Caso de uso de datos sintéticos
Datos sintéticos para análisis
Cree su sólida base de datos con acceso fácil y rápido a datos sintéticos generados por IA tan buenos como los reales
Introducción a la analítica
Estamos en medio de la revolución de los datos y las soluciones basadas en datos (por ejemplo, desde paneles [BI] hasta análisis avanzados [AI y ML]) están a punto de cambiar todo nuestro mundo. Sin embargo, esas soluciones basadas en datos son tan buenas como los datos que pueden utilizar. Esto suele ser un desafío cuando los datos requeridos son sensibles a la privacidad.
Por lo tanto, una base de datos sólida con acceso fácil y rápido a datos utilizables, relevantes y requeridos es esencial para desarrollar soluciones basadas en datos (por ejemplo, paneles [BI] y análisis avanzados [AI y ML]). Sin embargo, para muchas organizaciones, acceder a datos relevantes resulta complicado y lleva mucho tiempo.
Desafíos analíticos
Para muchas organizaciones, acceder a los datos relevantes necesarios para realizar la innovación basada en datos es un desafío y requiere mucho tiempo.
- Sin (acceso oportuno a) datos, la innovación y el análisis basados en datos no son posibles
- Se pierden valiosas oportunidades de datos y el impulso debido a los datos "bloqueados"
- Los datos son fundamentales para ser más inteligente que la competencia
Obtener acceso a los datos lleva mucho tiempo
- Las normas de privacidad como el RGPD son estrictas y limitan el acceso a los datos
- Te enfrentarás a mucha burocracia y papeleo, lo que generará dependencias y “legacy-by-design"
- Los gastos generales como los procesos internos, las evaluaciones de riesgos y las solicitudes de acceso a datos consumen mucho tiempo
La anonimización no funciona.
- La anonimización destruye sus datos, por lo que ya no son adecuados para el análisis (entrada de basura = salida de basura)
- La anonimización no da como resultado datos anónimos. Los riesgos de privacidad siempre estarán presentes
- Las técnicas clásicas de anonimización no son escalables, porque funcionan de manera diferente según el conjunto de datos y el tipo de datos.
Nuestra solución: datos sintéticos generados por IA
Generado Artificialmente
Los datos sintéticos se generan artificialmente mediante el uso de algoritmos y técnicas estadísticas.
Imita datos reales
Los datos sintéticos replican las características estadísticas y los patrones de los datos del mundo real
Privacidad por diseño
Los datos generados sintéticamente consisten en puntos de datos completamente nuevos y artificiales sin una relación de uno a uno con los datos reales.
¿Qué hace que el enfoque de Syntho sea único?
Evaluar los datos sintéticos generados en cuanto a precisión, privacidad y velocidad.
El informe de control de calidad de Syntho evalúa los datos sintéticos generados y demuestra la precisión, privacidad y velocidad de los datos sintéticos en comparación con los datos originales.
Nuestros datos sintéticos son evaluados y aprobados por los expertos en datos de SAS.
Los datos sintéticos generados por Syntho son evaluados, validados y aprobados desde un punto de vista externo y objetivo por los expertos en datos de SAS.
Sintetice datos de series temporales con precisión con Syntho
Los datos de series de tiempo son un tipo de datos caracterizado por una secuencia de eventos, observaciones y/o mediciones recopiladas y ordenadas con intervalos de fecha y hora, que generalmente representan cambios en una variable a lo largo del tiempo y son compatibles con Syntho.
¿Tienes alguna duda?
Hable con uno de nuestros expertos
¿Por qué las organizaciones utilizan datos sintéticos generados por IA para análisis?
Desbloquear datos (sensibles)
- Los datos sintéticos están exentos de las normas de privacidad, como el RGPD
- Desbloquee datos personales y tenga acceso a más datos que antes estaban restringidos (por ejemplo, debido a la privacidad)
Datos tan buenos como reales
- Un gemelo de datos sintéticos generado por IA es estadísticamente idéntico en comparación con los datos originales
- Use datos sintéticos generados por IA como si fueran datos originales
Fácil, rápido y escalable
- Evite la burocracia interna, los procesos, las evaluaciones de riesgos, las solicitudes de acceso a datos y otros gastos generales similares que consumen mucho tiempo
- Solución escalable que funciona igual para cada conjunto de datos y para cada tipo de datos
Casos de estudio
Casos de estudio
29 de agosto de 2023
Casos de estudio
29 de agosto de 2023
Casos de estudio
28 de agosto de 2023
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Valor
Cree su sólida base de datos con acceso fácil y rápido a datos sintéticos generados por IA tan buenos como los reales
- Sea más inteligente que (e incluso supere) a la competencia
- Aprovechar nuevas y más oportunidades de innovación
- Desbloquee datos y, por lo tanto, información valiosa
- Mitigar los gastos generales y la burocracia
- Lograr una innovación basada en datos
- Impulse su estrategia de datos y la adopción de innovación de datos
¡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
