Študija primera
Sintetični podatki za akademske raziskave na Univerzi Erasmus
O stranki
Univerza Erasmus Rotterdam (EUR) je mednarodna javna raziskovalna univerza na Nizozemskem z več kot 100-letnimi izkušnjami. Erasmus MC je največji in eden najpomembnejših akademskih medicinskih centrov in travmatoloških centrov na Nizozemskem, njegova ekonomska in poslovna šola, Erasmus School of Economics in Rotterdam School of Management pa sta znani v Evropi in širše. Trenutno je Univerza Erasmus Rotterdam uvrščena med 100 najboljših univerz na svetu po štirih uglednih mednarodnih lestvicah.
Situacija
Univerza daje ključni poudarek podatkom, integraciji analize podatkov in raziskovalnih metodologij v svoje programe ter izvajanju akademskih raziskav, vključno z objavo prispevkov. Vendar razvijajoča se pokrajina uporabe podatkov vzbuja pomembne posledice za zasebnost, zaradi česar mora univerza najti ravnovesje med izkoriščanjem celotnega podatkovnega potenciala in varovanjem posameznikovih pravic do zasebnosti.
rešitev
Ali v svoji raziskavi uporabljate lastniške in/ali osebne podatke in jih zato ne morete deliti? Univerza Erasmus vam bo pri tem morda lahko pomagala z ustvarjanjem sintetičnega nabora podatkov.
Kot del rešitev za celovitost raziskav Univerze Erasmus Rotterdam (EUR) je EUR napovedal razpoložljivost motorja Syntho Engine, ki je zdaj postavljen kot rešitev za upravljanje podatkov in storitev za ustvarjanje sintetičnih podatkov. Kar zadeva uporabo Syntho Engine, vse raziskovalce univerze Erasmus spodbujamo, da platformo uporabljajo čim pogosteje.
Koristi
Izboljšani podatki in zasebnost za večjo celovitost raziskav
Sintetični nabori podatkov posnemajo resnične nabore podatkov z ohranjanjem njihovih statističnih lastnosti in odnosov med spremenljivkami. Pomembno je omeniti, da ta metoda tudi zmanjša tveganje razkritja na nič, saj noben zapis v sintetičnem naboru podatkov ne predstavlja pravega posameznika.
Olajšajte raziskovanje podatkov z lažjim dostopom do več podatkov
Z deljenjem sintetičnih naborov podatkov, ki posnemajo izvirne nabore podatkov, ki jih drugače ne bi bilo mogoče odpreti, lahko raziskovalci, univerza in zainteresirane strani zdaj olajšajo raziskovanje podatkov, hkrati pa ohranjajo zasebnost udeležencev. Sintetični podatki omogočajo raziskovalcem dostop do več podatkov, ki preprosto ne bi bili mogoči z resničnimi osebnimi podatki. To omogoča raziskovanje podatkov z več podatki, ki delujejo v smeri prejšnje potrditve hipotez in rezultatov v raziskovalnem procesu.
Izboljšana ponovljivost raziskav z lažjim dostopom do sintetičnih podatkov
Z deljenjem sintetičnih naborov podatkov, ki posnemajo izvirne nabore podatkov, ki jih sicer ne bi mogli odpreti, lahko raziskovalci zagotovijo ponovljivost svojih rezultatov. Kot alternativa objavi in/ali skupni rabi resničnih osebnih podatkov za namene ponovljivosti lahko raziskovalci zdaj objavijo in/ali delijo sintetične podatke.
Reprezentativni sintetični podatki za študijske predmete
Študijski tečaji še naprej vsebujejo več nalog, povezanih z analitiko. Kar zadeva to, so potrebni reprezentativni podatki, ki študentom omogočajo, da se naučijo graditi in izvajati analitične rešitve z reprezentativnimi podatki. Sintetični podatki so lahko na voljo kot del študijskih predmetov, da se to olajša in študentom omogoči, da se naučijo graditi analitične modele v reprezentativnih scenarijih.
Organizacija: Univerza Erasmus Rotterdam (EUR)
Lokacija: Nizozemska
Industrija: Izobraževanje in raziskave
Velikost: 12000+ zaposlenih
Primer uporabe: Analytics
Ciljni podatki: Akademski raziskovalni podatki
Spletna stran: https://www.eur.nl/en
Podatki so sintetični, naša ekipa pa je resnična!
Obrnite se na Syntho in eden od naših strokovnjakov bo stopil v stik z vami s svetlobno hitrostjo in raziskal vrednost sintetičnih podatkov!