Top 7 synthetische databedrijven plus criteria voor het kiezen van de beste provider

Bedrijven hebben grote hoeveelheden realistische data nodig, ontdaan van gevoelige informatie. Eén oplossing is het genereren van synthetische trainingsdata: kunstmatige informatie die voldoet aan de wetgeving inzake databescherming. Maar er is nog een andere uitdaging: de enorme verscheidenheid aan synthetische databedrijven. De markt wordt overspoeld met de-identificatietools. Volgens een prognose van Market Statsville Group, Alleen al synthetische dataplatforms zullen tegen 3.7 groeien tot 2033 miljard dollar van $ 218 miljoen in 2022. Deze platforms richten zich voornamelijk op het delen van data, softwaretesten en onderzoek. Blijf lezen om meer te weten te komen over de belangrijkste factoren waarmee u rekening moet houden bij het selecteren van een synthetische generatietool. Deze kennis helpt u bepalen of u aangepaste software moet ontwikkelen of dat een kant-en-klare oplossing een betere optie is. Heeft u al besloten dat commerciële, op bedrijven gerichte tools het beste bij uw organisatie passen? Geweldig. We zullen ook een lijst maken van wat wij beschouwen als enkele van de best gerangschikte synthetische datageneratiebedrijven. Maar laten we beginnen met de basis.

Identificeer de vereiste typen synthetische data

Synthetische datageneratie is een proces waarbij algoritmen voor kunstmatige intelligentie (AI) worden gebruikt om nepdata te produceren, volledig kunstmatig of gebaseerd op echte data, voor analysedoeleinden. Dit zijn de meest populaire vormen van synthetische datageneratie:

• Volledig door AI gegenereerde synthetische data wordt vanaf nul gemaakt met behulp van machine learning om de statistische eigenschappen van de originele data na te bootsen en tegelijkertijd anonimiteit te garanderen. Het is vooral handig voor modeltraining en datadeling.

• Op regels gebaseerde synthetische data wordt gegenereerd op basis van vooraf gedefinieerde regels en beperkingen om aan specifieke zakelijke behoeften te voldoen. Meestal wordt het gebruikt voor geavanceerde analyses waarvoor gecontroleerde datakwaliteit vereist is.
• Synthetische nepdata bootst de structuur en het formaat van echte data na zonder feitelijke informatie te gebruiken. Het vereist minimale investeringen en dient vaak als testdata voor softwareontwikkeling. 

Synthetische datasets bevatten geen persoonlijk identificeerbare informatie (PII). Omdat het niet aan specifieke personen kan worden gekoppeld, vallen synthetische data niet onder regelgeving zoals de Algemene Verordening Gegevensbescherming (AVG) en de Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA).

Voordat u begint met het zoeken naar synthetische databedrijven, moet u uitzoeken of u gestructureerde of ongestructureerde data moet genereren. Definieer ook de ROI van synthetische data.

Gestructureerde data

Gestructureerde data bestaan ​​uit georganiseerde, kwantitatieve datasets in tabelvorm met onderling verbonden datapunten. Het wordt vaak chronologisch gecategoriseerd voor een efficiënte analyse van menselijk gedrag, financiële data en op tijd gebaseerde trends.

Voorbeelden hiervan zijn:

• namen
• Adressen
• Contactdata
• Betalingsdata (creditcardnummers, facturen, enz.)
• Financiële prestatie

Om synthetisch gestructureerde data te produceren, wordt een generatief machine learning-model gebruikt op een relationele database met echte data. Dit model is ontworpen om een ​​nieuwe dataset te creëren die het origineel in wiskundige of statistische termen weerspiegelt. 

Ongestructureerde data

Ongestructureerde data zijn kwalitatieve data zonder een vooraf gedefinieerd formaat. In tegenstelling tot gestructureerde data passen ze niet netjes in traditionele databasevelden en kunnen ze niet snel worden verwerkt. Het beheren van dit soort data vereist het gebruik van niet-relationele (NoSQL) databases die zijn ontworpen om minder gestructureerde informatie te verwerken. 

Bedrijven gebruiken geavanceerde machine learning-, computer vision-, NLP- en Genative Adversarial Networks-modellen om patronen en inzichten uit ongestructureerde data te halen.

Voorbeelden hiervan zijn:

• Tekstuele data: e-mails, posts op sociale media, webpagina’s.
• Afbeeldingen: visuele informatie vervat in afbeeldingen en foto's.
• Audio: spraak- of muziekopnamen.
• Video: videodata, combinaties van afbeeldingen en audio.
• Sensordata: temperatuur- en accelerometerdata, IoT-sensoruitgangen.
• Sociale media-inhoud: berichten, opmerkingen, afbeeldingen, video's. 

Nadat u hebt besloten of u gestructureerde of ongestructureerde data wilt, is de volgende stap om duidelijk te maken waarom het bedrijf synthetische datageneratie nodig heeft.

Bepaal de synthetische datavereisten van uw bedrijf

Een leverancier van synthetische data die u kiest, moet aansluiten bij uw analytische, operationele en dataprivacyvereisten. Verschillende gebruiksscenario’s vragen om verschillende benaderingen van synthetische data; Veel providers ondersteunen echter beperkte methoden. Slechts enkele bestrijken meerdere synthesetechnieken. 

Identificeer de gebruiksscenario's

Zoals we al zeiden, dienen gestructureerde en ongestructureerde datasets verschillende doeleinden. Laten we eens kijken naar het potentieel use cases voor synthetische data afhankelijk van het datatype.

Gestructureerde gebruiksscenario's voor synthetische data:

• Testdata. Synthetische data worden gebruikt om realistische testomgevingen voor softwareontwikkeling en kwaliteitsborging te creëren zonder het risico dat echte data in gevaar komen.
• • Gegevenstweelingen. Organisaties kunnen levensechte data produceren die de werkelijke systeemprestaties weerspiegelen en deze gebruiken voor kwaliteitscontrole (het identificeren van de meest efficiënte configuraties, productieomstandigheden, applicatie-instellingen, enz.). 
• Verbetering van het algoritme. Synthetische generatiedata kunnen worden gebruikt om algoritmen te trainen om bedreigingen te detecteren, fraude te voorkomen en gepersonaliseerde aanbevelingen te doen.
• Productdemo's. Bedrijven gebruiken synthetische data om de mogelijkheden van hun product onder de aandacht te brengen zonder echte klantdata bloot te leggen.

• Het delen van data. Synthetische data vergemakkelijken het veilig intern en extern delen voor samenwerking en innovatie.
• Klinisch onderzoek. Op dit gebied helpen synthetische data bij het analyseren van trends, demografische data en behandelresultaten, terwijl de privacy van patiënten wordt gewaarborgd. 

Gebruiksscenario's voor ongestructureerde synthetische data:

Natuurlijke taalverwerking (NLP) en training. Synthetische data zijn cruciaal voor het trainen en verfijnen van machine learning-modellen voor tekst- en spraakherkenning en -generatie zonder dat er data uit de echte wereld worden verzameld.

• Computervisie (video). Organisaties kunnen computervisiesoftware trainen met een breed scala aan kunstmatige beeld- en videodata.
• Audio. Synthetische data genereren realistische maar kunstmatige geluiden of spraakpatronen voor het trainen en testen van stemherkennings- en geluidsanalysesystemen.

Met behulp van verschillende methoden kunt u de geproduceerde data aanpassen of uitbreiden om trainingsdatasets diverser te maken en het risico op algoritmische vertekening te verminderen.

Het is ook belangrijk om na te denken over hoe praktisch kunstmatige data zijn.

Denk aan datahulpprogramma's

Synthetische data moeten de patronen, distributies en kwaliteiten van de originele datasets repliceren. Wanneer u een provider kiest, controleer dan of de data die zij genereren de daadwerkelijke data kunnen vervangen. De tool moet bruikbaar zijn voor de beoogde praktische doeleinden, zoals machine learning-training of klinisch onderzoek.

Gegenereerde data moeten de referentiële integriteit behouden en de statistische en structurele kenmerken van de oorspronkelijke dataset behouden en het beschermen van gevoelige informatie. Het Syntho-platform, uitgerust met slimme de-identificatiefuncties en consistente mapping, maakt dit niveau van datatransformatie mogelijk.

Voordat u zich volledig vastlegt, is het verstandig om een ​​aantal kunstmatige data te testen. Inspecteer de gecreëerde datasets op mogelijke fouten en onnauwkeurigheden, evenals consistentie en betrouwbaarheid voor verschillende datasetgroottes. Geautomatiseerde beoordelingstools kunnen u helpen discrepanties tussen de gegenereerde en echte data te ontdekken.

Het platform moet flexibel genoeg zijn om allerlei scenario’s aan te kunnen, zelfs die buiten het oorspronkelijke beoogde gebruik. Laat uw team experimenteren met verschillende gebruiksscenario's voordat u zich ertoe verbindt. Een klinisch onderzoeksteam wil bijvoorbeeld ook kunstmatige datasets laten testen voor marketingdoeleinden of training van beveiligingsalgoritmen.

Synthetische databedrijven op uw lijst moeten verschillende bestandsformaten en databasetypen ondersteunen. De meeste bedrijfssoftware kan overweg met traditionele formaten zoals CVS, JSON en XML, maar ook met SQL- en NoSQL-databases. Maar het is altijd een goed idee om de documentatie nogmaals te controleren of te bevestigen bij de provider. Sommige bedrijven bieden ook API's aan om hun platform te integreren met uw bestaande workflows en formaten.

Focus op vereisten voor dataprivacy

Synthetische data zijn volledig kunstmatig en bevatten geen spoor van de oorspronkelijke PII. Dit betekent dat het niet onderworpen is aan de AVG (UK-GDPR), HIPAA en de California Consumer Privacy Act.

Hoe kun je dat bevestigen? Vraag documentatie aan over het proces voor het genereren van synthetische data van het bedrijf. Zorg ervoor dat de aanbieder over relevante certificeringen beschikt en regelmatig audits door derden ondergaat. 

Een andere slimme zet is het testen van de gegenereerde uitvoer om te controleren op originele identificatiedata. Probeer als extra voorzorgsmaatregel de kunstmatige data opnieuw te identificeren door te kijken naar combinaties van attributen en naast andere datasets. 

Controleer op gebruiksgemak

Een gebruiksvriendelijke interface is een must voor synthetische datasoftware. Zoek naar een provider die het makkelijk maakt om synthetische data te genereren op verschillende besturingssystemen, zelfs als je geen expert bent in coderen. We raden aan om je te richten op software met drag-and-drop-functies en AI-verbeterde scanners om PII te identificeren automatisch in datasets zonder dat er al te veel handmatige invoer nodig is.

De software moet worden geïntegreerd met uw bestaande IT-infrastructuur en bedrijfstools met minimale verstoringen of refactoring. Idealiter zou het synthetische databedrijf waarmee u samenwerkt assistentie moeten bieden tijdens de installatie om ervoor te zorgen dat het aansluit op uw workflow.

Verwacht van uw leverancier dat hij gedetailleerde handleidingen en training aanbiedt om uw medewerkers te helpen de tool effectief te gebruiken. En vergeet de technische ondersteuning niet, die gemakkelijk toegankelijk moet zijn wanneer u die nodig heeft.

Leveranciers van synthetische data versus open-source versus aangepaste software: belangrijke overwegingen

Elke optie brengt zijn eigen overwegingen en afwegingen met zich mee, waarbij diverse behoeften en prioriteiten binnen organisaties worden aangepakt. Laten we dus eens kijken hoe commerciële software en aangepaste tools zich verhouden tot open-sourcetools bij het genereren van synthetische data.

Open-source tools

Gratis, open-source tools voor het genereren van synthetische data zijn het meest budgetvriendelijk. Een ander groot voordeel is dat u de code kunt aanpassen aan uw behoeften. Open-sourceprojecten beschikken vaak over actieve ontwikkelaarsgemeenschappen waar gebruikers advies kunnen inwinnen en oplossingen kunnen delen.

Hoewel open source-tools goedkoop en handig zijn, leveren ze echter niet altijd data van hoge kwaliteit. Ze missen ook de geavanceerde automatiseringsmogelijkheden die hun commerciële tegenhangers wel vinden. Ze bieden bijvoorbeeld zelden ingebouwde functies om de gegenereerde output te beoordelen of te optimaliseren. 

Bovendien zijn deze tools complex en vereisen ze meestal een bepaald niveau van codeervaardigheden. U hebt waarschijnlijk een toegewijde IT-expert nodig om deze in te stellen, te configureren en te onderhouden.

Trouwens, bij Syntho hebben we onlangs een uitgebreide vergelijkende analyse uitgevoerd van ons platform versus open-source synthetische datageneratoren. Jij kan Lees meer over de criteria en conclusies in dit artikel.

Commerciële software

Commerciële synthetische datasoftware voldoet aan de zakelijke behoeften. Het is meestal ontworpen voor gebruikers zonder diepgaande technische expertise. Bedrijfsgerichte oplossingen hebben vaak intuïtieve interfaces, vooraf gebouwde workflows en sjablonen. 

Synthetische databedrijven zorgen ervoor dat hun software integreert met andere IT-infrastructuur en CI/CD-tools. Leveranciers bieden ook doorlopende technische ondersteuning en zorgen voor softwareonderhoud, zodat deze effectief en veilig blijft in de loop van de tijd.

Deze platforms kunnen op locatie worden ingezet of zijn toegankelijk via cloudgebaseerde abonnementsdiensten. Het implementatieproces kan verschillen afhankelijk van de omvang en complexiteit van uw bedrijf. Ten slotte bieden zakelijke tools een reeks kant-en-klare aanpassingsopties, maar deze dekken mogelijk niet alle mogelijke gebruiksscenario's.

Aangepaste ontwikkeling

Organisaties kunnen overwegen om tools voor het genereren van synthetische data te bouwen om aan hun unieke operationele behoeften te voldoen. Deze route is echter alleen praktisch zinvol als bestaande synthetische data-oplossingen niet werken met hun specifieke datatypen, formaten of data governance-standaarden. 

Het ontwikkelen van een dergelijk instrument kost tijd en geld. En nadat het is gebouwd, moet u zorgen voor het onderhoud en de updates ervan. Erger nog, er is geen garantie dat uw aangepaste machine learning-algoritme conforme data van hoge kwaliteit zal genereren.

Gezien dit alles is samenwerken met een ervaren bedrijf op het gebied van synthetische data doorgaans de beste optie voor de meeste organisaties. Hieronder vindt u een shortlist van de zeven beste dienstverleners die wij aanbevelen voor de klus. 

Top 7 bedrijven voor het genereren van synthetische data

Deze bedrijven zijn zorgvuldig geselecteerd op basis van hun expertise, betrouwbaarheid en effectiviteit bij het leveren van diensten voor het genereren van synthetische data.

1. Syntho

Syntho biedt een slim platform voor het genereren van synthetische data, waarmee organisaties data kunnen omzetten in hun concurrentievoordeel. Door toegang te geven tot alle methoden voor het genereren van synthetische data op één platform, biedt Syntho een uitgebreide oplossing die het volgende omvat:

• AI-gegenereerde synthetische data dat statistische patronen van de originele data nabootst met behulp van kunstmatige intelligentie.
• Slimme de-identificatie om gevoelige data te beschermen door PII te verwijderen of aan te passen.
• Beheer van testdata het creëren, onderhouden en controleren van representatieve testdata voor niet-productieomgevingen.

Syntho-platforms kunnen in elke cloud- of lokale omgeving worden geïntegreerd. Het bedrijf verzorgt de planning en implementatie en traint de werknemers van de gebruiker in het gebruik ervan Syntho-engine effectief. Er wordt ook post-implementatieondersteuning aangeboden. synthetische data

Belangrijkste kenmerken:

• Slimme de-identificatiefuncties bescherm gevoelige informatie door PII te verwijderen of te wijzigen met behulp van intelligente algoritmen.
  • PII-scanner: Identificeert automatisch PII, waardoor compliance en privacybescherming worden gegarandeerd.
  • Synthetische nepdata: vervangt gevoelige PII, PHI en andere identificatiedata voor het hoogste niveau van privacy.
  • Consistente mapping: Behoudt de referentiële integriteit in het hele data-ecosysteem voor dataconsistentie.
• Functies voor databeheer testen behoud van referentiële integriteit in het gehele relationele data-ecosysteem.
  • De-identificatie en synthetisatie: Maak het mogelijk om testdata te creëren die productiedata weerspiegelen, waardoor grondig testen en ontwikkelen in realistische scenario's mogelijk wordt.
  • Op regels gebaseerde synthetische data: Maakt het genereren van synthetische data mogelijk op basis van vooraf gedefinieerde regels en beperkingen.
  • Subsetting: U kunt records inkorten om kleinere, representatieve subsets van relationele databases te creëren, terwijl de referentiële integriteit behouden blijft.
• Door AI gegenereerde synthetische datafuncties statistische patronen van originele data nabootsen met behulp van kunstmatige intelligentie (AI).
  • Quality Assurance (QA)-rapport: helpt bij het beoordelen van gegenereerde synthetische data op nauwkeurigheid, privacy en snelheid.
  • Externe evaluatie door SAS: Data-experts bij SAS evalueren en keuren synthetische data goed om de betrouwbaarheid en kwaliteit ervan te garanderen.
  • Synthetische tijdreeksdata: u kunt nauwkeurige tijdreeksdata synthetiseren die de trends en patronen in de oorspronkelijke data volgen.
• PII-scanner voor open teksten. 
• Connectoren naadloos te integreren met zowel bron- als doeldata, ter ondersteuning van een end-to-end geïntegreerde aanpak.

Een vaste maandelijkse abonnementsprijs is afhankelijk van de gekozen functieset, en er is een gratis demo beschikbaar om de hoge kwaliteit van synthetische data te bevestigen voordat u zich volledig vastlegt.

2. Meestal AI

Meestal vereenvoudigt AI de naleving van de wetgeving inzake dataprivacy bij het creëren van kunstmatige data in verschillende formaten. 

Belangrijkste kenmerken:

• Gebruikersinterface zonder code: Dankzij een gebruiksvriendelijke interface kunt u synthetische data creëren zonder code te schrijven.
• Python-integratie: Met behulp van de API kunt u het genereren van synthetische data rechtstreeks in Python-workflows integreren.
• Upload uw dataset: Nadat de synthetische data zijn gegenereerd, verwijdert het systeem de echte data die u vooraf hebt geladen.

Dankzij de intuïtieve webgebaseerde gebruikersinterface kunnen zelfs gebruikers zonder technische expertise gemakkelijk door het platform navigeren.

Er zijn echter een paar nadelen. Sommige functies ontbreken. U kunt de uitvoer niet aanpassen op basis van stemmingsbeoordelingen of hiërarchie. De platformaanbieder biedt beperkte begeleiding, dus het kan enige tijd duren om de mogelijkheden onder de knie te krijgen. Ten slotte is het prijsbeleid niet volledig transparant.

3. Tonicum

Deze tool kan privacybeschermende synthetische data genereren voor machine learning en onderzoek. De provider ondersteunt cloud-implementaties voor schaalbaarheid en on-premise installaties voor bedrijven met strikte beveiligingsbeleidsregels die extra isolatie vereisen.

Belangrijkste kenmerken:

• Differentiële privacy: Tonic AI maakt gebruik van differentiële privacytechnieken om ruis aan de data toe te voegen, waardoor deze statistisch vergelijkbaar worden met de originele data.
• Realtime generatie: Teams kunnen op aanvraag synthetische data genereren om een ​​constante stroom testdata te verkrijgen.
• Uitlegbaarheid: Tonic AI heeft een verklaarbaar machine learning-model waarmee u parameters kunt controleren om de gewenste output te verkrijgen.

Het bedrijf biedt beperkte ondersteuning voor bepaalde gebruiksscenario's en specifieke databases, in het bijzonder Azure SQL. Voor het maken en onderhouden van aangepaste scripts is mogelijk de hulp van toegewijde IT-professionals nodig.

4. K2view

K2view is een softwarepakket dat kan worden geïntegreerd met relationele databases, platte bestanden en oudere systemen. Het maakt gebruik van meerdere technieken voor het genereren en anonimiseren van data om de referentiële integriteit van datasets met minimale aanpassingen te behouden.

Belangrijkste kenmerken:

• Een verscheidenheid aan anonimiseringsmethoden: Met K2view kunt u synthetische data creëren met behulp van een breed scala aan anonimiseringstechnieken, zoals datamaskering en tokenisatie.
• integraties: Het bedrijf biedt handleidingen en API's om u te helpen de K2view te integreren in uw ontwikkelings- en machine learning-trainingspijplijnen.
• Regelgebaseerde aanpak: Enorme datasets kunnen op aanvraag worden gegenereerd om tegemoet te komen aan verschillende zakelijke behoeften.

Het bedrijf biedt aangepaste tariefplannen en een gratis proefperiode om het aanbod te verkennen. Hoewel het platform geen programmeervaardigheden vereist, heeft het wel een steile leercurve.

5. Wazig

Hazy kan synthetische data in verschillende formaten genereren, waaronder gestructureerde (tabelvormige) data, tekst en afbeeldingen. 

Belangrijkste kenmerken:

• Metrix-suite: Hazy bevat een uitgebreide reeks meetdata om de gelijkenis, het nut en de privacy van synthetische data te evalueren in vergelijking met de originele data.
• Veilige implementatie: Hun software integreert naadloos met bestaande infrastructuur en databeveiligingsmaatregelen, waardoor productiedata veilig blijven.

Het bedrijf biedt toegewijde ondersteuning en onboarding. 

Het nadeel is dat de prijzen ervan betaalbaarder kunnen zijn voor grotere ondernemingen dan voor kleinere of middelgrote bedrijven. U moet rechtstreeks contact opnemen met het bedrijf om een ​​offerte te ontvangen.

6. Statistiek

Net als andere synthetische databedrijven creëert Statice kunstmatige datasets van uw originele data, voorkomt heridentificatie en behoudt de bruikbaarheid van de data. Hun SDK biedt vooraf ingestelde profielen met API's voor eenvoudigere datageneratie. 

Belangrijkste kenmerken:

• Schaalbaar ontwerp: Statice biedt een modulaire architectuur die kan worden geschaald om aan uw specifieke operationele IT-behoeften te voldoen.
• Complexe datastructuren ondersteunen: Het platform verwerkt meerdere relationele tabellen, tijdreeksdata en andere formaten.

Niet-technische gebruikers vinden de opdrachtregelinterface mogelijk te ingewikkeld. De prijzen zijn aan de hogere kant en u moet contact opnemen met het bedrijf om een ​​offerte aan te vragen.

7. Gretel.ai

Met Gretel.ai kunt u tijdsgevoelige tabeldata en afbeeldingen synthetiseren. Dit synthetische databedrijf biedt een volledige reeks databeheerservices, van modeltraining tot kwaliteitscontrole. Het bedrijf host ook een community waar andere ontwikkelaars strategieën of probleemoplossingsstappen kunnen delen. 

Belangrijkste kenmerken:

• Verifieerbare datakwaliteit: Gretel bevat rapportagemechanismen om de kwaliteit van synthetische data te evalueren op basis van aangepaste statistieken zoals privacybescherming en machine learning-kwaliteit.
• Open ontwikkelingsgemeenschap: Het bedrijf onderhoudt duidelijke documentatie, evenals SDK's en API's voor datawetenschappers en software-ingenieurs. 

Dit platform vereist uitgebreide aanpassingen via API's of SDK's. Helaas biedt het bedrijf doorgaans geen gratis proefperiode.

Snelle vergelijking van synthetische databedrijven

Bedrijf	Best geschikt voor	Naleving van CCPA, CPRA en meer	Gebruikerservaring	Prijzen
syntho	Omvat AI-gegenereerde en testdatabeheer use cases. Voor bedrijven van alle groottes die behoefte hebben aan synthetische data van hoge kwaliteit, integratieondersteuning en training.		Intuïtief	Transparante, flexibele drie op functies gebaseerde prijsniveaus. Geen kosten op basis van verbruik.
Meestal AI	Voor kleine en middelgrote bedrijven die flexibele prijzen nodig hebben.		redelijk gemakkelijk	Flexibel op kredietbasis, met een beperkte gratis versie.
Tonic	Voor privacygerichte bedrijven met een strikt beveiligingsbeleid.		Complex	Middelmatige, pay-as-you-go- en ondernemingsabonnementen.
K2weergave	Voor bedrijven met geavanceerd datatesten en onderzoek.		Complex	Matig, pay-as-you-go.
Vaag	Enterprise-grade datasets voor fraudemodellering, klantbetrokkenheid en personalisatie.		Intuïtief	Duur (onderhandeld met een bedrijf).
Statisch	Voor ondernemingen die gestructureerde data met een hoog privacyniveau nodig hebben.		redelijk gemakkelijk	Duur (onderhandeld met een bedrijf).
Grietje.ai	Op ontwikkelaars gerichte tool voor het genereren van data met uitgebreide aanpassingen.		redelijk gemakkelijk	Gematigde, op krediet gebaseerde en gratis opties.

Werk samen met beproefde synthetische databedrijven

Samenwerken met ervaren bedrijven op het gebied van synthetische data is van cruciaal belang als u oplossingen voor synthetische data naadloos in uw workflow wilt integreren. De bedrijven die in dit artikel worden genoemd, beschikken over diepgaande expertise en een bewezen staat van dienst in het leveren van betrouwbare, effectieve diensten voor het genereren van synthetische data. U kunt profiteren van hun branchekennis en op maat gemaakte oplossingen om aan uw specifieke databehoeften te voldoen door samen te werken met gerenommeerde leveranciers van synthetische data.

De bedrijven op de shortlist hebben hun aanbod verfijnd om tegemoet te komen aan een breed scala aan industrieën en gebruiksscenario's, mogelijk ook die van u. De selectiecriteria en andere praktische overwegingen die we hier in detail hebben beschreven, moeten u helpen bij het kiezen van de beste aanbieder voor uw specifieke behoeften.

syntho is verheugd een alomvattende oplossing aan te bieden die een breed scala aan methoden voor het genereren van synthetische data omvat. Ons platform biedt een pakket hoogwaardige synthetische data, de-identificatietechnieken en datamanagementoplossingen. Aarzel niet om een ​​demo te boeken met onze expert als u vragen heeft over de mogelijkheden ervan of als u wilt bespreken hoe ons product uw zakelijke doelstellingen kan bereiken.