Regelbaserad syntetisk data
Generera syntetisk data för att efterlikna verkliga eller riktade scenarier med fördefinierade regler och begränsningar
Inledning Regelbaserad syntetisk data
Vad är regelbaserad syntetisk data?
Skapa syntetisk data baserat på fördefinierade regler och begränsningar, i syfte att efterlikna verkliga data eller simulera specifika scenarier.
Varför använder organisationer regelbaserad genererad syntetisk data?
Regelbaserad genererad syntetisk data hänvisar till processen att skapa artificiell eller simulerad syntetisk data som följer fördefinierade (affärs-) regler och begränsningar. Detta tillvägagångssätt innebär att definiera specifika riktlinjer, villkor och relationer för att generera syntetisk data. Anledningar till varför organisationer använder regelbaserad syntetisk data:
Generera data från grunden
I de fall data antingen är begränsad eller där man inte har data alls blir behovet av representativ data avgörande vid utveckling av nya funktioner. Regelbaserad syntetisk data möjliggör generering av data från grunden, vilket ger viktiga testdata för testare och utvecklare.
Berika data
Regelbaserad syntetisk data kan berika data genom att generera utökade rader och/eller kolumner. Den kan användas för att skapa extra rader för att skapa större datauppsättningar enkelt och effektivt. Dessutom kan regelbaserad syntetisk data användas för att utöka data och generera ytterligare nya kolumner som potentiellt är beroende av befintliga kolumner.
Flexibilitet och anpassning
Det regelbaserade tillvägagångssättet ger flexibilitet och anpassning för att anpassa sig till olika dataformat och strukturer, vilket möjliggör fullständig anpassning av syntetiska data efter specifika behov. Man kan utforma regler för att simulera olika scenarier, vilket gör det till en flexibel metod för att generera data.
Datarensning
Regelbaserad syntetisk data underlättar datarensning genom att generera data som följer fördefinierade regler, korrigera inkonsekvenser, fylla i saknade värden och ta bort fel, vilket säkerställer att datauppsättningens integritet och kvalitet bevaras. Detta gör att användarna kan ha data med ännu högre kvalitet.
Sekretess och konfidentialitet
Regelbaserad syntetisk datagenerering är särskilt användbar i scenarier där riktiga personuppgifter inte kan användas på grund av integritetsproblem eller juridiska begränsningar. Genom att skapa syntetisk data som alternativ kan organisationer testa och utveckla utan att kompromissa med känslig information.
Har du några frågor?
Prata med en av våra experter
Hur kan man generera regelbaserad syntetisk data med Syntho?
Vår plattform stöder generering av regelbaserad syntetisk data via vår funktion för beräknad kolumn. Beräknade kolumnfunktioner kan användas för att utföra ett brett spektrum av operationer på data och andra kolumner, från enkel aritmetik till komplexa logiska och statistiska beräkningar. Oavsett om du avrundar siffror, extraherar delar av datum, beräknar medelvärden eller transformerar text, ger dessa funktioner mångsidigheten att skapa exakt den data du behöver.
Konfigurera affärsregler enkelt för att generera syntetisk data därefter
Här är några typiska exempel för att generera regelbaserad syntetisk data med våra beräknade kolumnfunktioner:
- Datarensning och transformation: Rengör och formatera om data utan ansträngning, som att trimma blanksteg, ändra skiftläge i text eller konvertera datumformat.
- Statistiska beräkningar: Utför statistiska beräkningar som medelvärden, varianser eller standardavvikelser för att få insikter från numeriska datamängder.
- Logiska operationer: Tillämpa logiska tester på data för att skapa flaggor, indikatorer eller för att filtrera och kategorisera data baserat på specifika kriterier.
- Matematiska operationer: Utför en mängd olika matematiska operationer, vilket möjliggör komplexa beräkningar som finansiell modellering eller tekniska beräkningar.
- Text- och datummanipulation: Extrahera eller transformera delar av text- och datumfält, vilket är särskilt användbart vid dataförberedelse för rapportering eller vidare analys.
- Datasimulering: generera data efter en viss fördelning, minimum, maximum, dataformat och många fler.
Spara din syntetiska dataguide nu!
- Vad är syntetiska data?
- Varför använder organisationer det?
- Värdeskapande syntetdataklientfall
- Hur man börjar
