合成データとは何ですか?

合成データの種類と意味についてのガイド

 

 

概要

合成データとは何ですか?

合成データの意味: 現実世界のデータの統計的特性とパターンを模倣した人工的に生成されたデータです。個人や団体からの実際の情報は含まれず、既存のデータに基づくアルゴリズムまたはモデルを使用して作成されます。合成データは、機械学習、データ分析、ソフトウェア テストなど、さまざまな分野でプライバシーを保護し、データ セキュリティを強化し、実際のデータへのアクセスや共有の制限を克服するために一般的に使用されています。

合成データの種類

合成データには3つの合成データ生成方法があります。これらXNUMX種類の合成データ生成は、完全にAIで生成された合成データ、合成模擬データ、ルールベースの合成データです。. 違いについて簡単に説明します。

人工知能 (AI) アルゴリズムの力を活用して、現実世界のデータの統計パターン、関係、特性を合成データで模倣します。

AI アルゴリズムは、特性、関係、統計パターンを学習するために、現実世界のデータでトレーニングされます。その後、モデルはまったく新しいデータを生成します。重要な違いは、AI モデルが合成データ内の実際のデータの特性、関係、統計パターンを模倣し、生成された合成データは高度な分析にも使用できるほどであることです。これが、Syntho がこれを合成データ ツインと呼ぶ理由です。合成データは、現実世界のデータのように使用できる合成データです。

スマートな匿名化アプローチと連携モッカーを使用して、機密性の高い PII、PHI、およびビジネス ロジックとパターンに従うその他の識別子を置き換えます。Syntho は、さまざまな言語とアルファベットで利用できる 150 種類以上のモッカーをサポートしています。Syntho は、名、姓、電話番号などのデフォルトのモッカーだけでなく、定義したビジネス ルールに従うモック データを生成するより高度なモッカーもサポートしています。

スマートな匿名化アプローチと連携モッカーを使用して、機密性の高い PII、PHI、およびビジネス ロジックとパターンに従うその他の識別子を置き換えます。Syntho は、さまざまな言語とアルファベットで利用できる 150 種類以上のモッカーをサポートしています。Syntho は、名、姓、電話番号などのデフォルトのモッカーだけでなく、定義したビジネス ルールに従うモック データを生成するより高度なモッカーもサポートしています。

ダミーデータ

ダミー データには意味のある情報が含まれず、貴重な洞察をまったく含まずに、本来のデータが入るスペースを占有します。テストや運用シナリオなど、さまざまなコンテキストでプレースホルダーとして機能します。テスト中、このようなデータはプレースホルダーまたはパディングとして機能し、変数とデータ フィールドを包括的にカバーして、ソフトウェア テストの複雑さを防ぎます。

合成データがどのように作成されるかを可視化

合成データ生成のガイド

合成データの利点は何ですか?

データ駆動型分野におけるさまざまな課題に対処するには合成データが不可欠である

現代の組織は膨大な量のデータを収集しますが、 データは機密性が高く、個人を特定するものであるため、すべてのデータが使用されるわけではない。これは、データ駆動型テクノロジーの有効性がデータの可用性に依存するため、重要な課題に対処するものです。AI 生成の合成データは、この課題を克服するソリューションとして登場しました。これは、実際のデータのように見える合成データへの新しいアプローチを提供します。

保証を求めるクライアント 個人情報は安全に保護されます、そして彼らは、関わる企業の透明性と誠実さを重視しています。合成データを採用することは、組織がデジタルの信頼と信用を育むことができる 1 つのソリューションです。

組織は、イノベーションを推進し、競争上の優位性を維持するために、社内外のコラボレーションの機会を常に模索しています。 データのプライバシーとデータの断片化によりデータ共有が遅くなる さまざまな部門、組織、セクターにわたって。

使用する合成データの種類は何ですか?

ユースケースに応じて、モックデータ、ルールベースで生成された合成データ、または AI で生成されたデータの組み合わせが推奨されます。この概要では、使用する合成データの種類についての最初の指針を示します。

Syntho プラットフォームは、データの性質、プライバシーの懸念、特定のユースケースを考慮して、さまざまなシナリオに合わせて調整された人工的に生成されたさまざまなテキスト データ メソッドを提供し、ユーザーが最も適切なオプションを選択できるようにします。概要表には、これらのメソッドの概要が示され、その関連性とユースケース シナリオの詳細が示されています。

データ生成方法 関連性 ユースケースの例
AIが生成した合成データ 統計的な正確性と最大限のプライバシーが必要な場合。 特徴データセットの ML モデルトレーニング。
AI生成の合成時系列データ 連続データに対して統計的な正確性と最大限のプライバシーが必要な場合。 時系列データセットの ML モデルトレーニング。
モッカーを使用した匿名化 社内目的で大規模かつ複雑なデータベースを扱う場合。 実稼働データベースのテストと開発。
ルールベースの合成データ( モッカー および 計算列) 実際のデータがまだ利用できない場合、またはカスタム ビジネス ロジックを定義する場合。 単純なテスト ケース、または実稼働データに含まれない複雑なテスト ケース。

合成データの使用例

課題

個人データまたは本番データをテスト データとして使用することは許可されていません。

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課題

多くの組織では、データを単純に使用したり共有したりすることはできません。

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課題

データ共有の問題 (法的な遅延、貴重なデータの未活用など) により、プロジェクトが遅れることがあります。

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課題

デモ データが最適ではない場合、製品デモ中に機会を逃す可能性があります。

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課題

データの収益化には、データのプライバシーとコンプライアンスの確保、データの品質と整合性の維持、堅牢なデータ ガバナンス プラクティスの実装など、大きな課題が伴います。

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課題

モデル開発プロセス。DS プロジェクトを開始するには、データへのアクセスとデータの理解が必要です。データ サイエンティストは常に完全なデータ アクセス権を持っているとは限らず、新しいプロジェクトを開始するのは困難です。

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Synthoからサポートされるデータ型

Syntho は、あらゆる形式の表形式データと、複雑なデータ型をサポートしています。表形式データは、行と列で構成され、通常は表の形式で構成された構造化データの一種です。ほとんどの場合、このタイプのデータは、データベース、スプレッドシート、およびその他のデータ管理システムで見られます。

複雑なデータのサポート

  • 時系列データ
  • 大規模な複数テーブルのデータセットとデータベース
  • 任意の言語 (オランダ語、英語など)
  • 任意のアルファベット (英語、中国語、日本語など)
  • 地理的位置データ(GPSなど)

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