Hướng dẫn tạo dữ liệu tổng hợp: Định nghĩa, loại và ứng dụng

Dữ liệu thử nghiệm tổng hợp là dữ liệu được tạo nhân tạo được thiết kế để mô phỏng kiểm tra dữ liệu môi trường để phát triển phần mềm. Ngoài việc giảm rủi ro về quyền riêng tư, dữ liệu thử nghiệm tổng hợp còn cho phép nhà phát triển đánh giá nghiêm ngặt hiệu suất, tính bảo mật và chức năng của ứng dụng trong nhiều tình huống có thể xảy ra mà không ảnh hưởng đến hệ thống thực.

Sự hợp tác của chúng tôi với một trong những ngân hàng lớn nhất Hà Lan trưng bày lợi ích dữ liệu tổng hợp cho việc kiểm thử phần mềm. Kiểm tra việc tạo dữ liệu với Syntho Engine đã tạo ra các bộ dữ liệu giống như sản xuất, giúp ngân hàng tăng tốc độ phát triển phần mềm và phát hiện lỗi, dẫn đến việc phát hành phần mềm nhanh hơn và an toàn hơn.

Các kỹ thuật tạo ra bảng dữ liệu tổng hợp thường liên quan đến mô hình thống kê, mô hình học máyhoặc các mô hình tổng quát như mạng đối thủ tổng quát (GAN) và bộ mã hóa tự động biến thiên (VAE). Những cái này công cụ tạo dữ liệu tổng hợp phân tích các mô hình, sự phân bố và mối tương quan hiện diện trong tập dữ liệu thực và sau đó tạo mới điểm dữ liệu việc này gần giống với dữ liệu thực nhưng không chứa bất kỳ thông tin thực sự.

Bảng điển hình trường hợp sử dụng dữ liệu tổng hợp bao gồm giải quyết các mối lo ngại về quyền riêng tư, tăng tính sẵn có của dữ liệu và tạo điều kiện thuận lợi cho nghiên cứu và đổi mới trong các ứng dụng dựa trên dữ liệu. Tuy nhiên, điều cần thiết là phải đảm bảo rằng dữ liệu tổng hợp nắm bắt chính xác các mẫu cơ bản và phân phối dữ liệu gốc để duy trì tiện ích dữ liệu và tính hợp lệ cho các nhiệm vụ tiếp theo.