Användningsfall för syntetiska data
Syntetisk data för Analytics
Bygg din starka databas med enkel och snabb tillgång till lika bra som verklig AI-genererad syntetisk data
Introduktion till analys
Vi är mitt i datarevolutionen och datadrivna lösningar (t.ex. från dashboards [BI] till avancerad analys [AI & ML]) är på väg att förändra hela vår värld. Men dessa datadrivna lösningar är bara så bra som den data de kan använda. Detta är ofta utmanande när de nödvändiga uppgifterna är integritetskänsliga.
Därför är en stark databas med enkel och snabb tillgång till användbar, relevant och nödvändig data avgörande för att utveckla datadrivna lösningar (t.ex. instrumentpaneler [BI] och avancerad analys [AI & ML]). Men för många organisationer är det utmanande och tidskrävande att komma åt relevant data.
Analytics utmaningar
För många organisationer är det utmanande och tidskrävande att komma åt relevant data, vilket krävs för att förverkliga datadriven innovation.
- Utan (åtkomst i tid till) data är datadriven innovation och analys inte möjlig
- Du missar värdefulla datamöjligheter och momentum på grund av "låsta" data
- Data är avgörande för att vara smartare än konkurrenterna
Att få tillgång till data tar evigheter
- Sekretessbestämmelser som GDPR är strikta och begränsar åtkomsten till data
- Du kommer att konfronteras med mycket byråkrati och pappersarbete, vilket orsakar beroenden och "legacy-by-design"
- Overhead som interna processer, riskbedömningar, förfrågningar om dataåtkomst är tidskrävande
Anonymisering fungerar inte
- Anonymisering förstör din data, vilket gör den inte längre lämplig för analys (skräp in = skräp ut)
- Anonymisering resulterar inte i anonyma uppgifter. Integritetsrisker kommer alltid att finnas
- Klassiska anonymiseringstekniker är inte skalbara eftersom de fungerar olika per datamängd och per datatyp
Vår lösning: AI-genererad syntetisk data
Artificiellt genererad
Syntetisk data genereras artificiellt med hjälp av algoritmer och statistiska tekniker
Efterliknar riktiga data
Syntetisk data replikerar de statistiska egenskaperna och mönstren för verkliga data
Integritetsdesign
Syntetiskt genererad data består av helt nya och artificiella datapunkter utan en-till-en-relation till verklig data
Vad gör Synthos tillvägagångssätt unikt?
Bedöm genererad syntetisk data om noggrannhet, integritet och hastighet
Synthos kvalitetssäkringsrapport bedömer genererad syntetisk data och visar noggrannheten, integriteten och hastigheten för den syntetiska datan jämfört med originaldata.
Vår syntetiska data utvärderas och godkänns av SAS dataexperter
Syntetisk data som genereras av Syntho bedöms, valideras och godkänns utifrån en extern och objektiv synvinkel av SAS dataexperter.
Syntetisera tidsseriedata exakt med Syntho
Tidsseriedata är en datatyp som kännetecknas av en sekvens av händelser, observationer och/eller mätningar som samlas in och ordnas med datum-tidsintervall, typiskt representerande förändringar i en variabel över tid, och stöds av Syntho.
Har du några frågor?
Prata med en av våra experter
Varför använder organisationer AI-genererad syntetisk data för analys?
Lås upp (känsliga) data
- Syntetisk data är undantagen från integritetsbestämmelser, såsom GDPR
- Lås upp personuppgifter och få tillgång till mer data som tidigare var begränsad (t.ex. på grund av integritet)
Lika bra som verklig data
- En AI-genererad syntetisk datatvilling är statistiskt identisk i jämförelse med originaldata
- Använd AI-genererad syntetisk data som om det är originaldata
Enkelt, snabbt och skalbart
- Förbigå intern byråkrati, processer, riskbedömningar, förfrågningar om dataåtkomst och liknande tidskrävande omkostnader
- Skalbar lösning som fungerar likadant för varje datauppsättning och för varje datatyp
Fallstudier
Fallstudier
Augusti 29, 2023
föregående
Nästa
Värde
Bygg din starka databas med enkel och snabb tillgång till lika bra som verklig AI-genererad syntetisk data
- Var smartare än (och till och med slå) konkurrenterna
- Utnyttja nya och fler innovationsmöjligheter
- Lås upp data och därmed värdefulla insikter
- Dämpa omkostnader och byråkrati
- Förverkliga datadriven innovation
- Öka din datastrategi och användandet av datainnovation
Spara din syntetiska dataguide nu!
- Vad är syntetiska data?
- Varför använder organisationer det?
- Värdeskapande syntetdataklientfall
- Hur man börjar
