การระบุตัวตนและการสังเคราะห์อัจฉริยะ
ใช้โซลูชันแนวปฏิบัติที่ดีที่สุดของเราเพื่อสร้างข้อมูลการทดสอบที่สะท้อนถึงข้อมูลการผลิตสำหรับการทดสอบและการพัฒนาที่ครอบคลุมในสถานการณ์ตัวแทน
ไม่อนุญาตให้ใช้ข้อมูลส่วนบุคคลดั้งเดิมเป็นข้อมูลทดสอบ
การทดสอบและการพัฒนาด้วยข้อมูลการทดสอบที่เป็นตัวแทนถือเป็นสิ่งสำคัญในการนำเสนอโซลูชันที่ล้ำสมัย การใช้ข้อมูลการผลิตดั้งเดิมดูเหมือนจะชัดเจน แต่มักมีความท้าทายเนื่องจากไม่สามารถนำมาใช้ง่ายๆ ได้ เนื่องจาก:
- มีข้อมูลที่ละเอียดอ่อน (ความเป็นส่วนตัว)
- มีข้อมูลจำกัด ขาดแคลน หรือขาดหาย
- หรือไม่มีอยู่เลย
สิ่งนี้ทำให้เกิดความท้าทายสำหรับหลายองค์กรในการทำให้ข้อมูลการทดสอบถูกต้อง ดังนั้น Syntho จึงสนับสนุนโซลูชันแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดทั้งหมดเพื่อสร้างข้อมูลการทดสอบของคุณให้ถูกต้อง
แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดสำหรับข้อมูลการทดสอบที่เป็นตัวแทน: การแยกการระบุตัวตนและการสังเคราะห์แบบอัจฉริยะ
การระบุตัวตนอัจฉริยะ
Smart De-identification คืออะไร
การไม่ระบุตัวตนเป็นกระบวนการที่ใช้เพื่อปกป้องข้อมูลที่ละเอียดอ่อนโดยการลบหรือแก้ไขข้อมูลส่วนบุคคล (PII) จากชุดข้อมูลหรือฐานข้อมูล
เมื่อใดจึงควรใช้ Smart De-identification เป็นข้อมูลทดสอบ
การไม่ระบุตัวตนมักใช้เมื่อมีข้อมูลการผลิตเป็นจุดเริ่มต้น การไม่ระบุตัวตนถูกนำมาใช้เพื่อลบหรือแก้ไขข้อมูลที่ละเอียดอ่อน (ความเป็นส่วนตัว) ออกจากชุดข้อมูลหรือฐานข้อมูลเพื่อให้สอดคล้องกับกฎระเบียบด้านความเป็นส่วนตัวของข้อมูล เนื่องจากไม่อนุญาตให้ใช้ข้อมูลส่วนบุคคลตามกฎความเป็นส่วนตัว (เช่น GDPR)
ระบุ PII โดยอัตโนมัติด้วยเครื่องสแกน PII ที่ขับเคลื่อนด้วย AI ของเรา
ลดการทำงานด้วยตนเองและใช้ประโยชน์จากเรา เครื่องสแกน PII เพื่อระบุคอลัมน์ในฐานข้อมูลของคุณที่มีข้อมูลส่วนบุคคลที่สามารถระบุตัวตนได้ (PII) โดยตรงด้วยพลังของ AI
ทดแทน PII, PHI และตัวระบุอื่นๆ ที่ละเอียดอ่อน
แทนที่ PII, PHI และตัวระบุที่มีความละเอียดอ่อนด้วยตัวแทน ข้อมูลจำลองสังเคราะห์ ที่เป็นไปตามตรรกะและรูปแบบทางธุรกิจ
รักษาความสมบูรณ์ของการอ้างอิงในระบบนิเวศข้อมูลเชิงสัมพันธ์ทั้งหมด
รักษาความสมบูรณ์ของการอ้างอิงด้วย การทำแผนที่ที่สอดคล้องกัน ในระบบนิเวศข้อมูลทั้งหมดเพื่อจับคู่ข้อมูลในงานข้อมูลสังเคราะห์ ฐานข้อมูล และระบบ
การสร้างข้อมูลสังเคราะห์
การสังเคราะห์ข้อมูลคืออะไร?
การสังเคราะห์มีจุดมุ่งหมายเพื่อสร้างข้อมูลสังเคราะห์ที่สร้างขึ้นอย่างเทียมและทำหน้าที่เป็นทางเลือกแทนข้อมูลในโลกแห่งความเป็นจริง
เมื่อใดจึงจะสังเคราะห์เป็นข้อมูลทดสอบ?
การสังเคราะห์มักใช้เมื่อข้อมูลการผลิตมีจำกัด หายาก ขาดข้อมูล หรือไม่มีอยู่เลยเป็นจุดเริ่มต้น ข้อมูลใหม่ถูกสร้างขึ้นอย่างเทียมและทำหน้าที่เป็นทางเลือกแทนข้อมูลในโลกแห่งความเป็นจริง
ทดแทน PII, PHI และตัวระบุอื่นๆ ที่ละเอียดอ่อน
สร้างข้อมูลสังเคราะห์ตามกฎและข้อจำกัดที่กำหนดไว้ล่วงหน้า
เลียนแบบรูปแบบทางสถิติของข้อมูลต้นฉบับในข้อมูลสังเคราะห์ด้วยพลังของปัญญาประดิษฐ์
เราจะใช้ Smart De-identification และข้อมูลสังเคราะห์กับ Syntho ได้อย่างไร
กำหนดค่าได้อย่างง่ายดาย!
ตั้งแต่การลบการระบุตัวตนอัจฉริยะไปจนถึงการสังเคราะห์ Syntho Engine รองรับโซลูชันแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดทั้งหมดเพื่อให้ข้อมูลการทดสอบของคุณถูกต้อง กำหนดค่าโซลูชันข้อมูลการทดสอบแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดทั้งหมดได้อย่างง่ายดายภายในแพลตฟอร์มของเราด้วยตัวเลือกที่ใช้งานง่ายซึ่งปรับให้เหมาะกับความต้องการของคุณ ตั้งแต่การลบการระบุตัวตนอัจฉริยะไปจนถึงการสังเคราะห์ เพียงลากตารางเป้าหมายไปยังส่วนที่ต้องการในพื้นที่ทำงาน รองรับการรวมโซลูชันด้วย
บันทึกคู่มือข้อมูลสังเคราะห์ของคุณตอนนี้!
- ข้อมูลสังเคราะห์คืออะไร?
- ทำไมองค์กรถึงใช้มัน?
- การเพิ่มมูลค่ากรณีไคลเอ็นต์ข้อมูลสังเคราะห์
- วิธีการเริ่มต้น
