Wat is synthetische data?
Gids voor synthetische datatypen en betekenis
Inleiding
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 algoritmen of modellen op basis van bestaande data, zonder enige feitelijke informatie van individuen of entiteiten te bevatten. Synthetische data wordt veel gebruikt in verschillende velden, waaronder machine learning, data-analyse en softwaretesten, om privacy te beschermen, databeveiliging te verbeteren en beperkingen bij het openen of delen van echte data te overwinnen.
Soorten synthetische data
Er bestaan drie methoden voor het genereren van synthetische data binnen de paraplu van synthetische data. Deze 3 soorten synthetische datageneratie: zijn volledig door AI gegenereerde synthetische data, synthetische nepdata en op regels gebaseerde synthetische data. We leggen kort uit wat de verschillen zijn.
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 is getraind op data uit de echte wereld om kenmerken, relaties en statistische patronen te leren. Vervolgens genereert het model geheel nieuwe data. Belangrijk verschil: het AI-model bootst de kenmerken, relaties en statistische patronen van de daadwerkelijke data na in de synthetische data, en wel in een zodanige mate dat de gegenereerde synthetische data zelfs kunnen worden gebruikt voor geavanceerde analyses. Daarom noemt Syntho dit een synthetische data-tweeling, het zijn synthetische data die gebruikt kunnen worden alsof het echte data zijn.
Gebruik een slimme de-identificatieaanpak en bondgenootschappelijke spotters 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 meer geavanceerde mockers om nepdata te genereren die uw gedefinieerde bedrijfsregels kunnen volgen.
Gebruik een slimme de-identificatieaanpak en bondgenootschappelijke spotters 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 meer geavanceerde mockers om nepdata te genereren die uw gedefinieerde bedrijfsregels kunnen volgen.
Domme data
Dummydata, verstoken van betekenisvolle informatie, nemen ruimte in beslag die bedoeld is voor echte data, zonder waardevolle inzichten te bevatten. Het dient als tijdelijke aanduiding in verschillende contexten, waaronder test- en operationele scenario's. Tijdens het testen fungeren dergelijke data als tijdelijke aanduidingen of opvulling, waardoor een uitgebreide dekking van variabelen en datavelden wordt gegarandeerd om complicaties bij het testen van software te voorkomen.
Wat zijn de voordelen van synthetische data?
Synthetische data zijn essentieel voor het aanpakken van verschillende uitdagingen op datagestuurde gebieden
- Ontgrendel data en waardevolle inzichten
Moderne organisaties verzamelen grote hoeveelheden data, maar niet alle data worden gebruikt vanwege de gevoelige aard en persoonlijke identificatiedata ervan. Hiermee wordt een belangrijke uitdaging aangepakt, aangezien de effectiviteit van datagestuurde technologieën afhangt van de beschikbaarheid van data. Door AI gegenereerde synthetische data komen naar voren als een oplossing om deze uitdaging te overwinnen. Het biedt een nieuwe benadering van synthetische data die op echte data lijken.
- Digitaal vertrouwen winnen
Klanten die daar zekerheid over willen hun persoonlijke data blijven veilig en beschermd, en ze waarderen transparantie en integriteit van de bedrijven waarmee ze samenwerken. Het gebruik 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 verspreid over 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.
| Methode voor het genereren van data | Relevantie | Voorbeeld use case |
|---|---|---|
| AI-gegenereerde synthetische data | Wanneer statistische nauwkeurigheid en maximale privacy nodig zijn. | ML-modeltraining voor functiedataset. |
| Door AI gegenereerde synthetische tijdreeksdata | 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. |
| Op regels gebaseerde synthetische data (met behulp van Spotters 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. |
Gebruiksscenario's voor synthetische data
Uitdaging
Problemen met het delen van data (dwz juridische vertragingen, onbenutte waardevolle data) veroorzaken tegenslagen bij projecten.
Uitdaging
Uw demodata kunnen niet optimaal zijn, wat leidt tot gemiste kansen tijdens productdemonstraties.
Uitdaging
Het genereren van data staat voor grote uitdagingen, waaronder het garanderen van de privacy en compliance van data, het handhaven van de datakwaliteit en -integriteit en het implementeren van robuuste data governance-praktijken.
Uitdaging
Modelontwikkelingsproces. Het starten van de DS-projecten vereist toegang tot data en begrip van data. De datawetenschappers hebben niet altijd volledige toegang tot de data en het is moeilijk om nieuwe projecten te initiëren.
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)
Bouw beter en sneller met synthetische data
Ontgrendel datatoegang, versnel de ontwikkeling en verbeter de dataprivacy. Boek nu een sessie met onze experts.