Datuak anonimatzeko tresna onenak pribatutasuna babesteko
Erakundeek datuak anonimatzeko tresnak erabiltzen dituzte kentzeko pertsonalki identifikatzeko informazioa beren datu multzoetatik. Ez-betetzeak isun handiak ekar diezazkieke erakunde arautzaileei eta datuen urraketa. gabe datuak anonimizatu, ezin dituzu datu multzoak ahalik eta gehien erabili edo partekatu.
Asko anonimizazio tresnak ezin da betetze osoa bermatu. Iraganeko belaunaldiko metodoek informazio pertsonala ahulean utzi dezakete aktore gaiztoek desidentifikaziorako. Batzuk anonimizazio estatistikoko metodoak murriztu datu-multzoaren kalitatea fidagarria ez den puntu batera Datuen analisia.
Dugu Sintetikoa anonimizazio metodoak eta iraganeko eta hurrengo belaunaldiko tresnen arteko desberdintasun nagusiak aurkeztuko dizkizu. Datuak anonimatzeko tresna onenen berri emango dizugu eta horiek aukeratzeko funtsezko gogoetak proposatuko dizkizugu.
Edukien aurkibidea
- Zer da datu sintetikoak
- Nola dabil
- Zergatik erabiltzen dute erakundeek
- Nola hasi
Zer dira datuak anonimatzeko tresnak?
Datuen anonimotasuna datu multzoetako isilpeko informazioa kentzeko edo aldatzeko teknika da. Erakundeek ezin dituzte askatasunez atzitu, partekatu eta erabili pertsonengan zuzenean edo zeharka atzeman daitezkeen datu eskuragarriak.
- Datuen Babeserako Araudi Orokorra (GDPR). EBko legedia Datu pertsonalen pribatutasuna babesten du, datuak tratatzeko baimena eskatuz eta pertsonei datuak atzitzeko eskubideak emanez. Erresuma Batuak antzeko lege bat du UK-GDPR izenekoa.
- Kaliforniako Kontsumitzaileen Pribatutasun Legea (CCPA). Kaliforniako pribatutasun legea kontsumitzaileen eskubideetan oinarritzen da datu partekatzea.
- Osasun Aseguruen Eramangarritasuna eta Erantzukizunaren Legea (HIPAA). Pribatutasun-araua pazientearen osasun-informazioa babesteko estandarrak ezartzen ditu.
Nola funtzionatzen dute datuak anonimatzeko tresnak?
Datuak anonimatzeko tresnek datu multzoak aztertzen dituzte informazio sentikorra bilatzeko eta datu artifizialekin ordezkatzen dituzte. Softwareak datu horiek taula eta zutabeetan, testu-fitxategietan eta eskaneatutako dokumentuetan aurkitzen ditu.
Prozesu honek pertsona edo erakundeekin lotu ditzaketen elementuak kentzen ditu. Tresna hauek ezkutatzen dituzten datu motak hauek dira:
- Pertsonalki identifikatzeko informazioa (PII): Izenak, identifikazio zenbakiak, jaiotze datak, fakturazio xehetasunak, telefono zenbakiak eta helbide elektronikoak.
- Osasun babestutako informazioa (PHI): Erregistro medikoak, osasun aseguruaren xehetasunak eta osasun datu pertsonalak biltzen ditu.
- Finantza informazioa: Kreditu-txartelen zenbakiak, banku-kontuaren datuak, inbertsio-datuak eta entitate korporatiboekin lotu daitezkeen beste batzuk.
Esaterako, osasun-erakundeek pazienteen helbideak eta harremanetarako datuak anonimotzen dituzte, minbiziaren ikerketarako HIPAA betetzen dela ziurtatzeko. Finantza-enpresa batek transakzio-datak eta kokapenak ezkutatu zituen datu-multzoetan, GDPR legeak betetzeko.
Kontzeptua berdina den arren, hainbat teknika desberdin daude datuak anonimizatu.
Datuak anonimatzeko teknikak
Anonimizazioa modu askotan gertatzen da, eta metodo guztiak ez dira berdin fidagarriak betetzeko eta erabilgarritasunerako. Atal honetan metodo mota ezberdinen arteko ezberdintasuna deskribatzen da.
Pseudonimizazioa
Pseudonimizazioa desidentifikazio prozesu itzulgarria da, non identifikatzaile pertsonalak ezizenekin ordezkatzen diren. Jatorrizko datuen eta aldatutakoaren arteko mapa mantentzen du, mapa-taula bereizita gordeta.
Pseudonimizazioaren alde txarra itzulgarria dela da. Informazio gehigarriarekin, aktore gaiztoek gizabanakoaren jarraipena egin dezakete. GDPRren arauen arabera, pseudonimizatutako datuak ez dira datu anonimizatutzat hartzen. Datuak babesteko araudiaren menpe jarraitzen du.
Datuen maskaratzea
Datuak ezkutatzeko metodoak euren datuen egituraren antzekoa baina faltsua den bertsioa sortzen du informazio sentikorra babesteko. Teknika honek datu errealak aldatutako karaktereekin ordezkatzen ditu, ohiko erabilerarako formatu bera mantenduz. Teorian, horrek datu multzoen funtzionaltasun operatiboa mantentzen laguntzen du.
Praktikan, datuak maskaratzea askotan murrizten du datuen erabilgarritasuna. Baliteke ez gordetzea jatorrizko datuakren banaketa edo ezaugarriak, analisirako erabilgarria ez dadin. Beste erronka bat zer maskaratuko den erabakitzea da. Gaizki egiten bada, maskaratutako datuak berriro identifikatu ahal izango dira.
Orokortzea (agregazioa)
Orokortzeak datuak anonimizatu egiten ditu xehetasun gutxiago eginez. Antzeko datuak biltzen ditu eta bere kalitatea gutxitzen du, eta zailagoa da datu indibidualak bereiztea. Metodo honek sarritan datuak laburtzeko metodoak dakartza, adibidez, batez bestekoa edo totalizazioa, datu-puntu indibidualak babesteko.
Gehiegi orokortzeak datuak ia alferrikakoak izan ditzake, eta orokortzeak ez du nahikoa pribatutasun eskaintzea. Hondar-dibulgazio arriskua ere badago, datu-multzo agregatuek oraindik nahikoa xehetasun desidentifikazioa eman dezaketelako beste batzuekin konbinatuta. datu iturriak.
Perturbazioa
Perturbazioak jatorrizko datu multzoak aldatzen ditu balioak gora biribilduz eta ausazko zarata gehituz. Datu-puntuak sotilki aldatzen dira, jatorrizko egoera eten egiten dute datuen eredu orokorrak mantenduz.
Perturbazioaren alde txarra da datuak ez daudela guztiz anonimizatuta. Aldaketak nahikoak ez badira, jatorrizko ezaugarriak berriro identifikatu ahal izateko arriskua dago.
Datu-trukea
Trukatzea datu-multzo bateko atributu-balioak berrantolatzen diren teknika bat da. Metodo hau bereziki erraza da ezartzeko. Azken datu-multzoak ez datoz bat jatorrizko erregistroekin eta ez dira zuzenean haien jatorrizko iturrietara bideratzen.
Zeharka, ordea, datu multzoak itzulgarriak dira. Trukatutako datuak ahuleziak dira bigarren mailako iturri mugatuak izan arren. Gainera, zaila da aldatutako datu batzuen osotasun semantikoa mantentzea. Adibidez, datu-base batean izenak ordezkatzean, baliteke sistemak huts egitea gizonezkoen eta emakumezkoen izenak bereiztea.
tokenization
Tokenizazioak datu sentikorrak diren elementuak tokenekin ordezkatzen ditu, balio ustiagarririk gabeko baliokide ez-sentikorrak. Tokenatutako informazioa zenbaki eta karaktere-katea ausazko bat izan ohi da. Teknika hau maiz erabiltzen da finantza-informazioa babesteko bere propietate funtzionalak mantenduz.
Software batzuek zaildu egiten dute token gangak kudeatzea eta eskalatzea. Sistema honek segurtasun-arrisku bat ere sartzen du: datu sentikorrak arriskuan egon daitezke erasotzaile bat enkriptatze gangatik igarotzen bada.
Ausazkotzea
Ausazkotasunak balioak aldatzen ditu ausazko datuekin eta faltsuekin. Ikuspegi zuzena da, banakako datu-sarreren konfidentzialtasuna mantentzen laguntzen duena.
Teknika honek ez du funtzionatzen banaketa estatistiko zehatza mantendu nahi baduzu. Datu multzo konplexuetarako erabiltzen diren datuak arriskuan jartzea bermatuta dago, hala nola datu geoespazialak edo denborazkoak. Ausazko banaketa metodo desegokiek edo gaizki aplikatuek ezin dute pribatutasunaren babesa bermatu.
Datuen erredakzioa
Datuen erredakzioa datu multzoetatik informazioa guztiz kentzeko prozesua da: testua eta irudiak iluntzea, zuritzea edo ezabatzea. Horrek sentikorren sarbidea eragozten du ekoizpen datuak eta ohiko praktika da dokumentu juridiko eta ofizialetan. Begi bistakoa da datuak analitika estatistiko zehatzetarako, ereduen ikaskuntzarako eta ikerketa klinikorako desegokiak direla.
Agerikoa denez, teknika horiek akatsak dituzte aktore gaiztoek abusatu ditzaketen zirrikituak uzten dituztenak. Askotan datu multzoetatik funtsezko elementuak kentzen dituzte, eta horrek erabilgarritasuna mugatzen du. Ez da azken belaunaldiko tekniken kasua.
Hurrengo belaunaldiko anonimotasun tresnak
Anonimizaziorako software modernoak teknika sofistikatuak erabiltzen ditu berriro identifikatzeko arriskua ezeztatzeko. Pribatutasun-arau guztiak betetzeko moduak eskaintzen dituzte datuen egitura-kalitateari eutsiz.
Datu sintetikoak sortzea
Datu sintetikoak sortzeak ikuspegi adimentsuagoa eskaintzen du datuak anonimizatzeko datuen erabilgarritasuna mantenduz. Teknika honek algoritmoak erabiltzen ditu datu errealen egitura eta propietateak islatzen dituzten datu multzo berriak sortzeko.
Datu sintetikoek PII eta PHI ordezkatzen dituzte norbanakoengan atzeman ezin diren datu faltsuekin. Horrek datuen pribatutasuneko legeak betetzen direla bermatzen du, hala nola GDPR eta HIPAA. Datu sintetikoak sortzeko tresnak hartuta, erakundeek datuen pribatutasuna bermatzen dute, datuen urraketen arriskuak arintzen dituzte eta datuetan oinarritutako aplikazioen garapena bizkortzen dute.
Enkriptatzea homomorfikoa
Enkriptazio homomorfoa («egitura bera» bezala itzultzen da) datuak eraldatzen ditu testu zifratuan. Enkriptatutako datu-multzoek jatorrizko datuen egitura bera mantentzen dute, eta ondorioz, probak egiteko zehaztasun bikaina dute.
Metodo honek kalkulu konplexuak zuzenean egiteko aukera ematen du enkriptatutako datuak lehen deszifratu beharrik gabe. Erakundeek enkriptatutako fitxategiak modu seguruan gorde ditzakete hodei publikoan eta hirugarrenei datuen tratamendua azpikontratatu, segurtasuna arriskuan jarri gabe. Datu hauek ere betetzen dira, pribatutasun-arauak ez baitira aplikatzen zifratutako informazioari.
Hala ere, algoritmo konplexuek espezializazioa behar dute behar bezala inplementatzeko. Gainera, zifratze homomorfoa zifratu gabeko datuekin egindako eragiketak baino motelagoa da. Agian ez da irtenbide egokiena DevOps eta Quality Assurance (QA) taldeentzat, probak egiteko datuetara sarbide azkarra behar baitute.
Parte anitzeko konputazio segurua
Parte anitzeko konputazio segurua (SMPC) datu multzoak sortzeko metodo kriptografikoa da, hainbat kideren ahalegin bateratuarekin. Alderdi bakoitzak bere sarrera enkriptatzen du, kalkuluak egiten ditu eta prozesatutako datuak lortzen ditu. Horrela, kide bakoitzak behar duen emaitza lortzen du, bere datuak isilpean gordez.
Metodo honek hainbat alderdik ekoitzitako datu-multzoak deszifratzea eskatzen du, eta horrek isilpekotasun handia du. Hala ere, SMPCk denbora handia behar du emaitzak sortzeko.
| Aurreko belaunaldiko datuak anonimatzeko teknikak | Hurrengo belaunaldiko anonimotasun tresnak | ||||
|---|---|---|---|---|---|
| Pseudonimizazioa | Identifikatzaile pertsonalak ezizenekin ordezkatzen ditu mapaketa-taula bereizi bat mantenduz. | - HR datuak kudeatzea - Bezeroarentzako laguntza-interakzioak - Ikerketa inkestak | Datu sintetikoak sortzea | Algoritmo bat erabiltzen du datu errealen egitura islatzen duten datu multzo berriak sortzeko, pribatutasuna eta betetzea bermatuz. | - Datuetan oinarritutako aplikazioen garapena - Ikerketa klinikoa - Modelizazio aurreratua - Bezeroaren marketina |
| Datuen maskaratzea | Datu errealak karaktere faltsuekin aldatzen ditu, formatu bera mantenduz. | - Finantza txostenak - Erabiltzaileen prestakuntza-inguruneak | Enkriptatzea homomorfikoa | Datuak testu zifratu bihurtzen ditu jatorrizko egitura mantenduz, deszifratu gabe datu enkriptatuetan kalkulatzeko aukera emanez. | - Datuen tratamendu segurua - Datuen konputazioaren azpikontratazioa - Datuen azterketa aurreratua |
| Orokortzea (agregazioa) | Datuen xehetasuna murrizten du, antzeko datuak taldekatuz. | - Azterketa demografikoak - Merkatu-azterketak | Parte anitzeko konputazio segurua | Metodo kriptografikoa non hainbat alderdik beren sarrera enkriptatzen, kalkuluak egiten eta emaitza bateratuak lortzen dituzte. | - Elkarlaneko datuen azterketa - Datu konfidentzialak biltzea |
| Perturbazioa | Datu multzoak aldatzen ditu balioak biribilduz eta ausazko zarata gehituz. | - Datu ekonomikoen azterketa - Trafiko ereduen ikerketa - Salmenten datuen azterketa | |||
| Datu-trukea | Datu-multzoen atributuen balioak berrantolatzen ditu zuzeneko trazabilitatea saihesteko. | - Garraio-azterketak - Hezkuntza-datuen azterketa | |||
| tokenization | Datu sentikorrak token ez-sentikorrekin ordezkatzen ditu. | - Ordainketa prozesatzea - Bezeroarekiko harremanen ikerketa | |||
| Ausazkotzea | Balioak aldatzeko ausazko datuak edo itxurazko datuak gehitzen ditu. | - Datu geoespazialen analisia - Jokabide-azterketak | |||
| Datuen erredakzioa | Datu multzoetatik informazioa kentzen du, | - Dokumentu juridikoen tratamendua - Erregistroen kudeaketa | |||
1. taula. Aurreko eta hurrengo belaunaldiko anonimotasun tekniken arteko konparaketa
Datu adimendunen desidentifikazioa datuen anonimotasunaren ikuspegi berri gisa
Desidentifikazio adimenduna AI bidez sortutako datuak anonimizatzen ditu simulazio-datu sintetikoak. Ezaugarriak dituzten plataformek informazio sentikorra eta identifika daitezkeen datu egokiak bihurtzen dituzte modu hauetan:
- Desidentifikazio softwareak dauden datu multzoak aztertzen ditu eta PII eta PHI identifikatzen ditu.
- Erakundeek hauta dezakete zein datu sentikor ordezkatu informazio artifizialarekin.
- Tresnak datu-multzo berriak sortzen ditu bat datozen datuekin.
Teknologia hau erabilgarria da erakundeek lankidetzan eta datu baliotsuak modu seguruan trukatu behar dituztenean. Era berean, erabilgarria da hainbatetan datuak bat etorri behar direnean erlaziozko datu-baseak.
Desidentifikazio adimentsuak datuen arteko erlazioak osorik mantentzen ditu mapa koherentearen bidez. Enpresek sortutako datuak negozio-analisi sakonetarako, ikaskuntza automatikoko prestakuntzarako eta proba klinikoetarako erabil ditzakete.
Hainbeste metodorekin, anonimizazio tresna zuretzat egokia den zehazteko modu bat behar duzu.
Nola aukeratu datuak anonimatzeko tresna egokia
- Eskalagarritasun operatiboa. Aukeratu zure eskakizun operatiboen arabera eskalatzeko eta behera egiteko gai den tresna. Hartu denbora estresak probatzeko eraginkortasun operatiboa lan-karga handituetan.
- Integrazioa. Datuak anonimatzeko tresnek lehendik dituzun sistemekin eta software analitikoarekin ongi integratu behar dira, baita etengabeko integrazio eta hedapen jarraituarekin (CI/CD) kanalizazioarekin ere. Zure datuak biltegiratzeko, enkriptatzeko eta prozesatzeko plataformekin bateragarritasuna ezinbestekoa da eragiketarik gabeko eragiketak egiteko.
- Datuen mapa koherentea. Ziurtatu anonimizatutako datuen kontserbatzaileek zure beharretarako egokiak diren osotasuna eta zehaztasun estatistikoa dutela. Aurreko belaunaldiko anonimotasun teknikek datu-multzoetatik elementu baliotsuak ezabatzen dituzte. Tresna modernoek, ordea, osotasun erreferentziala mantentzen dute, eta datuak nahikoa zehatzak dira erabilera-kasu aurreratuetarako.
- Segurtasun-mekanismoak. Lehenetsi datu multzo errealak eta emaitza anonimoak babesten dituzten tresnak barneko eta kanpoko mehatxuen aurka. Softwarea bezeroen azpiegitura seguru batean, roletan oinarritutako sarbide-kontroletan eta bi faktoreko autentifikazio-APIetan zabaldu behar da.
- Bete beharreko azpiegiturak. Ziurtatu tresnak GDPR, HIPAA eta CCPA araudiak betetzen dituen biltegiratze seguru batean gordetzen dituela datu multzoak. Horrez gain, datuen babeskopia eta berreskuratzeko tresnak onartu beharko lituzke, ustekabeko akatsen ondorioz gelditzeko aukera ekiditeko.
- Ordainketa eredua. Kontuan hartu berehalako eta epe luzeko kostuak tresna zure aurrekontuarekin bat datorren ulertzeko. Tresna batzuk enpresa handientzat eta enpresa ertainentzat diseinatuta daude, eta beste batzuek eredu malguak eta erabileran oinarritutako planak dituzte.
- Laguntza teknikoa. Bezeroaren eta laguntza teknikoaren kalitatea eta erabilgarritasuna ebaluatzea. Baliteke hornitzaile batek datuak anonimatzeko tresnak integratzen, langileak prestatzen eta arazo teknikoak konpontzen lagun zaitzake.
Datuak anonimatzeko 7 tresna onenak
Orain zer bilatu behar duzun badakizu, azter ditzagun tresna fidagarrienak zein diren gure ustez informazio sentikorra maskaratzea.
1. Sintoa
Syntho datuak sortzeko software sintetikoz elikatzen da desidentifikazio adimentsurako aukerak ematen dituena. Plataformaren arauetan oinarritutako datuak sortzeak aldakortasuna ekartzen du, erakundeei datuak beren beharren arabera landu ahal izateko.
AI bidezko eskanerra PII eta PHI guztiak identifikatzen ditu datu multzo, sistema eta plataformetan. Erakundeek aukera dezakete zein datu kendu edo iseka egin arau arauak betetzeko. Bien bitartean, azpi-ezarpenen funtzioak datu-multzo txikiagoak egiten laguntzen du probak egiteko, biltegiratze- eta prozesatzeko baliabideen zama murriztuz.
Plataforma hainbat sektoretan erabilgarria da, besteak beste, osasungintzan, hornikuntza-katearen kudeaketan eta finantzak. Erakundeek Syntho plataforma erabiltzen dute produkzioa ez dena sortzeko eta proba-eszenatoki pertsonalizatuak garatzeko.
Synthoren gaitasunei buruz gehiago jakin dezakezu demo bat antolatzea.
2. K2view
3. Broadcom
4. Gehienbat AI
5. ARX
6. Amnesia
7. Tonikoa.ai
Datuak anonimatzeko tresnen erabilera kasuak
Finantza, osasungintza, publizitatea eta zerbitzu publikoetako enpresek anonimotasun tresnak erabiltzen dituzte datuen pribatutasuneko legeak betetzen jarraitzeko. Identifikatutako datu multzoak hainbat eszenatokitarako erabiltzen dira.
Software garapena eta probak
Anonimizazio tresnei esker, software ingeniariek, probatzaileek eta QA profesionalek datu-multzo errealistekin lan egin dezakete PII-k agerian utzi gabe. Tresna aurreratuei esker, taldeei auto-hornitzen laguntzen diete mundu errealeko proba-baldintzak imitatzen dituzten beharrezko datuak, betetze-arazorik gabe. Honek erakundeei softwarearen garapenaren eraginkortasuna eta softwarearen kalitatea hobetzen laguntzen die.
Benetako kasuak:
- Syntho-ren softwareak test-datu anonimoak sortu zituen datu errealen balio estatistikoak gordetzen dituena, garatzaileei agertoki desberdinak erritmo handiagoan probatzeko aukera emanez.
- Google-ren BigQuery biltegiak datu multzoak anonimatzeko eginbide bat eskaintzen du erakundeei datuak hornitzaileekin partekatzen laguntzeko, pribatutasun-arauak hautsi gabe.
Ikerketa klinikoa
Medikuntza ikertzaileek, batez ere farmazia industrian, datuak anonimotzen dituzte beren ikasketetarako pribatutasuna gordetzeko. Ikertzaileek joerak, pazienteen demografia eta tratamenduen emaitzak azter ditzakete, medikuaren aurrerapenei lagunduz, pazientearen konfidentzialtasuna arriskuan jarri gabe.
Benetako kasuak:
- Erasmus Medical Center-ek Synthoren AI sortzeko tresna anonimoak erabiltzen ditu ikerketa medikorako kalitate handiko datu multzoak sortzeko eta partekatzeko.
Iruzurren prebentzioa
Iruzurraren prebentzioan, anonimizazio-tresnek transakzio-datuen azterketa segurua ahalbidetzen dute, eredu gaiztoak identifikatuz. Desidentifikazio-tresnek, gainera, AI softwarea datu errealetan trebatzea ahalbidetzen dute, iruzurra eta arriskuak hautematea hobetzeko.
Benetako kasuak:
- Brighterion Mastercard-en transakzio datu anonimoetan trebatu da bere AI eredua aberasteko, iruzurrak detektatzeko tasak hobetuz, positibo faltsuak murrizten dituen bitartean.
Bezeroaren marketina
Datuak anonimatzeko teknikek bezeroen lehentasunak ebaluatzen laguntzen dute. Erakundeek identifikatu gabeko jokabide-datu multzoak partekatzen dituzte negozio-bazkideekin zuzendutako marketin estrategiak fintzeko eta erabiltzailearen esperientzia pertsonalizatzeko.
Benetako kasuak:
- Syntho-ren datuak anonimatzeko plataformak zehatz-mehatz aurreikusten zuen bezeroen txanda datu sintetikoak erabiliz 56,000 zutabe dituen 128 bezero baino gehiagoko datu-multzo batetik sortua.
Datu publikoak argitaratzea
Agentziek eta gobernu-erakundeek datuen anonimotasuna erabiltzen dute informazio publikoa modu gardenean partekatzeko eta prozesatzeko hainbat ekimen publikotarako. Sare sozialetako eta aurrekari penaletako datuetan oinarritutako delituen iragarpenak barne hartzen dituzte, demografian eta garraio publikoko bideetan oinarritutako hirigintza-plangintza edo gaixotasun-ereduetan oinarritutako eskualdeetako osasun-beharrak.
Benetako kasuak:
- Indianako Unibertsitateak 10,000 polizia ingururen datu anonimizatuak erabili zituen AEBetako 21 hiritan auzoko patruilaren arteko desadostasunak agerian uzteko, faktore sozioekonomikoetan oinarrituta.
Hauek aukeratzen ditugun adibide batzuk besterik ez dira. The anonimizazio softwarea industria guztietan erabiltzen da eskuragarri dauden datuak aprobetxatzeko baliabide gisa.
Aukeratu datuak anonimatzeko tresnarik onenak
Enpresa guztiek erabiltzen dute datu-baseak anonimatzeko softwarea pribatutasun-arauak betetzeko. Informazio pertsonaletik kenduta, datu-multzoak erabili eta parteka daitezke isun edo prozesu burokratikoen arriskurik gabe.
Anonimizazio-metodo zaharrak, hala nola, datuak trukatzea, maskaratzea eta erredakzioa ez dira nahiko seguruak. Datuen desidentifikazioa aukera bat izaten jarraitzen du, eta horrek ez-betetzea edo arriskutsua bihurtzen du. Horrez gain, iragan-gen anonimizatzeko softwarea askotan datuen kalitatea hondatzen du, batez ere datu-multzo handi. Erakundeek ezin dute horrelako datuetan fidatu analisi aurreratuetarako.
Aukeratu beharko zenuke datuen anonimotasun onena softwarea. Negozio askok Syntho plataforma aukeratzen dute PII identifikazio, maskaratze eta datu sintetikoak sortzeko gaitasun gorenengatik.
Gehiago ikasteko interesa al zaude? Anima zaitez gure produktuaren dokumentazioa arakatu edo jarri gurekin harremanetan erakustaldi baterako.
Egileari buruz
Mailako garapena kudeatzailea
Uliana Krainska, Syntho-ko Negozio Garapeneko Zuzendaria, softwarearen garapenean eta SaaS industrian nazioarteko esperientzia duena, Negozio Digitalean eta Berrikuntzan masterra du, VU Amsterdam-en.
Azken bost urteotan, Uliana-k konpromiso irmoa erakutsi du AI gaitasunak aztertzeko eta AI proiektuak ezartzeko negozio-aholkularitza estrategikoa eskaintzeko.
Gorde zure datu sintetikoen gida orain!
- Zer dira datu sintetikoak?
- Zergatik erabiltzen dute erakundeek?
- Datu sintetikoen bezeroen kasuak balioan jartzea
- Nola hasi
