Synthetic Data Use Case

Synthetic na Data para sa Analytics

Buuin ang iyong matibay na pundasyon ng data na may madali at mabilis na pag-access sa as-good-as-real AI-generated synthetic data

Mag-book ng Demo

Panimula sa analytics

Nasa gitna tayo ng rebolusyon ng data at ang mga solusyong batay sa data (hal. mula sa mga dashboard [BI] hanggang sa advanced na analytics [AI at ML]) ay malapit nang baguhin ang ating buong mundo. Gayunpaman, ang mga data-driven na solusyon na iyon ay kasinghusay lamang ng data na magagamit nila. Madalas itong mahirap kapag ang kinakailangang data ay sensitibo sa privacy.

Samakatuwid, ang isang matibay na pundasyon ng data na may madali at mabilis na pag-access sa magagamit, may-katuturan at kinakailangang data ay mahalaga upang bumuo ng mga solusyon na batay sa data (hal. mga dashboard [BI] at advanced na analytics [AI at ML]). Gayunpaman, para sa maraming organisasyon, mahirap at matagal ang pag-access ng may-katuturang data.

Mga hamon sa Analytics

Para sa maraming organisasyon, mahirap at matagal ang pag-access ng may-katuturang data, na kinakailangan upang maisakatuparan ang data driven-innovation.

Ang pag-access ng data ay kritikal

  • Kung walang (napapanahong pag-access sa) data, hindi posible ang inobasyon at analytics na hinihimok ng data
  • Nami-miss mo ang mahahalagang data-opportunities at momentum dahil sa "naka-lock" na data
  • Ang data ay mahalaga upang maging mas matalino kaysa sa kumpetisyon

Tumatagal ang pagkuha ng access sa data

  • Ang mga regulasyon sa privacy tulad ng GDPR ay mahigpit at nililimitahan ang pag-access sa data
  • Makakaharap ka sa maraming burukrasya at papeles, na magdudulot ng mga dependency at "legacy-by-design"
  • Ang overhead tulad ng mga panloob na proseso, pagtatasa ng panganib, mga kahilingan sa pag-access ng data ay nakakaubos ng oras

Hindi gumagana ang anonymization

  • Sinisira ng anonymization ang iyong data, na ginagawang hindi na ito angkop para sa analytics (garbage in = garbage out)
  • Hindi nagreresulta ang anonymization sa anonymous na data. Palaging naroroon ang mga panganib sa privacy
  • Ang mga klasikong diskarte sa pag-anonymize ay hindi nasusukat, dahil iba ang gumagana ng mga ito sa bawat dataset at bawat uri ng data

Ang aming solusyon: AI-generated synthetic data

Artipisyal na Binuo

Ang sintetikong data ay artipisyal na nabuo sa pamamagitan ng paggamit ng mga algorithm at istatistikal na pamamaraan

Ginagaya ang Tunay na Data

Ang sintetikong data ay kinokopya ang mga istatistikal na katangian at pattern ng real-world na data

Privacy-by-design

Binubuo ang synthetically generated na data ng ganap na bago at artipisyal na mga datapoint na walang one-to-one na kaugnayan sa totoong data

AI Generated Synthetic Data

Ano ang kakaiba sa diskarte ni Syntho?

Ulat sa pagtitiyak ng kalidad

Suriin ang nabuong synthetic na data sa katumpakan, privacy, at bilis

Sinusuri ng ulat ng pagtiyak sa kalidad ng Syntho ang nabuong synthetic na data at ipinapakita ang katumpakan, privacy, at bilis ng synthetic na data kumpara sa orihinal na data.

Panlabas na pagsusuri ng SAS

Ang aming sintetikong data ay tinatasa at inaprubahan ng mga eksperto sa data ng SAS

Ang sintetikong data na nabuo ng Syntho ay tinatasa, pinapatunayan at naaprubahan mula sa isang panlabas at layunin na pananaw ng mga dalubhasa sa data ng SAS.

Data ng Serye ng Oras

I-synthesize ang data ng time-series nang tumpak sa Syntho

Ang data ng serye ng oras ay isang uri ng data na nailalarawan sa pamamagitan ng isang pagkakasunud-sunod ng mga kaganapan, obserbasyon at/o mga sukat na nakolekta at inayos na may mga pagitan ng petsa-oras, na karaniwang kumakatawan sa mga pagbabago sa isang variable sa paglipas ng panahon, at sinusuportahan ng Syntho.

Mayroon ka bang anumang mga katanungan?

Makipag-usap sa isa sa aming mga eksperto

Mag-book ng Demo

Bakit gumagamit ang mga organisasyon ng AI Generated Synthetic Data para sa Analytics?

I-unlock ang (sensitibong) data 

  • Ang synthetic na data ay hindi kasama sa mga regulasyon sa privacy, gaya ng GDPR
  • I-unlock ang personal na data at magkaroon ng access sa mas maraming data na dating pinaghigpitan (hal. Dahil sa privacy)

As-good-as-real data

  • Ang nabuong AI na synthetic data twin ay magkapareho sa istatistika kung ihahambing sa orihinal na data
  • Gumamit ng synthetic na data na nabuo ng AI na parang orihinal na data ito

Madali, mabilis at nasusukat

  • I-bypass ang panloob na burukrasya, mga proseso, pagtatasa ng panganib, mga kahilingan sa pag-access ng data at katulad na pag-ubos ng oras
  • Nasusukat na solusyon na pareho ang gumagana para sa bawat dataset at para sa bawat uri ng data

Mga case study

nakaraan
susunod

halaga

Buuin ang iyong matibay na pundasyon ng data na may madali at mabilis na pag-access sa as-good-as-real AI-generated synthetic data

  • Maging mas matalino kaysa (at matalo pa) ang kumpetisyon
  • Gumamit ng bago at higit na mga pagkakataong makabago
  • I-unlock ang data, at sa gayon ay mahahalagang insight
  • Bawasan ang overhead at bureaucracy
  • Napagtanto ang inobasyon na hinihimok ng data
  • Palakasin ang iyong data-diskarte at data innovation adoption

syntho guide cover

I-save ang iyong synthetic data guide ngayon!

  • Ano ang synthetic data?
  • Bakit ginagamit ito ng mga organisasyon?
  • Pagdaragdag ng halaga ng mga kaso ng kliyente ng synthetic data
  • Paano magsimula?
Humiling ng gabay
Makipag-ugnayan sa mga eksperto