ກໍລະນີການນໍາໃຊ້ຂໍ້ມູນສັງເຄາະ
ໃຊ້ຂໍ້ມູນສັງເຄາະແທນທີ່ຈະເປັນຂໍ້ມູນຈິງ (ລະອຽດອ່ອນ).
ລູກຄ້າຂອງພວກເຮົານໍາໃຊ້ຂໍ້ມູນທີ່ສະຫລາດກວ່າໂດຍຜ່ານກໍລະນີການນໍາໃຊ້ຂໍ້ມູນສັງເຄາະຕ່າງໆ. ສຳຫຼວດເບິ່ງກໍລະນີການນຳໃຊ້ຂໍ້ມູນສັງເຄາະທີ່ມີຄຸນຄ່າທີ່ສຸດສຳລັບທ່ານ!
ຕົວຢ່າງການນຳໃຊ້ກໍລະນີ 1
ຂໍ້ມູນສັງເຄາະເປັນ ຂໍ້ມູນການທົດສອບ
ການທົດສອບແລະການພັດທະນາທີ່ມີຂໍ້ມູນການທົດສອບຕົວແທນເປັນສິ່ງຈໍາເປັນເພື່ອສະຫນອງການແກ້ໄຂຊອບແວທີ່ທັນສະໄຫມ.
ສິ່ງທີ່ທ້າທາຍ
ການນໍາໃຊ້ຂໍ້ມູນສ່ວນບຸກຄົນຫຼືຂໍ້ມູນການຜະລິດຕົ້ນສະບັບເປັນ testdata ແມ່ນບໍ່ອະນຸຍາດໃຫ້ແລະວິທີການທາງເລືອກແມ່ນລ້າສະໄຫມແລະແນະນໍາ "legacy-by-design".
ວິທີແກ້ໄຂຂອງພວກເຮົາ
ຈັດສົ່ງ ແລະປ່ອຍໂຊລູຊັ່ນຊອບແວທີ່ທັນສະໄໝໄວຂຶ້ນ ແລະ ມີຄຸນນະພາບສູງກວ່າດ້ວຍຂໍ້ມູນການທົດສອບສັງເຄາະທີ່ສ້າງຂຶ້ນດ້ວຍ AI.
- ຂໍ້ມູນຄ້າຍຄືການຜະລິດ
- Privacy by design
- ງ່າຍ, ໄວແລະ agile
ຕົວຢ່າງການນຳໃຊ້ກໍລະນີ 2
ຂໍ້ມູນສັງເຄາະສໍາລັບ ການວິເຄາະ
ພວກເຮົາຢູ່ໃນກາງຂອງການປະຕິວັດດິຈິຕອນແລະການແກ້ໄຂຂໍ້ມູນແມ່ນກໍາລັງຈະປ່ຽນແປງໂລກຂອງພວກເຮົາທັງຫມົດ. ຢ່າງໃດກໍ່ຕາມ, ການແກ້ໄຂຂໍ້ມູນເຫຼົ່ານັ້ນແມ່ນດີເທົ່າກັບຂໍ້ມູນທີ່ເຂົາເຈົ້າສາມາດນຳໃຊ້ໄດ້. ນີ້ແມ່ນສິ່ງທ້າທາຍອັນເນື່ອງມາຈາກກົດລະບຽບຂໍ້ມູນ / ຄວາມເປັນສ່ວນຕົວທີ່ເຄັ່ງຄັດ.
ສິ່ງທີ່ທ້າທາຍ
ບໍ່ມີຂໍ້ມູນ = ບໍ່ມີການວິເຄາະ. ອົງການຈັດຕັ້ງຈໍານວນຫຼາຍມີພື້ນຖານຂໍ້ມູນຍ່ອຍທີ່ເຫມາະສົມທີ່ຂໍ້ມູນບໍ່ສາມາດຖືກນໍາໃຊ້ແລະແບ່ງປັນ.
ວິທີແກ້ໄຂຂອງພວກເຮົາ
ສ້າງພື້ນຖານຂໍ້ມູນທີ່ເຂັ້ມແຂງຂອງທ່ານດ້ວຍການເຂົ້າເຖິງງ່າຍ ແລະໄວຕໍ່ກັບຂໍ້ມູນສັງເຄາະທີ່ສ້າງມາຈາກ AI ທີ່ແທ້ຈິງ.
- ປົດລັອກຂໍ້ມູນ (ລະອຽດອ່ອນ).
- ຂໍ້ມູນທີ່ແທ້ຈິງ
- ງ່າຍ, ໄວແລະຂະຫຍາຍຕົວໄດ້
ຕົວຢ່າງການນຳໃຊ້ກໍລະນີ 3
ຂໍ້ມູນສັງເຄາະສໍາລັບ ການສາທິດຜະລິດຕະພັນ
ການເບິ່ງແມ່ນເຊື່ອ: ທ່ານຈະຕ້ອງການ "ຂໍ້ມູນຕົວຢ່າງ" ສໍາລັບການສາທິດຜະລິດຕະພັນເພື່ອເຮັດໃຫ້ຄວາມແປກໃຈຂອງທ່ານກັບຕົວຢ່າງຜະລິດຕະພັນລະດັບຕໍ່ໄປ.
ສິ່ງທີ່ທ້າທາຍ
ທ່ານອາດຈະພາດໂອກາດ, ເພາະວ່າຂໍ້ມູນການສາທິດຂອງທ່ານແມ່ນເຫມາະສົມທີ່ສຸດສໍາລັບການສາທິດຜະລິດຕະພັນ.
ວິທີແກ້ໄຂຂອງພວກເຮົາ
ເຮັດໃຫ້ປະລາດຄວາມສົດໃສດ້ານຂອງທ່ານດ້ວຍການສາທິດຜະລິດຕະພັນລະດັບຕໍ່ໄປ, ປັບແຕ່ງດ້ວຍ AI ຕົວແທນທີ່ສ້າງຂໍ້ມູນຕົວຢ່າງສັງເຄາະ.
- ບໍ່ມີຂໍ້ຜິດພາດ, ຂໍ້ມູນຕົວຢ່າງຄຸນນະພາບສູງ
- ປັບແຕ່ງການສາທິດຜະລິດຕະພັນຂອງທ່ານ
- ງ່າຍ, ໄວແລະ agile
ຕົວຢ່າງການນຳໃຊ້ກໍລະນີ 4
ຂໍ້ມູນສັງເຄາະສໍາລັບ ການແບ່ງປັນຂໍ້ມູນ
ຫຼາຍອົງການຈັດຕັ້ງມີຈຸດປະສົງເພື່ອບັນລຸນະວັດຕະກໍາທີ່ຂັບເຄື່ອນຂໍ້ມູນ. ທີ່ນີ້, ຂໍ້ມູນແມ່ນມີຄວາມຈໍາເປັນແລະປົກກະຕິແລ້ວຕ້ອງໄດ້ຮັບການແບ່ງປັນພາຍໃນຫຼືແມ້ກະທັ້ງພາຍນອກກັບພາກສ່ວນທີສາມເປັນຈຸດເລີ່ມຕົ້ນ. ມັນຂ້ອນຂ້າງງ່າຍດາຍ: ໂດຍບໍ່ມີຂໍ້ມູນ, ບໍ່ມີນະວັດຕະກໍາທີ່ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍຂໍ້ມູນແລະບໍ່ມີໂອກາດໃນການຮ່ວມມື. ໂດຍສະເພາະສໍາລັບການປະຕິບັດນະວັດຕະກໍາທີ່ຂັບເຄື່ອນຂໍ້ມູນຢ່າງແທ້ຈິງ, ການມີພື້ນຖານທີ່ເຂັ້ມແຂງໃນການເຂົ້າເຖິງແລະແບ່ງປັນຂໍ້ມູນທີ່ກ່ຽວຂ້ອງແມ່ນເປັນສິ່ງຈໍາເປັນ.
ສິ່ງທີ່ທ້າທາຍ
ສິ່ງທ້າທາຍໃນການແບ່ງປັນຂໍ້ມູນລວມເຖິງຂະບວນການທາງກົດໝາຍທີ່ໃຊ້ເວລາຫຼາຍ, ຂໍ້ມູນທີ່ມີຄຸນຄ່າທີ່ບໍ່ໄດ້ນຳໃຊ້, ການຂາດໂຄງຮ່າງການແບ່ງປັນທີ່ໜັກແໜ້ນທີ່ນຳໄປສູ່ການຢຸດຕິໂຄງການ ແລະ ການສ້າງແຮງຈູງໃຈ.
ວິທີແກ້ໄຂຂອງພວກເຮົາ
ແບ່ງປັນຂໍ້ມູນສັງເຄາະເປັນທາງເລືອກສໍາລັບການແບ່ງປັນຂໍ້ມູນທີ່ແທ້ຈິງ. ນີ້ເຮັດໃຫ້ລູກຄ້າຂອງພວກເຮົາສາມາດລົບລ້າງສິ່ງທ້າທາຍໃນການແລກປ່ຽນຂໍ້ມູນຂ້າງເທິງເຫຼົ່ານັ້ນ. ໃນທີ່ສຸດ, ນີ້ສ້າງພື້ນຖານທີ່ເຂັ້ມແຂງເພື່ອຮັບຮູ້ນະວັດຕະກໍາທີ່ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍຂໍ້ມູນ, ແຕ່ຫຼັງຈາກນັ້ນ, ໃນ agile ວິທີທີ່ຂໍ້ມູນສາມາດເຂົ້າເຖິງ ແລະແບ່ງປັນໄດ້ຢ່າງເສລີ.
- ປ່ອຍການເຂົ້າເຖິງຂໍ້ມູນໄວຂຶ້ນ
- ແບ່ງປັນຂໍ້ມູນກັບພາກສ່ວນຕ່າງໆໂດຍບໍ່ມີຄວາມກັງວົນດ້ານຄວາມເປັນສ່ວນຕົວ
- ນະວັດຕະກໍາທີ່ໄວກວ່າ
- ເພີ່ມການຮັກສາລູກຄ້າແລະການຊື້
ຕົວຢ່າງການນຳໃຊ້ກໍລະນີ 5
ຂໍ້ມູນສັງເຄາະສໍາລັບ ການສ້າງລາຍໄດ້ຂໍ້ມູນ
Unlike traditional methods like data anonymization, synthetic data offers a faster and more aligned approach, granting access to the entire dataset while preserving individual privacy.
ສິ່ງທີ່ທ້າທາຍ
Data anonymization does not always lead to anonymized data and decreases data quality.
ວິທີແກ້ໄຂຂອງພວກເຮົາ
Use synthetic data to streamline processes, and enhance the quality of insights derived, enabling more effective and ethical data monetization strategies.
- Unlock new revenue streams
- Secure synthetic data marketplace
- Data catalog with synthetic data
ບັນທຶກຄູ່ມືຂໍ້ມູນສັງເຄາະຂອງເຈົ້າດຽວນີ້!
- ຂໍ້ມູນສັງເຄາະແມ່ນຫຍັງ?
- ເປັນຫຍັງອົງການຈັດຕັ້ງຈຶ່ງໃຊ້ມັນ?
- ການເພີ່ມມູນຄ່າກໍລະນີລູກຄ້າຂໍ້ມູນສັງເຄາະ
- ວິທີການເລີ່ມຕົ້ນ
