Kesi ya Utumiaji wa Data Sanifu
Data Synthetic kwa Analytics
Jenga msingi wako dhabiti wa data kwa ufikiaji rahisi na wa haraka wa data ya syntetisk inayotokana na AI-nzuri-kama-halisi.
Utangulizi wa uchanganuzi
Tuko katikati ya mapinduzi ya data na suluhu zinazoendeshwa na data (km kutoka dashibodi [BI] hadi uchanganuzi wa hali ya juu [AI & ML]) zinakaribia kubadilisha ulimwengu wetu wote. Walakini, suluhu hizo zinazoendeshwa na data ni nzuri tu kama data wanazoweza kutumia. Hili mara nyingi huwa gumu wakati data inayohitajika ni nyeti ya faragha.
Kwa hivyo, msingi thabiti wa data wenye ufikiaji rahisi na wa haraka wa data inayoweza kutumika, muhimu na inayohitajika ni muhimu ili kutengeneza suluhu zinazoendeshwa na data (km dashibodi [BI] na uchanganuzi wa hali ya juu [AI & ML]). Hata hivyo, kwa mashirika mengi, ni changamoto na hutumia muda kupata data muhimu.
Changamoto za uchanganuzi
Kwa mashirika mengi, ni changamoto na hutumia muda kupata data muhimu, inayohitajika ili kutambua uvumbuzi unaotokana na data.
- Bila (ufikiaji wa wakati kwa) data, uvumbuzi na uchanganuzi unaoendeshwa na data hauwezekani
- Unakosa fursa muhimu za data na kasi kutokana na data "iliyofungwa".
- Data ni muhimu kuwa nadhifu kuliko ushindani
Kupata ufikiaji wa data huchukua muda mrefu
- Kanuni za faragha kama vile GDPR ni kali na zinadhibiti ufikiaji wa data
- Utakabiliwa na urasimu mwingi na makaratasi, na kusababisha utegemezi na "legacy-by-design"
- Muhtasari kama vile michakato ya ndani, tathmini za hatari, maombi ya ufikiaji wa data yanatumia muda
Kutokutambulisha hakufanyi kazi
- Kuficha utambulisho huharibu data yako, na kuifanya isifae tena kwa uchanganuzi (takataka = takataka nje)
- Kutokutambulisha hakuleti data isiyojulikana. Hatari za faragha zitakuwapo kila wakati
- Mbinu za awali za kutokutambulisha mtu haziwezi kuongezeka, kwa sababu zinafanya kazi tofauti kwa kila seti ya data na kwa kila aina ya data
Suluhisho letu: Data ya syntetisk inayozalishwa na AI
Imetolewa kwa Bandia
Data ya syntetisk inatolewa kwa kutumia kanuni na mbinu za takwimu
Data Halisi ya Mimics
Data ya syntetisk huiga sifa za takwimu na mifumo ya data ya ulimwengu halisi
Faragha-kwa-kubuni
Data inayozalishwa kwa njia ya syntetisk ina data mpya kabisa na zisizo na uhusiano wa moja kwa moja na data halisi.
Ni nini hufanya mbinu ya Syntho kuwa ya kipekee?
Tathmini data ya sintetiki inayotokana na usahihi, faragha na kasi
Ripoti ya uhakikisho wa ubora wa Syntho hutathmini data iliyotengenezwa na kuonyesha usahihi, faragha na kasi ya data ya syntetisk ikilinganishwa na data asili.
Data yetu ya syntetisk inatathminiwa na kuidhinishwa na wataalam wa data wa SAS
Data ya syntetisk inayozalishwa na Syntho inatathminiwa, kuthibitishwa na kuidhinishwa kutoka kwa mtazamo wa nje na lengo na wataalam wa data wa SAS.
Unganisha data ya mfululizo wa saa kwa usahihi ukitumia Syntho
Data ya mfululizo wa saa ni aina ya data inayoangaziwa kwa mfuatano wa matukio, uchunguzi na/au vipimo vilivyokusanywa na kupangwa kwa vipindi vya tarehe, kwa kawaida huwakilisha mabadiliko katika kigezo cha muda, na hutumika na Syntho.
Je! Una maswali yoyote?
Zungumza na mmoja wa wataalam wetu
Kwa nini mashirika hutumia Data Iliyoundwa na AI kwa Uchanganuzi?
Fungua data (nyeti).
- Data ya syntetisk imeondolewa kwenye kanuni za faragha, kama vile GDPR
- Fungua data ya kibinafsi na ufikie data zaidi ambayo ilizuiliwa hapo awali (km kwa sababu ya faragha)
Data nzuri-kama-halisi
- Pacha ya data ya synthetic inayotokana na AI inafanana kitakwimu kwa kulinganisha na data asili
- Tumia data ya syntetisk inayozalishwa na AI kana kwamba ni data asili
Rahisi, haraka na scalable
- Bypass urasimu wa ndani, michakato, tathmini za hatari, maombi ya ufikiaji wa data na utumiaji wa wakati kama huo.
- Suluhisho kubwa ambalo hufanya kazi sawa kwa kila hifadhidata na kwa kila aina ya hifadhidata
Uchunguzi masomo
Uchunguzi masomo
Agosti 29, 2023
Uchunguzi masomo
Agosti 29, 2023
Kabla
Inayofuata
Thamani
Jenga msingi wako dhabiti wa data kwa ufikiaji rahisi na wa haraka wa data ya syntetisk inayotokana na AI-nzuri-kama-halisi.
- Kuwa nadhifu kuliko (na hata kushinda) shindano
- Tumia fursa mpya na mpya zaidi za uvumbuzi
- Fungua data, na hivyo maarifa muhimu
- Punguza uendeshaji na urasimu
- Tambua uvumbuzi unaoendeshwa na data
- Boresha mkakati wako wa kutumia data na uvumbuzi wa data
Hifadhi mwongozo wako wa data ya syntetisk sasa!
- Takwimu za sintetiki ni nini?
- Kwa nini mashirika yanaitumia?
- Thamani ya kuongeza visasisho vya data ya sintetiki vya mteja
- Jinsi ya kuanza
