Op regels gebaseerde synthetische data

Genereer synthetische data om realistische of gerichte scenario's na te bootsen met behulp van vooraf gedefinieerde regels en beperkingen

op regels gebaseerde grafiek met synthetische data

Inleiding Op regels gebaseerde synthetische data

Wat zijn op regels gebaseerde synthetische data?

Creëer synthetische data op basis van vooraf gedefinieerde regels en beperkingen, met als doel data uit de echte wereld na te bootsen of specifieke scenario's te simuleren.

Waarom gebruiken organisaties op regels gebaseerde gegenereerde synthetische data?

Op regels gebaseerde gegenereerde synthetische data verwijst naar het proces van het creëren van kunstmatige of gesimuleerde synthetische data die vooraf gedefinieerde (bedrijfs)regels en beperkingen volgen. Deze aanpak omvat het definiëren van specifieke richtlijnen, voorwaarden en relaties om synthetische data te genereren. Redenen waarom organisaties op regels gebaseerde synthetische data gebruiken:

Genereer data vanaf het begin

In gevallen waarin de data beperkt zijn of waar u helemaal geen data heeft, wordt de behoefte aan representatieve data cruciaal bij het ontwikkelen van nieuwe functionaliteiten. Op regels gebaseerde synthetische data maken het mogelijk data vanaf het begin te genereren, waardoor essentiële testdata voor testers en ontwikkelaars worden geleverd.

Verrijk data

Op regels gebaseerde synthetische data kunnen data verrijken door uitgebreide rijen en/of kolommen te genereren. Het kan worden gebruikt om extra rijen te produceren om eenvoudig en efficiënt grotere datasets te creëren. Bovendien kunnen op regels gebaseerde synthetische data worden gebruikt om data uit te breiden en extra nieuwe kolommen te genereren die mogelijk afhankelijk zijn van bestaande kolommen.

Flexibiliteit en maatwerk

De op regels gebaseerde aanpak biedt flexibiliteit en maatwerk om zich aan te passen aan diverse dataformaten en -structuren, waardoor synthetische data volledig kunnen worden afgestemd op specifieke behoeften. Je kunt regels ontwerpen om verschillende scenario's te simuleren, waardoor het een flexibele methode wordt voor het genereren van data.

Data-opschoning

Op regels gebaseerde synthetische data vergemakkelijken het opschonen van data door data te genereren die aan vooraf gedefinieerde regels voldoen, inconsistenties te corrigeren, ontbrekende waarden aan te vullen en fouten te verwijderen, waardoor de integriteit en kwaliteit van de dataset behouden blijft. Hierdoor kunnen gebruikers beschikken over data met een nog hogere kwaliteit.

Privacy en vertrouwelijkheid

Het op regels gebaseerde genereren van synthetische data is met name nuttig in scenario's waarin echte persoonlijke data niet kunnen worden gebruikt vanwege privacyoverwegingen of wettelijke beperkingen. Door synthetische data als alternatief te creëren, kunnen organisaties testen en ontwikkelen zonder gevoelige informatie in gevaar te brengen.

op regels gebaseerde grafiek met synthetische data

Heb je nog vragen?

Neem contact op met een van onze experts

Hoe kan men op regels gebaseerde synthetische data genereren met Syntho?

Ons platform ondersteunt het genereren van op regels gebaseerde synthetische data via onze berekende kolomfunctie. Berekende kolomfuncties kunnen worden gebruikt om een ​​breed scala aan bewerkingen op data en andere kolommen uit te voeren, van eenvoudige rekenkundige berekeningen tot complexe logische en statistische berekeningen. Of u nu getallen afrondt, gedeelten van datums extraheert, gemiddelden berekent of tekst transformeert, deze functies bieden de veelzijdigheid om precies de data te creëren die u nodig heeft.

Configureer eenvoudig bedrijfsregels om dienovereenkomstig synthetische data te genereren

Hier zijn enkele typische voorbeelden van het genereren van op regels gebaseerde synthetische data met onze berekende kolomfuncties:

  • Gegevensopschoning en transformatie: Moeiteloos data opschonen en opnieuw formatteren, zoals het inkorten van witruimte, het wijzigen van hoofdletters of het converteren van datumnotaties.
  • Statistische berekeningen: Voer statistische berekeningen uit, zoals gemiddelden, varianties of standaarddeviaties, om inzichten te verkrijgen uit numerieke datasets.
  • Logische bewerkingen: Pas logische tests toe op data om vlaggen en indicatoren te maken of om data te filteren en te categoriseren op basis van specifieke criteria.
  • Wiskundige bewerkingen: Voer een verscheidenheid aan wiskundige bewerkingen uit, waardoor complexe berekeningen mogelijk zijn, zoals financiële modellering of technische berekeningen.
  • Tekst- en datummanipulatie: Extraheer of transformeer delen van tekst- en datumvelden, wat vooral handig is bij het voorbereiden van data voor rapportage of verdere analyse.
  • Gegevenssimulatie: data genereren volgens een bepaalde distributie, minimum, maximum, dataformaat en nog veel meer.

syntho-gidsafdekking

Sla uw synthetische datagids nu op!