Вивчення проблеми
Синтетичні дані для академічних досліджень в Університеті Еразма
Про клієнта
Erasmus University Rotterdam (EUR) — міжнародний державний дослідницький університет у Нідерландах із понад 100-річним досвідом роботи. Erasmus MC є найбільшим і одним із провідних академічних медичних центрів і травматологічних центрів у Нідерландах, тоді як його школа економіки та бізнесу, Erasmus School of Economics і Rotterdam School of Management добре відомі в Європі та за її межами. Зараз Роттердамський університет Еразма входить до 100 найкращих університетів світу за чотирма відомими міжнародними рейтинговими таблицями.
Ситуація
Університет приділяє важливу увагу даним, інтегруючи аналіз даних і дослідницькі методики у свої програми та виконання академічних досліджень, включаючи публікацію статей. Однак зміна ландшафту використання даних викликає важливі наслідки для конфіденційності, спонукаючи університет знайти баланс між використанням повного потенціалу даних і захистом індивідуальних прав на конфіденційність.
Рішення
Ви використовуєте конфіденційні та/або особисті дані у своїх дослідженнях і тому не можете ними ділитися? Тепер Університет Еразмуса може допомогти вам у цьому, створивши синтетичний набір даних.
У рамках рішень для цілісності досліджень Університету Еразма Роттердама (EUR) EUR оголосив про доступність Syntho Engine, який тепер позиціонується як рішення для керування даними та служба для генерації синтетичних даних. Що стосується використання Syntho Engine, усім дослідникам Університету Еразмуса рекомендується використовувати платформу якомога частіше.
Переваги
Покращені дані та конфіденційність для підвищення цілісності досліджень
Синтетичні набори даних імітують реальні набори даних, зберігаючи їхні статистичні властивості та зв’язки між змінними. Важливо відзначити, що цей метод також зводить до нуля ризик розголошення, оскільки жоден запис у синтетичному наборі даних не представляє реальну особу.
Полегшіть дослідження даних, надаючи легший доступ до більшої кількості даних
Надаючи спільний доступ до синтетичних наборів даних, які імітують оригінальні набори даних, які інакше не можна було б зробити відкритими, дослідники, університети та зацікавлені сторони тепер можуть полегшити дослідження даних, зберігаючи конфіденційність учасників. Синтетичні дані дозволяють дослідникам отримати доступ до більшої кількості даних, які були б недоступні за допомогою реальних персональних даних. Це дозволяє досліджувати дані з більшою кількістю даних, які працюють на ранню перевірку гіпотези та результати в процесі дослідження.
Покращена відтворюваність досліджень завдяки полегшенню доступу до синтетичних даних
Подаючи синтетичні набори даних, які імітують оригінальні набори даних, які інакше не можна було б зробити відкритими, дослідники можуть забезпечити відтворюваність своїх результатів. В якості альтернативи публікації та/або обміну справжніми особистими даними для цілей відтворюваності дослідники тепер можуть публікувати та/або обмінюватися синтетичними даними.
Репрезентативні синтетичні дані для навчальних курсів
Навчальні курси продовжують містити більше завдань, пов’язаних з аналітикою. Що стосується цього, репрезентативні дані необхідні, щоб студенти могли навчитися створювати та виконувати аналітичні рішення з репрезентативними даними. Синтетичні дані можуть бути доступні як частина навчальних курсів, щоб полегшити це та дозволити студентам навчитися створювати аналітичні моделі в репрезентативних сценаріях.
організація: Роттердамський університет Еразма (EUR)
Місцезнаходження: Нідерланди
Сфера діяльності: Освіта та дослідження
Розмір: 12000+ співробітників
Корпус: Аналітика
Цільові дані: Дані академічних досліджень
Веб-сайт: https://www.eur.nl/en
Дані синтетичні, але наша команда справжня!
Зверніться до компанії Syntho і один з наших експертів зв’яжеться з вами зі швидкістю світла, щоб вивчити цінність синтетичних даних!