Parimad andmete anonüümseks muutmise tööriistad privaatsuskaitse järgimiseks
Organisatsioonid kasutavad eemaldamiseks andmete anonüümseks muutmise tööriistu isikuandmeid nende andmekogumitest. Nõuetele mittevastavuse korral võivad reguleerivad asutused määrata kopsakad trahvid ja andmete rikkumisi. Ilma andmete anonüümseks muutmine, ei saa te andmekogumeid täies mahus kasutada ega jagada.
Palju anonüümseks muutmise tööriistad ei saa tagada täielikku vastavust. Varasema põlvkonna meetodid võivad jätta isikuandmed haavatavaks, et pahatahtlikud osalejad ei saaks tuvastada. Mõned statistilised anonüümseks muutmise meetodid vähendada andmestiku kvaliteeti punktini, mil see ei ole usaldusväärne andmete analüüs.
Meil on Syntho tutvustab teile anonüümseks muutmise meetodeid ning peamisi erinevusi eelmise põlvkonna ja järgmise põlvkonna tööriistade vahel. Räägime teile parimatest andmete anonüümseks muutmise tööriistadest ja soovitame peamisi kaalutlusi nende valimisel.
Sisukord
- Mis on sünteetilised andmed
- Kuidas see töötab
- Miks organisatsioonid seda kasutavad
- Kuidas alustada
Mis on andmete anonüümseks muutmise tööriistad?
Andmete anonüümseks muutmine on andmekogumitest konfidentsiaalse teabe eemaldamise või muutmise tehnika. Organisatsioonid ei saa vabalt juurde pääseda, jagada ega kasutada saadaolevaid andmeid, mida saab üksikisikutele otseselt või kaudselt jälgida.
- Andmekaitse üldmäärus (GDPR). ELi õigusaktid kaitseb isikuandmete privaatsust, andes nõusoleku andmetöötluseks ja andes isikutele andmetele juurdepääsuõigused. Ühendkuningriigis on sarnane seadus nimega UK-GDPR.
- California tarbijate privaatsusseadus (CCPA). California privaatsusseadus keskendub tarbijaõigustele andmete jagamine.
- Ravikindlustuse kaasaskantavuse ja vastutuse seadus (HIPAA). Privaatsusreeglid kehtestab standardid patsiendi terviseteabe kaitsmiseks.
Kuidas andmete anonüümseks muutmise tööriistad töötavad?
Andmete anonüümseks muutmise tööriistad skannivad tundliku teabe andmekogumeid ja asendavad need tehisandmetega. Tarkvara leiab sellised andmed tabelitest ja veergudest, tekstifailidest ja skannitud dokumentidest.
See protsess eemaldab andmed elementidest, mis võivad neid üksikisikute või organisatsioonidega siduda. Nende tööriistade poolt varjatud andmete tüübid on järgmised:
- Isiku tuvastamise teave (PII): Nimed, identifitseerimisnumbrid, sünnikuupäevad, arveldusandmed, telefoninumbrid ja e-posti aadressid.
- Kaitstud terviseteave (PHI): Hõlmab haiguslugusid, tervisekindlustuse andmeid ja isikuandmeid.
- Finantsinfo: Krediitkaardinumbrid, pangakonto üksikasjad, investeerimisandmed ja muud, mida saab juriidiliste isikutega siduda.
Näiteks muudavad tervishoiuorganisatsioonid patsientide aadressid ja kontaktandmed anonüümseks, et tagada vähiuuringute HIPAA vastavus. Finantsettevõte varjas oma andmekogumites tehingukuupäevad ja -kohad, et järgida GDPR-i seadusi.
Kuigi kontseptsioon on sama, on selle jaoks mitu erinevat tehnikat andmete anonüümseks muutmine.
Andmete anonüümseks muutmise tehnikad
Anonüümseks muutmine toimub mitmel viisil ja mitte kõik meetodid ei ole vastavuse ja kasulikkuse osas võrdselt usaldusväärsed. Selles jaotises kirjeldatakse eri tüüpi meetodite erinevusi.
Pseudonüümimine
Pseudonüümiseerimine on pöörduv deidentifitseerimisprotsess, mille käigus isikuidentifikaatorid asendatakse pseudonüümidega. See säilitab algandmete ja muudetud andmete vahelise vastendamise, kusjuures kaardistamistabel salvestatakse eraldi.
Pseudonüümiseerimise negatiivne külg on see, et see on pöörduv. Täiendava teabe abil saavad pahatahtlikud osalejad selle üksikisikuni jälitada. GDPR-i reeglite kohaselt ei peeta pseudonüümseks muudetud andmeid anonüümseks muudetud andmeteks. Sellele kohaldatakse jätkuvalt andmekaitseeeskirju.
Andmete maskeerimine
Andmete maskeerimismeetod loob nende andmetest struktuurselt sarnase, kuid võltsversiooni, et kaitsta tundlikku teavet. See meetod asendab tegelikud andmed muudetud tähemärkidega, säilitades tavakasutuse jaoks sama vormingu. Teoreetiliselt aitab see säilitada andmekogumite funktsionaalsust.
Praktikas, andmete varjamine vähendab sageli andmete utiliit. See ei pruugi säilitada algsed andmedjaotust või omadusi, muutes selle analüüsi jaoks vähem kasulikuks. Teine väljakutse on otsustada, mida maskeerida. Kui seda tehakse valesti, saab maskeeritud andmeid siiski uuesti tuvastada.
Üldistamine (liitmine)
Üldistamine muudab andmed anonüümseks, muutes need vähem üksikasjalikuks. See rühmitab sarnased andmed kokku ja vähendab nende kvaliteeti, muutes üksikute andmete eristamise raskemaks. See meetod hõlmab sageli andmete summeerimise meetodeid, nagu keskmistamine või summeerimine, et kaitsta üksikuid andmepunkte.
Liigne üldistamine võib muuta andmed peaaegu kasutuks, samas kui alaüldistamine ei pruugi pakkuda piisavalt privaatsust. Samuti on oht jääda avalikuks, kuna koondatud andmestikud võivad siiski pakkuda piisavalt üksikasjalikku identifitseerimist, kui neid kombineerida muude andmetega. andmeallikad.
Häire
Häirimine muudab algseid andmekogumeid, ümardades väärtusi ülespoole ja lisades juhuslikku müra. Andmepunkte muudetakse delikaatselt, häirides nende algset olekut, säilitades samal ajal üldised andmemustrid.
Häiringu negatiivne külg on see, et andmeid ei muudeta täielikult anonüümseks. Kui muudatustest ei piisa, on oht, et algsed omadused saab uuesti tuvastada.
Andmete vahetamine
Vahetamine on tehnika, mille käigus korraldatakse andmestiku atribuutide väärtused ümber. Seda meetodit on eriti lihtne rakendada. Lõplikud andmekogumid ei vasta algsetele kirjetele ega ole otseselt jälgitavad nende algallikateni.
Kaudselt jäävad andmestikud aga pöörduvad. Vahetatud andmed on avalikustamise suhtes haavatavad isegi piiratud teiseste allikate korral. Pealegi on raske säilitada mõnede vahetatud andmete semantilist terviklikkust. Näiteks nimede asendamisel andmebaasis ei pruugi süsteem mehe- ja naisenimede vahel vahet teha.
Tokeniseerimine
Tokeniseerimine asendab tundlikud andmeelemendid tunnustega – mittetundlike ekvivalentidega, millel puuduvad kasutatavad väärtused. Tokeniseeritud teave on tavaliselt juhuslik numbrite ja märkide jada. Seda tehnikat kasutatakse sageli finantsteabe kaitsmiseks, säilitades samal ajal selle funktsionaalsed omadused.
Teatud tarkvara muudab märgihoidlate haldamise ja skaleerimise raskemaks. See süsteem toob kaasa ka turvariski: tundlikud andmed võivad olla ohus, kui ründaja pääseb krüpteerimishoidlast läbi.
Randomiseerimine
Juhuslik valik muudab väärtusi juhuslike ja näidisandmetega. See on lihtne lähenemine, mis aitab säilitada üksikute andmesiseste konfidentsiaalsust.
See meetod ei tööta, kui soovite säilitada täpset statistilist jaotust. See kahjustab kindlasti keeruliste andmekogumite jaoks kasutatavaid andmeid, nagu georuumilised või ajalised andmed. Ebapiisavad või valesti rakendatud randomiseerimismeetodid ei saa samuti tagada privaatsuse kaitset.
Andmete redigeerimine
Andmete redigeerimine on andmekogumitest teabe täieliku eemaldamise protsess: teksti ja piltide pimendamine, tühjendamine või kustutamine. See takistab juurdepääsu tundlikele tootmisandmed ning see on levinud tava juriidilistes ja ametlikes dokumentides. Sama ilmne on, et see muudab andmed täpse statistilise analüüsi, mudeliõppe ja kliiniliste uuringute jaoks sobimatuks.
Nagu ilmne, on neil tehnikatel puudusi, mis jätavad lünki, mida pahatahtlikud osalejad võivad kuritarvitada. Sageli eemaldavad nad andmekogumitest olulisi elemente, mis piirab nende kasutatavust. Viimase põlvkonna tehnikate puhul see nii ei ole.
Järgmise põlvkonna anonüümseks muutmise tööriistad
Kaasaegne anonüümseks muutmise tarkvara kasutab keerukaid tehnikaid, et välistada uuesti tuvastamise oht. Need pakuvad viise kõigi privaatsuseeskirjade järgimiseks, säilitades samal ajal andmete struktuurilise kvaliteedi.
Sünteetiliste andmete genereerimine
Sünteetiline andmete genereerimine pakub nutikamat lähenemist andmete anonüümseks muutmiseks, säilitades samal ajal andmeutiliidi. See meetod kasutab algoritme uute andmekogumite loomiseks, mis peegeldavad tegelike andmete struktuuri ja omadusi.
Sünteetilised andmed asendavad PII ja PHI näidisandmetega, mida ei saa üksikisikutele jälgida. See tagab vastavuse andmekaitseseadustele, nagu GDPR ja HIPAA. Sünteetiliste andmete genereerimise tööriistade kasutuselevõtmisega tagavad organisatsioonid andmete privaatsuse, vähendavad andmetega seotud rikkumiste riske ja kiirendavad andmepõhiste rakenduste arendamist.
Homomorfne krüptimine
Homomorfne krüptimine (tõlkes "sama struktuur") teisendab andmeid šifreeritud tekstiks. Krüptitud andmekogumid säilitavad algandmetega sama struktuuri, mille tulemuseks on suurepärane testimise täpsus.
See meetod võimaldab teha keerulisi arvutusi otse krüptitud andmed ilma et peaksite seda esmalt dekrüpteerima. Organisatsioonid saavad turvaliselt salvestada krüpteeritud faile avalikku pilve ja anda andmetöötlust kolmandatelt osapooltelt ilma turvalisust ohustamata. Need andmed vastavad ka nõuetele, kuna privaatsusreeglid ei kehti krüpteeritud teabele.
Kuid keerukad algoritmid nõuavad õigeks rakendamiseks teadmisi. Pealegi on homomorfne krüptimine aeglasem kui krüptimata andmetega tehtavad toimingud. See ei pruugi olla optimaalne lahendus DevOpsi ja kvaliteedi tagamise (QA) meeskondade jaoks, kes vajavad testimiseks kiiret juurdepääsu andmetele.
Turvaline mitme osapoole arvutus
Turvaline mitme osapoole arvutus (SMPC) on krüptograafiline meetod andmekogumite genereerimiseks mitme liikme ühisel jõupingutusel. Iga osapool krüpteerib oma sisendi, teostab arvutusi ja hangib töödeldud andmeid. Nii saab iga liige soovitud tulemuse, hoides samal ajal oma andmeid saladuses.
See meetod nõuab, et mitu osapoolt dekrüpteeriksid toodetud andmekogumid, mis muudab selle eriti konfidentsiaalseks. Kuid SMPC nõuab tulemuste saamiseks palju aega.
| Eelmise põlvkonna andmete anonüümseks muutmise tehnikad | Järgmise põlvkonna anonüümseks muutmise tööriistad | ||||
|---|---|---|---|---|---|
| Pseudonüümimine | Asendab isiklikud identifikaatorid pseudonüümidega, säilitades samal ajal eraldi kaardistamise tabeli. | - Personaliandmete haldamine - Klienditoe suhtlus - Uurimisuuringud | Sünteetiliste andmete genereerimine | Kasutab algoritmi uute andmekogumite loomiseks, mis peegeldavad tegelike andmete struktuuri, tagades samas privaatsuse ja vastavuse. | - Andmepõhine rakenduste arendamine - Kliinilised uuringud - Täiustatud modelleerimine - Kliendi turundus |
| Andmete maskeerimine | Muudab tegelikke andmeid võltsmärkidega, säilitades sama vormingu. | - Finantsaruandlus - Kasutajate koolituskeskkonnad | Homomorfne krüptimine | Teisendab andmed šifritekstiks, säilitades samal ajal algse struktuuri, võimaldades arvutada krüptitud andmeid ilma dekrüpteerimata. | - Turvaline andmetöötlus - Andmete arvutamise allhange - Täiustatud andmete analüüs |
| Üldistamine (liitmine) | Vähendab andmete üksikasjalikkust, rühmitades sarnased andmed. | - demograafilised uuringud - Turu-uuringud | Turvaline mitme osapoole arvutus | Krüptograafiline meetod, kus mitu osapoolt krüpteerivad oma sisendi, teostavad arvutusi ja saavutavad ühiseid tulemusi. | - Andmete koostöö analüüs - Konfidentsiaalne andmete koondamine |
| Häire | Muudab andmekogumeid väärtusi ümardades ja juhuslikku müra lisades. | - Majandusandmete analüüs - Liiklusmustri uurimine - Müügiandmete analüüs | |||
| Andmete vahetamine | Otsese jälgitavuse vältimiseks korraldab andmestiku atribuutide väärtused ümber. | - Transpordiõpingud - Haridusandmete analüüs | |||
| Tokeniseerimine | Asendab tundlikud andmed mittetundlike märkidega. | - Makse töötlemine - Kliendisuhete uuring | |||
| Randomiseerimine | Lisab väärtuste muutmiseks juhuslikke või näidisandmeid. | - Geosruumiliste andmete analüüs - Käitumisuuringud | |||
| Andmete redigeerimine | Eemaldab teabe andmekogumitest, | - Juriidiliste dokumentide töötlemine - Dokumentide haldamine | |||
Tabel 1. Eelmise ja järgmise põlvkonna anonüümseks muutmise tehnikate võrdlus
Nutikas andmete deidentifitseerimine kui uus lähenemisviis andmete anonüümseks muutmisel
Nutikas identifitseerimise eemaldamine muudab andmed anonüümseks, kasutades tehisintellekti loodud sünteetilised näidisandmed. Funktsioonidega platvormid muudavad tundliku teabe ühilduvateks, tuvastamatuteks andmeteks järgmistel viisidel.
- Deidentifitseerimistarkvara analüüsib olemasolevaid andmekogumeid ning tuvastab PII ja PHI.
- Organisatsioonid saavad valida, millised tundlikud andmed kunstliku teabega asendada.
- Tööriist loob uusi nõuetele vastavate andmetega andmekogumiid.
See tehnoloogia on kasulik, kui organisatsioonid peavad tegema koostööd ja vahetama väärtuslikke andmeid turvaliselt. See on kasulik ka siis, kui andmed tuleb mitmes osas ühilduvaks muuta relatsioonandmebaasid.
Nutikas deidentifitseerimine hoiab andmetes olevad seosed järjepideva kaardistamise kaudu puutumatuna. Ettevõtted saavad kasutada loodud andmeid põhjaliku ärianalüüsi, masinõppe koolituse ja kliiniliste testide jaoks.
Nii paljude meetodite puhul vajate viisi, kuidas teha kindlaks, kas anonüümseks muutmise tööriist on teie jaoks õige.
Kuidas valida õige andmete anonüümseks muutmise tööriist
- Operatiivne mastaapsus. Valige tööriist, mida saab vastavalt teie töövajadustele üles ja alla skaleerida. Võtke aega töötõhususe stressitestimiseks suurenenud töökoormuse korral.
- Integratsioon. Andmete anonüümseks muutmise tööriistad peaksid sujuvalt integreeruma teie olemasolevate süsteemide ja analüütilise tarkvaraga, samuti pideva integreerimise ja pideva juurutamise (CI/CD) torustikuga. Ühilduvus teie andmete salvestamise, krüptimise ja töötlemise platvormidega on sujuvaks toimimiseks ülioluline.
- Järjepidev andmete kaardistamine. Veenduge, et anonüümseks muudetud andmete säilitajate terviklikkus ja statistiline täpsus on teie vajadustele vastav. Eelmise põlvkonna anonüümseks muutmise tehnikad kustutavad andmekogudest väärtuslikud elemendid. Kaasaegsed tööriistad säilitavad aga viidete terviklikkuse, muutes andmed täpsemate kasutusjuhtude jaoks piisavalt täpseks.
- Turvamehhanismid. Eelistage tööriistu, mis kaitsevad tõelisi andmekogumeid ja anonüümseid tulemusi sisemiste ja väliste ohtude eest. Tarkvara tuleb juurutada turvalises kliendi infrastruktuuris, rollipõhistes juurdepääsukontrollides ja kahefaktorilises autentimise API-des.
- Nõuetele vastav infrastruktuur. Veenduge, et tööriist salvestaks andmekogumid turvalises salvestusruumis, mis vastab GDPR-i, HIPAA ja CCPA eeskirjadele. Lisaks peaks see toetama andmete varundamise ja taastamise tööriistu, et vältida ootamatutest vigadest tingitud seisakuid.
- Maksemudel. Kaaluge koheseid ja pikaajalisi kulusid, et mõista, kas tööriist sobib teie eelarvega. Mõned tööriistad on mõeldud suurematele ettevõtetele ja keskmise suurusega ettevõtetele, samas kui teistel on paindlikud mudelid ja kasutuspõhised plaanid.
- Tehniline abi. Hinnake kliendi- ja tehnilise toe kvaliteeti ja saadavust. Pakkuja võib aidata teil andmete anonüümseks muutmise tööriistu integreerida, töötajaid koolitada ja tehnilisi probleeme lahendada.
7 parimat andmete anonüümseks muutmise tööriista
Nüüd, kui teate, mida otsida, uurime, millised tööriistad on meie arvates kõige usaldusväärsemad varjata tundlikku teavet.
1. Syntho
Syntho toiteallikaks on sünteetiline andmete genereerimise tarkvara mis pakub võimalusi nutikaks deidentifitseerimiseks. Platvormi reeglipõhine andmete loomine toob kaasa mitmekülgsuse, võimaldades organisatsioonidel koostada andmeid vastavalt oma vajadustele.
AI-toega skanner tuvastab kõik PII-d ja PHI-d andmekogumite, süsteemide ja platvormide lõikes. Organisatsioonid saavad regulatiivsete standardite järgimiseks valida, milliseid andmeid eemaldada või mõnitada. Samal ajal aitab alamkomplekti funktsioon luua väiksemaid andmekogumeid testimiseks, vähendades salvestus- ja töötlemisressursside koormust.
Platvorm on kasulik erinevates sektorites, sealhulgas tervishoius, tarneahela juhtimises ja rahanduses. Organisatsioonid kasutavad Syntho platvormi mittetootmise loomiseks ja kohandatud testimise stsenaariumide väljatöötamiseks.
Syntho võimaluste kohta saate lisateavet siit demo ajakava koostamine.
2. K2view
3. Broadcom
4. Enamasti AI
5. ARX
6. Amneesia
7. Toonik.ai
Andmete anonüümseks muutmise tööriistade kasutusjuhud
Finants-, tervishoiu-, reklaami- ja avalike teenustega tegelevad ettevõtted kasutavad anonüümseks muutmise tööriistu, et järgida andmekaitseseadusi. Identifitseerimata andmekogumeid kasutatakse erinevate stsenaariumide jaoks.
Tarkvara arendamine ja testimine
Anonüümseks muutmise tööriistad võimaldavad tarkvarainseneridel, testijatel ja kvaliteedikontrolli spetsialistidel töötada realistlike andmekogumitega ilma isikut tuvastamata. Täiustatud tööriistad aitavad meeskondadel ise hankida vajalikke andmeid, mis jäljendavad reaalseid testimistingimusi ilma vastavusprobleemideta. See aitab organisatsioonidel parandada oma tarkvaraarenduse tõhusust ja tarkvara kvaliteeti.
Tegelikud juhtumid:
- Syntho tarkvara lõi anonüümsed testiandmed mis säilitab tegelike andmete statistilised väärtused, võimaldades arendajatel proovida erinevaid stsenaariume suurema tempoga.
- Google'i BigQuery ladu pakub andmestiku anonüümseks muutmise funktsiooni aidata organisatsioonidel jagada andmeid tarnijatega ilma privaatsusnorme rikkumata.
Kliinilised uuringud
Meditsiiniteadlased, eriti farmaatsiatööstuses, muudavad andmed anonüümseks, et säilitada oma õpingute privaatsus. Teadlased saavad analüüsida suundumusi, patsientide demograafiat ja ravitulemusi, aidates kaasa meditsiinilisele edusammule, riskimata patsiendi konfidentsiaalsusega.
Tegelikud juhtumid:
- Erasmuse meditsiinikeskus kasutab Syntho anonüümseid tehisintellekti genereerimise tööriistu luua ja jagada kvaliteetseid andmekogusid meditsiiniuuringute jaoks.
Pettuste ennetamine
Pettuste ennetamisel võimaldavad anonüümseks muutmise tööriistad tehinguandmeid turvaliselt analüüsida, tuvastades pahatahtlikke mustreid. Deidentifitseerimise tööriistad võimaldavad ka AI-tarkvara treenida reaalsete andmete põhjal, et parandada pettuste ja riskide tuvastamist.
Tegelikud juhtumid:
- Brighterion on õppinud kasutama Mastercardi anonüümseid tehinguandmeid rikastada oma tehisintellekti mudelit, parandades pettuste tuvastamise määra ja vähendades samal ajal valepositiivseid tulemusi.
Kliendi turundus
Andmete anonüümseks muutmise tehnikad aitavad hinnata klientide eelistusi. Organisatsioonid jagavad oma äripartneritega identifitseerimata käitumisandmeid, et täpsustada suunatud turundusstrateegiaid ja isikupärastada kasutajakogemust.
Tegelikud juhtumid:
- Syntho andmete anonüümseks muutmise platvorm ennustas sünteetilisi andmeid kasutades täpselt klientide vähenemist loodud enam kui 56,000 128 kliendi XNUMX veeruga andmekogumist.
Avalike andmete avaldamine
Agentuurid ja valitsusasutused kasutavad andmete anonüümseks muutmist, et jagada ja töödelda avalikku teavet läbipaistvalt erinevate avalike algatuste jaoks. Need hõlmavad kuritegevuse ennustusi, mis põhinevad sotsiaalvõrgustike ja karistusregistrite andmetel, demograafilistel andmetel ja ühistranspordimarsruutidel põhinevat linnaplaneerimist või haiguste mustritel põhinevaid tervishoiuvajadusi piirkondades.
Tegelikud juhtumid:
- Indiana ülikool kasutas umbes 10,000 XNUMX politseiniku anonüümseks muudetud nutitelefoni andmeid 21 USA linnas, et paljastada sotsiaalmajanduslikel teguritel põhinevad naabruskonna patrullide erinevused.
Need on vaid mõned näited, mille me valime. The anonüümseks muutmise tarkvara kasutatakse kõigis tööstusharudes olemasolevate andmete maksimaalseks kasutamiseks.
Valige parimad andmete anonüümseks muutmise tööriistad
Kõik ettevõtted kasutavad andmebaasi anonüümseks muutmise tarkvara privaatsuseeskirjade järgimiseks. Isikuandmetest eemaldatuna saab andmekogumeid kasutada ja jagada ilma trahvide või bürokraatlike protsesside riskita.
Vanemad anonüümseks muutmise meetodid, nagu andmete vahetamine, maskeerimine ja redigeerimine, ei ole piisavalt turvalised. Andmete identifitseerimine jääb võimaluseks, mis muudab selle nõuetele mittevastavaks või riskantseks. Lisaks past-gen anonüümseks muutmise tarkvara halvendab sageli andmete kvaliteeti, eriti suurte andmekogumite. Organisatsioonid ei saa täiustatud analüütika jaoks sellistele andmetele tugineda.
Peaksite valima parim andmete anonüümseks muutmine tarkvara. Paljud ettevõtted valivad Syntho platvormi selle tipptasemel isikuandmete tuvastamise, maskeerimise ja sünteetiliste andmete genereerimise võimaluste jaoks.
Kas olete huvitatud rohkem teada saama? Tutvuge julgelt meie tootedokumentatsiooniga või võtke meiega demonstratsiooni saamiseks ühendust.
Andmeid autor
Business Development Manager
Uliana Krainska, Syntho äriarendusjuht, kellel on rahvusvaheline kogemus tarkvaraarenduse ja SaaS-i valdkonnas, magistrikraad digitaalse äri ja innovatsiooni alal VU Amsterdamis.
Viimase viie aasta jooksul on Uliana näidanud üles vankumatut pühendumust tehisintellekti võimaluste uurimisele ja strateegilise ärikonsultatsiooni pakkumisele tehisintellektiprojektide elluviimiseks.
Salvestage oma sünteetiliste andmete juhend kohe!
- Mis on sünteetilised andmed?
- Miks organisatsioonid seda kasutavad?
- Väärtust lisavad sünteetiliste andmete kliendi juhtumid
- Kuidas alustada
