企業のデータ戦略における合成データの利点

企業は無数のソースから情報を収集しますが、その多くはそこから価値を引き出すのに苦労しています。多くの企業では、データセットがサイロ化され、標準化されておらず、データ セキュリティとプライバシーに関する法律に縛られています。効果的なエンタープライズ データ戦略がなければ、これらの課題はさらに深刻化します。

データ戦略は、希少性と法的制限のために入手が難しい高品質のデータから恩恵を受けます。幸いなことに、真のゲームチェンジャーである企業向け合成データがあります。 

合成データ企業がツールを提供 生産データを増殖、多様化、調整できます。取得するデータセットは、厳格なデータ保護およびセキュリティ ポリシーに準拠しています。すべてを詳しく見ていきましょう。

エンタープライズ データ戦略とは何ですか?

データ戦略とは、ビジネス目標を達成するためにデータ資産を収集、保存、活用、共有する方法を概説した長期計画です。簡単に言えば、エンタープライズ データ戦略は、企業がデータを処理するのに役立ちます。

次の例に示すように、エンタープライズ データ戦略にはいくつかのコンポーネントがあります。

• データガバナンス 整合性、標準化、安全なアクセスを保証するデータ管理のポリシー、手順、標準を意味します。
• 品質管理 データの正確性、一貫性、タイムリーなアクセスを保証します。
• ツールとインフラストラクチャの管理 企業が利用可能なデータセットを統合、保存、視覚化、分析できるようにするソフトウェアを指します。
• レビュープロセス 定期的なアーキテクチャ監査、規制遵守、品質基準が含まれます。

さらに、徹底した戦略は、検証された洞察に基づいて正しい意思決定を行い、高度なテクノロジーを活用し、プライバシー法に従うのに役立ちます。

企業にデータエンタープライズ戦略が必要な理由

企業は、高品質のデータとテスト データセットへのアクセスのみに依存しています。信頼できるフレームワークがなければ、企業はデータの損失、エラー、コンプライアンス違反のリスクにさらされます。一方、堅実なエンタープライズ データ戦略から、企業はさまざまなメリットを得ることができます。

• データサイロを排除: サイロ化は、組織内の別々のシステムに情報が分散しすぎる場合に発生します。従業員は情報の一部しかアクセスできないため、エラー、作業の重複、機会の損失、レポートの矛盾などが発生します。エンタープライズデータ戦略では、会社全体でデータセットを統合し、現実世界または 匿名化されたデータ.
• 意思決定の改善: チームは、関連するデータを見つけたり、その正確性を信頼したりすることが難しいことがよくあります。定義された戦略により、データが最新で一貫性があり、アクセス可能な状態に保たれ、ビジネス目標に沿ったより正確な意思決定が可能になります。
• 「シャドーIT」の実践を防ぐ: データ管理が不十分だと、従業員が許可されていないツールやシステムを使用するようになり、コンプライアンスの維持が困難になり、セキュリティリスクを招く可能性があります。堅牢な戦略を持つ企業は、各部門のニーズを理解し、必要な情報を提供します。 データ管理ツール.
• スケーラビリティを提供する: 適切な計画を立てることで、企業は実データの量と複雑さの増大に対処できます。この戦略により、技術の進歩に合わせてシステムを進化させ、革新的な人工知能 (AI) と機械学習 (ML) ソリューションの実装が可能になります。
• 規制遵守を保証: GDPR、HIPAA、CCPA などのデータ プライバシー法では、個人を特定できる情報 (PII) と保護された健康情報 (PHI) の取り扱いに厳しい要件が課せられています。合成データの作成に役立つような強力なガバナンス ポリシーとツールは、規制上の罰金を回避するのに役立ちます。
• セキュリティの脆弱性を軽減: この戦略には、暗号化、アクセス制御、バックアップなどのセキュリティ メカニズムが含まれます。これらは、不正アクセス、誤用、破損から実際のデータを保護し、侵害やそれに伴う財務上の問題の発生を減らします。

戦略を改善できるツールは数多くあります。その 1 つが、企業向けの合成データの実装です。

合成データは企業のデータ戦略をどのように強化するのでしょうか?

合成データは、実際のデータの統計的特性を模倣した人工的に生成されたデータセットですが、機密情報は含まれていません。既存のデータセットを変更する匿名化または仮名化されたデータとは異なり、合成データはゼロから作成されます。複雑なアルゴリズムにより、参照とパターンをそのままにして既存のデータに基づいて生成されます。機密情報は、模擬データとランダムな値に置き換えられます。ガートナーの2023年ジェネレーティブAIハイプサイクルレポート（ AI 権威）は、企業環境における AI 生成の合成データに関する洞察をいくつか共有しています。レポートによると、企業内のデータの 80% 以上が 2026 年までに人工的に生成され、75 年以降 2023% 以上増加します。合成データは企業のデータ戦略を完全に刷新するものではありませんが、特にデータの収集、使用、共有のいくつかの段階でパフォーマンスを向上させます。

• 従来のデータ収集は、特に金融や医療などの分野では時間がかかり、コストがかかる場合があります。既存のデータからオンデマンドで合成データセットを生成することで、テストと分析を加速できます。
• 実際のデータはプライバシー規制によって制限されています。しかし、 合成データは企業のプライバシーにとって重要有用な合成データには PII や PHI が含まれないため、個人の再識別のリスクが実質的に排除され、データ プライバシー規制の対象外となります。
• 現実世界のデータセットは偏っていたり不完全であったりすることが多く、テストや機械学習の有効性が制限されます。 ガートナーは次のように述べています合成データを使用すると、より広範囲のシナリオをカバーする合成テスト データを生成することで、AI モデルのバイアスに対処することができます。 
• 合成データを使用すると、現実世界のデータの調達、準備、安全な保管に関連するコストが削減されます。定期的なコンプライアンス チェックやデータ処理方法 (一定期間後にデータを削除するなど) に多くのリソースを費やす必要がありません。

合成データを企業のデータ戦略に統合すると、すぐに投資収益が得られます。リアルな合成データを生成する機能は、さまざまなビジネス分野でも非常に役立ちます。

企業における合成データの一般的な使用例

合成データ生成は、より高速でスケーラブルな方法でデータを活用します。これは、ソフトウェアの開発、複雑な研究​​の実施、ML モデルのトレーニングを行う企業にとって特に便利です。これらは最も一般的なユースケースです。

プライバシーとコンプライアンス管理

企業は、現実世界のデータを何らかの目的で使用する前に匿名化する必要があります。しかし、データ マスキングなどの現在の匿名化技術は、時間がかかり、コストがかかる場合があります。また、情報の品質が低下し、匿名化のリスクが残る可能性もあります。

合成データ プラットフォームでは、こうした問題は一切発生しません。合成データは、機密識別子なしで、ソース データのニュアンスと統計特性をすべて保持します。合成データを使用すると、追加の処理を必要としない、準拠した標準化されたデータセットを生成できるため、データの品質を確保し、厳格なプライバシー ガイドラインを満たすことができます。

機械学習トレーニング

機械学習モデルのトレーニングには多様なデータが必要です。十分なデータがないと、アルゴリズムによってバイアス（不均衡、不完全なデータ、過剰表現）が生じ、モデルの公平性と精度に悪影響を与える可能性があります。

構造化された合成データは、利用可能なトレーニング データを準拠したデータセットに変換できます。これにより、グループのアップサンプリング、サブセット化、再バランス化が可能になり、AI トレーニング用のより代表的なサンプルを作成できます。たとえば、企業は、性別や人種の偏見を含まない、求人応募スクリーニング モデル用の多様なデータを作成できます。 

このような機能により、予測アルゴリズムの精度を向上させ、モデルをより公平にすることができます。

ソフトウェア開発とテスト

企業は強固な テストデータ管理フレームワーク ソフトウェア開発中にできるだけ多くの問題を特定します。 

合成データを使用すると、企業はさまざまなユーザー操作や悪意のある攻撃パターンをシミュレートできる現実的なテスト環境を作成できます。また、テストを迅速にスケールアップしてシステムのストレステストを行うこともできます。これにより、開発とテストのサイクルが加速され、よりユーザー中心で回復力のあるソフトウェアが実現します。

たとえば、金融ソフトウェア会社は、合成データセットを使用して何千ものトランザクションをシミュレートし、システムの不正検出機能をテストできます。 

ビジネスインテリジェンスと分析

組織は、現実世界のデータが不完全または不均衡な場合に、分析やビジネス インテリジェンスに人工データセットを使用します。人工データセットは実際のデータに非常に似ているため、プロトタイピングや仮説検証に使用でき、展開前に AI モデルを微調整できます。

特に、構造化された合成データは、トレンドを正確に予測し、脆弱性を特定し、運用を最適化する予測モデリングに役立ちます。小売企業は、合成顧客データを使用して製品推奨アルゴリズムを開発できます。つまり、顧客のプライバシーを保護しながら、パーソナライゼーション戦略を改善できます。

データの収益化

大量の独自データを持つ企業は、合成データプロバイダーに変身することができます。プライバシーの懸念がある実際のデータを共有するのではなく、アップサンプリングして 合成データセットを販売する. 

多くの企業は、収集、処理、匿名化に取り組むよりも、合成データセットを購入することを好みます。たとえば、通信会社は、顧客の通話習慣やインターネットの使用状況に基づいて人工データを作成し、販売することができます。同様に、 ヘルスケア企業は合成患者データを販売している 研究施設へ。

ヘルスケア（臨床）研究

ヘルスケアおよび製薬会社は、データ不足の問題に頻繁に直面します。既存のデータセットは、まれな症状やエッジケースの範囲に限定されている可能性があります。

実際の患者データから合成データセットを作成し、特定のケースや人口統計プロファイルをアップサンプリングすることができます。これにより、研究者は仮説をテストしたり、治療法を開発したり、薬を設計したりするのに十分なデータが得られ、バイアスのリスクも少なくなります。 

さらに、人工的に生成されたデータを組み込むことで、ヘルスケア企業は HIPAA に準拠しながら研究を共有できるようになります。これにより、業界全体の研究が加速します。これらすべてのユースケースを考慮すると、企業は合成データ生成の技術的な制限を認識する必要があります。

企業における合成データの潜在的な限界

合成データ プラットフォームでは、実際のデータセットに見られる微妙なニュアンスが欠けていたり、まったく間違った結果が生成されたりすることがあります。現在最も一般的な問題は次のとおりです。 

• 正確性と表現の課題: すべての合成データ企業が、データを保存するのに十分な高度なツールを備えているわけではない。 参照整合性 実際のデータの統計的特性とモデル化の不備により、予測の誤り、分析の欠陥、ビジネス成果の低下につながる可能性があります。企業では、モデル出力の比較やストレス テストの実行など、厳密な検証が必要です。 
• 生成AI 幻覚: AI アルゴリズムは時々「幻覚」を起こすことがあります。つまり、統計的には正確であるように見えるが、不正確なデータ ポイントや誤解を招くデータ ポイントを生成することがあります。企業のデータ戦略には、このような問題を防ぐために、人間による定期的なレビューを含める必要があります。
• データセット内の増幅された異常: 元のデータに異常や外れ値が含まれている場合、合成データによってこれらの異常が増幅されたり、不明瞭になったりするリスクがあります。これにより、モデルがまれなパターンに敏感になりすぎたり、より広範なデータセットに一般化できなかったり、重要なイベントを見逃したりする可能性があります。 

信頼性の高い合成データ生成プラットフォーム シント これらの制限を緩和する対策を講じています。アルゴリズムは検証済みのデータセットでトレーニングされ、統計の正確性とコンプライアンスを維持するために定期的に微調整されています。

高品質なデータを生成するために役立つ追加機能をいくつか提供しています。たとえば、組織は 合成データ生成ルールを調整する, データセット内のPIIとPHIをスキャンする、出力を検証します。

Synthoでデータ戦略を強化

合成データ生成は企業のデータ戦略に適合し、プライバシーに準拠した方法で機密データを処理できるようにします。これにより、企業はデータ共有を複雑にする煩わしいデータ プライバシーを克服できるようになります。

人工データセットには、テスト データ管理から臨床研究まで、さまざまな用途があります。高度なプラットフォームは、データを市場性のある資産に変えることにも役立ちます。

信頼性の高い合成データ生成プラットフォームは、お客様のニーズに合わせて正確で準拠したデータへのアクセスを確保します。詳細を知りたいですか? お問合せ Syntho の専門知識がどのように戦略を強化できるかを学びます。