Desidentificación e sintetización intelixente
Use as nosas solucións de mellores prácticas para xerar datos de proba que reflictan os datos de produción para realizar probas e desenvolvemento completos en escenarios representativos.
Non se permite o uso de datos persoais orixinais como datos de proba
A proba e o desenvolvemento con datos de proba representativos son esenciais para ofrecer solucións de última xeración. Usar datos de produción orixinais parece obvio, pero adoita ser un reto xa que non se pode usar simplemente porque:
- contén información confidencial (de privacidade),
- é limitado, escasa ou non hai datos
- ou non existe en absoluto.
Isto presenta retos para moitas organizacións para obter os datos de proba correctamente. Polo tanto, Syntho admite todas as solucións de mellores prácticas para establecer correctamente os datos de proba.
Mellores prácticas para datos de proba representativos: Desidentificación e sintetización intelixentes
Desidentificación intelixente
Que é a desidentificación intelixente
A desidentificación é un proceso utilizado para protexer a información confidencial eliminando ou modificando a información de identificación persoal (PII) dun conxunto de datos ou base de datos.
Cando usar a desidentificación intelixente como datos de proba?
A desidentificación utilízase a miúdo cando os datos de produción están dispoñibles como punto de partida. A desidentificación aplícase para eliminar ou modificar información confidencial (privacidade) do conxunto de datos ou da base de datos para cumprir coa normativa de privacidade de datos, xa que o uso de datos persoais non está permitido segundo a normativa de privacidade (como o GDPR).
Identifica PII automaticamente co noso escáner PII alimentado por IA
Mitigar o traballo manual e utilizar o noso Escáner PII para identificar columnas da súa base de datos que conteñan información de identificación persoal directa (PII) co poder da IA.
Substitúe PII sensible, PHI e outros identificadores
Substitúe PII sensible, PHI e outros identificadores por representante Datos simulados sintéticos que seguen a lóxica e patróns empresariais.
Preservar a integridade referencial en todo un ecosistema de datos relacionais
Preservar a integridade referencial con cartografía coherente nun ecosistema de datos completo para combinar datos entre traballos, bases de datos e sistemas de datos sintéticos.
Xeración de datos sintéticos
Que é a sintetización de datos?
A sintetización ten como obxectivo crear datos sintéticos que se xeran artificialmente e que serven como alternativa aos datos do mundo real.
Cando a sintetización como datos de proba?
A sintetización utilízase a miúdo cando os datos de produción son limitados, escasos, se perden datos ou non existen en absoluto como punto de partida. Os novos datos xéranse artificialmente e serven como alternativa aos datos do mundo real.
Substitúe PII sensible, PHI e outros identificadores
Crea datos sintéticos baseados en regras e restricións predefinidas
Imita patróns estatísticos de datos orixinais en datos sintéticos co poder da intelixencia artificial
Como se pode usar a desidentificación intelixente e os datos sintéticos con Syntho?
Configura facilmente!
Desde a desidentificación intelixente ata a sintetización, Syntho Engine admite todas as solucións de mellores prácticas para obter os datos de proba correctamente. Configure todas as solucións de datos de proba de mellores prácticas sen esforzo dentro da nosa plataforma con opcións fáciles de usar adaptadas ás súas necesidades. Desde a desidentificación intelixente ata a sintetización, simplemente arrastre a táboa de destino á sección desexada do espazo de traballo. Tamén se admite a combinación de solucións.
Garda a túa guía de datos sintéticos agora!
- Que son os datos sintéticos?
- Por que o utilizan as organizacións?
- Casos de clientes de datos sintéticos de valor engadido
- Como comezar
