مورد استفاده از داده مصنوعی
داده های مصنوعی برای تجزیه و تحلیل
با دسترسی آسان و سریع به داده های مصنوعی تولید شده توسط هوش مصنوعی، پایه داده قوی خود را بسازید.
مقدمه ای بر تجزیه و تحلیل
ما در میانه انقلاب داده هستیم و راه حل های مبتنی بر داده (به عنوان مثال از داشبورد [BI] تا تجزیه و تحلیل پیشرفته [AI & ML]) در شرف تغییر کل دنیای ما هستند. با این حال، این راه‌حل‌های مبتنی بر داده تنها به اندازه داده‌هایی هستند که می‌توانند از آنها استفاده کنند. هنگامی که داده های مورد نیاز به حریم خصوصی حساس هستند، اغلب چالش برانگیز است.
از این رو، یک پایه داده قوی با دسترسی آسان و سریع به داده های قابل استفاده، مرتبط و مورد نیاز برای توسعه راه حل های مبتنی بر داده ضروری است (به عنوان مثال داشبورد [BI] و تجزیه و تحلیل پیشرفته [AI & ML]). با این حال، برای بسیاری از سازمان ها، دسترسی به داده های مربوطه چالش برانگیز و زمان بر است.
چالش های تجزیه و تحلیل
برای بسیاری از سازمان‌ها، دسترسی به داده‌های مرتبط چالش‌برانگیز و زمان‌بر است که برای تحقق نوآوری مبتنی بر داده‌ها لازم است.
- بدون (دسترسی به موقع به) داده ها، نوآوری و تجزیه و تحلیل مبتنی بر داده امکان پذیر نیست
- به دلیل داده‌های «قفل‌شده»، فرصت‌ها و سرعت داده‌های ارزشمند را از دست می‌دهید
- داده ها برای باهوش تر بودن از رقبا بسیار مهم است
دسترسی به داده ها زمان می برد
- مقررات حفظ حریم خصوصی مانند GDPR سختگیرانه است و دسترسی به داده ها را محدود می کند
- شما با بوروکراسی و کاغذبازی زیادی مواجه خواهید شد که باعث وابستگی وlegacy-by-design"
- سربار مانند فرآیندهای داخلی، ارزیابی ریسک، درخواست های دسترسی به داده ها زمان بر هستند
ناشناس سازی کار نمی کند
- ناشناس‌سازی داده‌های شما را از بین می‌برد و آنها را دیگر برای تجزیه و تحلیل مناسب نمی‌سازد (آشغال در = زباله بیرون)
- ناشناس سازی منجر به داده های ناشناس نمی شود. خطرات حفظ حریم خصوصی همیشه وجود خواهد داشت
- تکنیک‌های ناشناس کلاسیک مقیاس‌پذیر نیستند، زیرا در هر مجموعه داده و در هر نوع داده متفاوت عمل می‌کنند
راه حل ما: داده های مصنوعی تولید شده توسط هوش مصنوعی
به صورت مصنوعی تولید شده است
داده های مصنوعی با استفاده از الگوریتم ها و تکنیک های آماری به طور مصنوعی تولید می شوند
داده های واقعی را تقلید می کند
داده های مصنوعی ویژگی های آماری و الگوهای داده های دنیای واقعی را تکرار می کند
حریم خصوصی بر اساس طراحی
داده های تولید شده به صورت مصنوعی از نقاط داده کاملاً جدید و مصنوعی تشکیل شده است که هیچ رابطه یک به یک با داده های واقعی ندارند.
چه چیزی رویکرد Syntho را منحصر به فرد می کند؟
داده های مصنوعی تولید شده را در مورد دقت، حریم خصوصی و سرعت ارزیابی کنید
گزارش تضمین کیفیت Syntho داده‌های مصنوعی تولید شده را ارزیابی می‌کند و دقت، حریم خصوصی و سرعت داده‌های مصنوعی را در مقایسه با داده‌های اصلی نشان می‌دهد.
داده های مصنوعی ما توسط کارشناسان داده SAS ارزیابی و تایید می شود
داده های مصنوعی تولید شده توسط Syntho از دیدگاه خارجی و عینی توسط کارشناسان داده SAS ارزیابی، تایید و تایید می شود.
با Syntho داده های سری زمانی را با دقت ترکیب کنید
داده‌های سری زمانی یک نوع داده است که با توالی رویدادها، مشاهدات و/یا اندازه‌گیری‌های جمع‌آوری‌شده و مرتب شده با فواصل تاریخ-زمان مشخص می‌شود، که معمولاً تغییرات یک متغیر در طول زمان را نشان می‌دهد و توسط Syntho پشتیبانی می‌شود.
آیا هیچ سوالی دارید؟
با یکی از کارشناسان ما صحبت کنید
چرا سازمان ها از داده های مصنوعی تولید شده توسط هوش مصنوعی برای تجزیه و تحلیل استفاده می کنند؟
قفل داده های (حساس) را باز کنید
- داده های مصنوعی از مقررات حفظ حریم خصوصی، مانند GDPR مستثنی هستند
- باز کردن قفل اطلاعات شخصی و دسترسی به داده های بیشتر که قبلاً محدود شده بود (به عنوان مثال به دلیل حفظ حریم خصوصی)
داده‌های خوب و واقعی
- یک دوقلو داده مصنوعی تولید شده توسط هوش مصنوعی در مقایسه با داده های اصلی از نظر آماری یکسان است
- از داده های مصنوعی تولید شده با هوش مصنوعی مانند داده های اصلی استفاده کنید
آسان، سریع و مقیاس پذیر
- دور زدن بوروکراسی داخلی، فرآیندها، ارزیابی ریسک، درخواست‌های دسترسی به داده‌ها و سربار زمان‌بر مشابه
- راه حل مقیاس پذیر که برای هر مجموعه داده و برای هر نوع داده یکسان عمل می کند
مطالعات موردی
قبلی
بعدی
ارزش
با دسترسی آسان و سریع به داده های مصنوعی تولید شده توسط هوش مصنوعی، پایه داده قوی خود را بسازید.
- باهوش تر از رقبا (و حتی شکست دادن) باشید
- از فرصت های جدید و بیشتر برای نوآوری استفاده کنید
- قفل داده ها و در نتیجه بینش های ارزشمند را باز کنید
- هزینه های سربار و بوروکراسی را کاهش دهید
- تحقق نوآوری مبتنی بر داده
- استراتژی داده و پذیرش نوآوری داده خود را تقویت کنید
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
