Intelligens azonosítás és szintetizálás
Használja bevált gyakorlati megoldásainkat a termelési adatokat tükröző tesztadatok előállításához, átfogó teszteléshez és fejlesztéshez reprezentatív forgatókönyvekben.
Az eredeti személyes adatok vizsgálati adatként való felhasználása nem megengedett
A reprezentatív tesztadatokkal végzett tesztelés és fejlesztés elengedhetetlen a legkorszerűbb megoldások biztosításához. Az eredeti gyártási adatok használata kézenfekvőnek tűnik, de gyakran kihívást jelent, mivel nem egyszerűen használható, mert:
- (adatvédelmi) érzékeny információkat tartalmaz,
- korlátozott, kevés vagy hiányzik az adatokból
- vagy egyáltalán nem létezik.
Ez számos szervezet számára kihívást jelent a tesztadatok helyes beszerzése terén. Ezért a Syntho minden bevált gyakorlati megoldást támogat a tesztadatok helyes megállapításához.
A reprezentatív tesztadatok legjobb gyakorlatai: Intelligens azonosítás és szintetizálás
Intelligens azonosítás megszüntetése
Mi az intelligens azonosítás megszüntetése
Az azonosítás megszüntetése olyan folyamat, amelyet az érzékeny információk védelmére használnak azáltal, hogy eltávolítják vagy módosítják a személyazonosításra alkalmas információkat (PII) egy adatkészletből vagy adatbázisból.
Mikor kell használni az intelligens azonosítástalanítást tesztadatként?
Az azonosítás megszüntetését gyakran alkalmazzák, ha kiindulási pontként rendelkezésre állnak a termelési adatok. Az azonosítás megszüntetése az érzékeny információk adatkészletből vagy adatbázisból való eltávolítására vagy módosítására (adatvédelmi) az adatvédelmi előírásoknak megfelelően történik, mivel a személyes adatok felhasználása az adatvédelmi előírások (például a GDPR) értelmében nem megengedett.
Az AI-alapú személyazonosításra alkalmas szkennerünkkel automatikusan azonosítsa a személyazonosításra alkalmas adatokat
Csökkentse a kézi munkát, és használja a mi PII szkenner hogy azonosítsa az adatbázisában a közvetlen személyazonosításra alkalmas információkat (PII) tartalmazó oszlopokat az AI erejével.
Helyettesítse az érzékeny PII-t, PHI-t és más azonosítókat
Az érzékeny PII, PHI és egyéb azonosítókat helyettesítse reprezentatívra Szintetikus áladatok amelyek üzleti logikát és mintákat követnek.
A hivatkozási integritás megőrzése egy teljes relációs adat-ökoszisztémában
A hivatkozási integritás megőrzése a következetes leképezés egy teljes adatökoszisztémában, hogy a szintetikus adatfeladatok, adatbázisok és rendszerek adatait párosítsa.
Szintetikus adatok generálása
Mi az adatszintetizálás?
A szintetizálás célja mesterségesen előállított szintetikus adatok létrehozása, amelyek a valós adatok alternatívájaként szolgálnak.
Mikor kell szintetizálni tesztadatként?
A szintetizálást gyakran használják kiindulási pontként, amikor a termelési adatok korlátozottak, szűkösek, hiányoznak az adatokból vagy egyáltalán nem léteznek. Az új adatok mesterségesen jönnek létre, és a valós adatok alternatívájaként szolgálnak.
Helyettesítse az érzékeny PII-t, PHI-t és más azonosítókat
Szintetikus adatok létrehozása előre meghatározott szabályok és megszorítások alapján
A mesterséges intelligencia erejével imitálja az eredeti adatok statisztikai mintáit szintetikus adatokban
Hogyan használható az intelligens azonosítás megszüntetése és a szintetikus adatok a Synthóval?
Konfiguráld egyszerűen!
Az intelligens azonosítás megszüntetésétől a szintetizálásig a Syntho Engine támogatja az összes bevált gyakorlati megoldást, hogy a tesztadatok helyesek legyenek. Konfigurálja az összes bevált gyakorlati tesztadat-megoldást könnyedén platformunkon belül az Ön igényeire szabott, felhasználóbarát lehetőségekkel. Az intelligens azonosítás megszüntetésétől a szintetizálásig egyszerűen húzza a céltáblát a munkaterület kívánt részébe. A megoldások kombinálása is támogatott.
Mentse el a szintetikus adatok útmutatóját most!
- Mi a szintetikus adat?
- Miért használják a szervezetek?
- Értéknövelő szintetikus adatok ügyfélesetek
- Kezdés
