ಗೌಪ್ಯತೆ ರಕ್ಷಣೆಯ ಅನುಸರಣೆಗಾಗಿ ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಡೇಟಾ ಅನಾಮಧೇಯೀಕರಣ ಪರಿಕರಗಳು

ಪ್ರಕಟಣೆ:
ಏಪ್ರಿಲ್ 10, 2024

ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ತೆಗೆದುಹಾಕಲು ಡೇಟಾ ಅನಾಮಧೇಯಗೊಳಿಸುವ ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ ವೈಯಕ್ತಿಕವಾಗಿ ಗುರುತಿಸಬಹುದಾದ ಮಾಹಿತಿ ಅವರ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳಿಂದ. ಅನುವರ್ತನೆಯು ನಿಯಂತ್ರಕ ಸಂಸ್ಥೆಗಳಿಂದ ಭಾರಿ ದಂಡಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಉಲ್ಲಂಘನೆ. ಇಲ್ಲದೆ ಅನಾಮಧೇಯ ಡೇಟಾ, ನೀವು ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಅಥವಾ ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ.

ಅನೇಕ ಅನಾಮಧೇಯತೆಯ ಪರಿಕರಗಳು ಸಂಪೂರ್ಣ ಅನುಸರಣೆಯನ್ನು ಖಾತರಿಪಡಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ. ಹಿಂದಿನ-ಜನ್ ವಿಧಾನಗಳು ವೈಯಕ್ತಿಕ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ದುರುದ್ದೇಶಪೂರಿತ ನಟರಿಂದ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಗೆ ಗುರಿಯಾಗುವಂತೆ ಬಿಡಬಹುದು. ಕೆಲವು ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಅನಾಮಧೇಯತೆಯ ವಿಧಾನಗಳು ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಒಂದು ಹಂತಕ್ಕೆ ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಿ ಅದು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹವಲ್ಲ ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ.

ನಾವು ಸಿಂಥೋ ಅನಾಮಧೇಯತೆಯ ವಿಧಾನಗಳು ಮತ್ತು ಹಿಂದಿನ-ಜನ್ ಮತ್ತು ಮುಂದಿನ-ಜನ್ ಪರಿಕರಗಳ ನಡುವಿನ ಪ್ರಮುಖ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ನಿಮಗೆ ಪರಿಚಯಿಸುತ್ತದೆ. ಉತ್ತಮ ಡೇಟಾ ಅನಾಮಧೇಯತೆಯ ಪರಿಕರಗಳ ಕುರಿತು ನಾವು ನಿಮಗೆ ಹೇಳುತ್ತೇವೆ ಮತ್ತು ಅವುಗಳನ್ನು ಆಯ್ಕೆಮಾಡಲು ಪ್ರಮುಖ ಪರಿಗಣನೆಗಳನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತೇವೆ.

ಪರಿವಿಡಿ

ಸಿಂಥೋ ಗೈಡ್ ಡೌನ್‌ಲೋಡ್ ಮಾಡಿ

  • ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾ ಎಂದರೇನು
  • ಇದು ಹೇಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತದೆ
  • ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ಅದನ್ನು ಏಕೆ ಬಳಸುತ್ತವೆ
  • ಹೇಗೆ ಪ್ರಾರಂಭಿಸುವುದು
ಈಗ ಡೌನ್ಲೋಡ್
ಸಿಂಥೋ ಗೈಡ್ ಕವರ್

ಡೇಟಾ ಅನಾಮಧೇಯಗೊಳಿಸುವ ಪರಿಕರಗಳು ಯಾವುವು?

ಡೇಟಾ ಅನಾಮಧೇಯತೆ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಗೌಪ್ಯ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕುವ ಅಥವಾ ಬದಲಾಯಿಸುವ ತಂತ್ರವಾಗಿದೆ. ವ್ಯಕ್ತಿಗಳಿಗೆ ನೇರವಾಗಿ ಅಥವಾ ಪರೋಕ್ಷವಾಗಿ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಬಹುದಾದ ಲಭ್ಯವಿರುವ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ಮುಕ್ತವಾಗಿ ಪ್ರವೇಶಿಸಲು, ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳಲು ಮತ್ತು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ.

ಡೇಟಾ ಅನಾಮಧೇಯೀಕರಣ ಸಾಧನ - ಸಿಂಥೋ
ಗೌಪ್ಯತೆ ಕಾನೂನುಗಳು ರಕ್ಷಣೆ ಮತ್ತು ಬಳಕೆಗಾಗಿ ಕಟ್ಟುನಿಟ್ಟಾದ ನಿಯಮಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿಸುತ್ತವೆ ವೈಯಕ್ತಿಕವಾಗಿ ಗುರುತಿಸಬಹುದಾದ ಮಾಹಿತಿ (PII) ಮತ್ತು ಸಂರಕ್ಷಿತ ಆರೋಗ್ಯ ಮಾಹಿತಿ (PHI). ಪ್ರಮುಖ ಶಾಸನವು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ:
  • ಜನರಲ್ ಡಾಟಾ ಪ್ರೊಟೆಕ್ಷನ್ ನಿಯಂತ್ರಣ (ಜಿಡಿಪಿಆರ್). EU ಶಾಸನ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಡೇಟಾ ಗೌಪ್ಯತೆಯನ್ನು ರಕ್ಷಿಸುತ್ತದೆ, ಡೇಟಾ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೆ ಒಪ್ಪಿಗೆಯನ್ನು ಕಡ್ಡಾಯಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ವ್ಯಕ್ತಿಗಳಿಗೆ ಡೇಟಾ ಪ್ರವೇಶ ಹಕ್ಕುಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ಯುನೈಟೆಡ್ ಕಿಂಗ್‌ಡಮ್ UK-GDPR ಎಂಬ ಇದೇ ರೀತಿಯ ಕಾನೂನನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ.
  • ಕ್ಯಾಲಿಫೋರ್ನಿಯಾ ಗ್ರಾಹಕ ಗೌಪ್ಯತೆ ಕಾಯಿದೆ (CCPA). ಕ್ಯಾಲಿಫೋರ್ನಿಯಾದ ಗೌಪ್ಯತೆ ಕಾನೂನು ಗ್ರಾಹಕರ ಹಕ್ಕುಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುತ್ತದೆ ಡೇಟಾ ಹಂಚಿಕೆ.
  • ಆರೋಗ್ಯ ವಿಮೆ ಪೋರ್ಟೆಬಿಲಿಟಿ ಮತ್ತು ಅಕೌಂಟೆಬಿಲಿಟಿ ಆಕ್ಟ್ (HIPAA). ಗೌಪ್ಯತೆ ನಿಯಮ ರೋಗಿಯ ಆರೋಗ್ಯ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ರಕ್ಷಿಸಲು ಮಾನದಂಡಗಳನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸುತ್ತದೆ. 
ಬಳಸುವುದು ಮತ್ತು ಹಂಚಿಕೆ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಡೇಟಾ ಈ ಕಾನೂನುಗಳನ್ನು ಉಲ್ಲಂಘಿಸಬಹುದು, ಇದು ಆಡಳಿತಾತ್ಮಕ ದಂಡಗಳು ಮತ್ತು ಸಿವಿಲ್ ಮೊಕದ್ದಮೆಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಇವು ನಿಯಂತ್ರಕ ನಿಯಮಗಳು ಅನಾಮಧೇಯ ಡೇಟಾಗೆ ಅನ್ವಯಿಸುವುದಿಲ್ಲ, GDPR ನ ವಾಚನದ ಪ್ರಕಾರ. ಹಾಗೆಯೇ, HIPAA ಡಿ-ಐಡೆಂಟಿಫಿಕೇಶನ್ ಸ್ಟ್ಯಾಂಡರ್ಡ್‌ಗಳನ್ನು ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ ದತ್ತಾಂಶವು ನಿಯಂತ್ರಿತವಾಗಲು ತೆಗೆದುಹಾಕಬೇಕಾದ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಗಳಿಗಾಗಿ (ಸುರಕ್ಷಿತ ಹಾರ್ಬರ್ ತಂತ್ರ). ಡೇಟಾ ಅನಾಮಧೇಯತೆಯ ಪರಿಕರಗಳು ರಚನಾತ್ಮಕ ಮತ್ತು ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಮತ್ತು ಸಂರಕ್ಷಿತ ಮಾಹಿತಿಯ ಕುರುಹುಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕುವ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ರಚನೆರಹಿತ ಡೇಟಾ. ಅವರು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸುತ್ತಾರೆ, ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಫೈಲ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಸ್ಥಳಗಳಿಂದ ಈ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು, ಅಳಿಸಲು ಮತ್ತು ಬದಲಾಯಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತಾರೆ. ಗೌಪ್ಯತೆ ಕಾಳಜಿಗಳನ್ನು ತಗ್ಗಿಸುವಾಗ ಅನಾಮಧೇಯಗೊಳಿಸುವ ತಂತ್ರಗಳು ಕಂಪನಿಗಳಿಗೆ ಉತ್ತಮ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪ್ರವೇಶಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಎಲ್ಲಾ ಡೇಟಾ ಅನಾಮಧೇಯಗೊಳಿಸುವ ವಿಧಾನಗಳು ಸಂಪೂರ್ಣ ಗೌಪ್ಯತೆ ಅಥವಾ ಡೇಟಾ ಉಪಯುಕ್ತತೆಯನ್ನು ಖಾತರಿಪಡಿಸುವುದಿಲ್ಲ ಎಂದು ಗುರುತಿಸುವುದು ಅತ್ಯಗತ್ಯ. ಏಕೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು, ಅನಾಮಧೇಯತೆಯು ಹೇಗೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನಾವು ವಿವರಿಸಬೇಕು.

ಡೇಟಾ ಅನಾಮಧೇಯತೆಯ ಪರಿಕರಗಳು ಹೇಗೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ?

ಡೇಟಾ ಅನಾಮಧೇಯತೆಯ ಪರಿಕರಗಳು ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಮಾಹಿತಿಗಾಗಿ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ಸ್ಕ್ಯಾನ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅವುಗಳನ್ನು ಕೃತಕ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತದೆ. ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಅಂತಹ ಡೇಟಾವನ್ನು ಕೋಷ್ಟಕಗಳು ಮತ್ತು ಕಾಲಮ್‌ಗಳು, ಪಠ್ಯ ಫೈಲ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಸ್ಕ್ಯಾನ್ ಮಾಡಿದ ದಾಖಲೆಗಳಲ್ಲಿ ಕಂಡುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ.

ಈ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ವ್ಯಕ್ತಿಗಳು ಅಥವಾ ಸಂಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ಲಿಂಕ್ ಮಾಡಬಹುದಾದ ಅಂಶಗಳ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪಟ್ಟಿ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಈ ಪರಿಕರಗಳಿಂದ ಅಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿರುವ ಡೇಟಾದ ಪ್ರಕಾರಗಳು ಸೇರಿವೆ:

 

  • ವೈಯಕ್ತಿಕವಾಗಿ ಗುರುತಿಸಬಹುದಾದ ಮಾಹಿತಿ (PII): ಹೆಸರುಗಳು, ಗುರುತಿನ ಸಂಖ್ಯೆಗಳು, ಜನ್ಮ ದಿನಾಂಕಗಳು, ಬಿಲ್ಲಿಂಗ್ ವಿವರಗಳು, ಫೋನ್ ಸಂಖ್ಯೆಗಳು ಮತ್ತು ಇಮೇಲ್ ವಿಳಾಸಗಳು. 
  • ಸಂರಕ್ಷಿತ ಆರೋಗ್ಯ ಮಾಹಿತಿ (PHI): ವೈದ್ಯಕೀಯ ದಾಖಲೆಗಳು, ಆರೋಗ್ಯ ವಿಮೆ ವಿವರಗಳು ಮತ್ತು ವೈಯಕ್ತಿಕ ಆರೋಗ್ಯ ಡೇಟಾವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ. 
  • ಆರ್ಥಿಕ ವಿವರ: ಕಾರ್ಪೊರೇಟ್ ಘಟಕಗಳಿಗೆ ಲಿಂಕ್ ಮಾಡಬಹುದಾದ ಕ್ರೆಡಿಟ್ ಕಾರ್ಡ್ ಸಂಖ್ಯೆಗಳು, ಬ್ಯಾಂಕ್ ಖಾತೆ ವಿವರಗಳು, ಹೂಡಿಕೆ ಡೇಟಾ ಮತ್ತು ಇತರವುಗಳು. 

 

ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಕ್ಯಾನ್ಸರ್ ಸಂಶೋಧನೆಗಾಗಿ HIPAA ಅನುಸರಣೆಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಆರೋಗ್ಯ ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ರೋಗಿಗಳ ವಿಳಾಸಗಳು ಮತ್ತು ಸಂಪರ್ಕ ವಿವರಗಳನ್ನು ಅನಾಮಧೇಯಗೊಳಿಸುತ್ತವೆ. ಹಣಕಾಸು ಕಂಪನಿಯು GDPR ಕಾನೂನುಗಳಿಗೆ ಬದ್ಧವಾಗಿರಲು ತಮ್ಮ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ವಹಿವಾಟು ದಿನಾಂಕಗಳು ಮತ್ತು ಸ್ಥಳಗಳನ್ನು ಅಸ್ಪಷ್ಟಗೊಳಿಸಿದೆ.

 

ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯು ಒಂದೇ ಆಗಿದ್ದರೂ, ಹಲವಾರು ವಿಭಿನ್ನ ತಂತ್ರಗಳು ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿವೆ ಅನಾಮಧೇಯ ಡೇಟಾ. 

ಡೇಟಾ ಅನಾಮಧೇಯತೆಯ ತಂತ್ರಗಳು

ಅನಾಮಧೇಯತೆಯು ಹಲವು ವಿಧಗಳಲ್ಲಿ ನಡೆಯುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು ಎಲ್ಲಾ ವಿಧಾನಗಳು ಅನುಸರಣೆ ಮತ್ತು ಉಪಯುಕ್ತತೆಗೆ ಸಮಾನವಾಗಿ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹವಲ್ಲ. ಈ ವಿಭಾಗವು ವಿವಿಧ ರೀತಿಯ ವಿಧಾನಗಳ ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ.

ಗುಪ್ತನಾಮಕರಣ

ಸ್ಯೂಡೋನಿಮೈಸೇಶನ್ ಎನ್ನುವುದು ರಿವರ್ಸಿಬಲ್ ಡಿ-ಐಡೆಂಟಿಫಿಕೇಶನ್ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಾಗಿದ್ದು, ಅಲ್ಲಿ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಗಳನ್ನು ಗುಪ್ತನಾಮಗಳೊಂದಿಗೆ ಬದಲಾಯಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಇದು ಮೂಲ ಡೇಟಾ ಮತ್ತು ಬದಲಾದ ಒಂದರ ನಡುವೆ ಮ್ಯಾಪಿಂಗ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ, ಮ್ಯಾಪಿಂಗ್ ಟೇಬಲ್ ಅನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕವಾಗಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.

 

ಗುಪ್ತನಾಮಕರಣದ ತೊಂದರೆಯೆಂದರೆ ಅದು ಹಿಂತಿರುಗಿಸಬಲ್ಲದು. ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಮಾಹಿತಿಯೊಂದಿಗೆ, ದುರುದ್ದೇಶಪೂರಿತ ನಟರು ಅದನ್ನು ವ್ಯಕ್ತಿಗೆ ಹಿಂತಿರುಗಿಸಬಹುದು. GDPR ನಿಯಮಗಳ ಅಡಿಯಲ್ಲಿ, ಗುಪ್ತನಾಮೀಕರಿಸಿದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಅನಾಮಧೇಯ ಡೇಟಾ ಎಂದು ಪರಿಗಣಿಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ಇದು ಡೇಟಾ ರಕ್ಷಣೆ ನಿಯಮಗಳಿಗೆ ಒಳಪಟ್ಟಿರುತ್ತದೆ.

ಡೇಟಾ ಮರೆಮಾಚುವಿಕೆ

ಡೇಟಾ ಮರೆಮಾಚುವ ವಿಧಾನವು ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ರಕ್ಷಿಸಲು ರಚನಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಒಂದೇ ರೀತಿಯ ಆದರೆ ಅವರ ಡೇಟಾದ ನಕಲಿ ಆವೃತ್ತಿಯನ್ನು ರಚಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ತಂತ್ರವು ನೈಜ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬದಲಾದ ಅಕ್ಷರಗಳೊಂದಿಗೆ ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತದೆ, ಸಾಮಾನ್ಯ ಬಳಕೆಗಾಗಿ ಅದೇ ಸ್ವರೂಪವನ್ನು ಇರಿಸುತ್ತದೆ. ಸಿದ್ಧಾಂತದಲ್ಲಿ, ಇದು ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.


ಆಚರಣೆಯಲ್ಲಿ, ಡೇಟಾ ಮರೆಮಾಚುವಿಕೆ ಆಗಾಗ್ಗೆ ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಡೇಟಾ ಉಪಯುಕ್ತತೆ. ಸಂರಕ್ಷಿಸುವಲ್ಲಿ ವಿಫಲವಾಗಬಹುದು ಮೂಲ ಡೇಟಾನ ವಿತರಣೆ ಅಥವಾ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳು, ಇದು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗೆ ಕಡಿಮೆ ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿದೆ. ಯಾವುದನ್ನು ಮರೆಮಾಚಬೇಕೆಂದು ನಿರ್ಧರಿಸುವುದು ಮತ್ತೊಂದು ಸವಾಲು. ತಪ್ಪಾಗಿ ಮಾಡಿದರೆ, ಮುಖವಾಡದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಇನ್ನೂ ಮರು-ಗುರುತಿಸಬಹುದು.

ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಣ (ಒಟ್ಟಾರೆ)

ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಣವು ಡೇಟಾವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ವಿವರವಾಗಿ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ಅನಾಮಧೇಯಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಒಂದೇ ರೀತಿಯ ಡೇಟಾವನ್ನು ಒಟ್ಟಿಗೆ ಗುಂಪು ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅದರ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸಲು ಕಷ್ಟವಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ವಿಧಾನವು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಡೇಟಾ ಪಾಯಿಂಟ್‌ಗಳನ್ನು ರಕ್ಷಿಸಲು ಸರಾಸರಿ ಅಥವಾ ಒಟ್ಟುಗೂಡಿಸುವಂತಹ ಡೇಟಾ ಸಾರಾಂಶ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ.


ಅತಿ ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಣವು ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಹುತೇಕ ನಿಷ್ಪ್ರಯೋಜಕವಾಗಿಸುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಣವು ಸಾಕಷ್ಟು ಗೌಪ್ಯತೆಯನ್ನು ನೀಡದಿರಬಹುದು. ಉಳಿದಿರುವ ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸುವಿಕೆಯ ಅಪಾಯವೂ ಇದೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಒಟ್ಟುಗೂಡಿದ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳು ಇತರರೊಂದಿಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸಿದಾಗ ಇನ್ನೂ ಸಾಕಷ್ಟು ವಿವರ ಡಿ-ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ಒದಗಿಸಬಹುದು ಡೇಟಾ ಮೂಲಗಳು.

ಪ್ರಕ್ಷುಬ್ಧತೆ

ಪರ್ಟರ್ಬೇಷನ್ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಪೂರ್ತಿಗೊಳಿಸುವ ಮೂಲಕ ಮತ್ತು ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಶಬ್ದವನ್ನು ಸೇರಿಸುವ ಮೂಲಕ ಮೂಲ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ಮಾರ್ಪಡಿಸುತ್ತದೆ. ಡೇಟಾ ಬಿಂದುಗಳನ್ನು ಸೂಕ್ಷ್ಮವಾಗಿ ಬದಲಾಯಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಒಟ್ಟಾರೆ ಡೇಟಾ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವಾಗ ಅವುಗಳ ಮೂಲ ಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ಅಡ್ಡಿಪಡಿಸುತ್ತದೆ.

 

ಪ್ರಕ್ಷುಬ್ಧತೆಯ ತೊಂದರೆಯೆಂದರೆ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಅನಾಮಧೇಯಗೊಳಿಸಲಾಗಿಲ್ಲ. ಬದಲಾವಣೆಗಳು ಸಾಕಷ್ಟಿಲ್ಲದಿದ್ದರೆ, ಮೂಲ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಮರು-ಗುರುತಿಸುವ ಅಪಾಯವಿದೆ. 

ಡೇಟಾ ವಿನಿಮಯ

ಸ್ವಾಪಿಂಗ್ ಎನ್ನುವುದು ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ನಲ್ಲಿ ಗುಣಲಕ್ಷಣ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಮರುಹೊಂದಿಸುವ ತಂತ್ರವಾಗಿದೆ. ಈ ವಿಧಾನವು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲು ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಸುಲಭವಾಗಿದೆ. ಅಂತಿಮ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳು ಮೂಲ ದಾಖಲೆಗಳಿಗೆ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗುವುದಿಲ್ಲ ಮತ್ತು ಅವುಗಳ ಮೂಲ ಮೂಲಗಳಿಗೆ ನೇರವಾಗಿ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ.

 

ಆದಾಗ್ಯೂ, ಪರೋಕ್ಷವಾಗಿ, ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳು ಹಿಂತಿರುಗಿಸಬಲ್ಲವು. ಸೀಮಿತ ದ್ವಿತೀಯ ಮೂಲಗಳಿದ್ದರೂ ಸಹ ವಿನಿಮಯ ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವ ಡೇಟಾವು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸಲು ದುರ್ಬಲವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಇದಲ್ಲದೆ, ಕೆಲವು ಸ್ವಿಚ್ ಮಾಡಿದ ಡೇಟಾದ ಶಬ್ದಾರ್ಥದ ಸಮಗ್ರತೆಯನ್ನು ಕಾಪಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಕಷ್ಟ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ನಲ್ಲಿ ಹೆಸರುಗಳನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸುವಾಗ, ಪುರುಷ ಮತ್ತು ಸ್ತ್ರೀ ಹೆಸರುಗಳ ನಡುವೆ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಸಿಸ್ಟಮ್ ವಿಫಲವಾಗಬಹುದು.

ಟೋಕನೈಸೇಶನ್

ಟೋಕನೈಸೇಶನ್ ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಡೇಟಾ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಟೋಕನ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತದೆ - ಶೋಷಣೆ ಮಾಡಬಹುದಾದ ಮೌಲ್ಯಗಳಿಲ್ಲದ ಸೂಕ್ಷ್ಮವಲ್ಲದ ಸಮಾನತೆಗಳು. ಟೋಕನೈಸ್ ಮಾಡಲಾದ ಮಾಹಿತಿಯು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಸಂಖ್ಯೆಗಳು ಮತ್ತು ಅಕ್ಷರಗಳ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಸ್ಟ್ರಿಂಗ್ ಆಗಿದೆ. ಈ ತಂತ್ರವನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಅದರ ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಉಳಿಸಿಕೊಂಡು ಹಣಕಾಸಿನ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ರಕ್ಷಿಸಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.

 

ಕೆಲವು ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಟೋಕನ್ ವಾಲ್ಟ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಮತ್ತು ಅಳೆಯಲು ಕಷ್ಟವಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಭದ್ರತಾ ಅಪಾಯವನ್ನು ಸಹ ಪರಿಚಯಿಸುತ್ತದೆ: ಆಕ್ರಮಣಕಾರರು ಎನ್‌ಕ್ರಿಪ್ಶನ್ ವಾಲ್ಟ್ ಮೂಲಕ ಪ್ರವೇಶಿಸಿದರೆ ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಡೇಟಾ ಅಪಾಯದಲ್ಲಿರಬಹುದು.

ಯಾದೃಚ್ಛಿಕತೆ

ಯಾದೃಚ್ಛಿಕಗೊಳಿಸುವಿಕೆಯು ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಮತ್ತು ಅಣಕು ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ವೈಯಕ್ತಿಕ ಡೇಟಾ ನಮೂದುಗಳ ಗೌಪ್ಯತೆಯನ್ನು ಕಾಪಾಡಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುವ ನೇರವಾದ ವಿಧಾನವಾಗಿದೆ.

 

ನೀವು ನಿಖರವಾದ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ವಿತರಣೆಯನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಬಯಸಿದರೆ ಈ ತಂತ್ರವು ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ಜಿಯೋಸ್ಪೇಷಿಯಲ್ ಅಥವಾ ಟೆಂಪೋರಲ್ ಡೇಟಾದಂತಹ ಸಂಕೀರ್ಣ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳಿಗಾಗಿ ಬಳಸಲಾದ ಡೇಟಾವನ್ನು ರಾಜಿ ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಖಾತರಿಯಾಗಿದೆ. ಅಸಮರ್ಪಕ ಅಥವಾ ಸರಿಯಾಗಿ ಅನ್ವಯಿಸದ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ವಿಧಾನಗಳು ಗೌಪ್ಯತೆಯ ರಕ್ಷಣೆಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ.

ಡೇಟಾ ರಿಡಕ್ಷನ್

ಡೇಟಾ ರಿಡಕ್ಷನ್ ಎನ್ನುವುದು ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳಿಂದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ತೆಗೆದುಹಾಕುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಾಗಿದೆ: ಪಠ್ಯ ಮತ್ತು ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಕಪ್ಪುಗೊಳಿಸುವುದು, ಖಾಲಿ ಮಾಡುವುದು ಅಥವಾ ಅಳಿಸುವುದು. ಇದು ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಪ್ರವೇಶವನ್ನು ತಡೆಯುತ್ತದೆ ಉತ್ಪಾದನಾ ಡೇಟಾ ಮತ್ತು ಕಾನೂನು ಮತ್ತು ಅಧಿಕೃತ ದಾಖಲೆಗಳಲ್ಲಿ ಸಾಮಾನ್ಯ ಅಭ್ಯಾಸವಾಗಿದೆ. ನಿಖರವಾದ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ, ಮಾದರಿ ಕಲಿಕೆ ಮತ್ತು ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಸಂಶೋಧನೆಗೆ ಡೇಟಾವನ್ನು ಅನರ್ಹಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿದೆ.

 

ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ, ಈ ತಂತ್ರಗಳು ದೋಷಪೂರಿತ ನಟರು ದುರುಪಯೋಗಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದಾದ ಲೋಪದೋಷಗಳನ್ನು ಬಿಡುತ್ತವೆ. ಅವರು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳಿಂದ ಅಗತ್ಯ ಅಂಶಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕುತ್ತಾರೆ, ಅದು ಅವುಗಳ ಉಪಯುಕ್ತತೆಯನ್ನು ಮಿತಿಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಕೊನೆಯ ಜನ್ ತಂತ್ರಗಳೊಂದಿಗೆ ಅಲ್ಲ.

ಮುಂದಿನ ಪೀಳಿಗೆಯ ಅನಾಮಧೇಯತೆಯ ಪರಿಕರಗಳು

ಆಧುನಿಕ ಅನಾಮಧೇಯ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಮರು-ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯ ಅಪಾಯವನ್ನು ನಿರಾಕರಿಸಲು ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ. ಡೇಟಾದ ರಚನಾತ್ಮಕ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಕಾಪಾಡಿಕೊಳ್ಳುವಾಗ ಅವರು ಎಲ್ಲಾ ಗೌಪ್ಯತೆ ನಿಯಮಗಳನ್ನು ಅನುಸರಿಸಲು ಮಾರ್ಗಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತಾರೆ.

ಸಂಶ್ಲೇಷಿತ ಡೇಟಾ ಉತ್ಪಾದನೆ

ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾ ಉತ್ಪಾದನೆಯು ಡೇಟಾ ಉಪಯುಕ್ತತೆಯನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವಾಗ ಡೇಟಾವನ್ನು ಅನಾಮಧೇಯಗೊಳಿಸಲು ಉತ್ತಮವಾದ ವಿಧಾನವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ನೈಜ ಡೇಟಾದ ರಚನೆ ಮತ್ತು ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಪ್ರತಿಬಿಂಬಿಸುವ ಹೊಸ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಈ ತಂತ್ರವು ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ. 

 

ಸಂಶ್ಲೇಷಿತ ಡೇಟಾವು PII ಮತ್ತು PHI ಅನ್ನು ವ್ಯಕ್ತಿಗಳಿಗೆ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗದ ಅಣಕು ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು GDPR ಮತ್ತು HIPAA ನಂತಹ ಡೇಟಾ ಗೌಪ್ಯತೆ ಕಾನೂನುಗಳ ಅನುಸರಣೆಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ. ಸಂಶ್ಲೇಷಿತ ಡೇಟಾ ಉತ್ಪಾದನೆಯ ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಮೂಲಕ, ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ಡೇಟಾ ಗೌಪ್ಯತೆಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ, ಡೇಟಾ ಉಲ್ಲಂಘನೆಯ ಅಪಾಯಗಳನ್ನು ತಗ್ಗಿಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ-ಚಾಲಿತ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯನ್ನು ವೇಗಗೊಳಿಸುತ್ತವೆ.

ಹೋಮೋಮಾರ್ಫಿಕ್ ಎನ್‌ಕ್ರಿಪ್ಶನ್

ಹೋಮೋಮಾರ್ಫಿಕ್ ಎನ್‌ಕ್ರಿಪ್ಶನ್ ("ಅದೇ ರಚನೆ" ಎಂದು ಅನುವಾದಿಸುತ್ತದೆ) ಡೇಟಾವನ್ನು ಪರಿವರ್ತಿಸುತ್ತದೆ ಸೈಫರ್ಟೆಕ್ಸ್ಟ್ ಆಗಿ. ಎನ್‌ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಮಾಡಲಾದ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳು ಮೂಲ ಡೇಟಾದಂತೆಯೇ ಅದೇ ರಚನೆಯನ್ನು ಉಳಿಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ, ಇದು ಪರೀಕ್ಷೆಗೆ ಅತ್ಯುತ್ತಮ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ.

 

ಈ ವಿಧಾನವು ಸಂಕೀರ್ಣ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರಗಳನ್ನು ನೇರವಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ ಎನ್‌ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಮಾಡಿದ ಡೇಟಾ ಅದನ್ನು ಮೊದಲು ಡೀಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಮಾಡುವ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲದೆ. ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಕ್ಲೌಡ್‌ನಲ್ಲಿ ಎನ್‌ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಮಾಡಿದ ಫೈಲ್‌ಗಳನ್ನು ಸುರಕ್ಷಿತವಾಗಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಭದ್ರತೆಗೆ ಧಕ್ಕೆಯಾಗದಂತೆ ಮೂರನೇ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳಿಗೆ ಡೇಟಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯನ್ನು ಹೊರಗುತ್ತಿಗೆ ಮಾಡಬಹುದು. ಎನ್‌ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಮಾಡಲಾದ ಮಾಹಿತಿಗೆ ಗೌಪ್ಯತೆ ನಿಯಮಗಳು ಅನ್ವಯಿಸುವುದಿಲ್ಲವಾದ್ದರಿಂದ ಈ ಡೇಟಾ ಸಹ ಅನುಸರಣೆಯಾಗಿದೆ. 

 

ಆದಾಗ್ಯೂ, ಸಂಕೀರ್ಣ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳಿಗೆ ಸರಿಯಾದ ಅನುಷ್ಠಾನಕ್ಕೆ ಪರಿಣತಿಯ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ. ಜೊತೆಗೆ, ಹೋಮೋಮಾರ್ಫಿಕ್ ಎನ್‌ಕ್ರಿಪ್ಶನ್ ಎನ್‌ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಮಾಡದ ಡೇಟಾದ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳಿಗಿಂತ ನಿಧಾನವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಇದು DevOps ಮತ್ತು ಕ್ವಾಲಿಟಿ ಅಶ್ಯೂರೆನ್ಸ್ (QA) ತಂಡಗಳಿಗೆ ಸೂಕ್ತ ಪರಿಹಾರವಲ್ಲದಿರಬಹುದು, ಅವರು ಪರೀಕ್ಷೆಗಾಗಿ ಡೇಟಾಗೆ ತ್ವರಿತ ಪ್ರವೇಶದ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ.

ಸುರಕ್ಷಿತ ಮಲ್ಟಿಪಾರ್ಟಿ ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನ್

ಸುರಕ್ಷಿತ ಮಲ್ಟಿಪಾರ್ಟಿ ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನ್ (SMPC) ಹಲವಾರು ಸದಸ್ಯರ ಜಂಟಿ ಪ್ರಯತ್ನದೊಂದಿಗೆ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವ ಕ್ರಿಪ್ಟೋಗ್ರಾಫಿಕ್ ವಿಧಾನವಾಗಿದೆ. ಪ್ರತಿ ಪಕ್ಷವು ತಮ್ಮ ಇನ್‌ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಎನ್‌ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಲೆಕ್ಕಾಚಾರಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಸಂಸ್ಕರಿಸಿದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತದೆ. ಈ ರೀತಿಯಾಗಿ, ಪ್ರತಿಯೊಬ್ಬ ಸದಸ್ಯರು ತಮ್ಮದೇ ಆದ ಡೇಟಾವನ್ನು ರಹಸ್ಯವಾಗಿಟ್ಟುಕೊಂಡು ಅವರಿಗೆ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತಾರೆ.

 

ಈ ವಿಧಾನವು ಉತ್ಪಾದಿಸಿದ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ಡೀಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಮಾಡಲು ಬಹು ಪಕ್ಷಗಳಿಗೆ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ, ಇದು ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಗೌಪ್ಯವಾಗಿಸುತ್ತದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು SMPC ಗೆ ಗಮನಾರ್ಹ ಸಮಯ ಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ.

ಹಿಂದಿನ ಪೀಳಿಗೆಯ ಡೇಟಾ ಅನಾಮಧೇಯತೆಯ ತಂತ್ರಗಳುಮುಂದಿನ ಪೀಳಿಗೆಯ ಅನಾಮಧೇಯತೆಯ ಪರಿಕರಗಳು
ಗುಪ್ತನಾಮಕರಣಪ್ರತ್ಯೇಕ ಮ್ಯಾಪಿಂಗ್ ಟೇಬಲ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವಾಗ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಗಳನ್ನು ಗುಪ್ತನಾಮಗಳೊಂದಿಗೆ ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತದೆ.- ಮಾನವ ಸಂಪನ್ಮೂಲ ಡೇಟಾ ನಿರ್ವಹಣೆ
- ಗ್ರಾಹಕ ಬೆಂಬಲ ಸಂವಹನಗಳು
- ಸಂಶೋಧನಾ ಸಮೀಕ್ಷೆಗಳು		ಸಂಶ್ಲೇಷಿತ ಡೇಟಾ ಉತ್ಪಾದನೆಗೌಪ್ಯತೆ ಮತ್ತು ಅನುಸರಣೆಯನ್ನು ಖಾತ್ರಿಪಡಿಸುವಾಗ ನೈಜ ಡೇಟಾದ ರಚನೆಯನ್ನು ಪ್ರತಿಬಿಂಬಿಸುವ ಹೊಸ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ.- ಡೇಟಾ ಚಾಲಿತ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ
- ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಸಂಶೋಧನೆ
- ಸುಧಾರಿತ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್
- ಗ್ರಾಹಕ ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್
ಡೇಟಾ ಮರೆಮಾಚುವಿಕೆಅದೇ ಸ್ವರೂಪವನ್ನು ಇಟ್ಟುಕೊಂಡು ನಕಲಿ ಅಕ್ಷರಗಳೊಂದಿಗೆ ನೈಜ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತದೆ.- ಹಣಕಾಸಿನ ವರದಿ
- ಬಳಕೆದಾರ ತರಬೇತಿ ಪರಿಸರಗಳು		ಹೋಮೋಮಾರ್ಫಿಕ್ ಎನ್‌ಕ್ರಿಪ್ಶನ್ಮೂಲ ರಚನೆಯನ್ನು ಉಳಿಸಿಕೊಂಡು ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಸೈಫರ್‌ಟೆಕ್ಸ್ಟ್‌ಗೆ ಪರಿವರ್ತಿಸುತ್ತದೆ, ಡೀಕ್ರಿಪ್ಶನ್ ಇಲ್ಲದೆ ಎನ್‌ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಮಾಡಿದ ಡೇಟಾದ ಮೇಲೆ ಗಣನೆಯನ್ನು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ.- ಸುರಕ್ಷಿತ ಡೇಟಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆ
- ಡೇಟಾ ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನ್ ಹೊರಗುತ್ತಿಗೆ
- ಸುಧಾರಿತ ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ
ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಣ (ಒಟ್ಟಾರೆ)ಡೇಟಾ ವಿವರವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಒಂದೇ ರೀತಿಯ ಡೇಟಾವನ್ನು ಗುಂಪು ಮಾಡುವುದು.- ಜನಸಂಖ್ಯಾ ಅಧ್ಯಯನಗಳು
- ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ಅಧ್ಯಯನಗಳು		ಸುರಕ್ಷಿತ ಮಲ್ಟಿಪಾರ್ಟಿ ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನ್ಬಹು ಪಕ್ಷಗಳು ತಮ್ಮ ಇನ್‌ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಎನ್‌ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಮಾಡುವ, ಲೆಕ್ಕಾಚಾರಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವ ಮತ್ತು ಜಂಟಿ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಸಾಧಿಸುವ ಕ್ರಿಪ್ಟೋಗ್ರಾಫಿಕ್ ವಿಧಾನ.- ಸಹಕಾರಿ ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ
- ಗೌಪ್ಯ ಡೇಟಾ ಪೂಲಿಂಗ್
ಪ್ರಕ್ಷುಬ್ಧತೆಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸುವ ಮೂಲಕ ಮತ್ತು ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಶಬ್ದವನ್ನು ಸೇರಿಸುವ ಮೂಲಕ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ಮಾರ್ಪಡಿಸುತ್ತದೆ.- ಆರ್ಥಿಕ ಮಾಹಿತಿ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ
- ಸಂಚಾರ ಮಾದರಿ ಸಂಶೋಧನೆ
- ಮಾರಾಟ ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ
ಡೇಟಾ ವಿನಿಮಯನೇರ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವಿಕೆಯನ್ನು ತಡೆಗಟ್ಟಲು ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಗುಣಲಕ್ಷಣ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಮರುಹೊಂದಿಸುತ್ತದೆ.- ಸಾರಿಗೆ ಅಧ್ಯಯನಗಳು
- ಶೈಕ್ಷಣಿಕ ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ
ಟೋಕನೈಸೇಶನ್ಸೂಕ್ಷ್ಮವಲ್ಲದ ಟೋಕನ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬದಲಿಸುತ್ತದೆ.- ಪಾವತಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ
- ಗ್ರಾಹಕ ಸಂಬಂಧ ಸಂಶೋಧನೆ
ಯಾದೃಚ್ಛಿಕತೆಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸಲು ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಅಥವಾ ಅಣಕು ಡೇಟಾವನ್ನು ಸೇರಿಸುತ್ತದೆ.- ಜಿಯೋಸ್ಪೇಷಿಯಲ್ ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ
- ವರ್ತನೆಯ ಅಧ್ಯಯನಗಳು
ಡೇಟಾ ರಿಡಕ್ಷನ್ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳಿಂದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕುತ್ತದೆ,- ಕಾನೂನು ದಾಖಲೆ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ
- ದಾಖಲೆಗಳ ನಿರ್ವಹಣೆ

ಕೋಷ್ಟಕ 1. ಹಿಂದಿನ ಮತ್ತು ಮುಂದಿನ ಪೀಳಿಗೆಯ ಅನಾಮಧೇಯತೆಯ ತಂತ್ರಗಳ ನಡುವಿನ ಹೋಲಿಕೆ

ಡೇಟಾ ಅನಾಮಧೇಯತೆಗೆ ಹೊಸ ವಿಧಾನವಾಗಿ ಸ್ಮಾರ್ಟ್ ಡೇಟಾ ಡಿ-ಐಡೆಂಟಿಫಿಕೇಶನ್

ಸ್ಮಾರ್ಟ್ ಡಿ-ಐಡೆಂಟಿಫಿಕೇಶನ್ AI- ರಚಿತವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಡೇಟಾವನ್ನು ಅನಾಮಧೇಯಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ ಸಂಶ್ಲೇಷಿತ ಅಣಕು ಡೇಟಾ. ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳೊಂದಿಗೆ ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್‌ಗಳು ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಕೆಳಗಿನ ವಿಧಾನಗಳಲ್ಲಿ ಕಂಪ್ಲೈಂಟ್, ಗುರುತಿಸಲಾಗದ ಡೇಟಾ ಆಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸುತ್ತವೆ:

  • ಡಿ-ಐಡೆಂಟಿಫಿಕೇಶನ್ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು PII ಮತ್ತು PHI ಅನ್ನು ಗುರುತಿಸುತ್ತದೆ.
  • ಕೃತಕ ಮಾಹಿತಿಯೊಂದಿಗೆ ಯಾವ ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸಬೇಕೆಂದು ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಬಹುದು.
  • ಪರಿಕರವು ಕಂಪ್ಲೈಂಟ್ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ಹೊಸ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ.

ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ಸಹಕರಿಸಲು ಮತ್ತು ಮೌಲ್ಯಯುತ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸುರಕ್ಷಿತವಾಗಿ ವಿನಿಮಯ ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಈ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿದೆ. ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಹಲವಾರು ವಿಧಗಳಲ್ಲಿ ಕಂಪ್ಲೈಂಟ್ ಮಾಡಬೇಕಾದಾಗ ಇದು ಸಹ ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿದೆ ಸಂಬಂಧಿತ ದತ್ತಸಂಚಯಗಳು. 

ಸ್ಮಾರ್ಟ್ ಡಿ-ಐಡೆಂಟಿಫಿಕೇಶನ್ ಸ್ಥಿರವಾದ ಮ್ಯಾಪಿಂಗ್ ಮೂಲಕ ಡೇಟಾದೊಳಗಿನ ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ಹಾಗೇ ಇರಿಸುತ್ತದೆ. ಕಂಪನಿಗಳು ಆಳವಾದ ವ್ಯಾಪಾರ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ, ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ತರಬೇತಿ ಮತ್ತು ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳಿಗೆ ರಚಿತವಾದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು.

ಹಲವಾರು ವಿಧಾನಗಳೊಂದಿಗೆ, ಅನಾಮಧೇಯಗೊಳಿಸುವ ಸಾಧನವು ನಿಮಗೆ ಸೂಕ್ತವಾಗಿದೆಯೇ ಎಂದು ನಿರ್ಧರಿಸಲು ನಿಮಗೆ ಒಂದು ಮಾರ್ಗ ಬೇಕು.

ಸರಿಯಾದ ಡೇಟಾ ಅನಾಮಧೇಯಗೊಳಿಸುವ ಸಾಧನವನ್ನು ಹೇಗೆ ಆರಿಸುವುದು

ಡೇಟಾ ಅನಾಮಧೇಯಗೊಳಿಸುವ ಪರಿಕರವನ್ನು ಆಯ್ಕೆಮಾಡುವಾಗ ಪರಿಗಣಿಸಬೇಕಾದ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಅಂಶಗಳ ಪಟ್ಟಿಯನ್ನು ನಾವು ಸಂಗ್ರಹಿಸಿದ್ದೇವೆ:
  • ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ ಸ್ಕೇಲೆಬಿಲಿಟಿ. ನಿಮ್ಮ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ ಬೇಡಿಕೆಗಳಿಗೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ಮೇಲಕ್ಕೆ ಮತ್ತು ಕೆಳಕ್ಕೆ ಸ್ಕೇಲಿಂಗ್ ಮಾಡುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಸಾಧನವನ್ನು ಆಯ್ಕೆಮಾಡಿ. ಹೆಚ್ಚಿದ ಕೆಲಸದ ಹೊರೆಗಳ ಅಡಿಯಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ ದಕ್ಷತೆಯನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಲು ಸಮಯ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಿ.
  • ಏಕೀಕರಣ. ಡೇಟಾ ಅನಾಮಧೇಯಗೊಳಿಸುವ ಪರಿಕರಗಳು ನಿಮ್ಮ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಣಾತ್ಮಕ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಜೊತೆಗೆ ನಿರಂತರ ಏಕೀಕರಣ ಮತ್ತು ನಿರಂತರ ನಿಯೋಜನೆ (CI/CD) ಪೈಪ್‌ಲೈನ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಸರಾಗವಾಗಿ ಸಂಯೋಜಿಸಬೇಕು. ತಡೆರಹಿತ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳಿಗೆ ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಣೆ, ಎನ್‌ಕ್ರಿಪ್ಶನ್ ಮತ್ತು ಸಂಸ್ಕರಣಾ ವೇದಿಕೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಹೊಂದಾಣಿಕೆ ಅತ್ಯಗತ್ಯ.
  • ಸ್ಥಿರ ಡೇಟಾ ಮ್ಯಾಪಿಂಗ್. ಅನಾಮಧೇಯ ಡೇಟಾ ಸಂರಕ್ಷಕರು ನಿಮ್ಮ ಅಗತ್ಯಗಳಿಗೆ ಸೂಕ್ತವಾದ ಸಮಗ್ರತೆ ಮತ್ತು ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದಾರೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ. ಹಿಂದಿನ ಪೀಳಿಗೆಯ ಅನಾಮಧೇಯತೆಯ ತಂತ್ರಗಳು ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳಿಂದ ಅಮೂಲ್ಯವಾದ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಅಳಿಸಿಹಾಕುತ್ತವೆ. ಆಧುನಿಕ ಉಪಕರಣಗಳು, ಆದಾಗ್ಯೂ, ಉಲ್ಲೇಖಿತ ಸಮಗ್ರತೆಯನ್ನು ಕಾಪಾಡಿಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ, ಸುಧಾರಿತ ಬಳಕೆಯ ಪ್ರಕರಣಗಳಿಗೆ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಾಕಷ್ಟು ನಿಖರವಾಗಿ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
  • ಭದ್ರತಾ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳು. ಆಂತರಿಕ ಮತ್ತು ಬಾಹ್ಯ ಬೆದರಿಕೆಗಳ ವಿರುದ್ಧ ನೈಜ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಅನಾಮಧೇಯ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ರಕ್ಷಿಸುವ ಸಾಧನಗಳಿಗೆ ಆದ್ಯತೆ ನೀಡಿ. ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಅನ್ನು ಸುರಕ್ಷಿತ ಗ್ರಾಹಕ ಮೂಲಸೌಕರ್ಯ, ಪಾತ್ರ-ಆಧಾರಿತ ಪ್ರವೇಶ ನಿಯಂತ್ರಣಗಳು ಮತ್ತು ಎರಡು-ಅಂಶ ದೃಢೀಕರಣ API ಗಳಲ್ಲಿ ನಿಯೋಜಿಸಬೇಕು.
  • ಕಂಪ್ಲೈಂಟ್ ಮೂಲಸೌಕರ್ಯ. GDPR, HIPAA ಮತ್ತು CCPA ನಿಯಮಗಳಿಗೆ ಅನುಸಾರವಾಗಿರುವ ಸುರಕ್ಷಿತ ಸಂಗ್ರಹಣೆಯಲ್ಲಿ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ಉಪಕರಣವು ಸಂಗ್ರಹಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ. ಹೆಚ್ಚುವರಿಯಾಗಿ, ಅನಿರೀಕ್ಷಿತ ದೋಷಗಳಿಂದಾಗಿ ಅಲಭ್ಯತೆಯ ಸಾಧ್ಯತೆಯನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಲು ಇದು ಡೇಟಾ ಬ್ಯಾಕಪ್ ಮತ್ತು ಮರುಪಡೆಯುವಿಕೆ ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸಬೇಕು.
  • ಪಾವತಿ ಮಾದರಿ. ಉಪಕರಣವು ನಿಮ್ಮ ಬಜೆಟ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯಾಗುತ್ತದೆಯೇ ಎಂಬುದನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ತಕ್ಷಣದ ಮತ್ತು ದೀರ್ಘಾವಧಿಯ ವೆಚ್ಚಗಳನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ. ಕೆಲವು ಉಪಕರಣಗಳು ದೊಡ್ಡ ಉದ್ಯಮಗಳು ಮತ್ತು ಮಧ್ಯಮ ಗಾತ್ರದ ವ್ಯವಹಾರಗಳಿಗಾಗಿ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ, ಆದರೆ ಇತರವುಗಳು ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವ ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ಬಳಕೆ ಆಧಾರಿತ ಯೋಜನೆಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ.
  • ತಾಂತ್ರಿಕ ಸಹಾಯ. ಗ್ರಾಹಕ ಮತ್ತು ತಾಂತ್ರಿಕ ಬೆಂಬಲದ ಗುಣಮಟ್ಟ ಮತ್ತು ಲಭ್ಯತೆಯನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಿ. ಡೇಟಾ ಅನಾಮಧೇಯತೆಯ ಪರಿಕರಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸಲು, ಸಿಬ್ಬಂದಿಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲು ಮತ್ತು ತಾಂತ್ರಿಕ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ಪೂರೈಕೆದಾರರು ನಿಮಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡಬಹುದು. 
ಇದರ ಬಗ್ಗೆ ನೀವು ಸಾಕಷ್ಟು ಊಹಿಸಬಹುದು ಡೇಟಾ ಅನಾಮಧೇಯ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ವಿಮರ್ಶೆ ವೇದಿಕೆಗಳಲ್ಲಿ. G2, Gartner ಮತ್ತು PeerSpot ನಂತಹ ಸೈಟ್‌ಗಳು ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಹೋಲಿಸಲು ಮತ್ತು ಅವುಗಳನ್ನು ಬಳಸಿದ ಕಂಪನಿಗಳಿಂದ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಹೊಂದಲು ನಿಮಗೆ ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ. ಅವರು ಇಷ್ಟಪಡದ ವಿಷಯಗಳಿಗೆ ವಿಶೇಷ ಗಮನ ಕೊಡಿ. ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ರನ್ ಉಪಕರಣದ ಬಗ್ಗೆ ಹೆಚ್ಚಿನದನ್ನು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸಬಹುದು. ಸಾಧ್ಯವಾದರೆ, ಡೆಮೊ ಆವೃತ್ತಿ ಅಥವಾ ಉಚಿತ ಪ್ರಯೋಗವನ್ನು ಒದಗಿಸುವ ಪೂರೈಕೆದಾರರಿಗೆ ಆದ್ಯತೆ ನೀಡಿ. ಪರಿಹಾರವನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸುವಾಗ, ಮೇಲಿನ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಮಾನದಂಡವನ್ನು ನೀವು ಪರೀಕ್ಷಿಸಬೇಕು.

7 ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಡೇಟಾ ಅನಾಮಧೇಯತೆಯ ಪರಿಕರಗಳು

ಏನನ್ನು ನೋಡಬೇಕೆಂದು ಈಗ ನಿಮಗೆ ತಿಳಿದಿದೆ, ನಾವು ನಂಬುವ ಅತ್ಯಂತ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸೋಣ ಮಾಸ್ಕ್ ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಮಾಹಿತಿ.

1. ಸಿಂಥೋ

ಸಿಂಥೋ ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾ ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್

ಸಿಂಥೋ ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾ ಉತ್ಪಾದನೆ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್‌ನಿಂದ ಚಾಲಿತವಾಗಿದೆ ಅದು ಸ್ಮಾರ್ಟ್ ಡಿ-ಐಡೆಂಟಿಫಿಕೇಶನ್‌ಗೆ ಅವಕಾಶಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್‌ನ ನಿಯಮ-ಆಧಾರಿತ ಡೇಟಾ ರಚನೆಯು ಬಹುಮುಖತೆಯನ್ನು ತರುತ್ತದೆ, ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ತಮ್ಮ ಅಗತ್ಯಗಳಿಗೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ರೂಪಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ.

AI-ಚಾಲಿತ ಸ್ಕ್ಯಾನರ್ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳು, ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್‌ಗಳಾದ್ಯಂತ ಎಲ್ಲಾ PII ಮತ್ತು PHI ಅನ್ನು ಗುರುತಿಸುತ್ತದೆ. ನಿಯಂತ್ರಕ ಮಾನದಂಡಗಳಿಗೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ಯಾವ ಡೇಟಾವನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕಬೇಕು ಅಥವಾ ಅಣಕಿಸಬೇಕು ಎಂಬುದನ್ನು ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಬಹುದು. ಏತನ್ಮಧ್ಯೆ, ಉಪಸೆಟ್ಟಿಂಗ್ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯವು ಪರೀಕ್ಷೆಗಾಗಿ ಸಣ್ಣ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ಮಾಡಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಸಂಗ್ರಹಣೆ ಮತ್ತು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳ ಮೇಲಿನ ಹೊರೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ.

ಆರೋಗ್ಯ ರಕ್ಷಣೆ, ಪೂರೈಕೆ ಸರಪಳಿ ನಿರ್ವಹಣೆ ಮತ್ತು ಹಣಕಾಸು ಸೇರಿದಂತೆ ವಿವಿಧ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ವೇದಿಕೆಯು ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿದೆ. ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ಸಿಂಥೋ ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್ ಅನ್ನು ಉತ್ಪಾದನೆಯೇತರವನ್ನು ರಚಿಸಲು ಮತ್ತು ಕಸ್ಟಮ್ ಪರೀಕ್ಷೆಯ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲು ಬಳಸುತ್ತವೆ.

ನೀವು ಸಿಂಥೋನ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಇನ್ನಷ್ಟು ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳಬಹುದು ಡೆಮೊವನ್ನು ನಿಗದಿಪಡಿಸುವುದು.

2. K2view

K2View ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ಕಂಪ್ಲೈಂಟ್ ಡೇಟಾ ಆಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸಲು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾದ ಡೇಟಾ ಮರೆಮಾಚುವ ವೇದಿಕೆಯಾಗಿದೆ. ಸುಧಾರಿತ ಏಕೀಕರಣ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳು ಅನುಮತಿಸುತ್ತವೆ ಡೇಟಾವನ್ನು ಅನಾಮಧೇಯಗೊಳಿಸು ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ಗಳು, ಟೇಬಲ್‌ಗಳು, ಫ್ಲಾಟ್ ಫೈಲ್‌ಗಳು, ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಲೆಗಸಿ ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗಳಿಂದ. ವಿಭಿನ್ನ ವ್ಯಾಪಾರ ಘಟಕಗಳಿಗೆ ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ಗಳನ್ನು ಸಣ್ಣ ಉಪವಿಭಾಗಗಳಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸುವುದನ್ನು ಇದು ಸುಲಭಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.  ವೇದಿಕೆ ನೂರಾರು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ ಡೇಟಾ ಮರೆಮಾಚುವಿಕೆ ಕಾರ್ಯಗಳು ಮತ್ತು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ ಸಂಶ್ಲೇಷಿತ ಡೇಟಾವನ್ನು ರಚಿಸಿ. ತಯಾರಿಸಿದ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಮುಖವಾಡದ ಡೇಟಾದ ಉಲ್ಲೇಖಿತ ಸಮಗ್ರತೆಯನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಹೆಚ್ಚುವರಿಯಾಗಿ, ಸಂಗ್ರಹಿಸಲಾದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಎನ್‌ಕ್ರಿಪ್ಶನ್ ಮೂಲಕ ಸುರಕ್ಷಿತವಾಗಿರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಜೊತೆಗೆ ಪಾತ್ರ-ಆಧಾರಿತ ಮತ್ತು ಗುಣಲಕ್ಷಣ-ಆಧಾರಿತ ಪ್ರವೇಶ ನಿಯಂತ್ರಣಗಳು.  K2View ನ ಸೆಟಪ್ ಸಂಕೀರ್ಣವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಕಲಿಕೆಯ ರೇಖೆಯು ನಿಧಾನವಾಗಿದೆ, ಉಪಕರಣಕ್ಕೆ ಯಾವುದೇ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಜ್ಞಾನದ ಅಗತ್ಯವಿರುವುದಿಲ್ಲ. ಇದು ದುಬಾರಿ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಆದರೆ ಕಸ್ಟಮ್ ಬೆಲೆ ಯೋಜನೆಗಳು ಮತ್ತು ಉಚಿತ ಪ್ರಯೋಗವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ಯಾವುದೇ ಅಪಾಯಗಳಿಲ್ಲದೆ ನೀವು ಅದರ ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕತೆಯನ್ನು ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳಬಹುದು.

3. ಬ್ರಾಡ್ಕಾಮ್

ಬ್ರಾಡ್ಕಾಮ್ ಟೆಸ್ಟ್ ಡೇಟಾ ಮ್ಯಾನೇಜರ್ ಮುಂದಿನ ಜನ್ ಡೇಟಾ ಅನಾಮಧೇಯತೆಯ ತಂತ್ರಗಳೊಂದಿಗೆ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಗೌಪ್ಯ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಅಸ್ಪಷ್ಟಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಇತರ ವಿಷಯಗಳ ಜೊತೆಗೆ, ಇದು ಡೇಟಾ ರಿಡಕ್ಟಿಂಗ್, ಟೋಕನೈಸೇಶನ್ ಮತ್ತು ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾ ಉತ್ಪಾದನೆಯನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ.  ತೆರೆದ API ಗಳು ಈ ಉಪಕರಣವನ್ನು ವಿವಿಧ CI/CD ಪೈಪ್‌ಲೈನ್‌ಗಳು, ವ್ಯವಹಾರ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯ ನಿರ್ವಹಣಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ಹೊಂದಿಸಲು ನಿಮಗೆ ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ನಿರಂತರತೆಯನ್ನು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ ಡೇಟಾ ಮರೆಮಾಚುವಿಕೆ ಅನುಸರಣೆಯನ್ನು ಕಾಪಾಡಿಕೊಳ್ಳುವಾಗ. ಇದರ ಗೋದಾಮಿನ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯವು ತಂಡಗಳು ಮತ್ತು ಯೋಜನೆಗಳಾದ್ಯಂತ ಉತ್ತಮ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಪರೀಕ್ಷಾ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಮರ್ಥ ಮರುಬಳಕೆಯನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವ ಬೆಲೆಯ ಕಾರಣದಿಂದಾಗಿ ಈ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ವಿಭಿನ್ನ ವ್ಯಾಪಾರ ಗಾತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಜನಪ್ರಿಯವಾಗಿದೆ. ಪ್ರಾಮಾಣಿಕವಾಗಿ, ಸೆಟಪ್ ಸಮಯ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ಪ್ರಕಾಶಮಾನವಾದ ಭಾಗದಲ್ಲಿ, ಒದಗಿಸುವವರು ಸ್ಪಂದಿಸುವ ತಾಂತ್ರಿಕ ಬೆಂಬಲ ಮತ್ತು ತರಬೇತಿ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿಗಳ ಸಂಪತ್ತನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ.

4. ಹೆಚ್ಚಾಗಿ AI

ಹೆಚ್ಚಾಗಿ AI ಸುಧಾರಿತ ಪರೀಕ್ಷೆಗಾಗಿ ನೈಜ ಡೇಟಾದ ಕಂಪ್ಲೈಂಟ್, ಕೃತಕ ಆವೃತ್ತಿಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ. ಇತರ ಆಧುನಿಕ ಪರಿಕರಗಳಂತೆ, ಇದು ಸಂಖ್ಯಾತ್ಮಕದಿಂದ ದಿನಾಂಕ-ಸಮಯದವರೆಗೆ ವಿವಿಧ ರಚನಾತ್ಮಕ ಡೇಟಾ ಪ್ರಕಾರಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ. ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್ ಓವರ್‌ಫಿಟ್ಟಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಔಟ್‌ಲೈಯರ್‌ಗಳನ್ನು ತಡೆಯುತ್ತದೆ, ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಅಸಾಧ್ಯವಾಗಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಆದ್ದರಿಂದ, ಅನುಸರಣೆ ಡೇಟಾ ಗೌಪ್ಯತೆ ಕಾನೂನುಗಳು. ಒಂದು ಅರ್ಥಗರ್ಭಿತ ವೆಬ್-ಆಧಾರಿತ UI ಅತಿಯಾದ ಕೋಡಿಂಗ್ ಇಲ್ಲದೆಯೇ ಉತ್ತಮ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಡೇಟಾವನ್ನು ರಚಿಸಲು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ವೇದಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಕಲಿಕಾ ಸಾಮಗ್ರಿಗಳ ಕೊರತೆಯಿದೆ. ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕತೆಯು ಸ್ವಲ್ಪಮಟ್ಟಿಗೆ ಸೀಮಿತವಾಗಿದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ನೀವು ಡೇಟಾ ಕ್ರಮಾನುಗತವನ್ನು ಆಧರಿಸಿ ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಅನ್ನು ರೂಪಿಸಲು ಅಥವಾ ಮೂಡ್ ರೇಟಿಂಗ್ ಅನ್ನು ವಿವರವಾಗಿ ನಿರ್ದಿಷ್ಟಪಡಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ. ಮತ್ತು, ಕೈಗೆಟಕುವ ದರದಲ್ಲಿ, ಬಳಕೆದಾರ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಸಾಲು ಮಿತಿಗಳಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದಂತೆ ಬೆಲೆಯು ಹೆಚ್ಚು ಪಾರದರ್ಶಕವಾಗಿಲ್ಲ.

5. ARX

ARX ​​ಡೇಟಾ ಅನಾಮಧೇಯೀಕರಣ ಸಾಧನ ಉಚಿತ, ಮುಕ್ತ ಮೂಲವಾಗಿದೆ ಅನಾಮಧೇಯಗೊಳಿಸುವ ಸಾಧನ ಅದು ವಿವಿಧ ಗೌಪ್ಯತೆ ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ರೂಪಾಂತರ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತದೆ. ಇದರ ಉಪಯುಕ್ತತೆ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯವು ಮಾಹಿತಿ ನಷ್ಟದ ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ವಿವರಣಾತ್ಮಕ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ರೂಪಾಂತರಗೊಂಡ ಡೇಟಾವನ್ನು ಮೂಲದೊಂದಿಗೆ ಹೋಲಿಸಲು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಪರಿಹಾರವು ನಿಭಾಯಿಸಬಲ್ಲದು ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳು ಲೆಗಸಿ ಹಾರ್ಡ್‌ವೇರ್‌ನಲ್ಲಿಯೂ ಸಹ. ಬಳಕೆದಾರ ಸ್ನೇಹಿ ಚಿತ್ರಾತ್ಮಕ ಇಂಟರ್ಫೇಸ್‌ನ ಆಚೆಗೆ, ARX ಸಾರ್ವಜನಿಕ API ಜೊತೆಗೆ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಲೈಬ್ರರಿಯನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ವಿವಿಧ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಲ್ಲಿ ಅನಾಮಧೇಯತೆಯನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸಲು ಮತ್ತು ಕಸ್ಟಮ್ ಡಿ-ಐಡೆಂಟಿಫಿಕೇಶನ್ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲು ಇದು ಸಂಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ಅವಕಾಶ ನೀಡುತ್ತದೆ.

6. ವಿಸ್ಮೃತಿ

ವಿಸ್ಮೃತಿ ಸೆಟ್-ಮೌಲ್ಯ, ಕೋಷ್ಟಕ ಮತ್ತು ಸಂಯೋಜಿತ ಡೇಟಾದ ಅನಾಮಧೇಯತೆಯನ್ನು ಅರೆ-ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸುವ ARX ನ ಕೋಡ್‌ಬೇಸ್‌ನಲ್ಲಿ ಭಾಗಶಃ ನಿರ್ಮಿಸಲಾದ ಮುಕ್ತ-ಮೂಲ ಸಾಧನವಾಗಿದೆ. ಬಾಹ್ಯ ಮೂಲಗಳಿಂದ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳಿಗೆ ಹಿಂತಿರುಗುವುದನ್ನು ತಡೆಯಲು ಈ ಪರಿಹಾರವು ನೇರ ಮತ್ತು ದ್ವಿತೀಯಕ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಗಳನ್ನು ಯಶಸ್ವಿಯಾಗಿ ತೆಗೆದುಹಾಕುತ್ತದೆ. ಈ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ Windows, Linux ಮತ್ತು MacOS ನಂತಹ ಪ್ರಮುಖ ಆಪರೇಟಿಂಗ್ ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ನಿರಂತರವಾಗಿ ವಿಕಸನಗೊಳ್ಳುತ್ತಿರುವ ಸಾಧನವಾಗಿರುವುದರಿಂದ, ಇದು ಇನ್ನೂ ಕೆಲವು ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕತೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿಲ್ಲ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ವಿಸ್ಮೃತಿಯು ಯುಟಿಲಿಟಿಗಾಗಿ ಉತ್ಪತ್ತಿಯಾದ ಡಿ-ಗುರುತಿಸಲ್ಪಟ್ಟ ಡೇಟಾವನ್ನು ನಿರ್ಣಯಿಸಲು ಅಥವಾ ಆಪ್ಟಿಮೈಜ್ ಮಾಡಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ.

7. Tonic.ai

Tonic.ai ಇದು ಸಂಶ್ಲೇಷಿತ ಡೇಟಾ ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್ ಆಗಿದ್ದು ಅದು ಪರೀಕ್ಷೆ, ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಮತ್ತು ಸಂಶೋಧನೆಗಾಗಿ ಕಂಪ್ಲೈಂಟ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಒದಗಿಸುವುದನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್ ಆನ್-ಪ್ರಿಮೈಸ್ ಮತ್ತು ಕ್ಲೌಡ್-ಆಧಾರಿತ ಮೂಲಸೌಕರ್ಯ ಆಯ್ಕೆಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ, ಬೆಂಬಲಿತ ತಾಂತ್ರಿಕ ಸಹಾಯದಿಂದ ಬೆಂಬಲಿತವಾಗಿದೆ. ಪೂರ್ಣ ಮೌಲ್ಯದ ಆರಂಭಿಕ ಸೆಟಪ್ ಮತ್ತು ಸಾಕ್ಷಾತ್ಕಾರಕ್ಕೆ ಸಮಯ ಮತ್ತು ಅನುಭವಿ ಎಂಜಿನಿಯರ್‌ಗಳ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ. ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್ ಕೆಲವು ಬಳಕೆಯ ಸಂದರ್ಭಗಳನ್ನು (ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಸಂಶೋಧನೆಯಂತೆ) ಬೆಂಬಲಿಸದ ಕಾರಣ ನೀವು ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್‌ಗಳನ್ನು ಕಸ್ಟಮೈಸ್ ಮಾಡಬೇಕು ಮತ್ತು ರಚಿಸಬೇಕು. Tonic.ai ಕೆಲವು ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ಗಳನ್ನು ಸಹ ಬೆಂಬಲಿಸುವುದಿಲ್ಲ, ಪ್ರಾಥಮಿಕವಾಗಿ Azure SQL. ಮತ್ತೊಂದು ಸಣ್ಣ ಟಿಪ್ಪಣಿಯಲ್ಲಿ, ಬೆಲೆ ಯೋಜನೆಗಳನ್ನು ಪೂರೈಕೆದಾರರು ನೇರವಾಗಿ ನಿರ್ದಿಷ್ಟಪಡಿಸಬೇಕು.

ಡೇಟಾ ಅನಾಮಧೇಯತೆಯ ಪರಿಕರಗಳು ಪ್ರಕರಣಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ

ಹಣಕಾಸು, ಆರೋಗ್ಯ ರಕ್ಷಣೆ, ಜಾಹೀರಾತು ಮತ್ತು ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಸೇವೆಯಲ್ಲಿರುವ ಕಂಪನಿಗಳು ಡೇಟಾ ಗೌಪ್ಯತೆ ಕಾನೂನುಗಳಿಗೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿರಲು ಅನಾಮಧೇಯಗೊಳಿಸುವ ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ. ಡಿ-ಐಡೆಂಟಿಫೈಡ್ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ವಿವಿಧ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳಿಗಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.

ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಮತ್ತು ಪರೀಕ್ಷೆ

ಅನಾಮಧೇಯತೆಯ ಪರಿಕರಗಳು ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಎಂಜಿನಿಯರ್‌ಗಳು, ಪರೀಕ್ಷಕರು ಮತ್ತು QA ವೃತ್ತಿಪರರು PII ಅನ್ನು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸದೆ ವಾಸ್ತವಿಕ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. ಸುಧಾರಿತ ಪರಿಕರಗಳು ಅನುಸರಣೆ ಸಮಸ್ಯೆಗಳಿಲ್ಲದೆ ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಪರೀಕ್ಷಾ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳನ್ನು ಅನುಕರಿಸುವ ಅಗತ್ಯ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸ್ವಯಂ-ಒದಗಿಸಲು ತಂಡಗಳಿಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ತಮ್ಮ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ದಕ್ಷತೆ ಮತ್ತು ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಇದು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.

ನೈಜ ಪ್ರಕರಣಗಳು:

ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಸಂಶೋಧನೆ

ವೈದ್ಯಕೀಯ ಸಂಶೋಧಕರು, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಔಷಧೀಯ ಉದ್ಯಮದಲ್ಲಿ, ತಮ್ಮ ಅಧ್ಯಯನಕ್ಕಾಗಿ ಗೌಪ್ಯತೆಯನ್ನು ಕಾಪಾಡಲು ಡೇಟಾವನ್ನು ಅನಾಮಧೇಯಗೊಳಿಸುತ್ತಾರೆ. ಸಂಶೋಧಕರು ಪ್ರವೃತ್ತಿಗಳು, ರೋಗಿಯ ಜನಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರ ಮತ್ತು ಚಿಕಿತ್ಸೆಯ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಬಹುದು, ರೋಗಿಯ ಗೌಪ್ಯತೆಗೆ ಅಪಾಯವಿಲ್ಲದೆ ವೈದ್ಯಕೀಯ ಪ್ರಗತಿಗೆ ಕೊಡುಗೆ ನೀಡಬಹುದು.

ನೈಜ ಪ್ರಕರಣಗಳು:

ವಂಚನೆ ತಡೆಗಟ್ಟುವಿಕೆ

ವಂಚನೆ ತಡೆಗಟ್ಟುವಲ್ಲಿ, ಅನಾಮಧೇಯತೆಯ ಸಾಧನಗಳು ವಹಿವಾಟಿನ ಡೇಟಾದ ಸುರಕ್ಷಿತ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗೆ ಅವಕಾಶ ನೀಡುತ್ತವೆ, ದುರುದ್ದೇಶಪೂರಿತ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುತ್ತವೆ. ಡಿ-ಐಡೆಂಟಿಫಿಕೇಶನ್ ಟೂಲ್‌ಗಳು ವಂಚನೆ ಮತ್ತು ಅಪಾಯದ ಪತ್ತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ನೈಜ ಡೇಟಾದ ಮೇಲೆ AI ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್‌ಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲು ಸಹ ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ.

ನೈಜ ಪ್ರಕರಣಗಳು:

ಗ್ರಾಹಕ ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್

ಡೇಟಾ ಅನಾಮಧೇಯತೆಯ ತಂತ್ರಗಳು ಗ್ರಾಹಕರ ಆದ್ಯತೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ಣಯಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಉದ್ದೇಶಿತ ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಪರಿಷ್ಕರಿಸಲು ಮತ್ತು ಬಳಕೆದಾರರ ಅನುಭವವನ್ನು ವೈಯಕ್ತೀಕರಿಸಲು ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ತಮ್ಮ ವ್ಯಾಪಾರ ಪಾಲುದಾರರೊಂದಿಗೆ ಗುರುತಿಸಲಾಗದ ವರ್ತನೆಯ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ.

ನೈಜ ಪ್ರಕರಣಗಳು:

ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಡೇಟಾ ಪ್ರಕಟಣೆ

ವಿವಿಧ ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಉಪಕ್ರಮಗಳಿಗಾಗಿ ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಪಾರದರ್ಶಕವಾಗಿ ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳಲು ಮತ್ತು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಲು ಏಜೆನ್ಸಿಗಳು ಮತ್ತು ಸರ್ಕಾರಿ ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ಡೇಟಾ ಅನಾಮಧೇಯತೆಯನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ. ಸಾಮಾಜಿಕ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಕ್ರಿಮಿನಲ್ ದಾಖಲೆಗಳ ಡೇಟಾದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಅಪರಾಧ ಮುನ್ನೋಟಗಳು, ಜನಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರ ಮತ್ತು ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಸಾರಿಗೆ ಮಾರ್ಗಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ನಗರ ಯೋಜನೆ ಅಥವಾ ರೋಗದ ಮಾದರಿಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಪ್ರದೇಶಗಳಾದ್ಯಂತ ಆರೋಗ್ಯ ಅಗತ್ಯತೆಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ.

ನೈಜ ಪ್ರಕರಣಗಳು:

ಇವುಗಳು ನಾವು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುವ ಕೆಲವು ಉದಾಹರಣೆಗಳಾಗಿವೆ. ದಿ ಅನಾಮಧೇಯ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಲಭ್ಯವಿರುವ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಸಾಧನವಾಗಿ ಎಲ್ಲಾ ಕೈಗಾರಿಕೆಗಳಲ್ಲಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.

ಉತ್ತಮ ಡೇಟಾ ಅನಾಮಧೇಯಗೊಳಿಸುವ ಪರಿಕರಗಳನ್ನು ಆಯ್ಕೆಮಾಡಿ

ಎಲ್ಲಾ ಕಂಪನಿಗಳು ಬಳಸುತ್ತವೆ ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಅನಾಮಧೇಯ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಗೌಪ್ಯತೆ ನಿಯಮಗಳನ್ನು ಅನುಸರಿಸಲು. ವೈಯಕ್ತಿಕ ಮಾಹಿತಿಯಿಂದ ತೆಗೆದುಹಾಕಿದಾಗ, ದಂಡ ಅಥವಾ ಅಧಿಕಾರಶಾಹಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳ ಅಪಾಯವಿಲ್ಲದೆ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು ಮತ್ತು ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು.

ಡೇಟಾ ವಿನಿಮಯ, ಮರೆಮಾಚುವಿಕೆ ಮತ್ತು ರಿಡಕ್ಷನ್‌ನಂತಹ ಹಳೆಯ ಅನಾಮಧೇಯ ವಿಧಾನಗಳು ಸಾಕಷ್ಟು ಸುರಕ್ಷಿತವಾಗಿಲ್ಲ. ಡೇಟಾ ಡಿ-ಐಡೆಂಟಿಫಿಕೇಶನ್ ಒಂದು ಸಾಧ್ಯತೆ ಉಳಿದಿದೆ, ಇದು ಅನುವರ್ತನೆಯಾಗದ ಅಥವಾ ಅಪಾಯಕಾರಿಯಾಗಿಸುತ್ತದೆ. ಜೊತೆಗೆ, ಹಿಂದಿನ ಜನ್ ಅನಾಮಧೇಯ ತಂತ್ರಾಂಶ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಡೇಟಾದ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಕುಗ್ಗಿಸುತ್ತದೆ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ರಲ್ಲಿ ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳು. ಸುಧಾರಿತ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಾಗಿ ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ಅಂತಹ ಡೇಟಾವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸುವಂತಿಲ್ಲ.

ನೀವು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಬೇಕು ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಡೇಟಾ ಅನಾಮಧೇಯತೆ ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್. ಅನೇಕ ವ್ಯವಹಾರಗಳು ಅದರ ಉನ್ನತ ದರ್ಜೆಯ PII ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ, ಮರೆಮಾಚುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾ ಉತ್ಪಾದನೆಯ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳಿಗಾಗಿ ಸಿಂಥೋ ವೇದಿಕೆಯನ್ನು ಆಯ್ಕೆಮಾಡುತ್ತವೆ. 


ನೀವು ಇನ್ನಷ್ಟು ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳಲು ಆಸಕ್ತಿ ಹೊಂದಿದ್ದೀರಾ? ನಮ್ಮ ಉತ್ಪನ್ನ ದಸ್ತಾವೇಜನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸಲು ಮುಕ್ತವಾಗಿರಿ ಅಥವಾ ಪ್ರದರ್ಶನಕ್ಕಾಗಿ ನಮ್ಮನ್ನು ಸಂಪರ್ಕಿಸಿ.

ಲೇಖಕರ ಬಗ್ಗೆ

ಉಲಿಯಾನಾ ಕ್ರೈನ್ಸ್ಕಾ

ವ್ಯಾಪಾರ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ವ್ಯವಸ್ಥಾಪಕ

ಉಲಿಯಾನಾ ಕ್ರೈನ್ಸ್ಕಾ, ಸಿಂಥೋದಲ್ಲಿ ಬಿಸಿನೆಸ್ ಡೆವಲಪ್‌ಮೆಂಟ್ ಎಕ್ಸಿಕ್ಯೂಟಿವ್, ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಮತ್ತು SaaS ಉದ್ಯಮದಲ್ಲಿ ಅಂತರಾಷ್ಟ್ರೀಯ ಅನುಭವದೊಂದಿಗೆ, VU ಆಂಸ್ಟರ್‌ಡ್ಯಾಮ್‌ನಿಂದ ಡಿಜಿಟಲ್ ಬಿಸಿನೆಸ್ ಮತ್ತು ಇನ್ನೋವೇಶನ್‌ನಲ್ಲಿ ಸ್ನಾತಕೋತ್ತರ ಪದವಿಯನ್ನು ಪಡೆದಿದ್ದಾರೆ.

ಕಳೆದ ಐದು ವರ್ಷಗಳಲ್ಲಿ, ಉಲಿಯಾನಾ AI ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸಲು ಮತ್ತು AI ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟ್ ಅನುಷ್ಠಾನಕ್ಕೆ ಕಾರ್ಯತಂತ್ರದ ವ್ಯಾಪಾರ ಸಲಹೆಯನ್ನು ಒದಗಿಸಲು ದೃಢವಾದ ಬದ್ಧತೆಯನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸಿದೆ.

ಸಂದೇಶ ಹೊದಿಕೆ

ಸಿಂಥೋ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿ ಕವರ್

ನಿಮ್ಮ ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿಯನ್ನು ಈಗ ಉಳಿಸಿ!

  • ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾ ಎಂದರೇನು?
  • ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ಅದನ್ನು ಏಕೆ ಬಳಸುತ್ತವೆ?
  • ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾ ಕ್ಲೈಂಟ್ ಪ್ರಕರಣಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸುವ ಮೌಲ್ಯ
  • ಹೇಗೆ ಪ್ರಾರಂಭಿಸುವುದು
ವಿನಂತಿ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿ
ತಜ್ಞರನ್ನು ಸಂಪರ್ಕಿಸಿ