ಕ್ರ್ಯಾಶ್ ಕೋರ್ಸ್ ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾ

ಇನ್ನಷ್ಟು ತಿಳಿಯಿರಿ

ನಮ್ಮನ್ನು ಸಂಪರ್ಕಿಸಿ

ಪರಿಚಯ

ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾ ಎಂದರೇನು?

ಉತ್ತರವು ತುಲನಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಸರಳವಾಗಿದೆ. ನೈಜ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳೊಂದಿಗೆ (ಉದಾ ಗ್ರಾಹಕರು, ರೋಗಿಗಳು, ಉದ್ಯೋಗಿಗಳು ಇತ್ಯಾದಿ) ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ಎಲ್ಲಾ ಆಂತರಿಕ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳ ಮೂಲಕ ನಿಮ್ಮ ಎಲ್ಲಾ ಸಂವಹನಗಳಲ್ಲಿ ಮೂಲ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಸಂಶ್ಲೇಷಿತ ಡೇಟಾವನ್ನು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಮೂಲಕ ರಚಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಹೊಸ ಮತ್ತು ಕೃತಕ ಡೇಟಾ ಪಾಯಿಂಟ್‌ಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ.

ಡೇಟಾ ಗೌಪ್ಯತೆ ಸವಾಲುಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಿ

ಸಂಶ್ಲೇಷಿತವಾಗಿ ರಚಿಸಲಾದ ಡೇಟಾವು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಹೊಸ ಮತ್ತು ಕೃತಕ ಡೇಟಾಪಾಯಿಂಟ್‌ಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಮೂಲ ಡೇಟಾಗೆ ಒಬ್ಬರಿಂದ ಒಬ್ಬರಿಗೆ ಸಂಬಂಧವಿಲ್ಲ. ಆದ್ದರಿಂದ, ಯಾವುದೇ ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾ ಪಾಯಿಂಟ್‌ಗಳನ್ನು ಮೂಲ ಡೇಟಾಗೆ ಹಿಂತಿರುಗಿಸಲು ಅಥವಾ ರಿವರ್ಸ್ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ಮಾಡಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ. ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ, ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾವು GDPR ನಂತಹ ಗೌಪ್ಯತೆ ನಿಯಮಗಳಿಂದ ವಿನಾಯಿತಿ ಪಡೆದಿದೆ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ-ಗೌಪ್ಯತೆ ಸವಾಲುಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ಮತ್ತು ಜಯಿಸಲು ಪರಿಹಾರವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ.

ಹೆಚ್ಚಿಸಿ ಮತ್ತು ಅನುಕರಿಸಿ

ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾ ಉತ್ಪಾದನೆಯ ಉತ್ಪಾದಕ ಅಂಶವು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಹೊಸ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಲು ಮತ್ತು ಅನುಕರಿಸಲು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ. ನಿಮ್ಮ ಬಳಿ ಸಾಕಷ್ಟು ಡೇಟಾ ಇಲ್ಲದಿದ್ದಾಗ (ಡೇಟಾ ಕೊರತೆ), ಎಡ್ಜ್ ಕೇಸ್‌ಗಳನ್ನು ಅಪ್-ಸ್ಯಾಂಪಲ್ ಮಾಡಲು ಬಯಸಿದಾಗ ಅಥವಾ ನಿಮ್ಮ ಬಳಿ ಇನ್ನೂ ಡೇಟಾ ಇಲ್ಲದಿದ್ದಾಗ ಇದು ಪರಿಹಾರವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ.

ಇಲ್ಲಿ, ಸಿಂಥೋನ ಗಮನವು ರಚನಾತ್ಮಕ ದತ್ತಾಂಶವಾಗಿದೆ (ಎಕ್ಸೆಲ್ ಶೀಟ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ನೀವು ನೋಡುವಂತೆ ಸಾಲುಗಳು ಮತ್ತು ಕಾಲಮ್‌ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಕೋಷ್ಟಕಗಳಲ್ಲಿ ಡೇಟಾ ಫಾರ್ಮ್ಯಾಟ್ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ), ಆದರೆ ನಾವು ಯಾವಾಗಲೂ ಚಿತ್ರಗಳ ಮೂಲಕ ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾದ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯನ್ನು ವಿವರಿಸಲು ಇಷ್ಟಪಡುತ್ತೇವೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಇದು ಹೆಚ್ಚು ಆಕರ್ಷಕವಾಗಿದೆ.

ಸಂಶ್ಲೇಷಿತ ಡೇಟಾದ ವಿಧಗಳು

ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾ ಅಂಬ್ರೆಲಾದಲ್ಲಿ ಮೂರು ವಿಧದ ಸಂಶ್ಲೇಷಿತ ಡೇಟಾ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿದೆ. ಆ 3 ವಿಧದ ಸಂಶ್ಲೇಷಿತ ಡೇಟಾ: ನಕಲಿ ಡೇಟಾ, ನಿಯಮ-ಆಧಾರಿತ ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾ ಮತ್ತು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯಿಂದ (AI) ರಚಿತವಾದ ಸಂಶ್ಲೇಷಿತ ಡೇಟಾ. ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾದ 3 ವಿಭಿನ್ನ ಪ್ರಕಾರಗಳು ಯಾವುವು ಎಂಬುದನ್ನು ನಾವು ಶೀಘ್ರದಲ್ಲೇ ವಿವರಿಸುತ್ತೇವೆ.

ನಕಲಿ ಡೇಟಾ / ಅಣಕು ಡೇಟಾ

ಡಮ್ಮಿ ಡೇಟಾವು ಯಾದೃಚ್ಛಿಕವಾಗಿ ರಚಿಸಲಾದ ಡೇಟಾವಾಗಿದೆ (ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಅಣಕು ಡೇಟಾ ಜನರೇಟರ್‌ನಿಂದ).

ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ, ಮೂಲ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿರುವ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳು, ಸಂಬಂಧಗಳು ಮತ್ತು ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಸಂರಕ್ಷಿಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ, ಸೆರೆಹಿಡಿಯಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ರಚಿತವಾದ ನಕಲಿ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿ ಪುನರುತ್ಪಾದಿಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ಆದ್ದರಿಂದ, ಮೂಲ ಡೇಟಾಗೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ ನಕಲಿ ಡೇಟಾ / ಮಾಕ್ ಡೇಟಾದ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯವು ಕಡಿಮೆಯಾಗಿದೆ.

• ಇದನ್ನು ಯಾವಾಗ ಬಳಸಬೇಕು: ನೇರ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಗಳನ್ನು (PII) ಬದಲಾಯಿಸಲು ಅಥವಾ ನೀವು ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೊಂದಿಲ್ಲದಿದ್ದಾಗ (ಇನ್ನೂ) ಮತ್ತು ನಿಯಮಗಳನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲು ಸಮಯ ಮತ್ತು ಶಕ್ತಿಯನ್ನು ವ್ಯಯಿಸಲು ಬಯಸುವುದಿಲ್ಲ.

ನಿಯಮ ಆಧಾರಿತ ಸಂಶ್ಲೇಷಿತ ಡೇಟಾ

ನಿಯಮ-ಆಧಾರಿತ ಸಂಶ್ಲೇಷಿತ ಡೇಟಾವು ಪೂರ್ವ-ನಿರ್ಧರಿತ ನಿಯಮಗಳ ಮೂಲಕ ರಚಿಸಲಾದ ಸಂಶ್ಲೇಷಿತ ಡೇಟಾವಾಗಿದೆ. ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಕನಿಷ್ಠ ಮೌಲ್ಯ, ಗರಿಷ್ಠ ಮೌಲ್ಯ ಅಥವಾ ಸರಾಸರಿ ಮೌಲ್ಯದೊಂದಿಗೆ ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೊಂದಲು ನೀವು ಬಯಸುತ್ತೀರಿ ಎಂಬುದು ಆ ಪೂರ್ವ-ನಿರ್ಧರಿತ ನಿಯಮಗಳ ಉದಾಹರಣೆಗಳು. ನಿಯಮ-ಆಧಾರಿತ ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿ ನೀವು ಪುನರುತ್ಪಾದಿಸಲು ಬಯಸುವ ಯಾವುದೇ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳು, ಸಂಬಂಧಗಳು ಮತ್ತು ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಪೂರ್ವ-ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಬೇಕಾಗಿದೆ.

ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ, ಡೇಟಾ ಗುಣಮಟ್ಟವು ಪೂರ್ವ-ನಿರ್ಧರಿತ ನಿಯಮಗಳಂತೆಯೇ ಉತ್ತಮವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಹೆಚ್ಚಿನ ಡೇಟಾ ಗುಣಮಟ್ಟವು ಮೂಲಭೂತವಾಗಿದ್ದಾಗ ಇದು ಸವಾಲುಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ. ಮೊದಲಿಗೆ, ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿ ಸೆರೆಹಿಡಿಯಬೇಕಾದ ನಿಯಮಗಳ ಸೀಮಿತ ಗುಂಪನ್ನು ಮಾತ್ರ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಬಹುದು. ಹೆಚ್ಚುವರಿಯಾಗಿ, ಬಹು ನಿಯಮಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿಸುವುದು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಅತಿಕ್ರಮಿಸುವ ಮತ್ತು ಸಂಘರ್ಷದ ನಿಯಮಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ. ಇದಲ್ಲದೆ, ನೀವು ಎಲ್ಲಾ ಸಂಬಂಧಿತ ನಿಯಮಗಳನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಒಳಗೊಳ್ಳುವುದಿಲ್ಲ. ಇದಲ್ಲದೆ, ನಿಮಗೆ ತಿಳಿದಿರದ ಸಂಬಂಧಿತ ನಿಯಮಗಳು ಇರಬಹುದು. ಮತ್ತು ಅಂತಿಮವಾಗಿ (ಮತ್ತು ಮರೆಯಬಾರದು), ಇದು ನಿಮಗೆ ಸಾಕಷ್ಟು ಸಮಯ ಮತ್ತು ಶಕ್ತಿಯನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಇದು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಲ್ಲದ ಪರಿಹಾರಕ್ಕೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ.

• ಇದನ್ನು ಯಾವಾಗ ಬಳಸಬೇಕು: ನಿಮ್ಮ ಬಳಿ ಡೇಟಾ ಇಲ್ಲದಿರುವಾಗ (ಇನ್ನೂ)

ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ (AI) ನಿಂದ ಉತ್ಪತ್ತಿಯಾಗುವ ಸಂಶ್ಲೇಷಿತ ಡೇಟಾ

ನೀವು ಹೆಸರಿನಿಂದ ನಿರೀಕ್ಷಿಸಿದಂತೆ, ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ (AI) ನಿಂದ ರಚಿಸಲಾದ ಸಂಶ್ಲೇಷಿತ ಡೇಟಾವು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ (AI) ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ನಿಂದ ರಚಿಸಲಾದ ಸಂಶ್ಲೇಷಿತ ಡೇಟಾ. ಎಲ್ಲಾ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳು, ಸಂಬಂಧಗಳು ಮತ್ತು ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಕಲಿಯಲು AI ಮಾದರಿಯನ್ನು ಮೂಲ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ಅದರ ನಂತರ, ಈ AI ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಹೊಸ ಡೇಟಾ ಪಾಯಿಂಟ್‌ಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಮೂಲ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ನಿಂದ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳು, ಸಂಬಂಧಗಳು ಮತ್ತು ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಪುನರುತ್ಪಾದಿಸುವ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಆ ಹೊಸ ಡೇಟಾ ಪಾಯಿಂಟ್‌ಗಳನ್ನು ಮಾದರಿ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಇದನ್ನೇ ನಾವು ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾ ಟ್ವಿನ್ ಎಂದು ಕರೆಯುತ್ತೇವೆ.

AI ಮಾದರಿಯು ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾ ಅವಳಿಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಲು ಮೂಲ ಡೇಟಾವನ್ನು ಅನುಕರಿಸುತ್ತದೆ, ಅದನ್ನು ಮೂಲ ಡೇಟಾದಂತೆ ಬಳಸಬಹುದಾಗಿದೆ. AI ರಚಿತವಾದ ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಮೂಲ (ಸೂಕ್ಷ್ಮ) ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸಲು ಪರ್ಯಾಯವಾಗಿ ಬಳಸಬಹುದಾದ ವಿವಿಧ ಬಳಕೆಯ ಸಂದರ್ಭಗಳನ್ನು ಇದು ಅನ್ಲಾಕ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ AI ರಚಿತವಾದ ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಾ ಡೇಟಾ, ಡೆಮೊ ಡೇಟಾ ಅಥವಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಾಗಿ ಬಳಸುವುದು.

ನಿಯಮ-ಆಧಾರಿತ ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾಗೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ: ನೀವು ಸಂಬಂಧಿತ ನಿಯಮಗಳನ್ನು ಅಧ್ಯಯನ ಮಾಡುವ ಮತ್ತು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುವ ಬದಲು, AI ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ನಿಮಗಾಗಿ ಇದನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಇಲ್ಲಿ, ನಿಮಗೆ ತಿಳಿದಿರುವ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳು, ಸಂಬಂಧಗಳು ಮತ್ತು ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ನಮೂನೆಗಳನ್ನು ಮಾತ್ರವಲ್ಲದೆ, ನಿಮಗೆ ತಿಳಿದಿರದ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳು, ಸಂಬಂಧಗಳು ಮತ್ತು ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಸಹ ಒಳಗೊಂಡಿದೆ.

• ಇದನ್ನು ಯಾವಾಗ ಬಳಸಬೇಕು: ನೀವು (ಕೆಲವು) ಡೇಟಾವನ್ನು ಅನುಕರಿಸಲು ಅಥವಾ ಸ್ಮಾರ್ಟ್ ಡೇಟಾ ಉತ್ಪಾದನೆ ಮತ್ತು ವರ್ಧನೆಯ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳಿಗೆ ಆರಂಭಿಕ ಹಂತವಾಗಿ ಬಳಸಲು ಇನ್‌ಪುಟ್‌ ಆಗಿದ್ದಾಗ

ಯಾವ ರೀತಿಯ ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸಬೇಕು?

ನಿಮ್ಮ ಬಳಕೆಯ ಸಂದರ್ಭವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿ, ನಕಲಿ ಡೇಟಾ / ಅಣಕು ಡೇಟಾ, ನಿಯಮ-ಆಧಾರಿತ ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾ ಅಥವಾ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ (AI) ಮೂಲಕ ರಚಿಸಲಾದ ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾದ ಸಂಯೋಜನೆಯನ್ನು ಸಲಹೆ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಅವಲೋಕನವು ಯಾವ ರೀತಿಯ ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸಬೇಕೆಂಬುದರ ಮೊದಲ ಸೂಚನೆಯನ್ನು ನಿಮಗೆ ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಸಿಂಥೋ ಅವೆಲ್ಲವನ್ನೂ ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತಿರುವುದರಿಂದ, ನಮ್ಮೊಂದಿಗೆ ನಿಮ್ಮ ಬಳಕೆಯ ಪ್ರಕರಣವನ್ನು ಆಳವಾಗಿ ಮುಳುಗಿಸಲು ನಮ್ಮ ತಜ್ಞರನ್ನು ಸಂಪರ್ಕಿಸಲು ಮುಕ್ತವಾಗಿರಿ.