Wat zijn synthetische data?

Gids voor synthetische datatypen en betekenis

Wat is synthetische data?

Synthetische data betekenis: het zijn kunstmatig gegenereerde data die de kenmerken en patronen van echte data nabootsen. Het wordt gecreëerd met behulp van algoritmes of modellen op basis van bestaande data, zonder enige feitelijke informatie van individuen of entiteiten te bevatten.

Synthetische data worden veelvuldig gebruikt in verschillende vakgebieden, waaronder machine learning, data-analyse en softwaretesten, om de privacy te beschermen, de databeveiliging te verbeteren en beperkingen bij het verkrijgen van toegang tot of delen van echte data te overwinnen.

Soorten synthetische data

Er bestaan drie methoden voor het genereren van synthetische data binnen
de synthetische dataparaplu

Volledig door AI gegenereerde synthetische data

Boots de statistische patronen, relaties en kenmerken van data uit de echte wereld na in synthetische data met de kracht van kunstmatige intelligentie (AI)-algoritmen.

Het AI-algoritme leert patronen en relaties van echte data om nieuwe, synthetische data te genereren die deze kenmerken nauwkeurig nabootsen. Deze synthetische data is zo nauwkeurig dat het kan worden gebruikt voor geavanceerde analyses, en fungeert als een "synthetische data-tweeling" die functioneert als echte data.

Meer informatie

Volledig door AI gegenereerde synthetische data

Synthetische nepdata

Gebruik een slimme anonimiseringsaanpak en schakel mockers in voor de vervanging van gevoelige PII, PHI en andere identificatiedata die de bedrijfslogica en -patronen volgen.

Syntho ondersteunt +150 verschillende mockers die ook beschikbaar zijn in verschillende talen en alfabetten. Syntho ondersteunt standaard mockers zoals voornaam, achternaam en telefoonnummers, maar ook geavanceerdere mockers om mock-data te genereren die uw gedefinieerde bedrijfsregels kunnen volgen.

Meer informatie

Op regels gebaseerde synthetische data

Gebruik een slimme anonimiseringsaanpak en schakel mockers in voor de vervanging van gevoelige PII, PHI en andere identificatiedata die de bedrijfslogica en -patronen volgen.

Meer informatie

Dummy-data

Dummy-data, zonder zinvolle informatie, nemen ruimte in beslag die bedoeld is voor echte data, maar bevatten geen waardevolle inzichten.

Het dient als een tijdelijke aanduiding in verschillende contexten, waaronder test- en operationele scenario's. Tijdens het testen fungeren dergelijke data als tijdelijke aanduidingen of opvulling, wat zorgt voor een uitgebreide dekking van variabelen en datavelden om complicaties bij het testen van software te voorkomen.

Red je Handleiding voor testdatabeheer

Creëer en beheer op efficiënte wijze hoogwaardige testdata

Verbetering van dataprivacy en naleving

Verminder de handmatige inspanning bij het genereren van testdata

Versnel ontwikkeling en testen

Volledige naam *

Zakelijk e-mailadres *

Land *

Privacybeleid

Wat zijn de voordelen van synthetische data?

Synthetische data zijn essentieel voor het aanpakken van verschillende uitdagingen
in datagestuurde velden

Ontgrendel data en waardevolle inzichten

Moderne organisaties verzamelen grote hoeveelheden data, maar niet alle data wordt gebruikt vanwege de gevoelige aard en persoonlijke identificatiedata. Dit is een belangrijke uitdaging, aangezien de effectiviteit van datagestuurde technologieën afhankelijk is van de beschikbaarheid van data. Door AI gegenereerde synthetische data komt naar voren als een oplossing om deze uitdaging te overwinnen. Het biedt een nieuwe benadering van synthetische data die eruitziet als echte data.

Digitaal vertrouwen winnen

Klanten die op zoek zijn naar de zekerheid dat hun persoonlijke informatie veilig en beschermd blijft, en die transparantie en integriteit van de bedrijven waarmee ze zaken doen, waarderen. Het gebruiken van synthetische data is een oplossing waarmee organisaties digitaal vertrouwen en geloofwaardigheid kunnen bevorderen.

Stimuleer samenwerkingen in de sector

Organisaties zoeken voortdurend naar mogelijkheden voor interne en externe samenwerking om innovatie te stimuleren en een concurrentievoordeel te behouden. Uitdagingen zoals dataprivacy en datafragmentatie vertragen het delen van data tussen verschillende afdelingen, organisaties en sectoren.

Welk type synthetische data gebruiken?

Afhankelijk van uw gebruiksscenario wordt een combinatie van nepdata, op regels gebaseerde gegenereerde synthetische data of door AI gegenereerde data geadviseerd. Dit overzicht geeft u een eerste indicatie welk type synthetische data u moet gebruiken.

Het Syntho-platform biedt verschillende kunstmatig gegenereerde tekstdatamethoden die zijn afgestemd op diverse scenario's, waarbij rekening wordt gehouden met de aard van de data, privacyproblemen en specifieke gebruiksscenario's, waardoor gebruikers de meest geschikte opties kunnen selecteren. Een samenvattende tabel geeft een overzicht van deze methoden, met details over hun relevantie en gebruiksscenario's.

Gegevensgeneratie methode	Relevantie	Voorbeeld use case
AI-gegenereerd synthetische data	Wanneer statistische nauwkeurigheid en maximale privacy nodig zijn.	ML-modeltraining voor functiedataset.
AI-gegenereerd synthetische tijdreeks data	Wanneer statistische nauwkeurigheid en maximale privacy nodig zijn voor sequentiële data.	ML-modeltraining voor tijdreeksdataset.
De-identificatie met behulp van Mockers	Bij het werken met grote en complexe databases voor interne doeleinden.	Testen en ontwikkelen voor productiedatabases.
Regelgebaseerd-synthetisch data (met behulp van Mockers en Berekende Kolommen)	Wanneer er nog geen data uit de echte wereld beschikbaar zijn, of om bedrijfslogica op maat te definiëren.	Eenvoudige testgevallen, of complexe testgevallen die niet in productiedata voorkomen.

Use cases

product demo

Verbeter uw productdemonstraties met de door AI gegenereerde synthetische data van Syntho, waardoor realistische, privacyconforme demo-omgevingen ontstaan

Synthetische data voor testdata

Verbeter uw testprocessen met de door AI gegenereerde synthetische testdata van Syntho, die productie-achtige datasets bieden die privacy garanderen

Snelle datauitwisseling

Overwin de uitdagingen op het gebied van datadeling met de synthetische dataoplossingen van Syntho, die veilige, conforme en efficiënte datauitwisseling mogelijk maken

Geavanceerde Analytics

Ontgrendel datagestuurde innovatie met de door AI gegenereerde synthetische data van Syntho, die snelle, conforme toegang biedt tot hoogwaardige datasets voor

Ondersteund datatype
van Syntho

Syntho ondersteunt elke vorm van tabeldata en ondersteunt ook complexe datatypen. Tabeldata zijn een soort gestructureerde data die zijn georganiseerd in rijen en kolommen, meestal in de vorm van een tabel. Meestal zie je dit soort data in databases, spreadsheets en andere databeheersystemen.

Ondersteuning voor complexe data

Tijdreeksdata
Grote datasets en databases met meerdere tabellen
Elke taal (Nederlands, Engels etc.)
Elk alfabet (Engels, Chinees, Japans etc.)
Geografische locatiedata (zoals GPS)

Ontdek meer bronnen

Bootst (gevoelige) data na met AI om synthetische data-tweelingen te genereren

Alle bronnen

Gidsen

Gids voor synthetische data

Blog

Wat zijn synthetische data?

Wat is synthetische data?

Soorten synthetische data