ಕ್ಲಾಸಿಕ್ ಅನಾಮಧೇಯತೆ (ಮತ್ತು ಗುಪ್ತನಾಮಕರಣ) ಅನಾಮಧೇಯ ಡೇಟಾಕ್ಕೆ ಏಕೆ ಕಾರಣವಾಗುವುದಿಲ್ಲ
ಈ ಬ್ಲಾಗ್ ಈ ಕೆಳಗಿನ ವಿಷಯಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ:
ಕ್ಲಾಸಿಕ್ ಅನಾಮಧೇಯತೆ ಎಂದರೇನು?
ಕ್ಲಾಸಿಕ್ ಅನಾಮಧೇಯತೆಯೊಂದಿಗೆ, ವ್ಯಕ್ತಿಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವುದನ್ನು ತಡೆಯಲು ಮೂಲ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಅನ್ನು ಕುಶಲತೆಯಿಂದ ಅಥವಾ ವಿರೂಪಗೊಳಿಸುವ ಎಲ್ಲ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ನಾವು ಸೂಚಿಸುತ್ತೇವೆ.
ನಾವು ಆಚರಣೆಯಲ್ಲಿ ಕಾಣುವ ಕ್ಲಾಸಿಕ್ ಅನಾಮಧೇಯತೆಯ ಸಾಮಾನ್ಯ ಉದಾಹರಣೆಗಳೆಂದರೆ ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಣ, ನಿಗ್ರಹ / ಒರೆಸುವಿಕೆ, ಗುಪ್ತನಾಮಕರಣ ಮತ್ತು ಸಾಲು ಮತ್ತು ಕಾಲಮ್ ಷಫಲಿಂಗ್.
ಈ ಮೂಲಕ ಸೂಕ್ತ ಉದಾಹರಣೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಆ ತಂತ್ರಗಳು.
| ತಂತ್ರ | ಮೂಲ ಡೇಟಾ | ಕುಶಲ ಡೇಟಾ |
| ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಣ | 27 ವರ್ಷ | 25 ರಿಂದ 30 ವರ್ಷ ವಯಸ್ಸಿನವರು |
| ನಿಗ್ರಹ / ಒರೆಸುವುದು | info@syntho.ai | xxxx@xxxxxx.xx |
| ಗುಪ್ತನಾಮಕರಣ | ಆಂಸ್ಟರ್ಡ್ಯಾಮ್ | hVFD6td3jdHHj78ghdgrewui6 |
| ಸಾಲು ಮತ್ತು ಕಾಲಮ್ ಷಫಲಿಂಗ್ | ಜೋಡಿಸಿದ | ಷಫಲ್ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ |
ಕ್ಲಾಸಿಕ್ ಅನಾಮಧೇಯತೆಯ ಅನಾನುಕೂಲಗಳು ಯಾವುವು?
ಕ್ಲಾಸಿಕ್ ಅನಾಮಧೇಯ ತಂತ್ರಗಳೊಂದಿಗೆ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವುದು 2 ಕೀಗಳ ಅನಾನುಕೂಲಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ:
- ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಅನ್ನು ವಿರೂಪಗೊಳಿಸುವುದರಿಂದ ಡೇಟಾ ಗುಣಮಟ್ಟ ಕಡಿಮೆಯಾಗುತ್ತದೆ (ಅಂದರೆ ಡೇಟಾ ಯುಟಿಲಿಟಿ). ಇದು ಕ್ಲಾಸಿಕ್ ಗಾರ್ಬೇಜ್-ಇನ್ ಕಸ-ಔಟ್ ತತ್ವವನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸುತ್ತದೆ.
- ಗೌಪ್ಯತೆ ಅಪಾಯ ಕಡಿಮೆಯಾಗುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಯಾವಾಗಲೂ ಇರುತ್ತದೆ. ಇದು 1-1 ಸಂಬಂಧಗಳೊಂದಿಗೆ ಮೂಲ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ನ ಆವೃತ್ತಿ ಮತ್ತು ಕುಶಲತೆಯಿಂದ ಕೂಡಿದೆ.
ನಾವು ಆ 2 ಪ್ರಮುಖ ಅನಾನುಕೂಲಗಳನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸುತ್ತೇವೆ, ಡೇಟಾ ಉಪಯುಕ್ತತೆ ಮತ್ತು ಗೌಪ್ಯತೆ ರಕ್ಷಣೆ. ಅನ್ವಯಿಕ ನಿಗ್ರಹ ಮತ್ತು ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಣದೊಂದಿಗೆ ನಾವು ಈ ಕೆಳಗಿನ ವಿವರಣೆಯೊಂದಿಗೆ ಮಾಡುತ್ತೇವೆ.
ಗಮನಿಸಿ: ನಾವು ವಿವರಣಾತ್ಮಕ ಉದ್ದೇಶಗಳಿಗಾಗಿ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತೇವೆ. ಅದೇ ತತ್ವವು ರಚನಾತ್ಮಕ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ.
- ಎಡಗಡೆ: ಕ್ಲಾಸಿಕ್ ಅನಾಮಧೇಯತೆಯ ಕಡಿಮೆ ಅನ್ವಯವು ಪ್ರತಿನಿಧಿ ವಿವರಣೆಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ವ್ಯಕ್ತಿಯನ್ನು ಸುಲಭವಾಗಿ ಗುರುತಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಗೌಪ್ಯತೆ ಅಪಾಯವು ಮಹತ್ವದ್ದಾಗಿದೆ.
- ಬಲ: ಕ್ಲಾಸಿಕ್ ಅನಾಮಧೇಯತೆಯ ತೀವ್ರ ಅನ್ವಯವು ಬಲವಾದ ಗೌಪ್ಯತೆ ರಕ್ಷಣೆಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ದೃಷ್ಟಾಂತವು ನಿಷ್ಪ್ರಯೋಜಕವಾಗುತ್ತದೆ.
ಕ್ಲಾಸಿಕ್ ಅನಾಮಧೇಯ ತಂತ್ರಗಳು ಡೇಟಾ-ಯುಟಿಲಿಟಿ ಮತ್ತು ಗೌಪ್ಯತೆ ರಕ್ಷಣೆಯ ನಡುವೆ ಸಬ್‌ಆಪ್ಟಿಮಲ್ ಸಂಯೋಜನೆಯನ್ನು ನೀಡುತ್ತವೆ.
ಇದು ಡೇಟಾ ಉಪಯುಕ್ತತೆ ಮತ್ತು ಗೌಪ್ಯತೆ ರಕ್ಷಣೆಯ ನಡುವಿನ ವಹಿವಾಟನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸುತ್ತದೆ, ಅಲ್ಲಿ ಕ್ಲಾಸಿಕ್ ಅನಾಮಧೇಯ ತಂತ್ರಗಳು ಯಾವಾಗಲೂ ಎರಡರ ಉಪವಿಭಾಗದ ಸಂಯೋಜನೆಯನ್ನು ನೀಡುತ್ತವೆ.
ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ನಿಂದ ಎಲ್ಲಾ ನೇರ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಗಳನ್ನು (ಹೆಸರುಗಳಂತೆ) ತೆಗೆದುಹಾಕುವುದು ಪರಿಹಾರವೇ?
ಇಲ್ಲ. ಇದು ದೊಡ್ಡ ತಪ್ಪು ಕಲ್ಪನೆ ಮತ್ತು ಅನಾಮಧೇಯ ಡೇಟಾಕ್ಕೆ ಕಾರಣವಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಅನ್ನು ಅನಾಮಧೇಯಗೊಳಿಸಲು ನೀವು ಇದನ್ನು ಇನ್ನೂ ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತೀರಾ? ಹಾಗಾದರೆ ಈ ಬ್ಲಾಗ್ ನೀವು ಓದಲೇಬೇಕು.
ಸಂಶ್ಲೇಷಿತ ಡೇಟಾ ಹೇಗೆ ಭಿನ್ನವಾಗಿದೆ?
ಸಿಂಥೋ ತಾಜಾ ಡೇಟಾ ದಾಖಲೆಗಳ ಸಂಪೂರ್ಣ ಹೊಸ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸಲು ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಅನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುತ್ತದೆ. ನಿಜವಾದ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವ ಮಾಹಿತಿಯು ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ನಲ್ಲಿ ಇರುವುದಿಲ್ಲ. ಸಂಶ್ಲೇಷಿತ ದತ್ತಾಂಶವು ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್‌ನಿಂದ ರಚಿಸಲಾದ ಕೃತಕ ದತ್ತಾಂಶ ದಾಖಲೆಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವುದರಿಂದ, ವೈಯಕ್ತಿಕ ಡೇಟಾವು ಸರಳವಾಗಿ ಇರುವುದಿಲ್ಲ, ಇದರ ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ ಯಾವುದೇ ಗೌಪ್ಯತೆ ಅಪಾಯಗಳಿಲ್ಲ.
ಸಿಂಥೋದಲ್ಲಿನ ಪ್ರಮುಖ ವ್ಯತ್ಯಾಸ: ನಾವು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತೇವೆ. ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ, ನಮ್ಮ ಪರಿಹಾರವು ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ನಲ್ಲಿ ಮೂಲ ದತ್ತಾಂಶದ ರಚನೆ ಮತ್ತು ಗುಣಗಳನ್ನು ಪುನರುತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಇದರ ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ ಗರಿಷ್ಠ ದತ್ತಾಂಶ-ಉಪಯುಕ್ತತೆ ಉಂಟಾಗುತ್ತದೆ. ಅಂತೆಯೇ, ಮೂಲ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸುವುದಕ್ಕೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವಾಗ ನೀವು ಅದೇ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಪಡೆಯಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ.
ಈ ಪ್ರಕರಣ ಅಧ್ಯಯನ ಮೂಲ ದತ್ತಾಂಶಕ್ಕೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ ನಮ್ಮ ಸಿಂಥೋ ಇಂಜಿನ್ ಮೂಲಕ ಉತ್ಪತ್ತಿಯಾದ ಸಂಶ್ಲೇಷಿತ ದತ್ತಾಂಶದಿಂದ ವಿವಿಧ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡ ನಮ್ಮ ಗುಣಮಟ್ಟದ ವರದಿಯಿಂದ ಮುಖ್ಯಾಂಶಗಳನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸುತ್ತದೆ.
ಕೊನೆಯಲ್ಲಿ, ಸಂಶ್ಲೇಷಿತ ಡೇಟಾವು ಡೇಟಾ-ಯುಟಿಲಿಟಿ ಮತ್ತು ಗೌಪ್ಯತೆ-ರಕ್ಷಣೆಯ ನಡುವಿನ ವಿಶಿಷ್ಟವಾದ ಉಪ-ಅತ್ಯುತ್ತಮ ವ್ಯಾಪಾರವನ್ನು ಜಯಿಸಲು ಆದ್ಯತೆಯ ಪರಿಹಾರವಾಗಿದೆ, ಎಲ್ಲಾ ಶ್ರೇಷ್ಠ ಅನಾಮಧೇಯ ತಂತ್ರಗಳು ನಿಮಗೆ ನೀಡುತ್ತವೆ.
ಹಾಗಾದರೆ, ನೀವು ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸುವಾಗ ನೈಜ (ಸೂಕ್ಷ್ಮ) ಡೇಟಾವನ್ನು ಏಕೆ ಬಳಸಬೇಕು?
ಕೊನೆಯಲ್ಲಿ, ಡೇಟಾ-ಯುಟಿಲಿಟಿ ಮತ್ತು ಗೌಪ್ಯತೆ ರಕ್ಷಣೆ ದೃಷ್ಟಿಕೋನದಿಂದ, ನಿಮ್ಮ ಬಳಕೆ-ಕೇಸ್ ಅನುಮತಿಸಿದಾಗ ಒಬ್ಬರು ಯಾವಾಗಲೂ ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಆರಿಸಿಕೊಳ್ಳಬೇಕು.
| ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಾಗಿ ಮೌಲ್ಯ | ಗೌಪ್ಯತೆ ಅಪಾಯ | |
| ಸಂಶ್ಲೇಷಿತ ಡೇಟಾ | ಹೈ | ಯಾವುದೂ |
| ನೈಜ (ವೈಯಕ್ತಿಕ) ಡೇಟಾ | ಹೈ | ಹೈ |
| ಕುಶಲ ಡೇಟಾ (ಕ್ಲಾಸಿಕ್ 'ಅನಾಮಧೇಯತೆ' ಮೂಲಕ) | ಕಡಿಮೆ-ಮಧ್ಯಮ | ಮಧ್ಯಮ-ಉನ್ನತ |
ಸಿಂಥೋ ಅವರಿಂದ ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾವು ಎರಡನ್ನೂ ಗರಿಷ್ಠಗೊಳಿಸುವ ಮೂಲಕ ಕ್ಲಾಸಿಕ್ ಅನಾಮಧೇಯ ತಂತ್ರಗಳು ಕಡಿಮೆಯಾಗುವ ಅಂತರವನ್ನು ತುಂಬುತ್ತದೆ ಡೇಟಾ-ಉಪಯುಕ್ತತೆ ಮತ್ತು ಗೌಪ್ಯತೆ-ರಕ್ಷಣೆ.