Ofte, oni referencas ankaŭ al mokitaj datumoj kiel "falsaj datumoj" aŭ "falsaj datumoj".
AI-generitaj sintezaj datenoj, aliflanke, estas generitaj uzante artefaritinteligentajn teknikojn, kiel ekzemple maŝinlernado aŭ generativaj modeloj. Ĝi estas uzata por krei realismajn kaj reprezentajn datumojn, kiuj povas esti uzataj anstataŭ realaj datumoj, kiam uzi la realajn datumojn estus nepraktika aŭ maletika pro striktaj privatecaj regularoj. Ĝi ofte estas pli kompleksa kaj postulas pli da komputilaj rimedoj ol manaj imitaj datumoj. Kiel rezulto, ĝi estas multe pli realisma kaj imitas la originajn datumojn kiel eble plej proksime.
En resumo, imitaj datumoj estas permane kreitaj kaj estas tipe uzataj por testado kaj disvolviĝo, dum AI-generitaj sintezaj datumoj estas kreitaj per artefarita inteligenteco teknikoj kaj estas uzataj por krei reprezentajn kaj realismajn datumojn.
Datumoj Kvalito
Garantii ke sintezaj datenoj tenas la saman datenkvaliton kiel la originaj datenoj povas esti malfacila, kaj ofte dependas de la specifa uzkazo kaj la metodoj uzitaj por generi la sintezajn datenojn. Kelkaj metodoj por generado de sintezaj datenoj, kiel ekzemple generaj modeloj, povas produkti datenojn kiuj estas tre similaj al la originaj datenoj. Ŝlosila demando: kiel pruvi tion?
Estas kelkaj manieroj certigi la kvaliton de sintezaj datumoj:
- Datumkvalito-metrikoj per nia datumkvalita raporto: Unu maniero certigi ke sintezaj datumoj tenas la saman datumkvaliton kiel la originaj datumoj estas uzi datenkvalitajn metrikojn por kompari la sintezajn datumojn kun la originaj datumoj. Ĉi tiuj metrikoj povas esti uzataj por mezuri aferojn kiel similecon, precizecon kaj kompletecon de la datumoj. Syntho-softvaro inkludis datenkvalitan raporton kun diversaj datenkvalitmetrikoj.
- Ekstera taksado: ĉar la datumkvalito de sintezaj datumoj kompare kun originalaj datumoj estas ŝlosilo, ni lastatempe faris taksadon kun la datumaj fakuloj de SAS (merkata gvidanto en analitiko) por pruvi la datumkvaliton de sintezaj datumoj de Syntho kompare kun la realaj datumoj. Edwin van Unen, fakulo pri analizado de SAS, taksis generitajn sintezajn datumarojn de Syntho per diversaj taksoj pri analizaj (AI) kaj dividis la rezultojn. Spektu mallongan resumon de tiu video ĉi tie.
- Testado kaj taksado memstare: sintezaj datenoj povas esti testitaj kaj taksitaj komparante ĝin kun real-mondaj datenoj aŭ uzante ĝin por trejni maŝinlernajn modelojn kaj komparante ilian efikecon kun modeloj trejnitaj sur realmondaj datenoj. Kial ne testi la datumkvaliton de sintezaj datumoj memstare? Demandu niajn spertulojn pri la eblecoj ĉi tie.
Gravas noti, ke sintezaj datumoj neniam povas garantii esti 100% similaj al la originalaj datumoj, sed ĝi povas esti sufiĉe proksima por esti utila por specifa uzokazo. Ĉi tiu specifa uzkazo eĉ povas esti altnivela analizo aŭ trejnado de maŝinlernado-modeloj.
Jes estas. La sintezaj datumoj eĉ enhavas ŝablonojn, pri kiuj vi ne sciis, ke ili ĉeestas en la originaj datumoj.
Sed ne nur kredu nian vorton. La fakuloj pri analizado de SAS (tutmonda merkatgvidanto en analitiko) faris (AI) taksadon de niaj sintezaj datumoj kaj komparis ĝin kun la originalaj datumoj. Ĉu scivolema? Rigardu la tuta evento ĉi tie aŭ spektu la mallongan version pri datumkvalito ĉi tie.
Jes, ni faras. Nia platformo estas optimumigita por datumbazoj kaj sekve, la konservado de referenca integreco inter datumaroj en la datumbazo.
Ĉu vi scivolas ekscii pli pri tio?
Privateco
Ne, ni ne faras. Ni povas facile disfaldi la Syntho Engine surloke aŭ en via privata nubo per docker.
Ne. Ni optimumigis nian platformon tiel ke ĝi povas esti facile deplojita en la fidinda medio de la kliento. Ĉi tio certigas, ke datumoj neniam forlasos la fidindan medion de la kliento. Deplojaj elektoj por la fidinda medio de la kliento estas "surloke" kaj en la "nuba medio de la kliento (privata nubo)".
Laŭvola: Syntho subtenas version kiu estas gastigita en la "Syntho-nubo".
Ne. La Syntho Engine estas memserva platformo. Kiel rezulto, generi sintezajn datumojn per la Syntho Engine eblas tiel, ke en la end-to-end procezo, Syntho neniam povas vidi kaj neniam postulas prilabori datumojn.
Jes, ni faras tion per nia raporto pri QA.
Dum sintezado de datumaro, estas esence pruvi, ke oni ne kapablas re-identigi individuojn. En ĉi tiu video, Marijn enkondukas privatecajn mezurojn kiuj estas en nia kvalita raporto por pruvi tion.
La QA-raporto de Syntho enhavas tri industria-normo metrikoj por taksi datuman privatecon. La ideo malantaŭ ĉiu el ĉi tiuj metrikoj estas kiel sekvas:
- Sintezaj datumoj (S) estu "kiel eble plej proksima", sed "ne tro proksima" al la celdatenoj (T).
- Hazarde elektitaj retendatenoj (H) determinas la komparnormon por "tro proksima".
- A perfekta solvo generas novajn sintezajn datumojn, kiuj kondutas ekzakte kiel la originaj datumoj, sed ne estis viditaj antaŭe (= H).
Unu el la uzkazoj, kiuj estas specife elstarigitaj de la Nederlanda Datumprotekta Aŭtoritato, uzas sintezajn datumojn kiel testajn datumojn.
Sinteza Motoro
La Syntho Engine estas sendita en Docker-ujo kaj povas esti facile deplojita kaj ŝtopita en vian elektan medion.
Eblaj deploj opcioj inkluzivas:
- Surloke
- Ajna (privata) nubo
- Ajna alia medio
Syntho ebligas vin facile konekti kun viaj datumbazoj, aplikoj, datumduktoj aŭ dosiersistemoj.
Ni subtenas diversajn integrajn konektilojn por ke vi povu konektiĝi kun la fonto-medio (kie la originaj datumoj estas konservitaj) kaj la celmedio (kie vi volas skribi viajn sintezajn datumojn) por end-to-end integra aliro.
Konektrajtoj kiujn ni subtenas:
- Plug-and-play kun Docker
- 20+ datumbazaj konektiloj
- Pli ol 20 dosiersistemaj konektiloj
Nature, la generada tempo dependas de la grandeco de la datumbazo. Averaĝe, tablo kun malpli ol 1 miliono da registroj estas sintezita en malpli ol 5 minutoj.
La maŝinlernado-algoritmoj de Syntho povas pli bone ĝeneraligi la funkciojn kun pli da entaj rekordoj haveblaj, kio malpliigas la privatecan riskon. Minimuma kolumno-al-vico-proporcio de 1:500 estas rekomendita. Ekzemple, se via fonttabelo havas 6 kolumnojn, ĝi devus enhavi minimumon de 3000 vicoj.
Tute ne. Kvankam eble necesas iom da penado por plene kompreni la avantaĝojn, funkciadon kaj uzkazojn de sintezaj datumoj, la procezo de sintezado estas tre simpla kaj ĉiu kun baza komputila sciado povas fari ĝin. Por pliaj informoj pri la sinteza procezo, kontrolu tiun paĝon or peti demo.
La Syntho Engine funkcias plej bone sur strukturitaj, tabelaj datumoj (ĉio, kio enhavas vicojn kaj kolumnojn). Ene de ĉi tiuj strukturoj, ni subtenas la sekvajn datumtipojn:
- Strukturaj datumoj formatitaj en tabeloj (kategoriaj, nombraj, ktp.)
- Rektaj identigiloj kaj PII
- Grandaj datumbazoj kaj datumbazoj
- Geografiaj lokdatenoj (kiel GPS)
- Datenoj de temposerio
- Plurtablaj datumbazoj (kun referenca integreco)
- Malfermu tekstajn datumojn
Kompleksa subteno de datumoj
Apud ĉiuj regulaj specoj de tabelaj datumoj, la Syntho Engine subtenas kompleksajn datumtipojn kaj kompleksajn datumstrukturojn.
- Tempaj serioj
- Multtablaj datumbazoj
- Malferma teksto
Ne, ni optimumigis nian platformon por minimumigi komputilajn postulojn (ekz. ne necesas GPU), sen kompromiti la precizecon de la datumoj. Krome, ni subtenas aŭtomatan skalon, por ke oni povu sintezi grandegajn datumbazojn.
Jes. Syntho-programaro estas optimumigita por datumbazoj enhavantaj plurajn tabelojn.
Pri tio, Syntho aŭtomate detektas la datumtipojn, skemojn kaj formatojn por maksimumigi datuman precizecon. Por multtabla datumbazo, ni subtenas aŭtomatan interrilatan inferencon kaj sintezon por konservi referencan integrecon.
Datumoj estas sintezaj, sed nia teamo estas reala!
Kontaktu Syntho kaj unu el niaj spertuloj kontaktos vin kun la lumrapideco por esplori la valoron de sintezaj datumoj!