Pametna deidentifikacija in sintetizacija
Uporabite naše rešitve najboljše prakse za ustvarjanje testnih podatkov, ki odražajo proizvodne podatke za celovito testiranje in razvoj v reprezentativnih scenarijih.
Uporaba originalnih osebnih podatkov kot testnih podatkov ni dovoljena
Testiranje in razvoj z reprezentativnimi testnimi podatki je bistvenega pomena za zagotavljanje najsodobnejših rešitev. Uporaba izvirnih proizvodnih podatkov se zdi očitna, vendar je pogosto izziv, saj jih ni mogoče preprosto uporabiti, ker:
- vsebuje (zasebnost) občutljive podatke,
- je omejen, redek ali pogreša podatke
- ali pa sploh ne obstaja.
To uvaja izzive za številne organizacije pri pridobivanju pravilnih testnih podatkov. Zato Syntho podpira vse rešitve najboljše prakse za pravilno vzpostavitev vaših testnih podatkov.
Najboljše prakse za reprezentativne preskusne podatke: pametna deidentifikacija in sintetizacija
Pametna de-identifikacija
Kaj je pametna deidentifikacija
Deidentifikacija je postopek, ki se uporablja za zaščito občutljivih informacij z odstranitvijo ali spreminjanjem osebno določljivih podatkov (PII) iz nabora podatkov ali zbirke podatkov.
Kdaj uporabiti Smart De-identification kot testne podatke?
Deidentifikacija se pogosto uporablja, ko so na voljo proizvodni podatki kot izhodišče. Deidentifikacija se uporablja za odstranitev ali spreminjanje (zasebnost) občutljivih informacij iz nabora podatkov ali zbirke podatkov, da bi bili skladni s predpisi o zasebnosti podatkov, saj uporaba osebnih podatkov ni dovoljena v skladu s predpisi o zasebnosti (kot je GDPR).
Samodejno prepoznajte osebne podatke z našim skenerjem osebnih podatkov, ki ga poganja AI
Zmanjšajte ročno delo in uporabite naše Skener PII za prepoznavanje stolpcev v vaši zbirki podatkov, ki vsebujejo neposredne podatke, ki omogočajo osebno identifikacijo (PII), z močjo umetne inteligence.
Nadomestite občutljive PII, PHI in druge identifikatorje
Zamenjajte občutljive PII, PHI in druge identifikatorje z reprezentativnimi Sintetični lažni podatki ki sledijo poslovni logiki in vzorcem.
Ohranite referenčno celovitost v celotnem ekosistemu relacijskih podatkov
Ohranite referenčno celovitost z dosledno preslikavo v celotnem podatkovnem ekosistemu za ujemanje podatkov v sintetičnih podatkovnih opravilih, bazah podatkov in sistemih.
Ustvarjanje sintetičnih podatkov
Kaj je sintetizacija podatkov?
Cilj sintetizacije je ustvariti sintetične podatke, ki so ustvarjeni umetno in služijo kot alternativa podatkom iz resničnega sveta.
Kdaj sintetizirati kot testne podatke?
Sintetizacija se pogosto uporablja, kadar so proizvodni podatki omejeni, redki, manjkajo ali sploh ne obstajajo kot izhodišče. Novi podatki so umetno ustvarjeni in služijo kot alternativa podatkom iz resničnega sveta.
Nadomestite občutljive PII, PHI in druge identifikatorje
Ustvarite sintetične podatke na podlagi vnaprej določenih pravil in omejitev
Posnemajte statistične vzorce izvirnih podatkov v sintetičnih podatkih z močjo umetne inteligence
Kako lahko uporabimo pametno deidentifikacije in sintetične podatke s Syntho?
Enostavno konfigurirajte!
Od pametne deidentifikacije do sintetizacije, Syntho Engine podpira vse rešitve najboljše prakse, da dobite prave testne podatke. Z uporabniku prijaznimi možnostmi, prilagojenimi vašim potrebam, brez truda konfigurirajte vse rešitve testnih podatkov o najboljši praksi. Od pametne deidentifikacije do sintetizacije, preprosto povlecite ciljno tabelo v želeni razdelek v delovnem prostoru. Podprto je tudi kombiniranje rešitev.
Shranite svoj vodnik za sintetične podatke zdaj!
- Kaj so sintetični podatki?
- Zakaj ga organizacije uporabljajo?
- Primeri odjemalcev s sintetičnimi podatki z dodajanjem vrednosti
- Kako začeti
