Gebrûk fan syntetyske gegevens
Syntetyske gegevens foar Analytics
Bou jo sterke gegevensbasis mei maklike en rappe tagong ta sa goed-as-echte AI-genereare syntetyske gegevens
Yntroduksje ta analytics
Wy binne yn 'e midden fan' e datarevolúsje en data-oandreaune oplossingen (bygelyks fan dashboards [BI] oant avansearre analytics [AI & ML]) steane op it punt om ús hiele wrâld te feroarjen. Dy data-oandreaune oplossingen binne lykwols mar sa goed as de gegevens dy't se kinne brûke. Dit is faaks útdaagjend as de fereaske gegevens privacygefoelich binne.
Dêrom is in sterke gegevensstifting mei maklike en rappe tagong ta brûkbere, relevante en fereaske gegevens essensjeel foar it ûntwikkeljen fan data-oandreaune oplossingen (bgl. dashboards [BI] en avansearre analytics [AI & ML]). Foar in protte organisaasjes is it lykwols útdaagjend en tiidslinend om tagong te krijen ta relevante gegevens.
Analytics útdagings
Foar in protte organisaasjes is it útdaagjend en tiidslinend om tagong te krijen ta relevante gegevens, nedich om gegevensoandreaune ynnovaasje te realisearjen.
- Sûnder (tiidige tagong ta) gegevens is data-oandreaune ynnovaasje en analytyk net mooglik
- Jo misse weardefolle gegevens-mooglikheden en momentum troch "beskoattele" gegevens
- Gegevens binne kritysk om slimmer te wêzen dan de konkurrinsje
It krijen fan tagong ta gegevens duorret ieuwen
- Privacyregeljouwing lykas de GDPR binne strang en beheine tagong ta gegevens
- Jo sille wurde konfrontearre mei in protte burokrasy en papierwurk, wêrtroch ôfhinklikens en "legacy-by-design"
- Overhead lykas ynterne prosessen, risiko-evaluaasjes, oanfragen foar gegevenstagong binne tiidslinend
Anonymisaasje wurket net
- Anonymisaasje ferneatiget jo gegevens, wêrtroch't se net langer geskikt binne foar analytyk (garbage in = garbage out)
- Anonymisaasje resulteart net yn anonime gegevens. Privacyrisiko's sille altyd oanwêzich wêze
- Klassike anonimisearringstechniken binne net skalberber, om't se oars wurkje per dataset en per gegevenstype
Us oplossing: AI-generearre syntetyske gegevens
Keunstmjittich oanmakke
Syntetyske gegevens wurde keunstmjittich oanmakke troch algoritmen en statistyske techniken te brûken
Mimics Echte Data
Syntetyske gegevens replikearje de statistyske skaaimerken en patroanen fan gegevens yn 'e echte wrâld
Privacy-by-ûntwerp
Syntetysk oanmakke gegevens besteane út folslein nije en keunstmjittige gegevenspunten mei gjin ien-op-ien relaasje mei echte gegevens
Wat makket Syntho syn oanpak unyk?
Beoardielje generearre syntetyske gegevens oer krektens, privacy en snelheid
Syntho's kwaliteitsfersekeringsrapport beoardielet generearre syntetyske gegevens en toant de krektens, privacy en snelheid fan 'e syntetyske gegevens yn fergeliking mei de orizjinele gegevens.
Us syntetyske gegevens wurde beoardiele en goedkard troch de gegevenseksperts fan SAS
Syntetyske gegevens generearre troch Syntho wurde beoardiele, falidearre en goedkard út in ekstern en objektyf eachpunt troch de gegevens saakkundigen fan SAS.
Synthesize tiid-searje gegevens sekuer mei Syntho
Tiid rige gegevens is in datatype karakterisearre troch in folchoarder fan eveneminten, observaasjes en / of mjittingen sammele en oardere mei datum-tiid yntervallen, typysk fertsjintwurdigje feroarings yn in fariabele oer de tiid, en wurdt stipe troch Syntho.
Hawwe jo noch fragen?
Praat mei ien fan ús saakkundigen
Wêrom brûke organisaasjes AI Generated Synthetic Data foar Analytics?
Untskoattelje (gefoelige) gegevens
- Syntetyske gegevens binne frijsteld fan privacyregeljouwing, lykas de GDPR
- Untskoattelje persoanlike gegevens en hawwe tagong ta mear gegevens dy't earder waarden beheind (bygelyks fanwegen privacy)
As-goed-as-echte gegevens
- In AI generearre syntetyske gegevens twilling is statistysk identyk yn ferliking mei de orizjinele gegevens
- Brûk AI-genereare syntetyske gegevens as-as it orizjinele gegevens binne
Maklik, fluch en skalberber
- Bypass ynterne burokrasy, prosessen, risiko-evaluaasjes, oanfragen foar gegevenstagong en ferlykbere tiidslinende overhead
- Skaalbere oplossing dy't itselde wurket foar elke dataset en foar elk datatype
case studies
case studies
August 29, 2023
case studies
August 29, 2023
Vorige
Folgjende
Wearde
Bou jo sterke gegevensbasis mei maklike en rappe tagong ta sa goed-as-echte AI-genereare syntetyske gegevens
- Wês tûker dan (en sels ferslaan) de konkurrinsje
- Gebrûk meitsje fan nije en mear ynnovaasjekansen
- Untskoattelje gegevens, en dêrmei weardefolle ynsjoch
- Beheine overhead en burokrasy
- Realisearje data-oandreaune ynnovaasje
- Ferheegje jo gegevensstrategy en oanname fan gegevensynnovaasje
Bewarje jo gids foar syntetyske gegevens no!
- Wat binne syntetyske gegevens?
- Wêrom brûke organisaasjes it?
- Wearde tafoeging syntetyske gegevens client gefallen
- Hoe te begjinnen
