Akıllı Kimlik Belirleme ve Sentezleştirme
Temsili senaryolarda kapsamlı test ve geliştirme için üretim verilerini yansıtan test verileri oluşturmak amacıyla en iyi uygulama çözümlerimizden yararlanın.
Orijinal kişisel verilerin test verileri olarak kullanılmasına izin verilmez
Temsili test verileriyle test etmek ve geliştirmek, en son teknolojiye sahip çözümler sunmak için gereklidir. Orijinal üretim verilerinin kullanılması açık gibi görünse de, basitçe kullanılamayacağı için çoğu zaman zordur çünkü:
- (gizlilik) hassas bilgiler içerir,
- sınırlı, az veya eksik veri var
- ya da hiç yok.
Bu, birçok kuruluş için test verilerini doğru şekilde elde etme konusunda zorluklara neden olur. Bu nedenle Syntho, test verilerinizi doğru şekilde oluşturmak için tüm en iyi uygulama çözümlerini destekler.
Temsili test verileri için en iyi uygulamalar: Akıllı Kimlik Gizleme ve Sentezleştirme
Akıllı Kimlik Gizleme
Akıllı Kimlik Gizleme Nedir?
Kimlik gizleme, kişisel olarak tanımlanabilir bilgileri (PII) bir veri kümesinden veya veritabanından kaldırarak veya değiştirerek hassas bilgileri korumak için kullanılan bir işlemdir.
Akıllı Kimlik Gizleme test verileri olarak ne zaman kullanılır?
Kimlik gizleme genellikle üretim verilerinin başlangıç noktası olarak mevcut olduğu durumlarda kullanılır. Gizlilik düzenlemelerine (GDPR gibi) göre kişisel verilerin kullanımına izin verilmediğinden, veri gizliliği düzenlemelerine uymak amacıyla veri kümesinden veya veritabanından (gizlilik) hassas bilgileri kaldırmak veya değiştirmek için kimlik gizleme uygulanır.
Yapay zeka destekli PII Tarayıcımızla PII'yi otomatik olarak tanımlayın
Manuel çalışmayı azaltın ve kişisel bilgi tarayıcı Yapay zekanın gücüyle doğrudan Kişisel Tanımlayıcı Bilgiler (PII) içeren veri tabanınızdaki sütunları tanımlamak için.
Hassas PII, PHI ve diğer tanımlayıcıları değiştirin
Hassas PII, PHI ve diğer tanımlayıcıları temsilciyle değiştirin Sentetik Sahte Veriler iş mantığını ve kalıplarını takip eden.
İlişkisel veri ekosisteminin tamamında referans bütünlüğünü koruyun
Referans bütünlüğünü koruyun tutarlı haritalama Sentetik veri işleri, veritabanları ve sistemler genelinde verileri eşleştirmek için tüm veri ekosisteminde.
Sentetik Veri Üretimi
Veri sentezi nedir?
Sentezleme, yapay olarak üretilen ve gerçek dünya verilerine alternatif olarak hizmet veren sentetik veriler oluşturmayı amaçlamaktadır.
Test verileri ne zaman sentezlenmeli?
Sentezleme genellikle üretim verilerinin sınırlı olduğu, kıt olduğu, verilerin eksik olduğu veya başlangıç noktası olarak hiç mevcut olmadığı durumlarda kullanılır. Yeni veriler yapay olarak üretilir ve gerçek dünya verilerine alternatif olarak hizmet eder.
Hassas PII, PHI ve diğer tanımlayıcıları değiştirin
Önceden tanımlanmış kurallara ve kısıtlamalara dayalı sentetik veriler oluşturun
Yapay zekanın gücüyle sentetik verilerdeki orijinal verilerin istatistiksel modellerini taklit edin
Akıllı Kimlik Gizlileştirme ve sentetik veriler Syntho ile nasıl kullanılabilir?
Kolayca yapılandırın!
Akıllı kimlik gizlemeden sentezlemeye kadar Syntho Engine, test verilerinizi doğru şekilde elde etmek için tüm en iyi uygulama çözümlerini destekler. İhtiyaçlarınıza göre uyarlanmış kullanıcı dostu seçeneklerle tüm en iyi uygulama test verileri çözümlerini platformumuzda zahmetsizce yapılandırın. Akıllı kimlik gizlemeden sentezlemeye kadar, hedef tabloyu çalışma alanında istediğiniz bölüme sürüklemeniz yeterlidir. Çözümlerin birleştirilmesi de desteklenmektedir.
Sentetik veri kılavuzunuzu şimdi kaydedin!
- Sentetik veri nedir?
- Kuruluşlar neden kullanıyor?
- Değer katan sentetik veri müşteri vakaları
- Nasıl başlanır
