Խելացի ապանույնականացում և սինթեզավորում
Օգտագործեք մեր լավագույն պրակտիկայի լուծումները՝ ստեղծելու թեստային տվյալներ, որոնք արտացոլում են արտադրության տվյալները՝ ներկայացուցչական սցենարներում համապարփակ փորձարկման և մշակման համար:
Բնօրինակ անձնական տվյալների օգտագործումը որպես թեստի տվյալներ չի թույլատրվում
Թեստավորումն ու մշակումը ներկայացուցչական թեստային տվյալների հետ էական նշանակություն ունեն ժամանակակից լուծումներ տրամադրելու համար: Արտադրության բնօրինակ տվյալների օգտագործումը ակնհայտ է թվում, բայց հաճախ դժվար է, քանի որ այն պարզապես չի կարող օգտագործվել, քանի որ այն.
- պարունակում է (գաղտնիության) զգայուն տեղեկատվություն,
- սահմանափակ է, սակավ կամ բաց թողնված տվյալներ
- կամ ընդհանրապես գոյություն չունի։
Սա մարտահրավեր է նետում բազմաթիվ կազմակերպությունների՝ թեստի տվյալները ճիշտ ստանալու հարցում: Հետևաբար, Syntho-ն աջակցում է բոլոր լավագույն փորձնական լուծումներին՝ ձեր թեստի տվյալները ճիշտ հաստատելու համար:
Ներկայացուցչական թեստային տվյալների լավագույն պրակտիկան. Smart De-identification և synthetization
Smart De-Identification
Ինչ է Smart De-identification-ը
Ապանույնականացումը գործընթաց է, որն օգտագործվում է զգայուն տեղեկատվությունը պաշտպանելու համար՝ հեռացնելով կամ փոփոխելով անձնական նույնականացման տվյալները (PII) տվյալների բազայից կամ տվյալների բազայից:
Ե՞րբ օգտագործել Smart De-identification-ը որպես թեստային տվյալներ:
Ապանույնականացումը հաճախ օգտագործվում է, երբ արտադրության տվյալները հասանելի են որպես ելակետ: Ապանույնականացումը կիրառվում է տվյալների շտեմարանից կամ տվյալների բազայից (գաղտնիության) զգայուն տեղեկատվությունը հեռացնելու կամ փոփոխելու համար՝ տվյալների գաղտնիության կանոններին համապատասխանելու համար, քանի որ անձնական տվյալների օգտագործումը չի թույլատրվում համաձայն գաղտնիության կանոնակարգերի (օրինակ՝ GDPR):
Ինքնաբերաբար նույնականացրեք PII-ը մեր AI-ով աշխատող PII սկաների միջոցով
Մեղմացրեք ձեռքի աշխատանքը և օգտագործեք մեր PII սկաներ ձեր տվյալների բազայի սյունակները նույնականացնելու համար, որոնք պարունակում են ուղղակի Անձնական նույնականացման Տեղեկություններ (PII)՝ AI-ի հզորությամբ:
Փոխարինեք զգայուն PII, PHI և այլ նույնացուցիչները
Փոխարինեք զգայուն PII, PHI և այլ նույնացուցիչները ներկայացուցչով Սինթետիկ ծաղրական տվյալներ որոնք հետևում են բիզնեսի տրամաբանությանը և օրինաչափություններին:
Պահպանեք ռեֆերենցիոն ամբողջականությունը մի ամբողջ հարաբերական տվյալների էկոհամակարգում
Պահպանել հղման ամբողջականությունը հետևողական քարտեզագրում ամբողջ տվյալների էկոհամակարգում, որպեսզի համապատասխանի տվյալները սինթետիկ տվյալների աշխատատեղերի, տվյալների բազաների և համակարգերի միջև:
Սինթետիկ տվյալների ստեղծում
Ի՞նչ է տվյալների սինթեզումը:
Սինթեթիզացիան նպատակ ունի ստեղծել արհեստականորեն ստեղծվող սինթետիկ տվյալներ և ծառայում է որպես իրական աշխարհի տվյալների այլընտրանք:
Ե՞րբ սինթեզել որպես թեստային տվյալներ:
Սինթեզավորումը հաճախ օգտագործվում է, երբ արտադրության տվյալները սահմանափակ են, սակավ, բաց թողնված տվյալներ կամ ընդհանրապես գոյություն չունեն որպես ելակետ: Նոր տվյալներն արհեստականորեն ստեղծվում են և ծառայում են որպես իրական աշխարհի տվյալների այլընտրանք:
Փոխարինեք զգայուն PII, PHI և այլ նույնացուցիչները
Ստեղծեք սինթետիկ տվյալներ՝ հիմնվելով նախապես սահմանված կանոնների և սահմանափակումների վրա
Ընդօրինակեք բնօրինակ տվյալների վիճակագրական օրինաչափությունները սինթետիկ տվյալների մեջ՝ արհեստական ինտելեկտի հզորությամբ
Ինչպե՞ս կարելի է Syntho-ի հետ օգտագործել Smart De-identification և սինթետիկ տվյալներ:
Կարգավորել հեշտությամբ!
Խելացի ապանույնականացումից մինչև սինթեզավորում՝ Syntho Engine-ն աջակցում է բոլոր լավագույն փորձնական լուծումներին՝ ձեր թեստի տվյալները ճիշտ ստանալու համար: Կազմաձևեք բոլոր լավագույն փորձնական փորձարկման տվյալների լուծումներն առանց ջանքերի մեր հարթակում՝ ձեր կարիքներին հարմարեցված օգտագործողի համար հարմար տարբերակներով: Խելացի ապանույնականացումից մինչև սինթեզավորում, պարզապես նպատակային աղյուսակը քաշեք աշխատանքային տարածքի ցանկալի հատված: Աջակցվում է նաև լուծումների համակցումը:
Պահպանեք ձեր սինթետիկ տվյալների ուղեցույցը հիմա:
- Ի՞նչ է սինթետիկ տվյալները:
- Ինչու՞ են կազմակերպությունները օգտագործում այն:
- Արժեքի ավելացման սինթետիկ տվյալների հաճախորդի դեպքեր
- Ինչպե՞ս սկսել
