Datos sintéticos basados en reglas
Genere datos sintéticos para imitar escenarios específicos o del mundo real utilizando reglas y restricciones predefinidas.
Introducción Datos sintéticos basados en reglas
¿Qué son los datos sintéticos basados en reglas?
Cree datos sintéticos basados en reglas y restricciones predefinidas, con el objetivo de imitar datos del mundo real o simular escenarios específicos.
¿Por qué las organizaciones utilizan datos sintéticos generados basados en reglas?
Los datos sintéticos generados basados en reglas se refieren al proceso de creación de datos sintéticos artificiales o simulados que siguen reglas y restricciones (comerciales) predefinidas. Este enfoque implica definir pautas, condiciones y relaciones específicas para generar datos sintéticos. Razones por las que las organizaciones utilizan datos sintéticos basados en reglas:
Generar datos desde cero
En los casos en los que los datos son limitados o no se tiene ningún dato, la necesidad de datos representativos se vuelve crucial al desarrollar nuevas funcionalidades. Los datos sintéticos basados en reglas permiten la generación de datos desde cero, proporcionando datos de prueba esenciales para evaluadores y desarrolladores.
Enriquecer datos
Los datos sintéticos basados en reglas podrían enriquecer los datos generando filas y/o columnas extendidas. Se puede utilizar para producir filas adicionales para crear conjuntos de datos más grandes de manera fácil y eficiente. Además, los datos sintéticos basados en reglas se pueden utilizar para ampliar los datos y generar nuevas columnas adicionales que potencialmente dependan de las columnas existentes.
Flexibilidad y personalización
El enfoque basado en reglas proporciona flexibilidad y personalización para adaptarse a diversos formatos y estructuras de datos, lo que permite la adaptación completa de los datos sintéticos según necesidades específicas. Se pueden diseñar reglas para simular varios escenarios, lo que lo convierte en un método flexible para generar datos.
Limpieza de datos
Los datos sintéticos basados en reglas facilitan la limpieza de datos al generar datos que se adhieren a reglas predefinidas, corregir inconsistencias, completar valores faltantes y eliminar errores, garantizando que se preserve la integridad y la calidad del conjunto de datos. Esto permite a los usuarios tener datos con una calidad aún mayor.
Privacidad y confidencialidad
La generación de datos sintéticos basada en reglas es particularmente útil en escenarios donde los datos personales reales no se pueden utilizar debido a preocupaciones de privacidad o restricciones legales. Al crear datos sintéticos como alternativa, las organizaciones pueden probar y desarrollar sin comprometer información confidencial.
¿Tienes alguna duda?
Hable con uno de nuestros expertos
¿Cómo se pueden generar datos sintéticos basados en reglas con Syntho?
Nuestra plataforma admite la generación de datos sintéticos basados en reglas a través de nuestra función de columna calculada. Las funciones de columna calculada se pueden utilizar para realizar una amplia gama de operaciones con datos y otras columnas, desde aritmética simple hasta cálculos lógicos y estadísticos complejos. Ya sea que esté redondeando números, extrayendo partes de fechas, calculando promedios o transformando texto, estas funciones brindan la versatilidad para crear exactamente los datos que necesita.
Configure reglas de negocio fácilmente para generar datos sintéticos en consecuencia
A continuación se muestran algunos ejemplos típicos para generar datos sintéticos basados en reglas con nuestras funciones de columna calculada:
- Limpieza y transformación de datos: Limpie y reformatee datos sin esfuerzo, como recortar espacios en blanco, cambiar mayúsculas y minúsculas del texto o convertir formatos de fecha.
- Cálculos estadísticos: Realice cálculos estadísticos como promedios, varianzas o desviaciones estándar para obtener información a partir de conjuntos de datos numéricos.
- Operaciones lógicas: Aplique pruebas lógicas a los datos para crear banderas, indicadores o para filtrar y categorizar datos según criterios específicos.
- Operaciones matemáticas: Ejecute una variedad de operaciones matemáticas, permitiendo cálculos complejos como modelos financieros o cálculos de ingeniería.
- Manipulación de texto y fecha: Extraiga o transforme partes de campos de texto y fecha, lo cual es particularmente útil en la preparación de datos para informes o análisis posteriores.
- Simulación de datos: generar datos siguiendo una determinada distribución, mínimo, máximo, formato de datos y muchos más.
¡Guarde su guía de datos sintéticos ahora!
- ¿Qué son los datos sintéticos?
- ¿Por qué las organizaciones lo utilizan?
- Casos de clientes de datos sintéticos que agregan valor
- Cómo empezar
