Desidentificação e sintetização inteligentes
Utilize nossas soluções de melhores práticas para gerar dados de teste que reflitam dados de produção para testes e desenvolvimento abrangentes em cenários representativos.
Não é permitido usar dados pessoais originais como dados de teste
Teste e desenvolvimento com dados de teste representativos são essenciais para fornecer soluções de última geração. Usar dados de produção originais parece óbvio, mas muitas vezes é desafiador, pois não pode ser usado simplesmente porque:
- contém informações confidenciais (de privacidade),
- é limitado, escasso ou falta dados
- ou não existe de todo.
Isso apresenta desafios para muitas organizações na obtenção dos dados de teste corretos. Conseqüentemente, Syntho oferece suporte a todas as soluções de práticas recomendadas para estabelecer corretamente seus dados de teste.
Melhores práticas para dados de teste representativos: desidentificação e sintetização inteligentes
Desidentificação Inteligente
O que é desidentificação inteligente
A desidentificação é um processo usado para proteger informações confidenciais, removendo ou modificando informações de identificação pessoal (PII) de um conjunto de dados ou banco de dados.
Quando usar a desidentificação inteligente como dados de teste?
A desidentificação é frequentemente usada quando os dados de produção estão disponíveis como ponto de partida. A desidentificação é aplicada para remover ou modificar informações confidenciais (de privacidade) do conjunto de dados ou banco de dados para cumprir os regulamentos de privacidade de dados, uma vez que o uso de dados pessoais não é permitido de acordo com os regulamentos de privacidade (como o GDPR).
Identifique PII automaticamente com nosso scanner de PII com tecnologia de IA
Mitigar o trabalho manual e utilizar nossos Leitor de PII para identificar colunas em seu banco de dados contendo informações de identificação pessoal (PII) diretas com o poder da IA.
Substitua PII, PHI confidenciais e outros identificadores
Substitua PII, PHI e outros identificadores confidenciais por identificadores representativos Dados simulados sintéticos que seguem a lógica e os padrões de negócios.
Preservar a integridade referencial em todo um ecossistema de dados relacionais
Preservar a integridade referencial com mapeamento consistente em todo um ecossistema de dados para combinar dados entre trabalhos, bancos de dados e sistemas de dados sintéticos.
Geração de Dados Sintéticos
O que é sintetização de dados?
A sintetização visa criar dados sintéticos gerados artificialmente e que servem como alternativa aos dados do mundo real.
Quando sintetizar como dados de teste?
A sintetização é frequentemente utilizada quando os dados de produção são limitados, escassos, faltam dados ou não existem como ponto de partida. Novos dados são gerados artificialmente e servem como alternativa aos dados do mundo real.
Substitua PII, PHI confidenciais e outros identificadores
Crie dados sintéticos com base em regras e restrições predefinidas
Imitar padrões estatísticos de dados originais em dados sintéticos com o poder da inteligência artificial
Como usar a desidentificação inteligente e dados sintéticos com o Syntho?
Configure facilmente!
Da desidentificação inteligente à sintetização, o Syntho Engine oferece suporte a todas as soluções de práticas recomendadas para obter dados de teste corretos. Configure todas as soluções de dados de teste de melhores práticas sem esforço em nossa plataforma com opções fáceis de usar adaptadas às suas necessidades. Da desidentificação inteligente à sintetização, basta arrastar a tabela de destino para a seção desejada na área de trabalho. A combinação de soluções também é suportada.
Salve seu guia de dados sintéticos agora!
- O que são dados sintética?
- Por que as organizações o usam?
- Casos de clientes de dados sintéticos de agregação de valor
- Como começar
