شناسایی و سنتز کردن هوشمند
از بهترین راه حل های ما برای تولید داده های آزمایشی استفاده کنید که منعکس کننده داده های تولید برای آزمایش و توسعه جامع در سناریوهای نماینده است.
استفاده از داده های شخصی اصلی به عنوان داده های آزمایشی مجاز نیست
آزمایش و توسعه با داده های آزمایشی نماینده برای ارائه راه حل های پیشرفته ضروری است. استفاده از داده های تولید اصلی بدیهی به نظر می رسد، اما اغلب چالش برانگیز است زیرا به سادگی نمی توان از آن استفاده کرد زیرا:
- حاوی اطلاعات حساس (حریم خصوصی)،
- محدود، کمیاب یا از دست داده است
- یا اصلا وجود ندارد
این موضوع چالش هایی را برای بسیاری از سازمان ها در به دست آوردن درست داده های آزمایشی ایجاد می کند. از این رو، Syntho از بهترین راه حل های عملی برای ایجاد درست داده های آزمایشی شما پشتیبانی می کند.
بهترین شیوه‌ها برای داده‌های آزمون نماینده: شناسایی و سنتز کردن هوشمند
شناسایی هوشمند
شناسایی هوشمند چیست؟
شناسایی زدایی فرآیندی است که برای محافظت از اطلاعات حساس با حذف یا اصلاح اطلاعات شناسایی شخصی (PII) از یک مجموعه داده یا پایگاه داده استفاده می شود.
چه زمانی از Smart De-identification به عنوان داده های آزمایشی استفاده کنیم؟
شناسایی زدایی اغلب زمانی استفاده می شود که داده های تولید به عنوان نقطه شروع در دسترس باشد. شناسه زدایی برای حذف یا اصلاح اطلاعات حساس (حریم خصوصی) از مجموعه داده یا پایگاه داده برای مطابقت با مقررات حفظ حریم خصوصی داده ها اعمال می شود، زیرا استفاده از داده های شخصی طبق مقررات حفظ حریم خصوصی (مانند GDPR) مجاز نیست.
PII، PHI و سایر شناسه های حساس را جایگزین کنید
PII، PHI، و سایر شناسه های حساس را با نماینده جایگزین کنید داده های مصنوعی مصنوعی که از منطق و الگوهای تجاری پیروی می کنند.
حفظ یکپارچگی ارجاعی در کل اکوسیستم داده های رابطه ای
حفظ یکپارچگی ارجاعی با نقشه برداری سازگار در کل یک اکوسیستم داده برای تطبیق داده ها در مشاغل داده مصنوعی، پایگاه داده ها و سیستم ها.
تولید داده مصنوعی
سنتز داده چیست؟
هدف سنتز ایجاد داده های مصنوعی است که به صورت مصنوعی تولید می شود و به عنوان جایگزینی برای داده های دنیای واقعی عمل می کند.
چه زمانی باید به عنوان داده های آزمایشی سنتز شود؟
سنتز اغلب زمانی استفاده می‌شود که داده‌های تولید محدود، کمیاب است، داده‌ها را از دست می‌دهد یا اصلاً به عنوان نقطه شروع وجود ندارد. داده های جدید به طور مصنوعی تولید می شوند و به عنوان جایگزینی برای داده های دنیای واقعی عمل می کنند.
PII، PHI و سایر شناسه های حساس را جایگزین کنید
داده های مصنوعی را بر اساس قوانین و محدودیت های از پیش تعریف شده ایجاد کنید
الگوهای آماری داده های اصلی را در داده های مصنوعی با قدرت هوش مصنوعی تقلید کنید
چگونه می توان از Smart De-identification و داده های مصنوعی با Syntho استفاده کرد؟
به راحتی پیکربندی کنید!
از شناسایی هوشمند تا ترکیب، Syntho Engine از همه بهترین راه حل ها برای درست کردن داده های آزمایشی شما پشتیبانی می کند. تمام راه حل های داده تست بهترین عملکرد را بدون زحمت در بستر ما با گزینه های کاربر پسند متناسب با نیازهای شما پیکربندی کنید. از شناسایی هوشمند تا ترکیب، به سادگی جدول هدف را به بخش مورد نظر در فضای کاری بکشید. ترکیب راه حل ها نیز پشتیبانی می شود.
اکنون راهنمای داده های مصنوعی خود را ذخیره کنید!
- داده های مصنوعی چیست؟
- چرا سازمان ها از آن استفاده می کنند؟
- موارد ارزش افزوده مشتری داده مصنوعی
- چگونه شروع کنیم
