Syntetisk databruk
Syntetiske data for Analytics
Bygg ditt sterke datagrunnlag med enkel og rask tilgang til like god som ekte AI-generert syntetisk data
Introduksjon til analyse
Vi er midt i datarevolusjonen og datadrevne løsninger (f.eks. fra dashboards [BI] til avanserte analyser [AI & ML]) er i ferd med å forandre hele vår verden. Imidlertid er disse datadrevne løsningene bare så gode som dataene de kan bruke. Dette er ofte utfordrende når de nødvendige dataene er personvernsensitive.
Derfor er et sterkt datagrunnlag med enkel og rask tilgang til brukbare, relevante og nødvendige data avgjørende for å utvikle datadrevne løsninger (f.eks. dashboard [BI] og avansert analyse [AI & ML]). For mange organisasjoner er det imidlertid utfordrende og tidkrevende å få tilgang til relevante data.
Analytics-utfordringer
For mange organisasjoner er det utfordrende og tidkrevende å få tilgang til relevante data, som kreves for å realisere datadrevet innovasjon.
- Uten (retidig tilgang til) data er datadrevet innovasjon og analyse ikke mulig
- Du går glipp av verdifulle datamuligheter og momentum på grunn av "låste" data
- Data er avgjørende for å være smartere enn konkurrentene
Å få tilgang til data tar evigheter
- Personvernregler som GDPR er strenge og begrenser tilgangen til data
- Du vil bli konfrontert med mye byråkrati og papirarbeid, noe som forårsaker avhengigheter og "legacy-by-design"
- Overhead som interne prosesser, risikovurderinger, forespørsler om datatilgang er tidkrevende
Anonymisering fungerer ikke
- Anonymisering ødelegger dataene dine, og gjør dem ikke lenger egnet for analyser (søppel inn = søppel ut)
- Anonymisering resulterer ikke i anonyme data. Personvernrisiko vil alltid være tilstede
- Klassiske anonymiseringsteknikker er ikke skalerbare, fordi de fungerer forskjellig per datasett og per datatype
Vår løsning: AI-genererte syntetiske data
Kunstig generert
Syntetiske data genereres kunstig ved å bruke algoritmer og statistiske teknikker
Etterligner ekte data
Syntetiske data gjenskaper de statistiske egenskapene og mønstrene til data fra den virkelige verden
Personvern-by-design
Syntetisk genererte data består av helt nye og kunstige datapunkter uten en-til-en-relasjon til ekte data
Hva gjør Synthos tilnærming unik?
Vurder genererte syntetiske data om nøyaktighet, personvern og hastighet
Synthos kvalitetssikringsrapport vurderer genererte syntetiske data og demonstrerer nøyaktigheten, personvernet og hastigheten til de syntetiske dataene sammenlignet med de originale dataene.
Våre syntetiske data er vurdert og godkjent av dataekspertene til SAS
Syntetiske data generert av Syntho blir vurdert, validert og godkjent fra et eksternt og objektivt synspunkt av dataekspertene til SAS.
Syntetiser tidsseriedata nøyaktig med Syntho
Tidsseriedata er en datatype preget av en sekvens av hendelser, observasjoner og/eller målinger samlet inn og ordnet med dato-tidsintervaller, som typisk representerer endringer i en variabel over tid, og støttes av Syntho.
Har du noen spørsmål?
Snakk med en av våre eksperter
Hvorfor bruker organisasjoner AI-genererte syntetiske data for Analytics?
Lås opp (sensitive) data
- Syntetiske data er unntatt personvernforskrifter, slik som GDPR
- Lås opp personlige data og få tilgang til flere data som tidligere var begrenset (f.eks. På grunn av personvern)
Like gode som ekte data
- En AI-generert syntetisk datatvilling er statistisk identisk i forhold til de originale dataene
- Bruk AI-genererte syntetiske data som om det er originale data
Enkelt, raskt og skalerbart
- Omgå internt byråkrati, prosesser, risikovurderinger, forespørsler om datatilgang og lignende tidkrevende overhead
- Skalerbar løsning som fungerer likt for hvert datasett og for hver datatype
Case-studier
Case-studier
August 29, 2023
Tidligere
neste
Verdi
Bygg ditt sterke datagrunnlag med enkel og rask tilgang til like god som ekte AI-generert syntetisk data
- Vær smartere enn (og til og med slå) konkurrentene
- Utnytt nye og flere innovasjonsmuligheter
- Lås opp data, og dermed verdifull innsikt
- Redusere overhead og byråkrati
- Realiser datadrevet innovasjon
- Øk din datastrategi og adopsjon av datainnovasjon
Lagre din syntetiske dataguide nå!
- Hva er syntetiske data?
- Hvorfor bruker organisasjoner det?
- Verdiskapende syntetiske dataklientsaker
- Hvordan starte
