Синтетикалык маалыматтарды колдонуу учуру
Аналитика үчүн синтетикалык маалыматтар
AI жараткан синтетикалык маалыматтарга оңой жана тез жетүү менен күчтүү маалымат пайдубалыңызды түзүңүз
Аналитикага киришүү
Биз маалымат революциясынын ортосунда турабыз жана маалыматтарга негизделген чечимдер (мисалы, башкаруу такталарынан [BI] өнүккөн аналитикага [AI & ML]) бүт дүйнөбүздү өзгөрткөнү жатат. Бирок, бул маалыматтарга негизделген чечимдер алар колдоно ала турган маалыматтардай эле жакшы. Талап кылынган маалыматтар купуялыкка сезимтал болгондо, бул көп учурда кыйынга турат.
Демек, колдонууга жарамдуу, актуалдуу жана талап кылынган маалыматтарга оңой жана тез жетүү менен күчтүү маалымат негизи берилиштерге негизделген чечимдерди (мисалы, башкаруу панелдери [BI] жана өркүндөтүлгөн аналитика [AI & ML]) иштеп чыгуу үчүн абдан маанилүү. Бирок, көптөгөн уюмдар үчүн тиешелүү маалыматтарга жетүү кыйын жана убакытты талап кылат.
Аналитика көйгөйлөрү
Көптөгөн уюмдар үчүн инновацияларды ишке ашыруу үчүн зарыл болгон тиешелүү маалыматтарга жетүү кыйын жана убакытты талап кылат.
- Маалыматсыз (өз убагында жетүү) маалыматтарга негизделген инновация жана аналитика мүмкүн эмес
- Сиз "кулпуланган" маалыматтардан улам баалуу маалымат-мүмкүнчүлүктөрдү жана импульсту сагынасыз
- Маалыматтар атаандаштыкка караганда акылдуу болуу үчүн абдан маанилүү
Маалыматтарга жетүү көп жылдарды талап кылат
- GDPR сыяктуу купуялык эрежелери катуу жана маалыматтарга жетүүнү чектейт
- Көз карандылыкты пайда кылган бюрократияга жана кагаз иштерине туш болосуз.legacy-by-design«
- Ички процесстер, тобокелдиктерди баалоо, маалыматка жетүү суроо-талаптары сыяктуу ашыкча чыгымдар көп убакытты талап кылат
Анонимдөө иштебейт
- Анонимдөө дайын-даректериңизди жок кылып, аны аналитикага жараксыз кылып салат (таштанды ичи = таштанды чыгып)
- Анонимдөө анонимдүү маалыматтарды алып келбейт. Купуялык тобокелдиктери ар дайым болот
- Классикалык анонимдөө ыкмалары масштабдуу эмес, анткени алар ар бир маалымат топтому жана маалымат түрү боюнча ар кандай иштешет
Биздин чечим: AI тарабынан түзүлгөн синтетикалык маалыматтар
Жасалма жол менен түзүлгөн
Синтетикалык маалыматтар алгоритмдерди жана статистикалык ыкмаларды колдонуу менен жасалма түрдө түзүлөт
Чыныгы маалыматтарды туурайт
Синтетикалык маалыматтар реалдуу дүйнөдөгү маалыматтардын статистикалык мүнөздөмөлөрүн жана үлгүлөрүн кайталайт
Дизайн боюнча купуялык
Синтетикалык түрдө түзүлгөн маалыматтар реалдуу маалыматтар менен бири-бирине байланышы жок таптакыр жаңы жана жасалма маалымат чекиттеринен турат.
Синтондун ыкмасы эмнеси менен өзгөчө?
Жасалган синтетикалык маалыматтарды тактык, купуялуулук жана ылдамдык боюнча баалаңыз
Syntho компаниясынын сапат кепилдиги отчету түзүлгөн синтетикалык маалыматтарды баалайт жана баштапкы маалыматтарга салыштырмалуу синтетикалык маалыматтардын тактыгын, купуялыгын жана ылдамдыгын көрсөтөт.
Биздин синтетикалык маалыматтар SAS маалымат эксперттери тарабынан бааланат жана бекитилет
Syntho тарабынан түзүлгөн синтетикалык маалыматтар SAS маалымат эксперттери тарабынан тышкы жана объективдүү көз караштан бааланат, текшерилет жана бекитилет.
Syntho менен убакыт серияларынын маалыматтарын так синтездеңиз
Убакыт сериясынын маалыматтары – бул окуялардын, байкоолордун жана/же өлчөөлөрдүн ырааттуулугу менен мүнөздөлгөн жана дата-убакыт интервалдары менен иреттелген маалымат түрү, адатта убакыттын өтүшү менен өзгөрмөдөгү өзгөрүүлөрдү чагылдырат жана Syntho тарабынан колдоого алынат.
Суроолоруңуз барбы?
Биздин эксперттердин бири менен сүйлөшкүлө
Эмне үчүн уюмдар аналитика үчүн AI тарабынан түзүлгөн синтетикалык маалыматтарды колдонушат?
Кулпусун ачуу (сезимтал) маалыматтарды
- Синтетикалык маалыматтар GDPR сыяктуу купуялык эрежелеринен бошотулган
- Жеке маалыматтын кулпусун ачыңыз жана мурда чектелген башка маалыматтарга кире аласыз (мисалы, купуялуулукка байланыштуу)
Чыныгыдай жакшы маалыматтар
- AI тарабынан түзүлгөн синтетикалык маалымат эгиздери баштапкы маалыматтарга салыштырмалуу статистикалык жактан бирдей.
- AI тарабынан түзүлгөн синтетикалык маалыматтарды оригиналдуу маалымат катары колдонуңуз
Жөнөкөй, тез жана масштабдуу
- Ички бюрократияны, процесстерди, тобокелдиктерди баалоону, маалыматтарга жетүү суроо-талаптарын жана ушуга окшогон убакытты талап кылган кошумча чыгымдарды айланып өтүңүз
- Ар бир маалымат топтому жана ар бир маалымат түрү үчүн бирдей иштеген масштабдуу чечим
Тематикалык изилдөөлөр
Тематикалык изилдөөлөр
August 29, 2023
Тематикалык изилдөөлөр
August 29, 2023
Тематикалык изилдөөлөр
August 28, 2023
мурунку
кийинки
маани
AI жараткан синтетикалык маалыматтарга оңой жана тез жетүү менен күчтүү маалымат пайдубалыңызды түзүңүз
- Атаандашуудан акылдуураак болуңуз (жана атүгүл жеңиңиз).
- Жаңы жана жаңы мүмкүнчүлүктөрдү колдонуңуз
- Маалыматтын кулпусун ачып, ошону менен баалуу түшүнүктөрдү алыңыз
- Ашыкча чыгымдарды жана бюрократизмди жеңилдетүү
- Маалыматтарга негизделген инновацияларды ишке ашыруу
- Маалымат стратегияңызды жана инновацияларды кабыл алууну күчөтүңүз
Синтетикалык маалымат жол көрсөткүчүңүздү азыр сактаңыз!
- Синтетикалык маалыматтар деген эмне?
- Эмне үчүн уюмдар аны колдонушат?
- Синтетикалык маалымат кардардын учурларын кошуу
- Кантип баштоо керек
