सिंथेटिक डेटा वापर प्रकरण
विश्लेषणासाठी सिंथेटिक डेटा
वास्तविक AI-व्युत्पन्न केलेल्या सिंथेटिक डेटामध्ये सहज आणि जलद प्रवेशासह तुमचा मजबूत डेटा फाउंडेशन तयार करा
विश्लेषणाचा परिचय
आम्ही डेटा क्रांतीच्या मध्यभागी आहोत आणि डेटा-चालित उपाय (उदा. डॅशबोर्ड [BI] ते प्रगत विश्लेषण [AI आणि ML]) आमचे संपूर्ण जग बदलणार आहेत. तथापि, ते डेटा-चालित सोल्यूशन्स ते वापरू शकतील अशा डेटाइतकेच चांगले आहेत. जेव्हा आवश्यक डेटा गोपनीयता संवेदनशील असतो तेव्हा हे अनेकदा आव्हानात्मक असते.
म्हणून, डेटा-चालित समाधाने (उदा. डॅशबोर्ड [BI] आणि प्रगत विश्लेषणे [AI आणि ML]) विकसित करण्यासाठी वापरण्यायोग्य, संबंधित आणि आवश्यक डेटामध्ये सुलभ आणि जलद प्रवेशासह मजबूत डेटा फाउंडेशन आवश्यक आहे. तथापि, बर्याच संस्थांसाठी, संबंधित डेटामध्ये प्रवेश करणे आव्हानात्मक आणि वेळ घेणारे आहे.
विश्लेषण आव्हाने
अनेक संस्थांसाठी, डेटा-चालित-इनोव्हेशन साकारण्यासाठी आवश्यक असलेल्या संबंधित डेटामध्ये प्रवेश करणे आव्हानात्मक आणि वेळ घेणारे आहे.
- डेटा (वेळेवर प्रवेश) शिवाय, डेटा चालित नवकल्पना आणि विश्लेषण शक्य नाही
- "लॉक" डेटामुळे तुम्ही मौल्यवान डेटा-संधी आणि गती गमावता
- स्पर्धेपेक्षा डेटा अधिक हुशार असणे महत्त्वाचे आहे
डेटामध्ये प्रवेश मिळवण्यासाठी अनेक वर्षे लागतात
- GDPR सारखे गोपनीयता नियम कठोर आहेत आणि डेटाचा प्रवेश मर्यादित करतात
- तुम्हाला बर्याच नोकरशाही आणि कागदपत्रांचा सामना करावा लागेल, ज्यामुळे अवलंबित्व निर्माण होईल आणि “legacy-by-design"
- अंतर्गत प्रक्रिया, जोखीम मूल्यांकन, डेटा ऍक्सेस विनंत्या यासारख्या ओव्हरहेड वेळ घेणारे आहेत
अनामिकरण कार्य करत नाही
- अनामिकरण तुमचा डेटा नष्ट करते, ज्यामुळे तो यापुढे विश्लेषणासाठी योग्य राहणार नाही (कचरा मध्ये = कचरा बाहेर)
- अनामिकरणामुळे अनामिक डेटा मिळत नाही. गोपनीयता जोखीम नेहमी उपस्थित राहतील
- क्लासिक अनामीकरण तंत्र स्केलेबल नसतात, कारण ते प्रत्येक डेटासेट आणि डेटा प्रकारानुसार भिन्न कार्य करतात
आमचे समाधान: AI-व्युत्पन्न सिंथेटिक डेटा
कृत्रिमरित्या व्युत्पन्न
सिंथेटिक डेटा अल्गोरिदम आणि सांख्यिकी तंत्र वापरून कृत्रिमरित्या व्युत्पन्न केला जातो
वास्तविक डेटाची नक्कल करते
सिंथेटिक डेटा वास्तविक-जगातील डेटाची सांख्यिकीय वैशिष्ट्ये आणि नमुन्यांची प्रतिकृती बनवतो
गोपनीयतेनुसार डिझाइन
सिंथेटिकरित्या व्युत्पन्न केलेल्या डेटामध्ये पूर्णपणे नवीन आणि कृत्रिम डेटापॉइंट्स असतात ज्यात वास्तविक डेटाशी एक-टू-वन संबंध नसतात
सिंथोचा दृष्टीकोन अद्वितीय कशामुळे होतो?
अचूकता, गोपनीयता आणि गतीवर व्युत्पन्न सिंथेटिक डेटाचे मूल्यांकन करा
सिंथोचा गुणवत्ता हमी अहवाल व्युत्पन्न सिंथेटिक डेटाचे मूल्यांकन करतो आणि मूळ डेटाच्या तुलनेत सिंथेटिक डेटाची अचूकता, गोपनीयता आणि गती प्रदर्शित करतो.
आमच्या सिंथेटिक डेटाचे SAS च्या डेटा तज्ञांद्वारे मूल्यांकन आणि मंजूरी दिली जाते
सिंथो द्वारे व्युत्पन्न केलेल्या कृत्रिम डेटाचे SAS च्या डेटा तज्ञांद्वारे बाह्य आणि वस्तुनिष्ठ दृष्टिकोनातून मूल्यांकन, प्रमाणीकरण आणि मंजूरी दिली जाते.
Syntho सह अचूकपणे वेळ-मालिका डेटा संश्लेषित करा
टाइम सिरीज डेटा हा एक डेटाटाइप आहे जो इव्हेंट्स, निरीक्षणे आणि/किंवा मोजमापांच्या क्रमाने वैशिष्ट्यीकृत केला जातो आणि तारीख-वेळेच्या अंतराने एकत्रित केला जातो, विशेषत: वेळेनुसार व्हेरिएबलमध्ये बदल दर्शवतो आणि सिंथोद्वारे समर्थित आहे.
तुला काही प्रश्न आहेत का?
आमच्या तज्ञांपैकी एकाशी बोला
संस्था विश्लेषणासाठी एआय जनरेट केलेला सिंथेटिक डेटा का वापरतात?
अनलॉक (संवेदनशील) डेटा
- सिंथेटिक डेटा गोपनीयतेच्या नियमांपासून मुक्त आहे, जसे की GDPR
- वैयक्तिक डेटा अनलॉक करा आणि पूर्वी प्रतिबंधित असलेल्या अधिक डेटामध्ये प्रवेश करा (उदा. गोपनीयतेमुळे)
वास्तविक डेटा-इतका-चांगला
- AI व्युत्पन्न सिंथेटिक डेटा ट्विन मूळ डेटाच्या तुलनेत सांख्यिकीयदृष्ट्या एकसारखे आहे
- AI व्युत्पन्न सिंथेटिक डेटा वापरा- जर तो मूळ डेटा असेल
सोपे, जलद आणि स्केलेबल
- अंतर्गत नोकरशाही, प्रक्रिया, जोखीम मूल्यांकन, डेटा ऍक्सेस विनंत्या आणि समान वेळ घेणारे ओव्हरहेड बायपास करा
- स्केलेबल सोल्यूशन जे प्रत्येक डेटासेटसाठी आणि प्रत्येक डेटाटाइपसाठी समान कार्य करते
घटनेचा अभ्यास
घटनेचा अभ्यास
29 ऑगस्ट 2023
मागील
पुढे
मूल्य
वास्तविक AI-व्युत्पन्न केलेल्या सिंथेटिक डेटामध्ये सहज आणि जलद प्रवेशासह तुमचा मजबूत डेटा फाउंडेशन तयार करा
- स्पर्धेपेक्षा हुशार व्हा (आणि पराभूत देखील करा).
- नवीन आणि अधिक नाविन्यपूर्ण संधींचा लाभ घ्या
- डेटा अनलॉक करा आणि त्याद्वारे मौल्यवान अंतर्दृष्टी
- ओव्हरहेड आणि नोकरशाही कमी करा
- डेटा-चालित नवकल्पना लक्षात घ्या
- तुमची डेटा-स्ट्रॅटेजी आणि डेटा इनोव्हेशन अवलंबना वाढवा
तुमचा सिंथेटिक डेटा मार्गदर्शक आता जतन करा!
- कृत्रिम डेटा म्हणजे काय?
- संस्था का वापरतात?
- सिंथेटिक डेटा क्लायंट केसेसचे मूल्य जोडणे
- कसे सुरू करावे
