Primer uporabe sintetičnih podatkov
Sintetični podatki za analitiko
Zgradite svojo močno podatkovno osnovo z enostavnim in hitrim dostopom do tako dobrih kot resničnih sintetičnih podatkov, ustvarjenih z umetno inteligenco
Uvod v analitiko
Smo sredi podatkovne revolucije in rešitve, ki temeljijo na podatkih (npr. od nadzornih plošč [BI] do napredne analitike [AI & ML]) bodo kmalu spremenile naš celoten svet. Vendar pa so te rešitve, ki temeljijo na podatkih, dobre le toliko, kolikor so dobri podatki, ki jih lahko uporabijo. To je pogosto izziv, ko so zahtevani podatki občutljivi na zasebnost.
Zato je močna podatkovna podlaga z enostavnim in hitrim dostopom do uporabnih, ustreznih in zahtevanih podatkov bistvena za razvoj podatkovno usmerjenih rešitev (npr. nadzorne plošče [BI] in napredna analitika [AI & ML]). Vendar pa je za mnoge organizacije zahtevno in dolgotrajno dostopati do ustreznih podatkov.
Izzivi analitike
Za številne organizacije je zahtevno in dolgotrajno dostopati do ustreznih podatkov, potrebnih za uresničitev inovacij, ki temeljijo na podatkih.
- Brez (pravočasnega dostopa do) podatkov podatkovno vodene inovacije in analitika niso možne
- Zaradi »zaklenjenih« podatkov zamujate dragocene podatkovne priložnosti in zagon
- Podatki so ključnega pomena, da smo pametnejši od konkurence
Pridobivanje dostopa do podatkov traja dolgo
- Predpisi o zasebnosti, kot je GDPR, so strogi in omejujejo dostop do podatkov
- Soočili se boste z veliko birokracijo in papirologijo, kar bo povzročilo odvisnosti in "legacy-by-design"
- Stroški, kot so notranji procesi, ocene tveganja, zahteve za dostop do podatkov, zahtevajo veliko časa
Anonimizacija ne deluje
- Anonimizacija uniči vaše podatke, zaradi česar niso več primerni za analitiko (smeti noter = smeti ven)
- Anonimizacija ne vodi do anonimnih podatkov. Tveganja glede zasebnosti bodo vedno prisotna
- Klasične tehnike anonimizacije niso prilagodljive, ker delujejo drugače glede na nabor podatkov in vrsto podatkov
Naša rešitev: sintetični podatki, ustvarjeni z umetno inteligenco
Umetno ustvarjeno
Sintetični podatki so umetno ustvarjeni z uporabo algoritmov in statističnih tehnik
Posnema resnične podatke
Sintetični podatki posnemajo statistične značilnosti in vzorce podatkov iz resničnega sveta
Zasebnost po zasnovi
Sintetično ustvarjeni podatki so sestavljeni iz popolnoma novih in umetnih podatkovnih točk brez povezave ena proti ena z resničnimi podatki
Zakaj je Synthojev pristop edinstven?
Ocenite ustvarjene sintetične podatke o točnosti, zasebnosti in hitrosti
Poročilo o zagotavljanju kakovosti podjetja Syntho ocenjuje ustvarjene sintetične podatke in prikazuje točnost, zasebnost in hitrost sintetičnih podatkov v primerjavi z izvirnimi podatki.
Naše sintetične podatke ocenijo in odobrijo strokovnjaki za podatke družbe SAS
Sintetične podatke, ki jih ustvari Syntho, ocenjujejo, validirajo in odobrijo z zunanjega in objektivnega vidika SAS-ovi strokovnjaki za podatke.
Natančno sintetizirajte podatke časovnih vrst s Syntho
Podatki o časovni vrsti so tip podatkov, za katerega je značilno zaporedje dogodkov, opazovanj in/ali meritev, zbranih in urejenih z datumsko-časovnimi intervali, ki običajno predstavljajo spremembe spremenljivke skozi čas, podpira pa jih Syntho.
Imaš kakšno vprašanje?
Pogovorite se z enim od naših strokovnjakov
Zakaj organizacije uporabljajo sintetične podatke, ustvarjene z umetno inteligenco, za analitiko?
Odklenite (občutljive) podatke
- Sintetični podatki so izvzeti iz predpisov o zasebnosti, kot je GDPR
- Odklenite osebne podatke in dostopajte do več podatkov, ki so bili prej omejeni (npr. Zaradi zasebnosti)
Tako dobri kot resnični podatki
- Sintetični podatkovni dvojček, ustvarjen z umetno inteligenco, je statistično identičen v primerjavi z izvirnimi podatki
- Uporabite sintetične podatke, ustvarjene z umetno inteligenco, kot da so izvirni podatki
Enostavno, hitro in razširljivo
- Zaobiti notranjo birokracijo, procese, ocene tveganja, zahteve za dostop do podatkov in podobne zamudne stroške
- Razširljiva rešitev, ki deluje enako za vsak nabor podatkov in za vsak tip podatkov
Študije primerov
Prejšnja
Naslednji
vrednost
Zgradite svojo močno podatkovno osnovo z enostavnim in hitrim dostopom do tako dobrih kot resničnih sintetičnih podatkov, ustvarjenih z umetno inteligenco
- Bodite pametnejši (in celo premagajte) konkurenco
- Izkoristite nove in bolj inovativne priložnosti
- Odklenite podatke in s tem dragocene vpoglede
- Zmanjšajte režijske stroške in birokracijo
- Uresničite inovacije, ki temeljijo na podatkih
- Okrepite svojo podatkovno strategijo in sprejemanje podatkovnih inovacij
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
