合成データの使用例
分析用の合成データ
AI が生成した本物と同等の合成データに簡単かつ迅速にアクセスして、強力なデータ基盤を構築します。
分析の概要
私たちはデータ革命の真っ只中におり、データドリブンのソリューション (例: ダッシュボード [BI] から高度な分析 [AI および ML] まで) が世界全体を変えようとしています。ただし、これらのデータドリブン ソリューションの効果は、利用できるデータによって決まります。必要なデータがプライバシーに敏感な場合、これは多くの場合困難です。
したがって、データ駆動型ソリューション (ダッシュボード [BI] や高度な分析 [AI および ML] など) を開発するには、使用可能で関連性のある必要なデータに簡単かつ迅速にアクセスできる強力なデータ基盤が不可欠です。しかし、多くの組織にとって、関連データにアクセスすることは困難であり、時間がかかります。
分析の課題
多くの組織にとって、データ駆動型イノベーションを実現するために必要な関連データにアクセスすることは困難であり、時間がかかります。
- データがなければ（タイムリーにアクセスできず）、データ主導のイノベーションと分析は不可能です
- 「ロックされた」データにより、貴重なデータの機会と勢いを逃す
- データは競合他社よりも賢くするために重要です
データへのアクセスには時間がかかります
- GDPRのようなプライバシー規制は厳格であり、データへのアクセスを制限します
- 多くの官僚機構と事務処理に直面し、依存関係と「legacy-by-design
- 内部プロセス、リスク評価、データアクセス要求などのオーバーヘッドには時間がかかります
匿名化は機能しません
- 匿名化によりデータが破壊され、分析に適さなくなります (ガベージ イン = ガベージ アウト)。
- 匿名化は、匿名データにはなりません。 プライバシーのリスクは常に存在します
- 従来の匿名化手法は、データセットやデータ タイプごとに異なる働きをするため、スケーラブルではありません。
当社のソリューション: AI が生成した合成データ
人工的に生成されたもの
合成データは、アルゴリズムと統計手法を使用して人工的に生成されます。
実際のデータを模倣
合成データは、現実世界のデータの統計的特性とパターンを複製します。
プライバシーバイデザイン
合成的に生成されたデータは、実際のデータと XNUMX 対 XNUMX の関係を持たない、まったく新しい人工的なデータポイントで構成されます。
Syntho のアプローチがユニークなのはなぜですか?
生成された合成データの精度、プライバシー、速度を評価します
Syntho の品質保証レポートは、生成された合成データを評価し、元のデータと比較した合成データの精度、プライバシー、速度を示します。
当社の合成データは、SAS のデータ専門家によって評価および承認されています。
Syntho によって生成された合成データは、SAS のデータ専門家によって外部の客観的な観点から評価、検証、承認されます。
Syntho を使用して時系列データを正確に合成する
時系列データは、日時間隔で収集および順序付けされた一連のイベント、観測、および/または測定によって特徴付けられるデータタイプで、通常は時間の経過に伴う変数の変化を表し、Syntho によってサポートされています。
何か質問がありますか？
弊社の専門家にご相談ください
組織が分析に AI 生成の合成データを使用するのはなぜですか?
（機密）データのロックを解除する
- 合成データは、GDPRなどのプライバシー規制から免除されます
- 個人データのロックを解除し、以前は制限されていたより多くのデータにアクセスできるようにします（プライバシーなどのため）
実物としてのデータ
- AIで生成された合成データの双子は、元のデータと比較して統計的に同一です。
- AIで生成された合成データを元のデータであるかのように使用する
簡単、高速、スケーラブル
- 内部の官僚機構、プロセス、リスク評価、データ アクセス要求、および同様の時間のかかるオーバーヘッドを回避します。
- 各データセットと各データ型で同じように機能するスケーラブルなソリューション
ケーススタディ
前へ
Next
値
AI が生成した本物と同等の合成データに簡単かつ迅速にアクセスして、強力なデータ基盤を構築します。
- 競争よりも賢く（そして打ち負かす）
- 新しくより多くのイノベーションの機会を活用する
- データのロックを解除し、それによって貴重な洞察を得る
- 諸経費と官僚主義を軽減する
- データドリブンなイノベーションを実現する
- データ戦略とデータ イノベーションの導入を促進します
