Syntetyczny przypadek użycia danych
Dane syntetyczne dla analityki
Zbuduj solidne podstawy danych dzięki łatwemu i szybkiemu dostępowi do równie dobrych jak rzeczywiste danych syntetycznych generowanych przez sztuczną inteligencję
Wprowadzenie do analityki
Jesteśmy w trakcie rewolucji danych, a rozwiązania oparte na danych (np. od dashboardów [BI] po zaawansowaną analitykę [AI i ML]) wkrótce zmienią cały nasz świat. Jednak te rozwiązania oparte na danych są tak dobre, jak dane, które mogą wykorzystać. Jest to często trudne, gdy wymagane dane mają charakter wrażliwy na prywatność.
Dlatego też do opracowania rozwiązań opartych na danych (np. pulpity nawigacyjne [BI] i zaawansowana analityka [AI i ML]) niezbędna jest solidna podstawa danych z łatwym i szybkim dostępem do użytecznych, istotnych i wymaganych danych. Jednak dla wielu organizacji dostęp do odpowiednich danych jest trudny i czasochłonny.
Wyzwania analityczne
Dla wielu organizacji dostęp do odpowiednich danych niezbędnych do wprowadzenia innowacji opartych na danych jest trudny i czasochłonny.
- Bez (terminowego dostępu do) danych innowacje i analizy oparte na danych nie są możliwe
- Tracisz cenne możliwości i dynamikę danych z powodu „zablokowanych” danych
- Dane mają kluczowe znaczenie, aby być mądrzejszym niż konkurencja
Uzyskanie dostępu do danych trwa wieki
- Przepisy dotyczące prywatności, takie jak RODO, są surowe i ograniczają dostęp do danych
- Będziesz miał do czynienia z dużą ilością biurokracji i papierkowej roboty, powodując zależności i „legacy-by-design"
- Koszty ogólne, takie jak procesy wewnętrzne, oceny ryzyka, żądania dostępu do danych, są czasochłonne
Anonimizacja nie działa
- Anonimizacja niszczy Twoje dane, przez co nie nadają się już do celów analitycznych (garbage in = Garbage out)
- Anonimizacja nie skutkuje anonimizacją danych. Zagrożenia dla prywatności będą zawsze obecne
- Klasyczne techniki anonimizacji nie są skalowalne, ponieważ działają inaczej w zależności od zestawu danych i typu danych
Nasze rozwiązanie: dane syntetyczne generowane przez sztuczną inteligencję
Sztucznie wygenerowane
Dane syntetyczne są generowane sztucznie przy użyciu algorytmów i technik statystycznych
Naśladuje prawdziwe dane
Dane syntetyczne replikują cechy statystyczne i wzorce danych rzeczywistych
Prywatność według projektu
Syntetycznie generowane dane składają się z całkowicie nowych i sztucznych punktów danych, które nie mają relacji jeden do jednego z rzeczywistymi danymi
Co sprawia, że podejście Syntho jest wyjątkowe?
Oceń wygenerowane dane syntetyczne pod kątem dokładności, prywatności i szybkości
Raport zapewnienia jakości Syntho ocenia wygenerowane dane syntetyczne i wykazuje dokładność, prywatność i szybkość danych syntetycznych w porównaniu z danymi oryginalnymi.
Nasze syntetyczne dane są oceniane i zatwierdzane przez ekspertów ds. danych z SAS
Dane syntetyczne generowane przez Syntho są oceniane, walidowane i zatwierdzane z zewnętrznego i obiektywnego punktu widzenia przez ekspertów danych SAS.
Dokładna synteza danych szeregów czasowych za pomocą Syntho
Dane szeregów czasowych to typ danych charakteryzujący się sekwencją zdarzeń, obserwacji i/lub pomiarów zebranych i uporządkowanych w odstępach data-czas, zazwyczaj reprezentujących zmiany zmiennej w czasie, i jest obsługiwany przez Syntho.
Czy masz jakieś pytania?
Porozmawiaj z jednym z naszych ekspertów
Dlaczego organizacje korzystają z danych syntetycznych generowanych przez sztuczną inteligencję w celach analitycznych?
Odblokuj (wrażliwe) dane
- Dane syntetyczne są zwolnione z przepisów dotyczących prywatności, takich jak RODO
- Odblokuj dane osobowe i uzyskaj dostęp do większej ilości danych, które były wcześniej ograniczone (np. ze względu na prywatność)
Dane tak dobre jak rzeczywiste
- Syntetyczny bliźniak danych wygenerowany przez sztuczną inteligencję jest statystycznie identyczny w porównaniu z danymi oryginalnymi
- Używaj syntetycznych danych generowanych przez sztuczną inteligencję tak, jakby były to oryginalne dane
Łatwy, szybki i skalowalny
- Omiń wewnętrzną biurokrację, procesy, oceny ryzyka, żądania dostępu do danych i podobne czasochłonne koszty ogólne
- Skalowalne rozwiązanie, które działa tak samo dla każdego zestawu danych i dla każdego typu danych
Nasze realizacje
Nasze realizacje
29 sierpnia 2023 r.
Poprzednie
Następna
wartość
Zbuduj solidne podstawy danych dzięki łatwemu i szybkiemu dostępowi do równie dobrych jak rzeczywiste danych syntetycznych generowanych przez sztuczną inteligencję
- Bądź mądrzejszy niż (a nawet pokonaj) konkurencję
- Wykorzystaj nowe i większe możliwości innowacji
- Odblokuj dane, a tym samym cenne spostrzeżenia
- Ogranicz koszty ogólne i biurokrację
- Wdrażaj innowacje oparte na danych
- Ulepsz swoją strategię dotyczącą danych i wdrażaj innowacje w zakresie danych
Zapisz teraz swój przewodnik po danych syntetycznych!
- Co to są dane syntetyczne?
- Dlaczego organizacje z niego korzystają?
- Przypadki klientów z danymi syntetycznymi o wartości dodanej
- Jak zacząć
