Синтетик өгөгдөл ашиглах тохиолдол
Аналитикт зориулсан синтетик өгөгдөл
Хиймэл оюун ухаанаар үүсгэсэн нийлэг өгөгдөлд хялбар бөгөөд хурдан хандах замаар хүчирхэг мэдээллийн суурийг бий болго.
Аналитикийн танилцуулга
Бид өгөгдлийн хувьсгалын дунд байгаа бөгөөд өгөгдөлд суурилсан шийдлүүд (жишээ нь, хяналтын самбар [BI]-аас дэвшилтэт аналитик [AI & ML] хүртэл) бидний ертөнцийг бүхэлд нь өөрчлөх гэж байна. Гэсэн хэдий ч эдгээр өгөгдөлд суурилсан шийдлүүд нь зөвхөн ашиглаж болох өгөгдөлтэй адил сайн байдаг. Шаардлагатай өгөгдөл нь хувийн нууцад мэдрэмтгий байх үед энэ нь ихэвчлэн бэрхшээлтэй байдаг.
Тиймээс өгөгдөлд тулгуурласан шийдлүүдийг (жишээ нь, хяналтын самбар [BI] болон дэвшилтэт аналитик [AI & ML]) боловсруулахад ашиглах боломжтой, хамааралтай, шаардлагатай өгөгдөлд хялбар бөгөөд хурдан хандах боломжтой мэдээллийн хүчирхэг суурь чухал юм. Гэсэн хэдий ч олон байгууллагын хувьд холбогдох өгөгдөлд хандах нь хэцүү бөгөөд цаг хугацаа их шаарддаг.
Аналитик сорилтууд
Олон байгууллагын хувьд өгөгдөлд суурилсан инновацийг хэрэгжүүлэхэд шаардлагатай холбогдох өгөгдөлд хандах нь хэцүү бөгөөд цаг хугацаа их шаарддаг.
- Өгөгдөл (цаг тухайд нь хандах)гүйгээр өгөгдөлд тулгуурласан инноваци, аналитик хийх боломжгүй
- Та "түгжигдсэн" өгөгдлөөс болж үнэ цэнэтэй өгөгдөл-боломж, эрч хүчийг алддаг
- Өрсөлдөгчөөс илүү ухаалаг байхын тулд өгөгдөл маш чухал юм
Мэдээлэлд хандахад олон нас шаардагддаг
- GDPR зэрэг нууцлалын дүрэм журам нь хатуу бөгөөд мэдээлэлд хандах хандалтыг хязгаарладаг
- Та маш их хүнд суртал, бичиг цаасны ажилтай тулгарах бөгөөд энэ нь хараат байдлыг үүсгэж, "legacy-by-design"
- Дотоод үйл явц, эрсдлийн үнэлгээ, өгөгдөлд хандах хүсэлт зэрэг нэмэлт зардал нь цаг хугацаа их шаарддаг
Нэргүй болгох нь ажиллахгүй
- Нэргүй болгох нь таны өгөгдлийг устгаж, аналитик хийхэд тохиромжгүй болгодог (хог хаягдал = хог хаягдал гарах)
- Нэргүй болгох нь үл мэдэгдэх өгөгдлийг үүсгэдэггүй. Нууцлалын эрсдэл үргэлж байх болно
- Сонгодог нэрээ нууцлах аргууд нь өгөгдлийн багц болон өгөгдлийн төрөл тус бүрээр өөр өөр ажилладаг тул өргөтгөх боломжгүй
Бидний шийдэл: AI-ээр үүсгэгдсэн синтетик өгөгдөл
Зохиомлоор үүсгэгдсэн
Синтетик өгөгдлийг алгоритм болон статистикийн техник ашиглан зохиомлоор үүсгэдэг
Бодит өгөгдлийг дуурайдаг
Синтетик өгөгдөл нь бодит өгөгдлийн статистик шинж чанар, хэв маягийг хуулбарладаг
Дизайнаар нууцлал
Синтетик аргаар үүсгэсэн өгөгдөл нь бодит өгөгдөлтэй нэг нэгээр нь хамааралгүй цоо шинэ, хиймэл өгөгдлийн цэгүүдээс бүрдэнэ.
Синтогийн арга барил юугаараа онцлог вэ?
Үүсгэсэн синтетик өгөгдлийг нарийвчлал, нууцлал, хурдны талаар үнэлэх
Syntho-ийн чанарын баталгаажуулалтын тайлан нь үүсгэсэн синтетик өгөгдлийг үнэлж, анхны өгөгдөлтэй харьцуулахад синтетик өгөгдлийн нарийвчлал, нууцлал, хурдыг харуулдаг.
Манай синтетик өгөгдлийг SAS-ийн мэдээллийн мэргэжилтнүүд үнэлж, баталгаажуулдаг
Syntho-ийн үүсгэсэн синтетик өгөгдлийг SAS-ийн мэдээллийн мэргэжилтнүүд гадны болон бодитой үүднээс үнэлж, баталгаажуулж, баталгаажуулдаг.
Syntho-г ашиглан цагийн цувааны өгөгдлийг үнэн зөв нэгтгэнэ
Хугацааны цувааны өгөгдөл нь огноо-цаг хугацааны интервалаар цуглуулж, эрэмбэлсэн үйл явдал, ажиглалт ба/эсвэл хэмжилтийн дарааллаар тодорхойлогддог өгөгдлийн төрөл бөгөөд ихэвчлэн хувьсагчийн цаг хугацааны өөрчлөлтийг төлөөлдөг бөгөөд Syntho дэмждэг.
Та ямар нэгэн асуулт байна уу?
Манай мэргэжилтнүүдийн нэгтэй ярилц
Байгууллага яагаад хиймэл оюун ухаанаар үүсгэсэн синтетик өгөгдлийг аналитикт ашигладаг вэ?
Мэдээллийн түгжээг тайлах (мэдрэмжтэй).
- Синтетик өгөгдөл нь GDPR гэх мэт нууцлалын зохицуулалтаас чөлөөлөгдсөн
- Хувийн мэдээллийн түгжээг тайлж, өмнө нь хязгаарласан байсан бусад өгөгдөлд хандах эрхтэй байх (жишээ нь, нууцлалын улмаас)
Бодит байдлаараа сайн өгөгдөл
- AI-аар үүсгэсэн нийлэг өгөгдлийн ихэр нь анхны өгөгдөлтэй харьцуулахад статистикийн хувьд ижил байна
- Хиймэл оюун ухаанаар үүсгэсэн синтетик өгөгдлийг анхны өгөгдөл юм шиг ашиглана уу
Хялбар, хурдан, өргөтгөх боломжтой
- Дотоод хүнд суртал, үйл явц, эрсдлийн үнэлгээ, өгөгдөлд хандах хүсэлт болон үүнтэй төстэй цаг хугацаа шаардсан нэмэлт зардлыг тойрч гарах.
- Өгөгдлийн багц болон өгөгдлийн төрөл бүрийн хувьд ижилхэн ажилладаг өргөтгөх боломжтой шийдэл
Нөхцөл байдлын судалгаа
Нөхцөл байдлын судалгаа
Наймдугаар сарын 29, 2023
Нөхцөл байдлын судалгаа
Наймдугаар сарын 29, 2023
Нөхцөл байдлын судалгаа
Наймдугаар сарын 28, 2023
Өмнөх
Дараа нь
үнэ цэнэ
Хиймэл оюун ухаанаар үүсгэсэн нийлэг өгөгдөлд хялбар бөгөөд хурдан хандах замаар хүчирхэг мэдээллийн суурийг бий болго.
- Өрсөлдөөнөөс илүү ухаалаг бай (тэр ч байтугай ялах).
- Шинэ, илүү шинэлэг боломжийг ашиглах
- Өгөгдлийн түгжээг тайлж, улмаар үнэ цэнэтэй ойлголттой болно
- Ачаалал, хүнд суртлыг багасгах
- Мэдээлэлд суурилсан инновацийг хэрэгжүүлэх
- Өгөгдлийн стратеги болон мэдээллийн инновацийн хэрэглээгээ нэмэгдүүлээрэй
Синтетик мэдээллийн гарын авлагыг яг одоо хадгалаарай!
- Синтетик өгөгдөл гэж юу вэ?
- Байгууллага яагаад үүнийг ашигладаг вэ?
- Синтетик өгөгдлийн үйлчлүүлэгчийн тохиолдлуудыг нэмэх үнэ цэнэ
- Яаж эхлэх вэ
