Smart avidentifikasjon og syntetisering
Bruk våre beste praksis-løsninger for å generere testdata som gjenspeiler produksjonsdata for omfattende testing og utvikling i representative scenarier.
Det er ikke tillatt å bruke originale personopplysninger som testdata
Testing og utvikling med representative testdata er avgjørende for å levere toppmoderne løsninger. Å bruke originale produksjonsdata virker åpenbart, men er ofte utfordrende da det ikke bare kan brukes fordi det:
- inneholder (personvern)sensitiv informasjon,
- er begrenset, knappe eller mangler data
- eller ikke eksisterer i det hele tatt.
Dette introduserer utfordringer for mange organisasjoner med å få testdataene riktig. Derfor støtter Syntho alle beste praksis-løsninger for å etablere testdataene dine riktig.
Beste praksis for representative testdata: Smart avidentifikasjon og syntetisering
Smart avidentifikasjon
Hva er smart avidentifikasjon
Avidentifikasjon er en prosess som brukes for å beskytte sensitiv informasjon ved å fjerne eller endre personlig identifiserbar informasjon (PII) fra et datasett eller database.
Når skal man bruke smart avidentifikasjon som testdata?
Avidentifikasjon brukes ofte når produksjonsdata er tilgjengelig som utgangspunkt. Avidentifikasjon brukes for å fjerne eller modifisere (personvern) sensitiv informasjon fra datasettet eller databasen for å overholde personvernforskriftene, da bruk av personopplysninger ikke er tillatt i henhold til personvernregelverket (som GDPR).
Identifiser PII automatisk med vår AI-drevne PII-skanner
Reduser manuelt arbeid og bruk vår PII-skanner å identifisere kolonner i databasen som inneholder direkte personlig identifiserbar informasjon (PII) med kraften til AI.
Erstatt sensitive PII, PHI og andre identifikatorer
Bytt ut sensitive PII, PHI og andre identifikatorer med representative Syntetiske mock-data som følger forretningslogikk og mønstre.
Bevar referanseintegritet i et helt relasjonsdataøkosystem
Bevar referanseintegritet med konsekvent kartlegging i et helt dataøkosystem for å matche data på tvers av syntetiske datajobber, databaser og systemer.
Syntetisk datagenerering
Hva er datasyntetisering?
Syntetisering har som mål å skape syntetiske data som genereres kunstig og fungerer som et alternativ til virkelige data.
Når skal syntetisering som testdata?
Syntetisering brukes ofte når produksjonsdata er begrenset, knappe, mangler data eller ikke eksisterer i det hele tatt som utgangspunkt. Nye data genereres kunstig og fungerer som et alternativ til virkelige data.
Erstatt sensitive PII, PHI og andre identifikatorer
Lag syntetiske data basert på forhåndsdefinerte regler og begrensninger
Etterligne statistiske mønstre av originale data i syntetiske data med kraften til kunstig intelligens
Hvordan kan man bruke Smart De-identifikasjon og syntetiske data med Syntho?
Konfigurer enkelt!
Fra smart avidentifikasjon til syntetisering, Syntho Engine støtter alle beste praksis-løsninger for å få testdataene dine riktig. Konfigurer alle beste praksis-testdataløsninger uten problemer innenfor plattformen vår med brukervennlige alternativer skreddersydd for dine behov. Fra smart avidentifikasjon til syntetisering, dra ganske enkelt måltabellen inn i ønsket seksjon i arbeidsområdet. Kombinering av løsninger støttes også.
Lagre din syntetiske dataguide nå!
- Hva er syntetiske data?
- Hvorfor bruker organisasjoner det?
- Verdiskapende syntetiske dataklientsaker
- Hvordan starte
