Синтетички подаци засновани на правилима
Генеришите синтетичке податке да бисте опонашали стварне или циљане сценарије користећи унапред дефинисана правила и ограничења
Увод Синтетички подаци засновани на правилима
Шта су синтетички подаци засновани на правилима?
Креирајте синтетичке податке на основу унапред дефинисаних правила и ограничења, са циљем да опонашате податке из стварног света или симулирате специфичне сценарије.
Зашто организације користе синтетичке податке генерисане на основу правила?
Генерисани синтетички подаци засновани на правилима односе се на процес стварања вештачких или симулираних синтетичких података који прате унапред дефинисана (пословна) правила и ограничења. Овај приступ укључује дефинисање специфичних смерница, услова и односа за генерисање синтетичких података. Разлози зашто организације користе синтетичке податке засноване на правилима:
Генеришите податке од нуле
У случајевима када су подаци или ограничени или када их уопште немате, потреба за репрезентативним подацима постаје кључна када се развијају нове функционалности. Синтетички подаци засновани на правилима омогућавају генерисање података од нуле, обезбеђујући основне тестне податке за тестере и програмере.
Обогатите податке
Синтетички подаци засновани на правилима могу да обогате податке генерисањем проширених редова и/или колона. Може се користити за производњу додатних редова за лако и ефикасно креирање већих скупова података. Поред тога, синтетички подаци засновани на правилима могу се користити за проширење података и генерисање додатних нових колона потенцијално зависних од постојећих колона.
Флексибилност и прилагођавање
Приступ заснован на правилима пружа флексибилност и прилагођавање за прилагођавање различитим форматима и структурама података, омогућавајући потпуно прилагођавање синтетичких података према специфичним потребама. Може се дизајнирати правила за симулацију различитих сценарија, што га чини флексибилним методом за генерисање података.
Расчишћавање података
Синтетички подаци засновани на правилима олакшавају чишћење података генерисањем података у складу са унапред дефинисаним правилима, исправљањем недоследности, попуњавањем вредности које недостају и уклањањем грешака, обезбеђујући очување интегритета и квалитета скупа података. Ово омогућава корисницима да имају податке још већег квалитета.
Приватност и поверљивост
Генерисање синтетичких података засновано на правилима је посебно корисно у сценаријима где се прави лични подаци не могу користити због забринутости за приватност или законских ограничења. Креирањем синтетичких података као алтернативе, организације могу тестирати и развијати без угрожавања осетљивих информација.
Имате било каквих питања?
Разговарајте са једним од наших стручњака
Како се могу генерисати синтетички подаци засновани на правилима помоћу Синтхо-а?
Наша платформа подржава генерисање синтетичких података заснованих на правилима преко наше функције израчунате колоне. Израчунате функције колоне могу се користити за обављање широког спектра операција над подацима и другим колонама, од једноставне аритметике до сложених логичких и статистичких израчунавања. Без обзира да ли заокружујете бројеве, издвајате делове датума, израчунавате просеке или трансформишете текст, ове функције пружају свестраност за креирање управо оних података који су вам потребни.
Лако конфигуришите пословна правила за генерисање синтетичких података у складу са тим
Ево неколико типичних примера за генерисање синтетичких података заснованих на правилима помоћу наших функција израчунатих колона:
- Чишћење и трансформација података: Очистите и преформатирајте податке без напора, као што је исецање размака, промена великих и малих слова текста или конверзија формата датума.
- Статистички прорачуни: Извршите статистичке прорачуне као што су просеци, варијансе или стандардне девијације да бисте добили увид из нумеричких скупова података.
- Логичке операције: Примените логичке тестове на податке да бисте креирали ознаке, индикаторе или да бисте филтрирали и категоризовали податке на основу специфичних критеријума.
- Математичке операције: Извршите различите математичке операције, омогућавајући сложене прорачуне као што су финансијско моделирање или инжењерски прорачуни.
- Манипулација текстом и датумом: Издвојите или трансформишите делове поља текста и датума, што је посебно корисно у припреми података за извештавање или даљу анализу.
- Симулација података: генерише податке који прате одређену дистрибуцију, минимум, максимум, формат података и још много тога.
Сачувајте свој водич за синтетичке податке сада!
- Шта су синтетички подаци?
- Зашто га организације користе?
- Клијентски случајеви са синтетичким подацима који додају вредност
- Како започети
