Studium przypadku
Dane syntetyczne do badań akademickich na Uniwersytecie Erazma
O kliencie
Erasmus University Rotterdam (EUR) to międzynarodowy publiczny uniwersytet badawczy w Holandii z ponad 100-letnim doświadczeniem. Erasmus MC to największy i jeden z czołowych akademickich ośrodków medycznych i urazowych w Holandii, a jego szkoła ekonomii i biznesu, Erasmus School of Economics i Rotterdam School of Management są dobrze znane w Europie i poza nią. Obecnie Uniwersytet Erasmusa w Rotterdamie znalazł się na liście 100 najlepszych uniwersytetów na świecie według czterech czołowych międzynarodowych rankingów.
Sytuacja
Uczelnia kładzie duży nacisk na dane, włączając analizę danych i metodologie badawcze do swoich programów oraz realizację badań akademickich, w tym publikację artykułów. Jednak ewoluujący krajobraz wykorzystania danych niesie ze sobą istotne konsekwencje dla prywatności, co skłania uniwersytet do znalezienia równowagi między wykorzystaniem pełnego potencjału danych a ochroną indywidualnych praw do prywatności.
rozwiązanie
Czy w swoich badaniach wykorzystujesz dane zastrzeżone i/lub osobiste i dlatego nie możesz ich udostępnić? Teraz Uniwersytet Erasmus może być w stanie Ci w tym pomóc, tworząc syntetyczny zbiór danych.
W ramach rozwiązań zapewniających integralność badań Uniwersytetu Erasmus w Rotterdamie (EUR) firma EUR ogłosiła dostępność silnika Syntho Engine, który jest obecnie pozycjonowany jako rozwiązanie i usługa zarządzania danymi do generowania danych syntetycznych. Jeśli chodzi o korzystanie z Syntho Engine, zachęcamy wszystkich badaczy Uniwersytetu Erasmusa do jak najczęstszego korzystania z platformy.
Korzyści
Lepsze dane i prywatność w celu zwiększenia rzetelności badań
Syntetyczne zbiory danych naśladują rzeczywiste zbiory danych, zachowując ich właściwości statystyczne i relacje między zmiennymi. Należy zauważyć, że metoda ta zmniejsza również ryzyko ujawnienia do zera, ponieważ żaden zapis w syntetycznym zbiorze danych nie reprezentuje prawdziwej osoby.
Ułatw eksplorację danych, zapewniając łatwiejszy dostęp do większej ilości danych
Udostępniając syntetyczne zbiory danych, które naśladują oryginalne zbiory danych, których w innym przypadku nie można by otworzyć, badacze, uniwersytet i zainteresowane strony mogą teraz ułatwić eksplorację danych, zachowując jednocześnie prywatność uczestników. Dane syntetyczne umożliwiają badaczom dostęp do większej ilości danych, co nie byłoby możliwe w przypadku prawdziwych danych osobowych. Pozwala to na eksplorację danych, przy czym większa ich ilość pozwala na wcześniejszą weryfikację hipotez i wyników w procesie badawczym.
Zwiększona powtarzalność badań poprzez ułatwienie dostępu do danych syntetycznych
Udostępniając syntetyczne zbiory danych naśladujące oryginalne zbiory danych, których w innym przypadku nie można by otworzyć, badacze mogą zapewnić powtarzalność swoich wyników. Alternatywą dla publikowania i/lub udostępniania prawdziwych danych osobowych do celów odtwarzalności jest obecnie możliwość publikowania i/lub udostępniania danych syntetycznych.
Reprezentatywne dane syntetyczne dotyczące kierunków studiów
Kursy w dalszym ciągu obejmują więcej zadań związanych z analityką. W związku z tym potrzebne są reprezentatywne dane, aby umożliwić studentom nauczenie się tworzenia i wdrażania rozwiązań analitycznych na podstawie reprezentatywnych danych. Aby to ułatwić i umożliwić studentom naukę budowania modeli analitycznych w reprezentatywnych scenariuszach, w ramach kursów można udostępniać dane syntetyczne.
Organizacja: Uniwersytet Erazma w Rotterdamie (EUR)
Lokalizacja:
Przemysł: Edukacja i badania
Rozmiar: Ponad 12000 pracowników
Przypadek użycia: Analityka
Dane docelowe: Dane z badań akademickich
Strona internetowa: https://www.eur.nl/en
Dane są syntetyczne, ale nasz zespół jest prawdziwy!
Skontaktuj się z Syntho a jeden z naszych ekspertów skontaktuje się z Tobą z prędkością światła, aby zbadać wartość danych syntetycznych!