규칙 기반 합성 데이터
사전 정의된 규칙 및 제약 조건을 사용하여 실제 시나리오 또는 대상 시나리오를 모방하는 합성 데이터를 생성합니다.
소개 규칙 기반 합성 데이터
규칙 기반 합성 데이터란 무엇입니까?
실제 데이터를 모방하거나 특정 시나리오를 시뮬레이션하는 것을 목표로 사전 정의된 규칙 및 제약 조건을 기반으로 합성 데이터를 생성합니다.
조직에서 규칙 기반으로 생성된 합성 데이터를 사용하는 이유는 무엇입니까?
규칙 기반 생성 합성 데이터란 미리 정의된 (비즈니스) 규칙 및 제약 조건을 따르는 인공 또는 시뮬레이션 합성 데이터를 생성하는 프로세스를 말합니다. 이 접근 방식에는 합성 데이터를 생성하기 위한 특정 지침, 조건 및 관계를 정의하는 작업이 포함됩니다. 조직이 규칙 기반 합성 데이터를 사용하는 이유:
처음부터 데이터 생성
데이터가 제한되어 있거나 데이터가 전혀 없는 경우 새로운 기능을 개발할 때 대표 데이터의 필요성이 중요해집니다. 규칙 기반 합성 데이터를 사용하면 처음부터 데이터를 생성하여 테스터와 개발자에게 필수 테스트 데이터를 제공할 수 있습니다.
데이터 보강
규칙 기반 합성 데이터는 확장된 행 및/또는 열을 생성하여 데이터를 강화할 수 있습니다. 더 큰 데이터 세트를 쉽고 효율적으로 생성하기 위해 추가 행을 생성하는 데 사용할 수 있습니다. 또한 규칙 기반 합성 데이터를 사용하여 데이터를 확장하고 잠재적으로 기존 열에 종속되는 추가 새 열을 생성할 수 있습니다.
유연성 및 사용자 정의
규칙 기반 접근 방식은 다양한 데이터 형식과 구조에 적응할 수 있는 유연성과 사용자 정의를 제공하여 특정 요구 사항에 따라 합성 데이터를 완벽하게 조정할 수 있습니다. 다양한 시나리오를 시뮬레이션하는 규칙을 설계하여 데이터 생성을 위한 유연한 방법을 만들 수 있습니다.
데이터 정리
규칙 기반 합성 데이터는 사전 정의된 규칙을 준수하는 데이터를 생성하고, 불일치를 수정하고, 누락된 값을 채우고, 오류를 제거하여 데이터 정리를 용이하게 하며 데이터세트의 무결성과 품질이 보존되도록 보장합니다. 이를 통해 사용자는 훨씬 더 높은 품질의 데이터를 얻을 수 있습니다.
개인 정보 및 기밀 유지
규칙 기반 합성 데이터 생성은 개인 정보 보호 문제나 법적 제한으로 인해 실제 개인 데이터를 사용할 수 없는 시나리오에서 특히 유용합니다. 대안으로 합성 데이터를 생성함으로써 조직은 민감한 정보를 손상시키지 않고 테스트하고 개발할 수 있습니다.
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Syntho를 사용하여 규칙 기반 합성 데이터를 어떻게 생성할 수 있나요?
우리 플랫폼은 계산된 열 기능을 통해 규칙 기반 합성 데이터 생성을 지원합니다. 계산된 열 함수를 사용하면 간단한 산술부터 복잡한 논리 및 통계 계산까지 데이터 및 기타 열에 대한 광범위한 작업을 수행할 수 있습니다. 숫자를 반올림하거나, 날짜 일부를 추출하거나, 평균을 계산하거나, 텍스트를 변환하는 경우 이러한 기능은 필요한 데이터를 정확히 생성할 수 있는 다양성을 제공합니다.
비즈니스 규칙을 쉽게 구성하여 그에 따라 합성 데이터를 생성하세요.
다음은 계산된 열 기능을 사용하여 규칙 기반 합성 데이터를 생성하는 몇 가지 일반적인 예입니다.
- 데이터 정리 및 변환: 공백 제거, 텍스트 대소문자 변경, 날짜 형식 변환 등 데이터를 손쉽게 정리하고 형식을 다시 지정할 수 있습니다.
- 통계 계산: 평균, 분산 또는 표준 편차와 같은 통계 계산을 수행하여 수치 데이터 세트에서 통찰력을 얻습니다.
- 논리 연산: 데이터에 논리적 테스트를 적용하여 플래그, 표시기를 생성하거나 특정 기준에 따라 데이터를 필터링 및 분류합니다.
- 수학 연산: 다양한 수학적 연산을 실행하여 재무 모델링이나 엔지니어링 계산과 같은 복잡한 계산을 수행할 수 있습니다.
- 텍스트 및 날짜 조작: 보고 또는 추가 분석을 위한 데이터 준비에 특히 유용한 텍스트 및 날짜 필드의 일부를 추출하거나 변환합니다.
- 데이터 시뮬레이션: 특정 분포, 최소값, 최대값, 데이터 형식 등에 따라 데이터를 생성합니다.
