Khử nhận dạng và tổng hợp thông minh
Sử dụng các giải pháp thực tiễn tốt nhất của chúng tôi để tạo dữ liệu thử nghiệm phản ánh dữ liệu sản xuất nhằm thử nghiệm và phát triển toàn diện trong các tình huống đại diện.
Không được phép sử dụng dữ liệu cá nhân gốc làm dữ liệu thử nghiệm
Thử nghiệm và phát triển với dữ liệu thử nghiệm đại diện là điều cần thiết để cung cấp các giải pháp tiên tiến nhất. Việc sử dụng dữ liệu sản xuất ban đầu có vẻ hiển nhiên nhưng thường gặp khó khăn vì nó không thể được sử dụng đơn giản vì nó:
- chứa thông tin nhạy cảm (riêng tư),
- bị hạn chế, khan hiếm hoặc thiếu dữ liệu
- hoặc hoàn toàn không tồn tại.
Điều này đặt ra thách thức cho nhiều tổ chức trong việc lấy đúng dữ liệu thử nghiệm. Do đó, Syntho hỗ trợ tất cả các giải pháp thực hành tốt nhất để thiết lập đúng dữ liệu thử nghiệm của bạn.
Các phương pháp thực hành tốt nhất cho dữ liệu thử nghiệm đại diện: Khử nhận dạng và tổng hợp thông minh
Nhận dạng thông minh
Nhận dạng thông minh là gì
Xóa nhận dạng là một quy trình được sử dụng để bảo vệ thông tin nhạy cảm bằng cách xóa hoặc sửa đổi thông tin nhận dạng cá nhân (PII) khỏi tập dữ liệu hoặc cơ sở dữ liệu.
Khi nào nên sử dụng tính năng Xóa nhận dạng thông minh làm dữ liệu thử nghiệm?
Việc loại bỏ nhận dạng thường được sử dụng khi dữ liệu sản xuất có sẵn làm điểm bắt đầu. Việc hủy nhận dạng được áp dụng để xóa hoặc sửa đổi thông tin nhạy cảm (quyền riêng tư) khỏi tập dữ liệu hoặc cơ sở dữ liệu để tuân thủ các quy định về quyền riêng tư dữ liệu, vì việc sử dụng dữ liệu cá nhân không được phép theo các quy định về quyền riêng tư (chẳng hạn như GDPR).
Tự động xác định PII bằng Máy quét PII được hỗ trợ bởi AI của chúng tôi
Giảm thiểu công việc thủ công và sử dụng máy quét PII để xác định các cột trong cơ sở dữ liệu của bạn chứa Thông tin nhận dạng cá nhân (PII) trực tiếp bằng sức mạnh của AI.
Thay thế PII, PHI nhạy cảm và các số nhận dạng khác
Thay thế PII, PHI nhạy cảm và các số nhận dạng khác bằng đại diện Dữ liệu giả tổng hợp tuân theo logic và mô hình kinh doanh.
Bảo toàn tính toàn vẹn tham chiếu trong toàn bộ hệ sinh thái dữ liệu quan hệ
Bảo toàn tính toàn vẹn tham chiếu với ánh xạ nhất quán trong toàn bộ hệ sinh thái dữ liệu để khớp dữ liệu trên các công việc, cơ sở dữ liệu và hệ thống dữ liệu tổng hợp.
Tạo dữ liệu tổng hợp
Tổng hợp dữ liệu là gì?
Tổng hợp nhằm mục đích tạo ra dữ liệu tổng hợp được tạo ra một cách nhân tạo và phục vụ như một sự thay thế cho dữ liệu trong thế giới thực.
Khi nào cần tổng hợp làm dữ liệu thử nghiệm?
Tổng hợp thường được sử dụng khi dữ liệu sản xuất bị hạn chế, khan hiếm, thiếu dữ liệu hoặc hoàn toàn không tồn tại ở điểm bắt đầu. Dữ liệu mới được tạo một cách giả tạo và đóng vai trò thay thế cho dữ liệu trong thế giới thực.
Thay thế PII, PHI nhạy cảm và các số nhận dạng khác
Tạo dữ liệu tổng hợp dựa trên các quy tắc và ràng buộc được xác định trước
Bắt chước các mẫu thống kê của dữ liệu gốc trong dữ liệu tổng hợp bằng sức mạnh của trí tuệ nhân tạo
Làm cách nào một người có thể sử dụng tính năng Xóa nhận dạng thông minh và dữ liệu tổng hợp với Syntho?
Cấu hình dễ dàng!
Từ khử nhận dạng thông minh đến tổng hợp, Syntho Engine hỗ trợ tất cả các giải pháp thực hành tốt nhất để có được dữ liệu thử nghiệm chính xác. Dễ dàng định cấu hình tất cả các giải pháp dữ liệu thử nghiệm thực tiễn tốt nhất trong nền tảng của chúng tôi với các tùy chọn thân thiện với người dùng phù hợp với nhu cầu của bạn. Từ khử nhận dạng thông minh đến tổng hợp, chỉ cần kéo bảng mục tiêu vào phần mong muốn trong không gian làm việc. Các giải pháp kết hợp cũng được hỗ trợ.
Lưu hướng dẫn dữ liệu tổng hợp của bạn ngay bây giờ!
- Dữ liệu tổng hợp là gì?
- Tại sao các tổ chức sử dụng nó?
- Giá trị thêm các trường hợp khách hàng dữ liệu tổng hợp
- Bắt đầu như thế nào
