Desidentificación y síntesis inteligentes
Utilice nuestras soluciones de mejores prácticas para generar datos de prueba que reflejen los datos de producción para pruebas y desarrollo integrales en escenarios representativos.
No se permite el uso de datos personales originales como datos de prueba.
Las pruebas y el desarrollo con datos de prueba representativos son esenciales para ofrecer soluciones de última generación. Usar datos de producción originales parece obvio, pero a menudo es un desafío ya que no se pueden usar simplemente porque:
- contiene información confidencial (privacidad),
- es limitado, escaso o faltan datos
- o no existe en absoluto.
Esto presenta desafíos para muchas organizaciones a la hora de obtener datos de prueba correctos. Por lo tanto, Syntho admite todas las soluciones de mejores prácticas para establecer correctamente los datos de prueba.
Mejores prácticas para datos de prueba representativos: desidentificación y síntesis inteligentes
Desidentificación inteligente
¿Qué es la desidentificación inteligente?
La desidentificación es un proceso utilizado para proteger información confidencial eliminando o modificando información de identificación personal (PII) de un conjunto de datos o base de datos.
¿Cuándo utilizar la desidentificación inteligente como datos de prueba?
La desidentificación se utiliza a menudo cuando los datos de producción están disponibles como punto de partida. La desidentificación se aplica para eliminar o modificar información confidencial (privacidad) del conjunto de datos o base de datos para cumplir con las normas de privacidad de datos, ya que el uso de datos personales no está permitido según las normas de privacidad (como el RGPD).
Identifique la PII automáticamente con nuestro escáner de PII con tecnología de IA
Mitigar el trabajo manual y utilizar nuestra Escáner de información personal identificable para identificar columnas en su base de datos que contienen información de identificación personal (PII) directa con el poder de la IA.
Sustituya PII, PHI y otros identificadores sensibles
Sustituya la PII, PHI y otros identificadores confidenciales por datos representativos Datos simulados sintéticos que siguen la lógica y los patrones de negocio.
Preservar la integridad referencial en todo un ecosistema de datos relacionales
Preservar la integridad referencial con mapeo consistente en un ecosistema de datos completo para unir datos entre trabajos, bases de datos y sistemas de datos sintéticos.
Generación de datos sintéticos
¿Qué es la síntesis de datos?
La sintetización tiene como objetivo crear datos sintéticos que se generan artificialmente y sirven como una alternativa a los datos del mundo real.
¿Cuándo sintetizar como datos de prueba?
La síntesis se utiliza a menudo cuando los datos de producción son limitados, escasos, faltan datos o no existen en absoluto como punto de partida. Los nuevos datos se generan artificialmente y sirven como alternativa a los datos del mundo real.
Sustituya PII, PHI y otros identificadores sensibles
Cree datos sintéticos basados en reglas y restricciones predefinidas.
Imita patrones estadísticos de datos originales en datos sintéticos con el poder de la inteligencia artificial.
¿Cómo se pueden utilizar la desidentificación inteligente y los datos sintéticos con Syntho?
¡Configura fácilmente!
Desde la desidentificación inteligente hasta la síntesis, Syntho Engine admite todas las soluciones de mejores prácticas para obtener datos de prueba correctos. Configure todas las soluciones de datos de pruebas de mejores prácticas sin esfuerzo dentro de nuestra plataforma con opciones fáciles de usar adaptadas a sus necesidades. Desde la desidentificación inteligente hasta la síntesis, simplemente arrastre la tabla de destino a la sección deseada en el espacio de trabajo. También se admite la combinación de soluciones.
¡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
