Паметна де-идентификација и синтетизација
Користите наша решења најбоље праксе за генерисање тестних података који одражавају производне податке за свеобухватно тестирање и развој у репрезентативним сценаријима.
Коришћење оригиналних личних података као података за тестирање није дозвољено
Тестирање и развој са репрезентативним подацима тестирања су од суштинског значаја за испоруку најсавременијих решења. Коришћење оригиналних производних података изгледа очигледно, али је често изазовно јер се не може једноставно користити јер:
- садржи (приватност) осетљиве информације,
- је ограничен, оскудан или недостаје податак
- или уопште не постоји.
Ово представља изазове за многе организације у добијању исправних података теста. Стога, Синтхо подржава сва решења најбоље праксе за исправно успостављање ваших тестних података.
Најбоље праксе за репрезентативне податке теста: Паметна де-идентификација и синтетизација
Паметна де-идентификација
Шта је паметна де-идентификација
Де-идентификација је процес који се користи за заштиту осетљивих информација уклањањем или модификацијом информација које могу да идентификују личности (ПИИ) из скупа података или базе података.
Када користити паметну де-идентификацију као податке за тестирање?
Де-идентификација се често користи када су подаци о производњи доступни као полазна тачка. Деидентификација се примењује за уклањање или модификовање (приватности) осетљивих информација из скупа података или базе података како би се ускладили са прописима о приватности података, пошто употреба личних података није дозвољена према прописима о приватности (као што је ГДПР).
Аутоматски идентификујте ПИИ помоћу нашег ПИИ скенера који покреће вештачка интелигенција
Ублажите ручни рад и искористите наше ПИИ скенер да бисте идентификовали колоне у вашој бази података који садрже директне личне информације (ПИИ) са снагом вештачке интелигенције.
Замените осетљиве ПИИ, ПХИ и друге идентификаторе
Замените осетљиве ПИИ, ПХИ и друге идентификаторе са репрезентативним Синтетички лажни подаци који прате пословну логику и обрасце.
Очувајте референтни интегритет у читавом екосистему релационих података
Очувати референтни интегритет са доследно мапирање у читавом екосистему података како би се ускладили подаци у пословима синтетичких података, базама података и системима.
Генерисање синтетичких података
Шта је синтетизација података?
Синтетизација има за циљ стварање синтетичких података који се генеришу вештачки и служе као алтернатива подацима из стварног света.
Када синтетизирати као тестне податке?
Синтетизација се често користи када су подаци о производњи ограничени, оскудни, недостају подаци или уопште не постоје као полазна тачка. Нови подаци се вештачки генеришу и служе као алтернатива подацима из стварног света.
Замените осетљиве ПИИ, ПХИ и друге идентификаторе
Креирајте синтетичке податке на основу унапред дефинисаних правила и ограничења
Имитирајте статистичке обрасце оригиналних података у синтетичким подацима уз моћ вештачке интелигенције
Како се може користити паметна де-идентификација и синтетичке податке са Синтхо?
Лако конфигуришите!
Од паметне де-идентификације до синтетизације, Синтхо Енгине подржава сва решења најбоље праксе да би ваши тестни подаци били исправни. Конфигуришите сва решења за тестирање података најбоље праксе без напора у оквиру наше платформе са опцијама прилагођеним корисницима прилагођеним вашим потребама. Од паметне де-идентификације до синтетизације, једноставно превуците циљну табелу у жељени одељак радног простора. Такође је подржано комбиновање решења.
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
