Kasus Gunakake Data Sintetis
Data Sintetis kanggo Analytics
Gawe dhasar data sing kuwat kanthi akses sing gampang lan cepet menyang data sintetis sing digawe AI sing apik banget
Pambuka kanggo analytics
Kita ana ing tengah-tengah revolusi data lan solusi sing didorong data (umpamane saka dashboard [BI] nganti analytics canggih [AI & ML]) bakal ngganti kabeh jagad iki. Nanging, solusi sing didhukung data kasebut mung apik karo data sing bisa digunakake. Iki asring tantangan nalika data sing dibutuhake sensitif privasi.
Mula, dhasar data sing kuwat kanthi akses sing gampang lan cepet menyang data sing bisa digunakake, relevan lan dibutuhake penting kanggo ngembangake solusi adhedhasar data (contone, dashboard [BI] lan analytics canggih [AI & ML]). Nanging, kanggo akeh organisasi, angel lan butuh wektu kanggo ngakses data sing relevan.
Tantangan Analytics
Kanggo akèh organisasi, iku tantangan lan akeh wektu kanggo ngakses data sing cocog, dibutuhake kanggo mujudaken data mimpin-inovasi.
- Tanpa (akses pas wektune) data, inovasi lan analytics sing didorong data ora bisa ditindakake
- Sampeyan ora kejawab data-kesempatan lan momentum amarga data "dikunci".
- Data penting supaya luwih pinter tinimbang kompetisi
Njupuk akses menyang data mbutuhake umur
- Peraturan privasi kaya GDPR ketat lan mbatesi akses menyang data
- Sampeyan bakal ngadhepi akeh birokrasi lan dokumen, nyebabake ketergantungan lan "legacy-by-design"
- Overhead kaya proses internal, evaluasi risiko, panjaluk akses data butuh wektu
Anonymization ora bisa
- Anonymization ngrusak data sampeyan, dadi ora cocog maneh kanggo analytics (sampah mlebu = sampah metu)
- Anonymization ora ngasilake data anonim. Risiko privasi bakal tansah ana
- Teknik anonimisasi klasik ora bisa diukur, amarga beda-beda saben set data lan saben jinis data
Solusi kita: data sintetik sing digawe AI
Digawe kanthi artifisial
Data sintetis digawe sacara artifisial kanthi nggunakake algoritma lan teknik statistik
Niru Data Nyata
Data sintetis niru karakteristik statistik lan pola data donya nyata
Privasi-by-design
Data sing digawe sacara sintetis kalebu titik data sing anyar lan artifisial tanpa hubungan siji-kanggo-siji karo data nyata.
Apa sing ndadekake pendekatan Syntho unik?
Evaluasi data sintetik sing digawe babagan akurasi, privasi, lan kacepetan
Laporan jaminan kualitas Syntho ngevaluasi data sintetik sing digawe lan nuduhake akurasi, privasi, lan kacepetan data sintetis dibandhingake karo data asli.
Data sintetik kita ditaksir lan disetujoni dening ahli data SAS
Data sintetis sing digawe dening Syntho ditaksir, divalidasi lan disetujoni saka sudut pandang eksternal lan obyektif dening ahli data SAS.
Synthesize data seri wektu kanthi akurat karo Syntho
Data seri wektu minangka jinis data sing ditondoi kanthi urutan acara, pengamatan lan/utawa pangukuran sing diklumpukake lan diurutake kanthi interval tanggal-wektu, biasane nggambarake owah-owahan ing variabel sajrone wektu, lan didhukung dening Syntho.
Apa sampeyan duwe pitakonan?
Ngomong karo salah sawijining pakar kita
Napa organisasi nggunakake AI Generated Synthetic Data for Analytics?
Mbukak kunci data (sensitif).
- Data sintetis dibebasake saka peraturan privasi, kayata GDPR
- Mbukak kunci data pribadi lan akses menyang luwih akeh data sing sadurunge diwatesi (eg amarga privasi)
As-good-as-real data
- Kembar data sintetik sing digawe AI sacara statistik identik dibandhingake karo data asli
- Gunakake data sintetik sing digawe AI kaya-kaya data asli
Gampang, cepet lan bisa diukur
- Ngilangi birokrasi internal, proses, penilaian risiko, panjaluk akses data lan overhead sing padha
- Solusi skalabel sing kerjane padha kanggo saben set data lan kanggo saben jinis data
cilik pasinaon
cilik pasinaon
Agustus 29, 2023
Sadurunge
Sabanjure
Value
Gawe dhasar data sing kuwat kanthi akses sing gampang lan cepet menyang data sintetis sing digawe AI sing apik banget
- Dadi luwih pinter tinimbang (lan malah ngalahake) kompetisi
- Manfaatake kesempatan inovasi sing anyar lan luwih akeh
- Mbukak kunci data, lan kanthi mangkono wawasan sing penting
- Ngilangi overhead lan birokrasi
- Mujudake inovasi sing didhukung data
- Ningkatake strategi data lan adopsi inovasi data
Simpen pandhuan data sintetik saiki!
- Apa data sintetik?
- Kenapa organisasi nggunakake?
- Nilai nambah kasus klien data sintetik
- Cara miwiti
