Սինթետիկ տվյալների օգտագործման դեպք
Սինթետիկ տվյալներ վերլուծության համար
Ստեղծեք ձեր տվյալների ամուր հիմքը՝ հեշտ և արագ մուտք գործելով AI-ի կողմից ստեղծված սինթետիկ տվյալներին նույնքան լավ, որքան իրական
Ներածություն վերլուծության մեջ
Մենք գտնվում ենք տվյալների հեղափոխության կենտրոնում, և տվյալների վրա հիմնված լուծումները (օրինակ՝ վահանակներից [BI] մինչև առաջադեմ վերլուծություն [AI և ML]) պատրաստվում են փոխել մեր ամբողջ աշխարհը: Այնուամենայնիվ, տվյալների վրա հիմնված այդ լուծումները նույնքան լավն են, որքան այն տվյալները, որոնք նրանք կարող են օգտագործել: Սա հաճախ դժվար է, երբ պահանջվող տվյալները գաղտնիության նկատմամբ զգայուն են:
Հետևաբար, տվյալների վրա հիմնված լուծումների մշակման համար կարևոր է տվյալների վրա հիմնված տվյալների հզոր հիմքը՝ հեշտ և արագ հասանելիությամբ օգտագործելի, համապատասխան և պահանջվող տվյալներին (օրինակ՝ վահանակներ [BI] և առաջադեմ վերլուծություններ [AI & ML]): Այնուամենայնիվ, շատ կազմակերպությունների համար դժվար և ժամանակատար է համապատասխան տվյալների հասանելիությունը:
Վերլուծության մարտահրավերներ
Շատ կազմակերպությունների համար դժվար և ժամանակատար է մուտք գործել համապատասխան տվյալներ, որոնք պահանջվում են տվյալների վրա հիմնված նորարարություն իրականացնելու համար:
- Առանց տվյալների (ժամանակին հասանելիության) տվյալների վրա հիմնված նորարարություն և վերլուծություն հնարավոր չէ
- Դուք բաց եք թողնում արժեքավոր տվյալների հնարավորությունները և թափը «կողպված» տվյալների պատճառով
- Տվյալները շատ կարևոր են մրցակիցներից ավելի խելացի լինելու համար
Տվյալներին հասանելիություն ձեռք բերելը տարիներ է պահանջում
- Գաղտնիության կանոնակարգերը, ինչպիսիք են GDPR-ը, խիստ են և սահմանափակում են տվյալների հասանելիությունը
- Դուք կբախվեք բազմաթիվ բյուրոկրատիայի և թղթաբանության հետ՝ առաջացնելով կախվածություններ և «legacy-by-design"
- Գերավճարները, ինչպիսիք են ներքին գործընթացները, ռիսկերի գնահատումները, տվյալների հասանելիության հարցումները ժամանակատար են
Անանունացումը չի աշխատում
- Անանունացումը ոչնչացնում է ձեր տվյալները՝ դարձնելով այն այլևս պիտանի չէ վերլուծության համար (աղբը մուտք է = աղբ դուրս)
- Անանունացումը չի հանգեցնում անանուն տվյալների: Գաղտնիության ռիսկերը միշտ կլինեն
- Դասական անանունացման մեթոդները մասշտաբային չեն, քանի որ դրանք տարբերվում են ըստ տվյալների տվյալների և տվյալների տեսակի
Մեր լուծումը. AI-ի կողմից ստեղծված սինթետիկ տվյալներ
Արհեստականորեն առաջացած
Սինթետիկ տվյալները ստեղծվում են արհեստականորեն՝ օգտագործելով ալգորիթմներ և վիճակագրական տեխնիկա
Ընդօրինակում է իրական տվյալները
Սինթետիկ տվյալները կրկնում են իրական աշխարհի տվյալների վիճակագրական բնութագրերն ու օրինաչափությունները
Գաղտնիություն՝ ըստ դիզայնի
Սինթետիկորեն ստեղծված տվյալները բաղկացած են բոլորովին նոր և արհեստական տվյալների կետերից, առանց իրական տվյալների հետ մեկ առ մեկ կապի
Ինչո՞վ է եզակի Syntho-ի մոտեցումը:
Գնահատեք ստեղծված սինթետիկ տվյալները ճշգրտության, գաղտնիության և արագության վերաբերյալ
Syntho-ի որակի ապահովման հաշվետվությունը գնահատում է ստեղծված սինթետիկ տվյալները և ցույց է տալիս սինթետիկ տվյալների ճշգրտությունը, գաղտնիությունը և արագությունը՝ համեմատած սկզբնական տվյալների հետ:
Մեր սինթետիկ տվյալները գնահատվում և հաստատվում են SAS-ի տվյալների փորձագետների կողմից
Syntho-ի կողմից ստեղծված սինթետիկ տվյալները գնահատվում, վավերացվում և հաստատվում են արտաքին և օբյեկտիվ տեսանկյունից SAS-ի տվյալների փորձագետների կողմից:
Ճշգրիտ սինթեզեք ժամանակային շարքերի տվյալները Syntho-ի հետ
Ժամանակային շարքի տվյալները տվյալների տեսակ են, որոնք բնութագրվում են իրադարձությունների, դիտումների և/կամ չափումների հաջորդականությամբ, որոնք հավաքագրվում և պատվիրվում են ամսաթվային ժամանակի ընդմիջումներով, որոնք սովորաբար ներկայացնում են փոփոխականի փոփոխությունները ժամանակի ընթացքում և աջակցվում են Syntho-ի կողմից:
Արդյոք դուք ունեք որեւէ հարց.
Խոսեք մեր փորձագետներից մեկի հետ
Ինչու՞ են կազմակերպություններն օգտագործում AI-ի ստեղծած սինթետիկ տվյալները վերլուծության համար:
Բացել (զգայուն) տվյալները
- Սինթետիկ տվյալները ազատված են գաղտնիության կանոնակարգերից, ինչպիսիք են GDPR-ը
- Բացեք անձնական տվյալները և մուտք գործեք նախկինում սահմանափակված ավելի շատ տվյալների (օրինակ ՝ գաղտնիության պատճառով)
Ինչպես լավ, որքան իրական տվյալներ
- AI-ի ստեղծած սինթետիկ տվյալների երկվորյակը վիճակագրորեն նույնական է սկզբնական տվյալների համեմատ
- Օգտագործեք AI-ի կողմից ստեղծված սինթետիկ տվյալներ, կարծես դրանք բնօրինակ տվյալներ են
Հեշտ, արագ և մասշտաբային
- Շրջանցեք ներքին բյուրոկրատիան, գործընթացները, ռիսկերի գնահատումները, տվյալների հասանելիության հարցումները և նմանատիպ ժամանակատար ծախսերը
- Սանդղելի լուծում, որն աշխատում է նույնը յուրաքանչյուր տվյալների բազայի և յուրաքանչյուր տվյալների տեսակի համար
Դեպքերի ուսումնասիրություններ
Դեպքերի ուսումնասիրություններ
Օգոստոս 29, 2023
Դեպքերի ուսումնասիրություններ
Օգոստոս 29, 2023
Դեպքերի ուսումնասիրություններ
Օգոստոս 28, 2023
նախորդ
հաջորդ
Արժեք
Ստեղծեք ձեր տվյալների ամուր հիմքը՝ հեշտ և արագ մուտք գործելով AI-ի կողմից ստեղծված սինթետիկ տվյալներին նույնքան լավ, որքան իրական
- Եղեք ավելի խելացի, քան (և նույնիսկ հաղթեք) մրցակիցներին
- Օգտագործեք նոր և ավելի շատ նորարարության հնարավորություններ
- Բացեք տվյալները և, հետևաբար, արժեքավոր պատկերացումները
- Մեղմացնել գերբեռնվածությունը և բյուրոկրատիան
- Իրականացնել տվյալների վրա հիմնված նորարարությունը
- Խթանել ձեր տվյալների ռազմավարությունը և տվյալների նորարարության ընդունումը
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
