מקרה שימוש בנתונים סינתטיים
נתונים סינתטיים עבור אנליטיקס
בנה את בסיס הנתונים החזק שלך עם גישה קלה ומהירה לנתונים סינתטיים שנוצרו בינה מלאכותית.
מבוא לניתוח
אנחנו באמצע מהפכת הנתונים ופתרונות מונעי נתונים (למשל מלוחות מחוונים [BI] ועד ניתוחים מתקדמים [AI ו-ML]) עומדים לשנות את כל העולם שלנו. עם זאת, אותם פתרונות מונעי נתונים טובים רק כמו הנתונים שהם יכולים להשתמש בהם. זה לעתים קרובות מאתגר כאשר הנתונים הנדרשים הם רגישים לפרטיות.
לפיכך, בסיס נתונים חזק עם גישה קלה ומהירה לנתונים שמיש, רלוונטי ונדרש חיוני לפיתוח פתרונות מונעי נתונים (למשל לוחות מחוונים [BI] וניתוח מתקדם [AI & ML]). עם זאת, עבור ארגונים רבים, זה מאתגר ודורש זמן לגשת לנתונים רלוונטיים.
אתגרי אנליטיקה
עבור ארגונים רבים, זה מאתגר ודורש זמן לגשת לנתונים רלוונטיים, הנדרשים כדי לממש חדשנות מונעת נתונים.
- ללא (גישה בזמן ל) נתונים, חדשנות וניתוח מונעי נתונים אינם אפשריים
- אתה מפספס הזדמנויות-נתונים חשובות ומומנטום בגלל נתונים "נעולים".
- נתונים הם קריטיים כדי להיות חכמים יותר מהמתחרים
קבלת גישה לנתונים לוקחת עידנים
- תקנות הפרטיות כמו ה-GDPR הן קפדניות ומגבילות את הגישה לנתונים
- אתה תתמודד עם הרבה בירוקרטיה וניירת, מה שיגרום לתלות ו"legacy-by-design"
- תקורה כמו תהליכים פנימיים, הערכות סיכונים, בקשות גישה לנתונים גוזלות זמן
אנונימיזציה לא עובדת
- אנונימיזציה הורסת את הנתונים שלך, מה שהופך אותם לא מתאימים יותר לניתוח (זבל פנימה = זבל החוצה)
- אנונימיזציה אינה גורמת לנתונים אנונימיים. סיכוני פרטיות תמיד יהיו קיימים
- טכניקות אנונימיזציה קלאסיות אינן ניתנות להרחבה, מכיוון שהן פועלות באופן שונה לכל מערך נתונים ולכל סוג נתונים
הפתרון שלנו: נתונים סינתטיים שנוצרו על ידי בינה מלאכותית
נוצר באופן מלאכותי
נתונים סינתטיים נוצרים באופן מלאכותי באמצעות אלגוריתמים וטכניקות סטטיסטיות
מחקה נתונים אמיתיים
נתונים סינתטיים משכפלים את המאפיינים והדפוסים הסטטיסטיים של נתונים מהעולם האמיתי
פרטיות לפי עיצוב
נתונים שנוצרו באופן סינתטי מורכבים מנקודות מידע חדשות ומלאכותיות לחלוטין ללא קשר אחד לאחד לנתונים אמיתיים
מה מייחד את הגישה של Syntho?
הערכת נתונים סינתטיים שנוצרו על דיוק, פרטיות ומהירות
דוח אבטחת האיכות של Syntho מעריך נתונים סינתטיים שנוצרו ומדגים את הדיוק, הפרטיות והמהירות של הנתונים הסינתטיים בהשוואה לנתונים המקוריים.
הנתונים הסינתטיים שלנו מוערכים ומאושרים על ידי מומחי הנתונים של SAS
נתונים סינתטיים שנוצרו על ידי Syntho מוערכים, מאומתים ומאושרים מנקודת מבט חיצונית ואובייקטיבית על ידי מומחי הנתונים של SAS.
סנתז נתונים מסדרות זמן בצורה מדויקת עם Syntho
נתוני סדרת זמן הם סוג נתונים המאופיין ברצף של אירועים, תצפיות ו/או מדידות שנאספו ומסודרים עם מרווחי תאריך-זמן, המייצגים בדרך כלל שינויים במשתנה לאורך זמן, ונתמך על ידי Syntho.
יש לך שאלות?
דבר עם אחד המומחים שלנו
מדוע ארגונים משתמשים בנתונים סינתטיים שנוצרו בינה מלאכותית עבור Analytics?
ביטול נעילה של נתונים (רגישים).
- נתונים סינתטיים פטורים מתקנות פרטיות, כגון GDPR
- נעילת נתונים אישיים וגישה לנתונים נוספים שהוגבלו בעבר (למשל בשל פרטיות)
נתונים טובים כמו אמיתיים
- תאום נתונים סינתטיים שנוצרו בינה מלאכותית זהה סטטיסטית בהשוואה לנתונים המקוריים
- השתמש בנתונים סינתטיים שנוצרו בינה מלאכותית כאילו הם נתונים מקוריים
קל, מהיר וניתן להרחבה
- עוקף בירוקרטיה פנימית, תהליכים, הערכות סיכונים, בקשות גישה לנתונים ותקורה דומה
- פתרון ניתן להרחבה שעובד זהה עבור כל מערך נתונים ולכל סוג נתונים
סיפורי מקרה
הקודם
הַבָּא
ערך
בנה את בסיס הנתונים החזק שלך עם גישה קלה ומהירה לנתונים סינתטיים שנוצרו בינה מלאכותית.
- היה חכם יותר (ואפילו נצח) את המתחרים
- נצל הזדמנויות חדשות ויותר חדשנות
- פתח נתונים, ובכך תובנות חשובות
- להפחית תקורה ובירוקרטיה
- מימוש חדשנות מונעת נתונים
- שפר את אסטרטגיית הנתונים ואימוץ חדשנות הנתונים שלך
שמור את מדריך הנתונים הסינתטיים שלך עכשיו!
- מה זה נתונים סינתטיים?
- מדוע ארגונים משתמשים בזה?
- ערך מוסף מקרי לקוחות נתונים סינתטיים
- איך להתחיל
