Synthetische Mock Data Generator
Vervang gevoelige PII, PHI en andere identificatiedata
Belangrijkste voordelen van het gebruik van nepdata
Vervang echte waarden door nepwaarden om data te de-identificeren en de privacy te verbeteren
Geen PII- en PHI-data in de dataset
Organisaties hebben gebruiksvriendelijke en praktische tools nodig om PII of PHI uit te sluiten van hun datasets om de individuele privacy te beschermen en te voldoen aan de regelgeving op het gebied van databescherming. Het helpt het risico op datalekken te beperken en naleving van wettelijke normen te garanderen.
Representatieve datavervanging
Mock-data geven nauwkeurig de kenmerken van real weer data. Het biedt organisaties de mogelijkheid om dat te doen data vervangen door representatieve alternatieven in minuten.
Complexe datacreatie vanaf nul
Geavanceerde datacreatie met op regels gebaseerd synthetische data nauwkeurig simuleert scenario's uit de echte wereld. Emaakt het mogelijk om vanuit het niets zeer realistische datasets te creëren complex logica, relaties, en afhankelijkheden.
Bekijk hier onze gebruikersdocumentatie
Waarom Syntho-spotters geavanceerder zijn
Pbiedt een grote verscheidenheid aan spotters die synthetische data kunnen produceren
Syntho ondersteunt meer dan 150 verschillende spotters
Syntho ondersteunt standaard-spots zoals voornaam, achternaam, sociale zekerheid en telefoonnummer-spots, waardoor uitgebreide en aanpasbare datacreatie voor uiteenlopende behoeften wordt gegarandeerd.
Geavanceerde spotters
Geavanceerde spotters zijn configureerbare spotters die gebruikers in staat stellen data afstemmen op hun specifieke behoeften. Voorbeelden hiervan zijn de aangepaste tekstmocker, die aanpasbare tekenreeksen genereert bevattende letters, cijfers en symbolen, en de Uniform Distribution Mocker, waarmee gebruikers minimum, maximum en precisie kunnen instellen numeriek te genereren waarden thoed een specifieke distributie volgen.
Op regels gebaseerde nepdata
Op regels gebaseerde nepdata stellen gebruikers in staat dit te doen genergiek data gebaseerd op vooraf gedefinieerde regels & logica of op basis van andere kolommen in uw databaseren. Diverse fformules kunnen worden gebruikt om een breed scala aan bewerkingen op data uit te voeren, van eenvoudige rekenkundige tot complexe logische en statistische berekeningen. Deze zorgenes dat de data zich houden aan specifieke patronen en beperkingen en maakt het mogelijk om hoog te creëren accuraat en contextueel relevante data.
meertalige ondersteuning
Syntho ondersteunt elke spotter meer dan 80 talen en anders alfabetten. We ondersteunen een breed scala aan taalkundige en regionale behoeften.
Hoe spotters toe te passen
Creëer synthetische data die het volume en de diversiteit van uw data vergroten
Synthetische proefdata in 3 stappen
1. Identificeer PII
PII scannen webmaster. met onze PII-scanner via het tabblad “PII”. or identificeren kolommen waar je graag mee zou willen spotten via de "Taakconfiguratie" Tab.
2. Selecteer Spotters
Bevestig de mocker automatisch met de door onze PII-scanner voorgestelde mocker of configureer mockers op kolomniveau.
3. Bevestig Mocker
Bevestig de geselecteerde mocker voor een kolom via het tabblad PII of Job Configuration. Dit geeft gebruikers de flexibiliteit om kolommen te spotten en mockers dienovereenkomstig toe te passen.
Andere functies van Syntho
Ontdek andere functies die we bieden
Veelgestelde vragen
Vervang gevoelige PII, PHI en andere identificatiedata door representatieve synthetische nepdata die de bedrijfslogica en patronen volgen.
PII staat voor Persoonlijk Identificeerbare Informatie. PHI staat voor Personal Health Information en is een uitgebreide versie van PII gewijd aan gezondheidsinformatie. Zowel PII als PHI zijn identificatiedata en hebben betrekking op alle informatie die kan worden gebruikt om de identiteit van een individu rechtstreeks te onderscheiden of te traceren. Hier, met identificatiedata, deelt slechts één persoon deze eigenschap.
- Voornaam
- Achternaam
- Telefoon
- Burgerservicenummer, SSN
- Banknummer enz.
PII, PHI en andere directe identificatiedata zijn gevoelig en kunnen handmatig of automatisch worden opgespoord met onze PII-scanner om tijd te besparen en handmatig werk te minimaliseren. Vervolgens kan men Mockers toepassen om echte waarden te vervangen door nepwaarden om data te de-identificeren en de privacy te verbeteren.
Bouw beter en sneller met synthetische data
Ontgrendel datatoegang, versnel de ontwikkeling en verbeter de dataprivacy. Boek nu een sessie met onze experts.