Slimme de-identificatie en synthese
Gebruik onze best-practice-oplossingen om testdata te genereren die productiedata weerspiegelen voor uitgebreide tests en ontwikkeling in representatieve scenario's.
Het gebruik van originele persoonsdata als testdata is niet toegestaan
Testen en ontwikkelen met representatieve testdata is essentieel om state-of-the-art oplossingen te kunnen leveren. Het gebruik van originele productiedata lijkt voor de hand liggend, maar is vaak een uitdaging omdat deze niet zomaar kunnen worden gebruikt omdat deze:
- bevat (privacy)gevoelige informatie,
- is beperkt, schaars of mist data
- of bestaat helemaal niet.
Dit brengt voor veel organisaties uitdagingen met zich mee bij het verkrijgen van de juiste testdata. Daarom ondersteunt Syntho alle best practice-oplossingen om uw testdata goed vast te stellen.
Best practices voor representatieve testdata: slimme de-identificatie en synthetisatie
Slimme de-identificatie
Wat is slimme de-identificatie
De-identificatie is een proces dat wordt gebruikt om gevoelige informatie te beschermen door persoonlijk identificeerbare informatie (PII) uit een dataset of database te verwijderen of te wijzigen.
Wanneer slimme de-identificatie gebruiken als testdata?
De-identificatie wordt vaak gebruikt wanneer productiedata als uitgangspunt beschikbaar zijn. De-identificatie wordt toegepast om (privacy)gevoelige informatie uit de dataset of database te verwijderen of aan te passen om te voldoen aan de regelgeving inzake dataprivacy, aangezien het gebruik van persoonsdata niet is toegestaan volgens de privacyregelgeving (zoals de AVG).
Identificeer PII automatisch met onze AI-aangedreven PII-scanner
Beperk handmatig werk en maak gebruik van onze PII-scanner om kolommen in uw database te identificeren die directe persoonlijk identificeerbare informatie (PII) bevatten met de kracht van AI.
Vervang gevoelige PII, PHI en andere identificatiedata
Vervang gevoelige PII, PHI en andere identificatiedata door een vertegenwoordiger Synthetische nepdata die bedrijfslogica en patronen volgen.
Behoud referentiële integriteit in een volledig relationeel data-ecosysteem
Behoud referentiële integriteit met consistente mapping in een volledig data-ecosysteem om data uit synthetische databanen, databases en systemen te matchen.
Synthetische datageneratie
Wat is datasynthese?
Synthetisatie heeft tot doel synthetische data te creëren die kunstmatig worden gegenereerd en dienen als alternatief voor data uit de echte wereld.
Wanneer synthetiseren als testdata?
Synthetisatie wordt vaak gebruikt wanneer productiedata beperkt of schaars zijn, data missen of helemaal niet als uitgangspunt bestaan. Nieuwe data worden kunstmatig gegenereerd en dienen als alternatief voor data uit de echte wereld.
Vervang gevoelige PII, PHI en andere identificatiedata
Creëer synthetische data op basis van vooraf gedefinieerde regels en beperkingen
Boots statistische patronen van originele data na in synthetische data met de kracht van kunstmatige intelligentie
Hoe kan je Slimme De-identificatie en synthetische data gebruiken met Syntho?
Configureer eenvoudig!
Van slimme de-identificatie tot synthetisatie, de Syntho Engine ondersteunt alle best-practice-oplossingen om uw testdata goed te krijgen. Configureer moeiteloos alle best practice testdataoplossingen binnen ons platform met gebruiksvriendelijke opties afgestemd op jouw behoeften. Van slimme de-identificatie tot synthese: sleep de doeltabel eenvoudigweg naar de gewenste sectie in de werkruimte. Het combineren van oplossingen wordt ook ondersteund.
Sla uw synthetische datagids nu op!
- Wat is synthetische data?
- Waarom gebruiken organisaties het?
- Klantcases met toegevoegde waarde op basis van synthetische data
- Hoe te beginnen
