Inteligenta De-identigo kaj sintezado
Uzu niajn plej bonajn praktikajn solvojn por generi testajn datumojn, kiuj reflektas produktadajn datumojn por ampleksa testado kaj disvolviĝo en reprezentaj scenaroj.
Uzi originalajn personajn datumojn kiel testajn datumojn ne estas permesita
Testado kaj disvolviĝo kun reprezentaj testaj datumoj estas esencaj por liveri plej altnivelajn solvojn. Uzi originajn produktadajn datumojn ŝajnas evidenta, sed ofte estas malfacila ĉar ĝi ne povas simple esti uzata ĉar ĝi:
- enhavas (privatecon) sentemajn informojn,
- estas limigita, malabunda aŭ mankas datumoj
- aŭ tute ne ekzistas.
Ĉi tio enkondukas defiojn por multaj organizoj por ricevi la testajn datumojn ĝuste. Tial Syntho subtenas ĉiujn plej bonajn praktikajn solvojn por ĝuste establi viajn testajn datumojn.
Plej bonaj praktikoj por reprezentaj testaj datumoj: Inteligenta De-identigo kaj sintezado
Inteligenta De-Identigo
Kio estas Smart De-identigo
De-identigo estas procezo uzata por protekti sentemajn informojn per forigo aŭ modifado de persone identigeblaj informoj (PII) de datumaro aŭ datumbazo.
Kiam uzi Smart De-identigon kiel testajn datumojn?
De-identigo estas ofte uzita kiam produktaddatenoj estas haveblaj kiel deirpunkto. De-identigo estas aplikata por forigi aŭ modifi (privatecan) sentemajn informojn de la datumaro aŭ datumbazo por observi regulojn pri datuma privateco, ĉar la uzo de personaj datumoj ne estas permesita laŭ privatecaj regularoj (kiel ekzemple la GDPR).
Identigu PII aŭtomate per nia AI-funkciigita PII-Skanilo
Mildigu manan laboron kaj uzu nian PII-skanilo identigi kolumnojn en via datumbazo enhavantaj rektajn Propre Identeblajn Informojn (PII) kun la potenco de AI.
Anstataŭigi sentemajn PII, PHI, kaj aliajn identigilojn
Anstataŭigu sentemajn PII, PHI kaj aliajn identigilojn per reprezentanto Sintezaj Mokaj Datumoj kiuj sekvas komercan logikon kaj ŝablonojn.
Konservu referencan integrecon en tuta interrilata datenekosistemo
Konservu referencan integrecon kun konsekvenca mapado en tuta datenekosistemo por kongrui datumojn tra sintezaj datumlaboroj, datumbazoj kaj sistemoj.
Sinteza Datuma Generacio
Kio estas datuma sintezado?
Sintezado celas krei sintezajn datumojn, kiuj estas generitaj artefarite kaj funkcias kiel alternativo al realaj datumoj.
Kiam sinteziĝi kiel testajn datumojn?
Sintezado estas ofte uzata kiam produktaddatenoj estas limigitaj, malabundaj, maltrafas datenojn aŭ tute ne ekzistas kiel deirpunkto. Novaj datumoj estas artefarite generitaj kaj funkcias kiel alternativo al realaj datumoj.
Anstataŭigi sentemajn PII, PHI, kaj aliajn identigilojn
Kreu sintezajn datumojn bazitajn sur antaŭdifinitaj reguloj kaj limoj
Imiti statistikajn ŝablonojn de originaj datumoj en sintezaj datumoj kun la potenco de artefarita inteligenteco
Kiel oni povas uzi Smart De-identigon kaj sintezajn datumojn kun Syntho?
Agordu facile!
De inteligenta malidentigo ĝis sintezado, la Syntho Engine subtenas ĉiujn plej bonajn praktikajn solvojn por ĝustigi viajn testajn datumojn. Agordu ĉiujn plej bonajn praktikajn testajn datumsolvojn senpene ene de nia platformo kun uzant-amikaj opcioj adaptitaj al viaj bezonoj. De inteligenta malidentigo ĝis sintezado, simple trenu la celtablon en la deziratan sekcion en la laborspaco. Kombini solvojn ankaŭ estas subtenata.
Konservu vian sintezan datuman gvidilon nun!
- Kio estas sintezaj datumoj?
- Kial organizoj uzas ĝin?
- Valoro aldonante sintezaj datumoj klientkazoj
- Kiel komenci
