Gvidilo al Sinteza Datuma Generacio: Difino, Tipoj kaj Aplikoj
Ne estas sekreto, ke entreprenoj alfrontas defiojn por akiri kaj kunhavigi altkvalitajn datumojn. Sinteza datumgenerado estas praktika solvo, kiu helpas produkti grandajn artefaritajn datumajn arojn kaj altkvalitajn testajn datumojn sen riskoj pri privateco aŭ malpureco.
Sintezaj datumaroj povas esti kreitaj uzante diversajn metodojn, ofertante diversajn aplikojn. Se konvene taksitaj, sintezaj datumaroj generitaj per altnivelaj algoritmoj helpas organizojn akceli sian analizon, esploradon kaj testadon. Do ni rigardu pli detale.
Ĉi tiu artikolo prezentas vin al sintezaj datumoj, inkluzive de la ĉefaj tipoj, diferencoj de anonimigitaj datumaj aroj kaj reguligaj nuancoj. Vi lernos kiel artefarite generitaj datumoj solvas kritikajn datumojn problemojn kaj minimumigas certajn riskojn. Ni ankaŭ diskutos ĝiajn aplikojn trans industrioj, akompanitaj de ekzemploj de niaj kazesploroj.
Enhavtabelo
Sintezaj datumoj: difino kaj merkatstatistiko
Sintezaj datumoj estas artefarite generita informo sen konfidenca enhavo, kaj ĝi funkcias kiel alternativo al realaj datumaroj. Datumsciencistoj ofte vokas AI-generitaj sintezaj datumoj sinteza datenĝemelo pro ĝia alta statistika precizeco en imitado de realaj datenoj.
Artefaritaj datumaroj estas kreitaj per artefarita inteligenteco (AI) algoritmoj kaj simulaĵoj kiuj konservas la padronojn kaj korelaciojn de la originaj datenoj. Ĉi tiuj datumoj povas inkluzivi tekston, tabelojn kaj bildojn. La algoritmoj anstataŭigas persone identigeblajn informojn (PII) per moki datumojn.
Grand View Research-prognozoj ke la merkato por Sinteza datuma generacio kun Generative AI kreskos de $ 1.63 miliardoj en 2022 ĝis ĉirkaŭ $ 13.5 miliardoj antaŭ 2030 ĉe CAGR de 35%. Laŭ Gartner, 60% de datumoj uzataj por AI en 2024 estos sintezaj — tio estas 60 fojojn pli ol en 2021.
Sintezaj datumplatformoj ankaŭ pliiĝas. Merkato Statesville atendas la tutmonda merkato de sintezaj datumplatformoj kreskos de 218 milionoj USD en 2022 ĝis 3.7 miliardoj USD antaŭ 2033.
Kial artefaritaj datumoj pliiĝas? Unu mova faktoro estas libereco de reguliga superrigardo.
Ĉu privatecaj leĝoj reguligas AI-generitaj sintezaj datumoj?
Multaj Usono kaj EU datumoj sekureco kaj privateco regularoj validas por identigeblaj personaj datumoj.
Sed tiuj regularoj ne validas por sintezaj datumoj — sintezaj datumoj estas traktataj simile al anonimigitaj datumoj. Ili formas la tielnomitan "kernon" de aliaj juraj reguloj.
Ekzemple, recitalo 26 de la GDPR diras, ke reguloj pri privateca protekto nur validas por datumoj, kiuj rilatas al identigebla persono. Se viaj sintezaj datumoj estas generitaj tiel ke ĝi ne povas esti spurita reen al identigeblaj individuoj, ĝi estas esceptata de reguliga superrigardo. Reguliga superrigardo flankenmetite, ekzistas aliaj obstakloj por uzi realajn datumojn, kiuj pelas entreprenojn generi sintezajn datumojn.
Ŝlosilaj defioj uzi realajn datumojn
Multaj kompanioj malfacilas trovi kaj uzi rilatajn, altkvalitajn datumojn, precipe en sufiĉaj kvantoj por trejnado de algoritmoj de AI. Eĉ kiam ili trovas ĝin, kunhavigi aŭ utiligi la datumarojn povas esti malfacila pro privatecriskoj kaj kongruaj problemoj. Ĉi tiu sekcio skizas la ŝlosilon defias sintezajn datumojn povas solvi.
Riskoj pri privateco malhelpas la uzadon kaj kundividon de datumoj
Reguloj pri datumoj pri sekureco kaj privateco, kiel GDPR kaj HIPAA, enkondukas burokratiajn malhelpojn al kundivido kaj utiligo de datumoj. En industrioj kiel sanservo, eĉ kunhavigi PII inter fakoj ene de la sama organizo povas esti tempopostula pro administradkontroloj. Kunhavigi datumojn kun eksteraj estaĵoj estas eĉ pli malfacila kaj portas pli da sekurecaj riskoj.
Esploro de Fortunaj Komercaj Scioj identigas altiĝantajn privatecriskojn kiel ĉefan katalizilon por adoptado de sintezaj datumaj praktikoj. Ju pli da datumoj vi stokas, des pli vi riskas endanĝerigi privatecon. Laŭ la IBM-Sekureckosto de Datuma Breĉo-Raporto de 2023, la meza datumrompkosto en Usono estis $ 9.48 milionoj. Tutmonde, la meza kosto estis 4.45 milionoj USD; kompanioj kun malpli ol 500 laboristoj perdas 3.31 milionojn USD per rompo. Kaj tio ne respondecas pri reputacio-damaĝo.
Malfacilaĵoj trovi altkvalitajn datumojn
Enketo de 2022 el 500 datumprofesiuloj malkaŝis, ke 77% de inĝenieroj, analizistoj kaj datumsciencistoj alfrontis datumkvalitajn problemojn. Laŭ la raporto, datumkvalito malhelpas la financan agadon kaj produktivecon de firmao kaj faras atingi tutecan vidon de ĝiaj servoj apenaŭ atingebla.
Al kompanioj eble mankas sufiĉe da datumoj de specifa demografio por trejni siajn maŝinlernajn (ML) modelojn ĝuste. Kaj datumaroj ofte enhavas nekonsekvencojn, malprecizaĵojn kaj mankantajn valorojn. Se vi trejnas viajn AI-platformojn kun modeloj pri maŝinlernado pri malaltkvalitaj datumoj malhavantaj demografian diversecon, ĝi faros malprecizajn, partiajn prognozojn. Simile, kiel anonimigita datumgenerado, nerafinitaj algoritmoj povas produkti nefidindajn artefaritajn datumarojn kiuj influas la rezulton de datenanalizo.
Supranĉado kun sintezaj datenoj povas plibonigi datumkvaliton traktante malekvilibrojn en datumaroj. Tio certigas ke subreprezentitaj klasoj ricevas pli proporcian reprezentantaron kaj reduktas biason. Pli fortika kaj reprezenta datumaro donas plibonigitajn analizrezultojn kaj modelan trejnadon.
Nekongruecoj de datumaroj
Datenserioj fontitaj de diversaj originoj aŭ ene de plurtablaj datumbazoj povas enkonduki nekongruojn, kreante kompleksecojn en datumtraktado kaj analizo kaj malhelpante novigadon.
Ekzemple, datenagregado en sanservo implikas elektronikajn sanarkivojn (EHR), porteblajn, proprietajn programojn kaj triajn ilojn. Ĉiu fonto povas utiligi apartajn datumformatojn kaj informsistemojn, kondukante al malegalecoj en datumformatoj, strukturoj aŭ unuoj dum integriĝo. La uzo de sintezaj datumoj povas trakti ĉi tiun defion, certigante kongruecon kaj permesante generi datumojn en la dezirata formato.
Anonimigo estas nesufiĉa
Anonimigaj teknikoj ne sufiĉas por venki privatecajn riskojn aŭ datumkvalitajn problemojn. Cetere, maski aŭ forigi identigilojn povas forigi detalojn necesajn por profunda analizo en grandaj datumaroj.
Krome, anonimigitaj datumoj povas esti reidentigitaj kaj spuritaj al individuoj. Malicaj aktoroj povas uzi altnivelajn analizojn por malkovri tempbazitajn ŝablonojn, kiuj kompromitas la anonimecon de ŝajne malidentigitaj datumoj. Sintezaj datumoj estas pli bonaj ol anonimigitaj datumoj tiurilate.
kontraste anonimigo, sintezaj datumoj ne ŝanĝas ekzistantajn datumarojn sed generas novajn datumojn, kiuj similas la karakterizaĵojn kaj strukturon de la krudaj datumoj, konservante ĝian utilecon. Ĝi estas tute nova datumaro enhavanta neniujn persone identigeblajn informojn.
Sed ĝi estas pli nuanca ol tio. Estas pluraj specoj de metodoj de generado de sintezaj datumoj.
Tipoj de sinteza datumgenerado
Kreado de sintezaj datumoj procezoj varias laŭ la tipo de datumoj bezonataj. Sintezaj datumtipoj inkluzivas plene AI-generitajn, regulbazitajn kaj mokajn datumojn - ĉiu renkontante malsaman bezonon.
Plene AI-generitaj sintezaj datumoj
Ĉi tiu tipo de sintezaj datumoj estas konstruita de nulo uzante ML-algoritmojn. La maŝina lernada modelo trajnoj plu realaj datumoj lerni pri la strukturo, ŝablonoj kaj rilatoj de la datumoj. Generativa AI tiam uzas ĉi tiun scion por generi novajn datenojn kiuj proksime similas la statistikajn trajtojn de la originalo (denove, igante ĝin neidentigebla).
Ĉi tiu tipo de plene sintezaj datumoj estas utila por AI-modeltrejnado kaj estas sufiĉe bona por esti uzata kvazaŭ ĝi estas reala datumo. Ĝi estas precipe utila kiam vi ne povas dividi viajn datumarojn pro kontraktaj privatecaj interkonsentoj. Tamen, por generi sintezajn datumojn, vi bezonas gravan kvanton da originalaj datumoj kiel deirpunkto por maŝina lernada modelo trejnado.
Sintezaj imitaj datumoj
ĉi sintezaj datumoj tipo rilatas al artefarite kreitaj datumoj, kiuj imitas la strukturon kaj formaton de realaj datumoj sed ne nepre reflektas realajn informojn. Ĝi helpas programistojn certigi, ke iliaj aplikoj povas trakti diversajn enigaĵojn kaj scenarojn sen uzi aŭtentajn, privatajn aŭ sentemaj datumoj kaj, plej grave, sen fidi je realaj datumoj. Ĉi tiu praktiko estas esenca por testi funkciecon kaj rafini programojn en kontrolita kaj sekura maniero.
Kiam uzi ĝin: Por anstataŭigi rektajn identigilojn (PII) aŭ kiam vi nuntempe mankas datumoj kaj preferas ne investi tempon kaj energion en difinado de reguloj. Programistoj ofte utiligas imitajn datumojn por taksi la funkciecon kaj aspekton de aplikoj dum la fruaj stadioj de evoluo, permesante al ili identigi eblajn problemojn aŭ dizajni difektojn.
Eĉ se mokdatenoj mankas la aŭtenteco de real-mondaj informoj, ĝi restas valora ilo por certigi la bonordan funkciadon kaj vidan reprezentadon de sistemoj antaŭ fakta datenintegriĝo.
Noto: Sintezaj mokitaj datumoj ofte estas referitaj kiel 'falsaj datumoj,' kvankam ni ne rekomendas uzi ĉi tiujn terminojn interŝanĝeble ĉar ili povas malsami en signifoj.
Regul-bazitaj sintezaj datumoj
Regul-bazitaj sintezaj datumoj estas utila ilo por generi personecigitajn datumarojn bazitajn sur antaŭdifinitaj reguloj, limoj kaj logiko. Ĉi tiu metodo disponigas flekseblecon permesante al uzantoj agordi datuman eligon laŭ specifaj komercaj bezonoj, ĝustigante parametrojn kiel minimumaj, maksimumaj kaj averaĝaj valoroj. Kontraste al plene AI-generitaj datumoj, al kiuj mankas personigo, regul-bazitaj sintezaj datumoj ofertas tajloritan solvon por plenumi apartajn funkciajn postulojn. Ĉi tio sinteza datumgenera procezo pruvas aparte utila en testado, evoluo kaj analizo, kie preciza kaj kontrolita datumgenerado estas esenca.
Ĉiu sinteza datengenera metodo havas malsamajn aplikojn. La platformo de Syntho elstaras kreante sintezajn datumajn ĝemelojn kun malmulte aŭ neniu peno viaflanke. Vi estas statistike preciza, altkvalitaj sintezaj datumoj por viaj bezonoj tio estas libera de plenumo superkoste.
Tabelaj sintezaj datumoj
La termino tabelaj sintezaj datumoj rilatas al kreante artefaritajn datumojn subaroj kiuj imitas la strukturon kaj statistikajn trajtojn de reala mondo tabulaj datumoj, kiel datumoj konservitaj en tabeloj aŭ kalkultabeloj. Ĉi tio sintezaj datumoj estas kreita uzante sintezaj datumgeneradaj algoritmoj kaj teknikoj dizajnitaj por reprodukti la karakterizaĵojn de la fontaj datumoj dum certigante ke konfidenca aŭ sentemaj datumoj ne estas malkaŝita.
Teknikoj por generi tabela sintezaj datumoj tipe implikas statistikan modeligadon, modeloj pri maŝinlernado, aŭ generaj modeloj kiel ekzemple generaj kontraŭaj retoj (GANoj) kaj variaciaj aŭtokodiloj (VAEoj). Tiuj ĉi sintezaj datumgeneradaj iloj analizi la ŝablonojn, distribuojn kaj korelaciojn ĉeestantajn en la reala datumaro kaj poste generi novajn datumpunktoj ke tre similas realajn datumojn sed ne enhavas ajnajn realajn informojn.
Tipa tabula sintezaj datumoj uzkazoj inkluzivi trakti privatecajn zorgojn, pliigi datuman haveblecon kaj faciligi esploradon kaj novigon en datum-movitaj aplikoj. Tamen, estas esence certigi ke la sintezaj datumoj precize kaptas la subestajn ŝablonojn kaj distribuojn de la originaj datumoj por konservi datuma utileco kaj valideco por kontraŭfluaj taskoj.
Plej popularaj sintezaj datumoj-aplikoj
Artefarite generitaj datumoj malfermas novigajn eblecojn por sanservo, podetala komerco, fabrikado, financo kaj aliaj industrioj. La primara uzi kazojn inkluzivu datum-upsampling, analizon, testadon kaj kundividon.
Supranĉado por plibonigi datumarojn
Supranĉado signifas generi pli grandajn datumarojn de pli malgrandaj por grimpi kaj diversigo. Ĉi tiu metodo estas aplikata kiam realaj datumoj estas malabundaj, malekvilibraj aŭ nekompletaj.
Konsideru kelkajn ekzemplojn. Por financaj institucioj, programistoj povas plibonigi la precizecon de fraŭdaj detektomodeloj per supraspecimeno maloftaj observaĵoj kaj agadpadronoj en la financaj datumoj. Simile, merkata agentejo povus pligrandigi datumojn rilatajn al subreprezentitaj grupoj, plibonigante segmentadprecizecon.
Altnivela analizo kun AI-generitaj datumoj
Firmaoj povas utiligi altkvalitajn sintezajn datumojn generitajn de AI por datummodelado, komerca analizo kaj klinika esplorado. Sintezado de datumoj pruvas esti realigebla alternativo kiam akirado de realaj datumaroj estas aŭ tro multekosta aŭ tempopostula.
Sintezaj datumoj rajtigas esploristojn fari profundajn analizojn sen endanĝerigi paciencan konfidencon. Datumaj sciencistoj kaj esploristoj akiras aliron al paciencaj datumoj, informoj pri klinikaj kondiĉoj kaj traktadaj detaloj, akirante komprenojn, kiuj estus konsiderinde pli tempopostulaj kun realaj datumoj. Plie, fabrikistoj povas libere kunhavigi datumojn kun provizantoj, korpigante manipulitajn GPS- kaj lokajn datumojn por krei algoritmojn por agado-testado aŭ plibonigi prognozan prizorgadon.
tamen, taksado de sintezaj datumoj estas kritika. La eligo de la Syntho Engine estas konfirmita de interna kvalitcertigo-teamo kaj eksteraj fakuloj de la SAS Instituto. En studo de prognoza modeligado, ni trejnis kvar modeloj pri maŝinlernado pri realaj, anonimigitaj kaj sintezaj datumoj. Rezultoj montris, ke modeloj trejnitaj sur niaj sintezaj datumaroj havis la saman nivelon de precizeco kiel tiuj trejnitaj sur realaj datumaroj, dum anonimigitaj datumoj reduktis la utilecon de la modeloj.
Ekstera kaj interna datuma kundivido
Sintezaj datumoj simpligas datumojn en kaj trans organizoj. Vi povas uzi sintezajn datumojn al interŝanĝi informojn sen riski privateco-rompojn aŭ reguligan nerespekton. La avantaĝoj de sintezaj datumoj inkluzivas akcelitajn esplorrezultojn kaj pli efikan kunlaboron.
Podetalaj kompanioj povas kunhavigi komprenojn kun provizantoj aŭ distribuistoj uzante sintezajn datumojn, kiuj reflektas klientan konduton, inventarnivelojn aŭ aliajn ŝlosilajn metrikojn. Tamen, por certigi la plej altan nivelon de datumoj privateco, sentemaj klientdatenoj, kaj kompaniaj sekretoj estas konservitaj konfidencaj.
Syntho gajnis la 2023-datita Global SAS Hackathon por nia kapablo generi kaj dividi aprecizaj sintezaj datumoj efike kaj senriska. Ni sintezis pacientajn datumojn por multoblaj hospitaloj kun malsamaj paciencaj loĝantaroj por pruvi la efikecon de prognozaj modeloj. Uzi la kombinitajn sintezaj datumaroj montriĝis same preciza kiel uzi realajn datumojn.
Sintezaj testaj datumoj
Sintezaj testdatenoj estas artefarite generitaj datumoj dizajnitaj por simuli datumtestado medioj por evoluigo de programaro. Krom reduktado de privatecriskoj, sintezaj testdatenoj ebligas al programistoj rigore taksi la efikecon, sekurecon kaj funkciecon de aplikaĵoj tra gamo da eblaj scenaroj sen influi la realan sistemon.
Nia kunlaboro kun unu el la plej grandaj nederlandaj bankoj montrofenestroj avantaĝoj de sintezaj datumoj por testado de programaro. Testa datumgenerado kun la Syntho Engine rezultigis produktad-similajn datumarojn kiuj helpis al la banko akceli programaron kaj cimon-detekton, kondukante al pli rapidaj kaj pli sekuraj softvareldonoj.
Teknikoj por generi tabela sintezaj datumoj tipe implikas statistikan modeligadon, modeloj pri maŝinlernado, aŭ generaj modeloj kiel ekzemple generaj kontraŭaj retoj (GANoj) kaj variaciaj aŭtokodiloj (VAEoj). Tiuj ĉi sintezaj datumgeneradaj iloj analizi la ŝablonojn, distribuojn kaj korelaciojn ĉeestantajn en la reala datumaro kaj poste generi novajn datumpunktoj ke tre similas realajn datumojn sed ne enhavas ajnajn realajn informojn.
Tipa tabula sintezaj datumoj uzkazoj inkluzivi trakti privatecajn zorgojn, pliigi datuman haveblecon kaj faciligi esploradon kaj novigon en datum-movitaj aplikoj. Tamen, estas esence certigi ke la sintezaj datumoj precize kaptas la subestajn ŝablonojn kaj distribuojn de la originaj datumoj por konservi datuma utileco kaj valideco por kontraŭfluaj taskoj.
La sinteza datumproduktadplatformo de Syntho
Syntho provizas inteligentan sintezan datumproduktadplatformon, rajtigante organizojn inteligente transformi datumojn en konkurencivan avantaĝon. Provizante ĉiujn sintezajn datumgeneradmetodojn en unu platformon, Syntho ofertas ampleksan solvon por organizoj celantaj utiligi datumojn kiuj kovras:
- AI-generitaj sintezaj datumoj kiu imitas statistikajn ŝablonojn de originaj datumoj en sintezaj datumoj kun la potenco de artefarita inteligenteco.
- Saĝa malidentigo por protekti sentemaj datumoj forigante aŭ modifante persone identigeblajn informojn (PII).
- Test data management tio ebligas la kreado, prizorgado kaj kontrolo de reprezentaj testaj datumoj por neproduktaj medioj.
Niaj platformoj integriĝas en ajna nuba aŭ surloka medio. Plie, ni zorgas pri la planado kaj disfaldo. Nia teamo trejnos viajn dungitojn por uzi Sinteza Motoro efike, kaj ni provizos kontinuan post-deplojo subtenon.
Vi povas legi pli pri la kapabloj de Syntho sintezaj datumoj generacia platformo en la Sekcio pri solvoj de nia retejo.
Kio estas estonte por sintezaj datumoj?
Sinteza datumgenerado kun genera AI helpas krei kaj dividi altajn volumojn de koncernaj datumoj, preterirante formatajn kongruecproblemojn, reguligajn limojn, kaj la riskon de datumrompoj.
Male al anonimigo, generante sintezajn datumojn permesas konservi strukturajn rilatojn en la datenoj. Ĉi tio igas sintezajn datumojn taŭgaj por altnivela analizo, esplorado kaj evoluo, diversigo kaj testado.
La uzo de sintezaj datumaroj nur vastiĝos trans industrioj. Firmaoj estas pretaj krei sintezajn datumojn, etendante ĝian amplekson al kompleksaj bildoj, aŭdaj kaj videoenhavoj. Firmaoj vastigos la uzon de modeloj pri maŝinlernado al pli altnivelaj simulaĵoj kaj aplikaĵoj.
Ĉu vi volas lerni pli praktikajn aplikojn de sintezaj datumoj? Bonvolu plani demo sur Nia retejo.
Pri Syntho
Syntho provizas inteligenton Sinteza datumgenerado platformo, levilforto multoblaj sintezaj datumformoj kaj generaciaj metodoj, povigante organizojn inteligente transformi datumojn en konkurencivan avantaĝon. Niaj AI-generitaj sintezaj datumoj imitas statistikajn ŝablonojn de originalaj datumoj, certigante precizecon, privatecon kaj rapidecon, kiel taksitaj de eksteraj spertuloj kiel SAS. Kun inteligentaj senidentigaj funkcioj kaj konsekvenca mapado, sentema informo estas protektita konservante referencan integrecon. Nia platformo ebligas la kreadon, administradon kaj kontrolon de testaj datumoj por neproduktadaj medioj, uzante regulbazitajn metodoj de generado de sintezaj datumoj por celitaj scenaroj. Aldone, uzantoj povas generi sintezajn datumojn programe kaj akiri realismaj testaj datumoj por disvolvi ampleksajn testajn kaj evoluajn scenarojn facile.
Pri la aŭtoro
Wim Kees Janssen
Ĉefoficisto & fondinto
Syntho, la pligrandigo, kiu interrompas la datuman industrion kun AI-generitaj sintezaj datumoj. Wim Kees pruvis kun Syntho, ke li povas malŝlosi privatec-sentemajn datumojn por igi datumojn pli inteligentaj kaj pli rapide haveblaj por ke organizoj povu realigi datumajn novigojn. Kiel rezulto, Wim Kees kaj Syntho gajnis la prestiĝan Philips Innovation Award, gajnis la tutmondan hakatonon de SAS en sanservo kaj vivscienco, kaj estas elektitaj kiel gvida generativa AI Scale-Up fare de NVIDIA.