オリジナルの個人データの使用
テストデータは許可されていないため
テスト 最先端のソリューションを提供するには、代表的なテスト データを使用した開発が不可欠です。オリジナルの生産データを使用することは当然のように思えますが、次のような理由から単純に使用できないため、難しいことがよくあります。
- (プライバシー) 機密情報が含まれている、
- データが限られているか、不足しているか、欠落している
- もしくは全く存在しない。
これにより、多くの組織がテスト データを正しく取得するという課題が生じます。したがって、Syntho は、テスト データを正しく確立するためのすべてのベスト プラクティス ソリューションをサポートします。
のベストプラクティス
代表的なテストデータ
機密データを保護しながら、分析やテストに役立つようにベスト プラクティスに従ってください。
スマートな匿名化
PII スキャナー
AI を活用した PII スキャナーで PII を自動的に識別します
手作業を軽減し、当社の PII スキャナーを活用して、AI の力でデータベース内の直接的な個人識別情報 (PII) を含む列を識別します。
合成モックデータ
機密性の高い PII、PHI、およびその他の識別子を置き換える
機密性の高い PII、PHI、およびその他の識別子を、ビジネス ロジックとパターンに従う代表的な合成モック データに置き換えます。
一貫性のあるマッピング
リレーショナル データ エコシステム全体で参照整合性を維持する
データ エコシステム全体で一貫したマッピングを使用して参照整合性を維持し、合成データ ジョブ、データベース、システム間でデータを一致させます。
ユーザー資料
Synthoユーザードキュメントを見る
匿名化と
合成 3の手順
個人情報を特定する
「PII」タブから PII スキャナーを使用して PII を自動的にスキャンするか、「ジョブ構成」タブからモックする列を特定します。
モッカーを選択
PII スキャナーによって自動的に提案されたモッカーを確認するか、列レベルでモッカーを構成します。
モッカーの確認
PII またはジョブ構成タブから、選択したモッカーを列に適用することを確認します。これにより、ユーザーは列を見つけてそれに応じてモッカーを適用できる柔軟性が得られます。
よくある質問
匿名化は、データセットまたはデータベースから個人を特定できる情報 (PII) を削除または変更することにより、機密情報を保護するために使用されるプロセスです。
匿名化は、実稼働データが開始点として利用可能な場合によく使用されます。匿名化は、プライバシー規制 (GDPR など) に従って個人データの使用が許可されていないため、データ プライバシー規制に準拠するためにデータセットまたはデータベースから (プライバシー) 機密情報を削除または変更するために適用されます。
合成は、人工的に生成され、現実世界のデータの代替として機能する合成データを作成することを目的としています。
合成は、実稼働データが限られている、希少である、データが欠落している、または出発点としてまったく存在しない場合によく使用されます。新しいデータは人工的に生成され、現実世界のデータの代替として機能します。
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