Viedā deidentifikācija un sintezēšana
Izmantojiet mūsu labākās prakses risinājumus, lai ģenerētu testa datus, kas atspoguļo ražošanas datus visaptverošai testēšanai un izstrādei reprezentatīvos scenārijos.
Nav atļauts izmantot sākotnējos personas datus kā testa datus
Testēšana un izstrāde ar reprezentatīviem testa datiem ir būtiska, lai nodrošinātu mūsdienīgus risinājumus. Sākotnējo ražošanas datu izmantošana šķiet pašsaprotama, taču bieži vien ir sarežģīta, jo to nevar vienkārši izmantot, jo:
- satur (privātuma) sensitīvu informāciju,
- ir ierobežots, ierobežots vai trūkst datu
- vai arī neeksistē vispār.
Tas daudzām organizācijām rada grūtības iegūt pareizus testa datus. Tādējādi Syntho atbalsta visus paraugprakses risinājumus, lai pareizi noteiktu jūsu testa datus.
Paraugprakse reprezentatīviem testa datiem: viedā identifikācija un sintezēšana
Viedā identifikācija
Kas ir viedā identifikācija
Deidentifikācija ir process, ko izmanto, lai aizsargātu sensitīvu informāciju, no datu kopas vai datu bāzes noņemot vai modificējot personu identificējošu informāciju (PII).
Kad izmantot viedo deidentifikāciju kā testa datus?
Deidentifikāciju bieži izmanto, ja kā sākumpunkts ir pieejami ražošanas dati. Deidentifikācija tiek piemērota, lai noņemtu vai pārveidotu (privātuma) sensitīvu informāciju no datu kopas vai datu bāzes, lai nodrošinātu atbilstību datu privātuma noteikumiem, jo saskaņā ar privātuma noteikumiem (piemēram, GDPR) personas datu izmantošana nav atļauta.
Automātiski identificējiet PII, izmantojot mūsu AI darbinātu PII skeneri
Samaziniet roku darbu un izmantojiet mūsu PII skeneris lai identificētu kolonnas savā datubāzē, kas satur tiešu personiski identificējamu informāciju (PII), izmantojot AI spēku.
Aizstāt sensitīvos PII, PHI un citus identifikatorus
Sensitīvos PII, PHI un citus identifikatorus aizstājiet ar reprezentatīvu Sintētiskie viltus dati kas atbilst biznesa loģikai un modeļiem.
Saglabājiet atsauces integritāti visā relāciju datu ekosistēmā
Saglabājiet atsauces integritāti ar konsekventa kartēšana visā datu ekosistēmā, lai saskaņotu datus sintētisko datu darbos, datu bāzēs un sistēmās.
Sintētisko datu ģenerēšana
Kas ir datu sintezēšana?
Sintezēšanas mērķis ir radīt sintētiskus datus, kas tiek ģenerēti mākslīgi un kalpo kā alternatīva reālajiem datiem.
Kad sintezēt kā testa datus?
Sintezēšana bieži tiek izmantota, ja ražošanas dati ir ierobežoti, ierobežoti, trūkst datu vai tie vispār nepastāv kā sākumpunkts. Jauni dati tiek mākslīgi ģenerēti un kalpo kā alternatīva reālajiem datiem.
Aizstāt sensitīvos PII, PHI un citus identifikatorus
Izveidojiet sintētiskos datus, pamatojoties uz iepriekš noteiktiem noteikumiem un ierobežojumiem
Atdariniet oriģinālo datu statistiskos modeļus sintētiskos datos ar mākslīgā intelekta spēku
Kā ar Syntho var izmantot viedo deidentifikāciju un sintētiskos datus?
Viegli konfigurējiet!
No viedās identifikācijas noņemšanas līdz sintezēšanai Syntho Engine atbalsta visus labākās prakses risinājumus, lai jūsu testa dati būtu pareizi. Konfigurējiet visus labākās prakses pārbaudes datu risinājumus bez piepūles mūsu platformā ar lietotājam draudzīgām opcijām, kas pielāgotas jūsu vajadzībām. No viedās identifikācijas noņemšanas līdz sintezēšanai vienkārši velciet mērķa tabulu uz vēlamo darbvietas sadaļu. Tiek atbalstīta arī risinājumu apvienošana.
Saglabājiet savu sintētisko datu ceļvedi tūlīt!
- Kas ir sintētiskie dati?
- Kāpēc organizācijas to izmanto?
- Vērtību pievienojoši sintētisko datu klientu gadījumi
- Kā sākt
