De voordelen van synthetische data voor uw bedrijfsdatastrategie

Bedrijven verzamelen informatie uit talloze bronnen, maar veel bedrijven hebben moeite om er waarde uit te halen. In veel bedrijven zijn de datasets geïsoleerd, niet gestandaardiseerd en gebonden aan wetten voor databeveiliging en privacy. Deze uitdagingen worden groter als u geen effectieve bedrijfsdatastrategie hebt.

Datastrategieën profiteren van hoogwaardige data, die moeilijk te verkrijgen zijn vanwege schaarste en wettelijke beperkingen. Gelukkig is er een echte game changer: synthetische data voor ondernemingen. 

Bedrijven die synthetische data aanbieden, bieden hulpmiddelen die productiedata kunnen vermenigvuldigen, diversifiëren en aanpassen. Ondertussen voldoen de datasets die u krijgt aan strikte databeschermings- en beveiligingsbeleid. Laten we alles eens opsplitsen.

Wat is een Enterprise Data Strategy?

Een datastrategie is een langetermijnplan dat schetst hoe u data-assets verzamelt, opslaat, benut en deelt om uw bedrijfsdoelstellingen te behalen. Simpel gezegd helpt een enterprise datastrategie bedrijven om met hun data om te gaan.

Een bedrijfsdatastrategie bestaat uit verschillende componenten, zoals u in deze voorbeelden kunt zien:

• Gegevensbeheer betekent beleid, procedures en normen voor databeheer die integriteit, standaardisatie en veilige toegang garanderen.
• Kwaliteitsmanagement  zorgt voor nauwkeurigheid, consistentie en tijdige toegang tot data.
• Tools en infrastructuurbeheer verwijst naar software waarmee bedrijven de beschikbare datasets kunnen integreren, opslaan, visualiseren en analyseren.
• Het beoordelingsproces omvat regelmatige architectuuraudits, naleving van regelgeving en kwaliteitsnormen.

Bovendien helpt een gedegen strategie u om de juiste beslissingen te nemen op basis van geverifieerde inzichten, geavanceerde technologieën te benutten en privacywetten na te leven.

Waarom hebben bedrijven een data-ondernemingsstrategie nodig?

Bedrijven vertrouwen alleen op toegang tot hoogwaardige data en testdatasets. Zonder een betrouwbaar framework lopen bedrijven het risico op dataverlies, fouten en non-compliance. Aan de andere kant kunnen bedrijven verschillende voordelen halen uit een solide enterprise datastrategie.

• Elimineer datasilo's: Silo's ontstaan ​​wanneer er te veel informatie verspreid is over afzonderlijke systemen binnen een organisatie. Werknemers hebben mogelijk slechts toegang tot een deel van de informatie, wat resulteert in fouten, duplicatie van inspanningen, gemiste kansen of tegenstrijdige rapporten. Wat enterprise data strategy doet, is datasets in het hele bedrijf verenigen, waardoor snelle toegang tot real-world of geanonimiseerde data.
• Verbeter de besluitvorming: Teams hebben vaak moeite met het vinden van relevante data of het vertrouwen op de nauwkeurigheid ervan. Een gedefinieerde strategie houdt de data up-to-date, consistent en toegankelijk, waardoor nauwkeurigere beslissingen mogelijk zijn die aansluiten bij de bedrijfsdoelen.
• Voorkom ‘schaduw-IT’-praktijken: Slecht databeheer kan ertoe leiden dat werknemers ongeautoriseerde tools of systemen gebruiken, waardoor het moeilijker wordt om naleving te handhaven en beveiligingsrisico's te introduceren. Bedrijven met een robuuste strategie begrijpen de behoeften van hun afdelingen en bieden de nodige hulpprogramma's voor databeheer.
• Zorg voor schaalbaarheid: Met de juiste planning kunnen bedrijven omgaan met het toenemende volume en de complexiteit van echte data. De strategie zorgt ervoor dat uw systemen kunnen evolueren met uw technologische vooruitgang en helpt bij het implementeren van innovatieve oplossingen voor kunstmatige intelligentie (AI) en machine learning (ML).
• Garandeer naleving van de regelgeving: Wetten op het gebied van databescherming zoals GDPR, HIPAA of CCPA stellen strenge eisen aan de verwerking van persoonlijk identificeerbare informatie (PII) en beschermde gezondheidsinformatie (PHI). Sterke governance-beleidsregels en -tools, zoals die welke helpen bij het creëren van synthetische data, kunnen helpen om boetes van toezichthouders te voorkomen.
• Verminder beveiligingskwetsbaarheden: De strategie omvat beveiligingsmechanismen zoals encryptie, toegangscontrole en back-up. Ze beschermen echte data tegen ongeautoriseerde toegang, misbruik of corruptie, waardoor de kans op inbreuken en daaropvolgende financiële problemen wordt verkleind.

Talrijke tools kunnen uw strategie verbeteren. Een daarvan is de implementatie van synthetische data voor ondernemingen.

Hoe verbetert synthetische data de datastrategie van een onderneming?

Synthetische data zijn kunstmatig gegenereerde datasets die de statistische eigenschappen van echte data nabootsen, maar zonder gevoelige informatie. In tegenstelling tot geanonimiseerde of gepseudonimiseerde data die de bestaande datasets wijzigen, worden synthetische data vanaf nul gecreëerd. Complexe algoritmen produceren het op basis van de bestaande data met referenties en patronen intact. Gevoelige informatie wordt vervangen door nagebootste data en willekeurige waarden. Gartner's 2023 Hype Cycle Report voor Generative AI (zoals gepresenteerd door AI-autoriteit) deelt een paar inzichten over door AI gegenereerde synthetische data in bedrijfsomgevingen. Volgens het rapport zal meer dan 80% van de data in bedrijven tegen 2026 kunstmatig worden gegenereerd, een stijging van meer dan 75% sinds 2023. Synthetische data verandert de datastrategie van bedrijven niet volledig, maar verbetert de prestaties ervan in verschillende stadia, met name bij het verzamelen, gebruiken en delen van data.

• Traditionele dataverzameling kan traag en duur zijn, vooral in sectoren als financiën en gezondheidszorg. U kunt testen en analyses versnellen door synthetische datasets te genereren op basis van bestaande data op aanvraag.
• Echte data wordt beperkt door privacyregelgeving. Echter, synthetische data zijn cruciaal voor de privacy van ondernemingenBruikbare synthetische data bevatten geen PII of PHI, waardoor het risico op heridentificatie van personen vrijwel wordt geëlimineerd en deze data worden vrijgesteld van regelgeving inzake databescherming.
• Real-world datasets zijn vaak bevooroordeeld of onvolledig, wat de effectiviteit van testen en machine learning beperkt. stelt GartnerSynthetische data kunnen worden gebruikt om vooroordelen in AI-modellen aan te pakken door synthetische testdata te genereren die een breder scala aan scenario's bestrijken. 
• Synthetische data reduceert de kosten die gepaard gaan met het sourcen, voorbereiden en veilig opslaan van real-world data. U hoeft minder resources te besteden aan regelmatige compliance checks en data handling practices (zoals het verwijderen van data na een bepaalde tijd).

Het integreren van synthetische data in uw bedrijfsdatastrategie biedt een direct rendement op investering. Het vermogen om realistische synthetische data te produceren is ook ongelooflijk nuttig in verschillende bedrijfssferen.

Veelvoorkomende use cases van synthetische data voor ondernemingen

Synthetische datageneratie biedt een snellere, schaalbare manier om data te benutten. Het is met name handig voor ondernemingen die software ontwikkelen, complex onderzoek uitvoeren en ML-modellen trainen. Dit zijn de meest voorkomende use cases.

Privacy- en compliancebeheer

Bedrijven moeten real-world data anonimiseren voordat ze deze voor welk doel dan ook gebruiken. Huidige anonimiseringstechnieken, zoals data masking, kunnen echter tijdrovend en kostbaar zijn. Ze kunnen ook de kwaliteit van de informatie verminderen en een risico op de-identificatie met zich meebrengen.

Niets hiervan is een probleem met synthetische dataplatforms. Synthetische data behoudt alle nuances en statistische eigenschappen van de brondata zonder gevoelige identifiers. Hiermee kunt u conforme en gestandaardiseerde datasets genereren die geen extra verwerking vereisen, zodat u de datakwaliteit kunt waarborgen en kunt voldoen aan strikte privacyrichtlijnen.

Machine learning-training

Machine learning-modellen vereisen diverse data voor training. Zonder voldoende data kunnen de algoritmes biases (onevenwichtigheden, onvolledige data of overrepresentaties) introduceren die een negatieve impact hebben op de eerlijkheid en nauwkeurigheid van modellen.

Gestructureerde synthetische data kunnen beschikbare trainingsdata omzetten in conforme datasets. Hiermee kunt u groepen upsamplen, subsetten en opnieuw in evenwicht brengen, wat helpt om representatievere samples te maken voor AI-training. Bedrijven kunnen bijvoorbeeld diverse data creëren voor screeningmodellen voor sollicitaties die geen gender- of raciale vooroordelen bevatten. 

Met dergelijke mogelijkheden kunt u de nauwkeurigheid van voorspellende algoritmen verbeteren en de modellen eerlijker maken.

Softwareontwikkeling en testen

Bedrijven moeten een robuust testdatabeheerkader om zoveel mogelijk problemen tijdens de softwareontwikkeling te identificeren. 

Synthetische data stelt bedrijven in staat om realistische testomgevingen te produceren waarin ze verschillende gebruikersinteracties en kwaadaardige aanvalspatronen kunnen simuleren. Het kan helpen om testen snel op te schalen naar stresstestsystemen. Dit versnelt de ontwikkelings- en testcycli, wat resulteert in meer gebruikersgerichte en veerkrachtige software.

Een financieel softwarebedrijf kan bijvoorbeeld synthetische datasets gebruiken om duizenden transacties te simuleren en zo de fraudedetectiemogelijkheden van het systeem te testen. 

Business intelligence en analytics

Organisaties gebruiken kunstmatige datasets voor analytics en business intelligence wanneer hun real-world data onvolledig of onevenwichtig is. Omdat het erg lijkt op echte data, kunt u het gebruiken voor prototyping en hypothesevalidatie, waardoor u het AI-model kunt verfijnen vóór implementatie.

Met name gestructureerde synthetische data kunnen helpen bij voorspellende modellen die trends nauwkeurig voorspellen, kwetsbaarheden identificeren en operaties optimaliseren. Een retailbedrijf kan synthetische klantdata gebruiken om algoritmen voor productaanbevelingen te ontwikkelen. Met andere woorden, u verbetert personalisatiestrategieën terwijl u de privacy van de klant beschermt.

Inkomsten genereren met data

Bedrijven met grote volumes aan unieke data kunnen transformeren in synthetische dataproviders. In plaats van het delen van feitelijke data, wat privacyzorgen met zich meebrengt, kunt u upsamplen en synthetische datasets verkopen. 

Veel bedrijven kopen liever synthetische datasets dan dat ze zich bezighouden met het verzamelen, verwerken en anonimiseren. Een telecombedrijf zou bijvoorbeeld kunstmatige data kunnen produceren en verkopen op basis van de belgewoonten of het internetgebruik van klanten. Gezondheidszorgbedrijven verkopen synthetische patiëntdata naar onderzoeksfaciliteiten.

Gezondheidszorg (klinisch) onderzoek

Bedrijven in de gezondheidszorg en farmaceutische industrie lopen vaak tegen problemen aan met dataschaarste. Hun bestaande datasets zijn mogelijk beperkt in scope voor zeldzame aandoeningen en edge cases.

U kunt synthetische datasets produceren van werkelijke patiëntdata om specifieke gevallen of demografische profielen te upsamplen. Dit zou onderzoekers helpen om genoeg data te hebben om hypothesen te testen, behandelingen te ontwikkelen of medicijnen te ontwerpen, allemaal met minder risico op bias. 

Bovendien kunnen bedrijven in de gezondheidszorg hun onderzoek delen door kunstmatig gegenereerde data te integreren, terwijl ze HIPAA naleven. Dit leidt tot sneller onderzoek in de hele sector. Gezien al deze use cases moeten bedrijven zich bewust zijn van de technische beperkingen van synthetische datageneratie.

Mogelijke beperkingen van synthetische data voor uw onderneming

Synthetische dataplatforms kunnen subtiele nuances missen die in echte datasets voorkomen of ronduit onjuiste resultaten opleveren. De meest voorkomende problemen op dit moment zijn onder andere: 

• Uitdagingen op het gebied van nauwkeurigheid en representatie: Niet alle bedrijven die synthetische data produceren, beschikken over voldoende geavanceerde hulpmiddelen om de referentiële integriteit en statistische eigenschappen van echte data. Dit kan leiden tot foutieve voorspellingen, gebrekkige analyses en slechte bedrijfsresultaten. Ondernemingen hebben behoefte aan strenge validatie, zoals het vergelijken van de modeluitvoer en het uitvoeren van stresstests. 
• generatieve AI hallucinaties: AI-algoritmen kunnen soms "hallucineren", wat betekent dat ze onjuiste of misleidende datapunten genereren die statistisch gezien accuraat lijken. Een enterprise datastrategie zou regelmatige menselijke beoordelingen moeten bevatten om dergelijke problemen te voorkomen.
• Versterkte anomalieën in datasets: Als de originele data anomalieën of outliers bevat, bestaat het risico dat synthetische data deze anomalieën versterken of verhullen. Dit kan het model te gevoelig maken voor zeldzame patronen, niet generaliseren naar bredere datasets of kritieke gebeurtenissen over het hoofd zien. 

Betrouwbare platforms voor het genereren van synthetische data zoals syntho maatregelen hebben die helpen deze beperkingen te verzachten. Hun algoritmen worden getraind op gecontroleerde datasets en regelmatig verfijnd om statistische nauwkeurigheid en naleving te behouden.

We bieden verschillende extra functies die helpen bij het produceren van hoogwaardige data. Organisaties kunnen bijvoorbeeld pas regels voor het genereren van synthetische data aan, scannen op PII en PHI in datasets, en valideer de uitvoer.

Versterk uw datastrategie met Syntho

Synthetische datageneratie past in enterprise datastrategieën en biedt bedrijven privacy-conforme manieren om gevoelige data te verwerken. Het stelt bedrijven in staat om lastige dataprivacy te overwinnen die het delen van data compliceert.

Kunstmatige datasets hebben verschillende toepassingen, van testdatabeheer tot klinisch onderzoek. Geavanceerde platforms kunnen u zelfs helpen om data om te zetten in een verhandelbaar bezit.

Betrouwbare synthetische datageneratieplatforms kunnen toegang tot nauwkeurige en conforme data voor uw behoeften beveiligen. Wilt u meer weten? Contact om te ontdekken hoe de expertise van Syntho uw strategie kan versterken.