Syntheteschen Date Benotzen Fall
Synthetesch Daten fir Analytics
Baut Är staark Datefundatioun mat einfachen a séieren Zougang zu sou gutt wéi richteg AI generéiert syntheteschen Daten
Aféierung an d'Analyse
Mir sinn an der Mëtt vun der Daterevolutioun an date-driven Léisungen (zB vun Dashboards [BI] bis fortgeschratt Analyse [AI & ML]) sinn amgaang eis ganz Welt ze änneren. Wéi och ëmmer, dës datedriven Léisunge sinn nëmme sou gutt wéi d'Donnéeën déi se kënne benotzen. Dëst ass dacks Erausfuerderung wann déi erfuerderlech Daten Privatsphärempfindlech sinn.
Dofir ass eng staark Datefondatioun mat einfachen a séieren Zougang zu benotzbaren, relevanten an erfuerderlechen Donnéeën essentiell fir date-driven Léisungen z'entwéckelen (zB Dashboards [BI] a fortgeschratt Analyse [AI & ML]). Wéi och ëmmer, fir vill Organisatiounen ass et Erausfuerderung an Zäitopwendeg fir op relevant Donnéeën ze kommen.
Analytics Erausfuerderungen
Fir vill Organisatiounen ass et Erausfuerderung an Zäitopwendeg fir Zougang zu relevant Donnéeën ze kréien, erfuerderlech fir Datedriven Innovatioun ze realiséieren.
- Ouni (rechtzäitegen Zougang zu) Donnéeën ass datedriven Innovatioun an Analyse net méiglech
- Dir verpasst wäertvoll Dateméiglechkeeten a Momentum wéinst "gespaarten" Donnéeën
- Date si kritesch fir méi clever ze sinn wéi d'Konkurrenz
Zougang zu Daten ze kréien dauert Alter
- Dateschutzreglementer wéi den GDPR si strikt a limitéieren den Zougang zu Daten
- Dir wäert mat vill Bürokratie a Pabeieren konfrontéiert ginn, wat Ofhängegkeeten verursaacht an "legacy-by-design"
- Overhead wéi intern Prozesser, Risiko Bewäertungen, Datezougang Ufroe sinn Zäitopwendeg
Anonymiséierung funktionnéiert net
- Anonymiséierung zerstéiert Är Donnéeën, sou datt se net méi gëeegent sinn fir Analyse (Müll eran = Dreck eraus)
- Anonymiséierung féiert net zu anonyme Donnéeën. Privatsphär Risiken wäerten ëmmer präsent sinn
- Klassesch Anonymiséierungstechnike sinn net skalierbar, well se pro Dataset a pro Datentyp anescht funktionnéieren
Eis Léisung: AI-generéiert synthetesch Daten
Kënschtlech generéiert
Synthetesch Donnéeën ginn kënschtlech generéiert andeems Dir Algorithmen a statistesch Techniken benotzt
Mimics Real Data
Synthetesch Daten replizéiert déi statistesch Charakteristiken a Mustere vun real-Weltdaten
Privatsphär-vun-Design
Synthetesch generéiert Date besteet aus komplett neien a kënschtlechen Datepunkte ouni een-zu-eent Relatioun zu realen Daten
Wat mécht dem Syntho seng Approche eenzegaarteg?
Bewäert generéiert synthetesch Donnéeën iwwer Genauegkeet, Privatsphär a Geschwindegkeet
Dem Syntho säi Qualitéitssécherungsbericht bewäert generéiert synthetesch Donnéeën a weist d'Genauegkeet, Privatsphär a Geschwindegkeet vun de syntheteschen Donnéeën am Verglach mat den originelle Donnéeën.
Eis synthetesch Donnéeën ginn vun den Datenexperten vu SAS bewäert an guttgeheescht
Synthetesch Donnéeën generéiert vum Syntho ginn bewäert, validéiert an guttgeheescht vun engem externen an objektive Siicht vun den Datenexperten vun SAS.
Synthetiséiert Zäitseriedaten präzis mat Syntho
Zäitseriedaten sinn en Datetyp charakteriséiert duerch eng Sequenz vun Eventer, Observatiounen an/oder Miessunge gesammelt a bestallt mat Datum-Zäit Intervalle, typesch representéiert Ännerungen an enger Variabel iwwer Zäit, a gëtt vum Syntho ënnerstëtzt.
Hutt Dir Froen?
Schwätzt mat engem vun eisen Experten
Firwat benotzen Organisatiounen AI Generated Synthetic Data for Analytics?
Spär (sensibel) Donnéeën
- Synthetesch Donnéeën sinn befreit vu Privatsphärreglementer, sou wéi de GDPR
- Spär perséinlech Donnéeën op an hutt Zougang zu méi Daten déi virdru limitéiert waren (zB wéinst Privatsphär)
Wéi-gutt-wéi-real daten
- En AI generéiert syntheteschen Donnéeën Zwilling ass statistesch identesch am Verglach mat den originelle Donnéeën
- Benotzt AI generéiert synthetesch Donnéeën wéi wann et originell Donnéeën ass
Einfach, séier a skalierbar
- Bypass intern Bürokratie, Prozesser, Risiko Bewäertungen, Datezougang Ufroen an ähnlech Zäitopwänneg Overhead
- Skalierbar Léisung déi d'selwecht funktionnéiert fir all Dataset a fir all Datentyp
Fallstudien
Fallstudien
August 29, 2023
virdrun
nächst
Wäert
Baut Är staark Datefundatioun mat einfachen a séieren Zougang zu sou gutt wéi richteg AI generéiert syntheteschen Daten
- Sidd méi clever wéi (a souguer schloen) d'Konkurrenz
- Benotzt nei a méi Innovatiounsméiglechkeeten
- Spär Daten op, an doduerch wäertvoll Abléck
- Mitigéieren Overhead a Bürokratie
- Realiséieren date-driven Innovatioun
- Boost Är Datestrategie an Datinnovatiounsadoptioun
Späichert Äre syntheteschen Dateguide elo!
- Wat sinn synthetesch Daten?
- Firwat benotzen Organisatiounen et?
- Wäert dobäi syntheteschen Daten Client Fäll
- Wéi ufänken
