גייד צו סינטעטיש דאַטאַ דור: דעפֿיניציע, טייפּס און אַפּפּליקאַטיאָנס
עס איז קיין סוד אַז געשעפטן האָבן טשאַלאַנדזשיז אין אַקוויירינג און ייַנטיילונג הויך-קוואַליטעט דאַטן. דור פון סינטעטיש דאַטן איז אַ פּראַקטיש לייזונג וואָס העלפּס פּראָדוצירן גרויס קינסטלעך דאַטאַסעץ און הויך-קוואַליטעט טעסט דאַטן אָן פּריוואַטקייט ריסקס אָדער רויט טייפּ.
סינטעטיש דאַטאַסעץ קענען זיין באשאפן מיט אַ פאַרשיידנקייַט פון מעטהאָדס, מיט פאַרשידן אַפּלאַקיישאַנז. ווען רעכט עוואַלואַטעד, סינטעטיש דאַטאַסעץ דזשענערייטאַד מיט אַוואַנסירטע אַלגערידאַמז העלפֿן אָרגאַנאַזיישאַנז צו פאַרגיכערן זייער אַנאַליטיקס, פאָרשונג און טעסטינג. אַזוי לאָזן ס נעמען אַ נעענטער קוק.
דער אַרטיקל ינטראַדוסיז איר צו סינטעטיש דאַטן, אַרייַנגערעכנט די הויפּט טייפּס, דיפעראַנסיז פון אַנאָנימייזד דאַטאַסעץ און רעגולאַטאָרי נואַנסיז. איר וועט לערנען ווי אַרטאַפישאַלי דזשענערייטאַד דאַטן סאַלווז קריטיש דאַטן פּראָבלעמס און מינאַמייז זיכער ריסקס. מיר וועלן אויך דיסקוטירן זייַן אַפּלאַקיישאַנז אַריבער ינדאַסטריז, באגלייט דורך ביישפילן פון אונדזער פאַל שטודיום.
טיש פון קאָנטענץ
סינטעטיש דאַטן: דעפֿיניציע און מאַרק סטאַטיסטיק
סינטעטיש דאַטן איז אַרטאַפישאַלי דזשענערייטאַד אינפֿאָרמאַציע אָן קאַנפאַדענשאַל אינהאַלט, און עס סערוועס ווי אַן אנדער ברירה צו פאַקטיש דאַטאַסעץ. דאַטאַ סייאַנטיס אָפט רופן אַי-דזשענערייטאַד סינטעטיש דאַטן אַ סינטעטיש דאַטן צווילינג ווייַל פון זייַן הויך סטאַטיסטיש אַקיעראַסי אין מימיקינג פאַקטיש דאַטן.
קינסטלעך דאַטאַסעץ זענען באשאפן מיט קינסטלעך סייכל (AI) אַלגערידאַמז און סימיאַליישאַנז וואָס האַלטן די פּאַטערנז און קאָראַליישאַנז פון אָריגינעל דאַטן. די דאַטן קענען אַרייַננעמען טעקסט, טישן און בילדער. די אַלגערידאַמז פאַרבייַטן פּערסאַנאַלי ידענטיפיאַבלע אינפֿאָרמאַציע (PII) מיט רייצנ דאַטן.
גראַנד View פאָרשונג פאָרקאַסץ אַז דער מאַרק פֿאַר דור פון סינטעטיש דאַטן מיט גענעראַטיווע אַי וועט וואַקסן פון $ 1.63 ביליאָן אין 2022 צו אַרום $ 13.5 ביליאָן אין 2030 ביי אַ CAGR פון 35%. לויט גאַרטנער, 60% פון דאַטן געניצט פֿאַר אַי אין 2024 וועט זיין סינטעטיש - דאָס איז 60 מאל מער ווי אין 2021.
סינטעטיש דאַטן פּלאַטפאָרמס זענען אויך אויף די העכערונג. מאַרק סטאַטעסוויללע יקספּעקץ די גלאבאלע מאַרק פֿאַר סינטעטיש דאַטן פּלאַטפאָרמע צו וואַקסן פון $ 218 מיליאָן אין 2022 צו $ 3.7 ביליאָן אין 2033.
פארוואס איז קינסטלעך דאַטן אויף די העכערונג? איין דרייווינג פאַקטאָר איז פרייהייט פון רעגולאַטאָרי פאַרזע.
צי פּריוואַטקייט געזעצן רעגולירן אַי-דזשענערייטאַד סינטעטיש דאַטן?
פילע יו. עס. און אי.יו דאַטן זיכערהייט און פּריוואַטקייט רעגיאַליישאַנז אַפּלייז צו ידענטיפיאַבלע פערזענלעכע דאַטן.
אבער די רעגיאַליישאַנז טאָן ניט צולייגן צו סינטעטיש דאַטן - סינטעטיש דאַטן זענען באהאנדלט ענלעך צו אַנאָנימייזד דאַטן. זיי פאָרעם די אַזוי גערופענע "האַרץ" פון אנדערע לעגאַל כּללים.
פֿאַר בייַשפּיל, רעסיטעמענט 26 פון די GDPR זאגט אַז פּריוואַטקייט שוץ כּללים אַפּלייז בלויז צו דאַטן וואָס שייך צו אַ יידענאַפייד מענטש. אויב דיין סינטעטיש דאַטן זענען דזשענערייטאַד אַזוי אַז עס קענען ניט זיין טרייסט צוריק צו ידענטיפיאַבלע מענטשן, עס איז פּאָטער פון רעגולאַטאָרי פאַרזע. באַזונדער פון רעגולאַטאָרי פאַרזע, עס זענען אנדערע מניעות צו נוצן פאַקטיש דאַטן וואָס פירן געשעפטן צו דזשענערייט סינטעטיש דאַטן.
שליסל טשאַלאַנדזשיז פון ניצן פאַקטיש דאַטן
פילע קאָמפּאַניעס האָבן אַ שווער צייט צו געפֿינען און נוצן באַטייַטיק הויך-קוואַליטעט דאַטן, ספּעציעל אין גענוג אַמאַונץ פֿאַר אַי אַלגערידאַם טריינינג. אפילו ווען זיי געפֿינען עס, ייַנטיילונג אָדער נוצן די דאַטאַסעץ קענען זיין טשאַלאַנדזשינג רעכט צו פּריוואַטקייט ריסקס און קאַמפּאַטאַבילאַטי ישוז. דער אָפּטיילונג גיט די שליסל טשאַלאַנדזשיז סינטעטיש דאַטן קענען סאָלווע.
פּריוואַטקייט ריסקס שטערן דאַטן באַניץ און ייַנטיילונג
דאַטן זיכערהייט און פּריוואַטקייט רעגיאַליישאַנז, אַזאַ ווי GDPR און HIPAA, באַקענען ביוראַקראַטיק מניעות פֿאַר דאַטן ייַנטיילונג און יוטאַלאַזיישאַן. אין ינדאַסטריז ווי כעלטקער, אפילו ייַנטיילונג PII צווישן דיפּאַרטמאַנץ אין דער זעלביקער אָרגאַניזאַציע קענען זיין צייט-קאַנסומינג רעכט צו גאַווערנאַנס טשעקס. ייַנטיילונג דאַטן מיט פונדרויסנדיק ענטיטיז איז אפילו מער טשאַלאַנדזשינג און קאַריז מער זיכערהייט ריסקס.
פאָרשונג פון פאָרטשון ביזנעס ינסייץ יידענאַפייד רייזינג פּריוואַטקייט ריסקס ווי אַ ערשטיק קאַטאַליסט פֿאַר אַדאַפּטינג סינטעטיש דאַטן פּראַקטיסיז. די מער דאַטן איר קראָם, די מער איר ריזיקירן צו קאַמפּראַמייז פּריוואַטקייט. לויט די 2023 IBM זיכערהייט קאָס פון אַ דאַטאַ בריטש באריכט, די דורכשניטלעך דאַטן בריטש קאָס אין די יו. עס. איז $ 9.48 מיליאָן. ווערלדווייד, די דורכשניטלעך פּרייַז איז $ 4.45 מיליאָן; קאָמפּאַניעס מיט ווייניקער ווי 500 טוערס פאַרלירן $ 3.31 מיליאָן פּער בריטש. און דאָס איז נישט אַקאַונאַד פֿאַר שעם פון שעם.
שוועריקייטן דערגייונג הויך-קוואַליטעט דאַטן
א 2022 יבערבליק פון 500 דאַטן פּראָפעססיאָנאַלס אנטפלעקט אַז 77% פון ענדזשאַנירז, אַנאַליס און דאַטן סייאַנטיס פייסט דאַטן קוואַליטעט ישוז. לויט דעם באַריכט, דאַטן קוואַליטעט כינדערז די פינאַנציעל פאָרשטעלונג און פּראָודאַקטיוויטי פון אַ פירמע און מאכט עס קוים דערגרייכן אַ האָליסטיק מיינונג פון זייַן באַדינונגס.
קאָמפּאַניעס קען פעלן גענוג דאַטן פון ספּעציפיש דעמאָגראַפיקס צו באַן זייער מאַשין לערנען (ML) מאָדעלס רעכט. און דאַטאַסעץ אָפט אַנטהאַלטן ינגקאַנסיסטענסיז, ינאַקיעראַסיז און פעלנדיק וואַלועס. אויב איר באַן דיין אַי פּלאַטפאָרמס מיט מאַשין לערנען מאָדעלס אויף נידעריק-קוואַליטעט דאַטן פעלנדיק דעמאָגראַפיק דייווערסיטי, עס וועט מאַכן ומפּינקטלעך, בייאַסט פֿאָרויסזאָגן. סימילאַרלי, ווי אַנאָנימייזד דאַטן דור, אַנריפיינד אַלגערידאַמז קענען פּראָדוצירן אַנרילייאַבאַל קינסטלעך דאַטאַסעץ וואָס ווירקן די אַוטקאַם פון דאַטן אַנאַליסיס.
ופּסאַמפּלינג מיט סינטעטיש דאַטן קענען פאַרבעסערן דאַטן קוואַליטעט דורך אַדרעסינג ימבאַלאַנסיז אין דאַטאַסעץ. דאָס ינשורז אַז אַנדעררעפּרעסענטעד קלאסן באַקומען מער פּראַפּאָרשאַנאַל פאַרטרעטונג און ראַדוסאַז פאָרורטייל. א מער געזונט און רעפּריזענאַטיוו דאַטאַבייס גיט ימפּרוווד אַנאַליסיס רעזולטאַטן און מאָדעל טריינינג.
דאַטאַסעט ינקאַמפּאַטאַבילאַטיז
דאַטאַסעץ פֿון פאַרשידן אָריגינס אָדער אין מאַלטי-טיש דאַטאַבייסיז קענען פאָרשטעלן ינקאַמפּאַטאַבילאַטיז, קריייטינג קאַמפּלעקסיטיז אין דאַטן פּראַסעסינג און אַנאַליסיס און כינדערינג כידעש.
פֿאַר בייַשפּיל, דאַטן אַגגרעגאַטיאָן אין כעלטקער ינוואַלווז עלעקטראָניש געזונט רעקאָרדס (EHRs), וועראַבאַלז, פּראַפּרייאַטערי ווייכווארג און דריט-פּאַרטיי מכשירים. יעדער מקור קען נוצן פאַרשידענע דאַטן פֿאָרמאַטירונגען און אינפֿאָרמאַציע סיסטעמען, וואָס פירן צו דיספּעראַטיז אין דאַטן פֿאָרמאַטירונגען, סטראַקטשערז אָדער וניץ בעשאַס ינאַגריישאַן. די נוצן פון סינטעטיש דאַטן קענען אַדרעס דעם אַרויסרופן, ינשורינג קאַמפּאַטאַבילאַטי און אַלאַוינג צו דזשענערייט דאַטן אין די געבעטן פֿאָרמאַט.
אַנאָנימיזאַטיאָן איז ניט גענוגיק
אַנאָנימיזאַטיאָן טעקניקס זענען נישט גענוג צו באַקומען פּריוואַטקייט ריסקס אָדער דאַטן קוואַליטעט פּראָבלעמס. דערצו, מאַסקינג אָדער רימוווינג ידענטיפיערס קענען ויסשליסן דעטאַילס וואָס זענען נויטיק פֿאַר טיף אַנאַליסיס אין גרויס דאַטאַסעץ.
חוץ, אַנאָנימייזד דאַטן קענען זיין יידענאַפייד און טרייסט צוריק צו מענטשן. בייזע אַקטערז קענען נוצן אַוואַנסירטע אַנאַליטיקס צו ופדעקן צייט-באזירט פּאַטערנז וואָס קאָמפּראָמיס די אַנאָנימיטי פון פּאָנעם דע-יידענטאַפייד דאַטן. סינטעטיש דאַטן זענען העכער ווי אַנאָנימייזד דאַטן אין דעם אַכטונג.
ניט ענלעך אַנאָנימיזאַטיאָן, סינטעטיש דאַטן טוט נישט טוישן יגזיסטינג דאַטאַסעץ אָבער דזשענערייץ נייַע דאַטן וואָס ריזעמבאַלז די קעראַקטעריסטיקס און סטרוקטור פון די רויע דאטא, פּראַזערווינג זייַן נוצן. עס איז אַ גאָר נייַע דאַטאַסעט מיט קיין פּערסאַנאַלי ידענטיפיאַבלע אינפֿאָרמאַציע.
אבער עס איז מער נואַנסט ווי אַז. עס זענען עטלעכע טייפּס פון סינטעטיש דאַטן דור מעטהאָדס.
טייפּס פון סינטעטיש דאַטן דור
שאַפונג פון סינטעטיש דאַטן פּראַסעסאַז בייַטן באזירט אויף די טיפּ פון דאַטן פארלאנגט. סינטעטיש דאַטן טייפּס אַרייַננעמען גאָר יי-דזשענערייטאַד, הערשן-באזירט און רייצנ דאַטן - יעדער טרעפן אַ אַנדערש נויט.
גאָר אַי-דזשענערייטאַד סינטעטיש דאַטן
דעם טיפּ פון סינטעטיש דאַטן איז געבויט פֿון קראַצן מיט ML אַלגערידאַמז. די מאַשין לערנען מאָדעל טריינז אויף פאַקטיש דאַטן צו לערנען וועגן די סטרוקטור, פּאַטערנז און שייכות פון די דאַטן. גענעראַטיווע אַי דערנאָך ניצט דעם וויסן צו דזשענערייט נייַע דאַטן וואָס ענג ריזעמבאַלז די אָריגינעל סטאַטיסטיש פּראָפּערטיעס (ווידער, און מאַכן עס אַניידענטאַפייד).
דעם טיפּ פון גאָר סינטעטיש דאַטן איז נוציק פֿאַר אַי מאָדעל טריינינג און איז גוט גענוג צו זיין געוויינט ווי פאַקטיש דאַטן. דאָס איז ספּעציעל וווילטויק ווען איר קענען נישט טיילן דיין דאַטאַסעץ רעכט צו קאַנטראַקטשואַל פּריוואַטקייט אַגרימאַנץ. אָבער, צו דזשענערייט סינטעטיש דאַטן, איר דאַרפֿן אַ באַטייטיק סומע פון אָריגינעל דאַטן ווי אַ סטאַרטינג פונט פֿאַר מאַשין לערנען מאָדעל טריינינג.
סינטעטיש רייצנ דאַטן
דעם סינטעטיש דאַטן טיפּ רעפערס צו אַרטאַפישאַלי באשאפן דאַטן וואָס ימאַטייץ די סטרוקטור און פֿאָרמאַט פון פאַקטיש דאַטן אָבער טאָן ניט דאַווקע פאַרטראַכטנ פאַקטיש אינפֿאָרמאַציע. עס העלפּס דעוועלאָפּערס צו ענשור אַז זייער אַפּלאַקיישאַנז קענען שעפּן פאַרשידן ינפּוץ און סינעריאָוז אָן ניצן עכט, פּריוואַט אָדער שפּירעוודיק דאַטע און, רובֿ ימפּאָרטאַנטלי, אָן רילייינג אויף פאַקטיש-וועלט דאַטן. דעם פירונג איז יקערדיק פֿאַר טעסטינג פאַנגקשאַנאַליטי און ראַפינירן ווייכווארג אַפּלאַקיישאַנז אויף אַ קאַנטראָולד און זיכער שטייגער.
ווען צו נוצן עס: צו פאַרבייַטן דירעקט ידענטיפיערס (PII) אָדער ווען איר איצט פעלן דאַטן און בעסער נישט צו ינוועסטירן צייט און ענערגיע אין דיפיינינג כּללים. דעוועלאָפּערס קאַמאַנלי נוצן שפּאָט דאַטן צו אָפּשאַצן די פאַנגקשאַנאַליטי און אויסזען פון אַפּלאַקיישאַנז בעשאַס די פרי סטאַגעס פון אַנטוויקלונג, אַלאַוינג זיי צו ידענטיפיצירן פּאָטענציעל ישוז אָדער פּלאַן פלאָז.
אפילו כאָטש רייצנ דאַטן פעלן די אָטאַנטיסיטי פון פאַקטיש-וועלט אינפֿאָרמאַציע, עס בלייבט אַ ווערטפול געצייַג פֿאַר ינשורינג די געהעריק פאַנגקשאַנינג און וויזשאַוואַל פאַרטרעטונג פון סיסטעמען איידער פאַקטיש דאַטן ינטאַגריישאַן.
באַמערקונג: סינטעטיש מאַקט דאַטן איז אָפט ריפערד צו ווי 'פאַלשע דאַטן,' כאָטש מיר טאָן נישט רעקאָמענדירן צו נוצן די טערמינען ינטערטשיינדזשאַבלי ווייַל זיי קען זיין אַנדערש אין קאַנאַטיישאַנז.
הערשן-באזירט סינטעטיש דאַטן
הערשן-באזירט סינטעטיש דאַטן איז אַ נוציק געצייַג פֿאַר דזשענערייטינג קאַסטאַמייזד דאַטאַסעץ באזירט אויף פּרעדעפינעד כּללים, קאַנסטריינץ און לאָגיק. דער אופֿן גיט בייגיקייט דורך אַלאַוינג ניצערס צו קאַנפיגיער דאַטן רעזולטאַט לויט צו ספּעציפיש געשעפט באדערפענישן, אַדזשאַסטינג פּאַראַמעטערס אַזאַ ווי מינימום, מאַקסימום און דורכשניטלעך וואַלועס. אין קאַנטראַסט צו גאָר אַי-דזשענערייטאַד דאַטן, וואָס פעלן קוסטאָמיזאַטיאָן, הערשן-באזירט סינטעטיש דאַטן אָפפערס אַ טיילערד לייזונג פֿאַר באַגעגעניש בוילעט אַפּעריישאַנאַל רעקווירעמענץ. דאס סינטעטיש דאַטן דור פּראָצעס פּראָוועס דער הויפּט נוציק אין טעסטינג, אַנטוויקלונג און אַנאַליטיקס, ווו גענוי און קאַנטראָולד דאַטן דור איז יקערדיק.
יעדער סינטעטיש דאַטן דור אופֿן האט פאַרשידענע אַפּלאַקיישאַנז. Syntho's platform שטייענדיק אויס דורך קריייטינג סינטעטיש דאַטן צווילינג מיט קליין צו קיין מי פון דיין טייל. איר באַקומען סטאַטיסטיש פּינטלעך, הויך-קוואַליטעט סינטעטיש דאַטן פֿאַר דיין באדערפענישן וואָס איז פריי פון העסקעם אָוווערכעד.
טאַבולאַר סינטעטיש דאַטן
דער טערמין טאַבולאַר סינטעטיש דאַטן רעפערס צו שאפן קינסטלעך דאַטן סובסעץ וואָס נאָכקרימען די סטרוקטור און סטאַטיסטיש פּראָפּערטיעס פון פאַקטיש-וועלט טאַבולאַר דאַטן, אַזאַ ווי דאַטן סטאָרד אין טישן אָדער ספּרעדשיץ. דאס סינטעטיש דאַטן איז באשאפן ניצן סינטעטיש דאַטן דור אַלגערידאַמז און טעקניקס דיזיינד צו רעפּלאַקייט די קעראַקטעריסטיקס פון די מקור דאַטן בשעת ינשורינג אַז קאַנפאַדענשאַל אָדער שפּירעוודיק דאַטע איז נישט דיסקלאָוזד.
טעקניקס צו פּראָדוצירן טאַבולאַר סינטעטיש דאַטן טיפּיקאַללי אַרייַנציען סטאַטיסטיש מאָדעלינג, מאַשין לערנען מאָדעלס, אָדער גענעראַטיווע מאָדעלס אַזאַ ווי גענעראַטיווע אַדווערסאַריאַל נעטוואָרקס (GANs) און ווערייישאַן אַוטאָענקאָדערס (VAEs). די מכשירים פֿאַר סינטעטיש דאַטן דור פונאַנדערקלייַבן די פּאַטערנז, דיסטריביושאַנז און קאָראַליישאַנז פאָרשטעלן אין די פאַקטיש דאַטאַבייס און דעמאָלט דזשענערייט נייַ דאַטן פונקטן אַז ענג ריזעמבאַל פאַקטיש דאַטן אָבער טאָן ניט אַנטהאַלטן קיין פאַקטיש אינפֿאָרמאַציע.
טיפּיש טאַבלעט סינטעטיש דאַטן נוצן קאַסעס אַרייַננעמען אַדרעסינג פּריוואַטקייט קאַנסערנז, ינקריסינג דאַטן אַוויילאַבילאַטי און פאַסילאַטייטינג פאָרשונג און כידעש אין דאַטן-געטריבן אַפּלאַקיישאַנז. אָבער, עס איז וויכטיק צו ענשור אַז די סינטעטיש דאַטן אַקיעראַטלי קאַפּטשערז די אַנדערלייינג פּאַטערנז און דיסטריביושאַנז פון דער אָריגינעל דאַטן צו טייַנען דאַטן נוצן און גילטיקייַט פֿאַר דאַונסטרים טאַסקס.
מערסט פאָלקס סינטעטיש דאַטן אַפּלאַקיישאַנז
אַרטאַפישאַלי דזשענערייטאַד דאַטן אָפּענס כידעש פּאַסאַבילאַטיז פֿאַר כעלטקער, לאַכאָדימ, מאַנופאַקטורינג, פינאַנצן און אנדערע ינדאַסטריז. די ערשטיק נוצן קאַסעס אַרייַננעמען דאַטן ופּסאַמפּלינג, אַנאַליטיקס, טעסטינג און ייַנטיילונג.
ופּסאַמפּלינג צו פֿאַרבעסערן דאַטאַסעץ
ופּסאַמפּלינג מיטל דזשענערייטינג גרעסערע דאַטאַסעץ פון קלענערער אָנעס פֿאַר סקיילינג און דיווערסאַפאַקיישאַן. דער אופֿן איז געווענדט ווען פאַקטיש דאַטן זענען קנאַפּ, ימבאַלאַנסט אָדער דערענדיקט.
באַטראַכטן עטלעכע ביישפילן. פֿאַר פינאַנציעל אינסטיטוציעס, דעוועלאָפּערס קענען פֿאַרבעסערן די אַקיעראַסי פון שווינדל דיטעקשאַן מאָדעלס דורך ופּאַמפּלינג זעלטן אַבזערוויישאַנז און טעטיקייט פּאַטערנז אין די פינאַנציעל דאַטן. סימילאַרלי, אַ פֿאַרקויף אַגענטור קען פאַרגרעסערן די דאַטן שייַכות צו ונדעררעפּרעסענטעד גרופּעס, און פֿאַרבעסערן סעגמאַנטיישאַן אַקיעראַסי.
אַוואַנסירטע אַנאַליטיקס מיט אַי-דזשענערייטאַד דאַטן
קאָמפּאַניעס קענען לעווערידזש אַי-דזשענערייטאַד הויך-קוואַליטעט סינטעטיש דאַטן פֿאַר דאַטן מאָדעלינג, געשעפט אַנאַליטיקס און קליניש פאָרשונג. סינטאַסייזינג דאַטן פּראָוועס צו זיין אַ ווייאַבאַל אנדער ברירה ווען אַקוויירינג פאַקטיש דאַטאַסעץ איז צו טייַער אָדער צייט-קאַנסומינג.
סינטעטיש דאַטן ימפּאַוערז ריסערטשערז צו דורכפירן אין-טיפקייַט אַנאַליזעס אָן קאַמפּראַמייזינג פּאַציענט קאַנפאַדענשיאַלאַטי. דאַטן סייאַנטיס און ריסערטשערז באַקומען אַקסעס צו פּאַציענט דאַטן, אינפֿאָרמאַציע וועגן קליניש טנאָים און באַהאַנדלונג דעטאַילס, און באַקומען ינסייץ וואָס וואָלט זיין פיל מער צייט-קאַנסומינג מיט פאַקטיש דאַטן. דערצו, מאַניאַפאַקטשערערז קענען פריי טיילן דאַטן מיט סאַפּלייערז, ינקאָרפּערייטינג מאַניפּיאַלייטיד גפּס און אָרט דאַטן צו שאַפֿן אַלגערידאַמז פֿאַר פאָרשטעלונג טעסטינג אָדער פאַרבעסערן פּרידיקטיוו וישאַלט.
אבער, סינטעטיש דאַטן אפשאצונג איז קריטיש. דער רעזולטאַט פון די Syntho Engine איז וואַלאַדייטאַד דורך אַן ינערלעך קוואַליטעט פארזיכערונג מאַנשאַפֿט און פונדרויסנדיק עקספּערץ פון די סאַס אינסטיטוט. אין אַ לערנען פון פּרידיקטיוו מאָדעלינג, מיר טריינד פיר מאַשין לערנען מאָדעלס אויף פאַקטיש, אַנאָנימייזד און סינטעטיש דאַטן. רעזולטאַטן האָבן געוויזן אַז מאָדעלס טריינד אויף אונדזער סינטעטיש דאַטאַסעץ האָבן די זעלבע אַקיעראַסי ווי די טריינד אויף פאַקטיש דאַטאַסעץ, בשעת אַנאָנימייזד דאַטן רידוסט די נוצן פון די מאָדעלס.
פונדרויסנדיק און ינערלעך דאַטן ייַנטיילונג
סינטעטיש דאַטן סימפּלאַפייז דאַטן ייַנטיילונג אין און אַריבער אָרגאַנאַזיישאַנז. דו קענסט נוצן סינטעטיש דאַטן צו וועקסל אינפֿאָרמאַציע אָן ריזיקירן פּריוואַטקייט בריטשיז אָדער רעגולאַטאָרי ניט-העסקעם. די בענעפיץ פון סינטעטיש דאַטן אַרייַננעמען אַקסעלערייטיד פאָרשונג אַוטקאַמז און מער עפעקטיוו מיטאַרבעט.
רעטאַיל קאָמפּאַניעס קענען טיילן ינסייץ מיט סאַפּלייערז אָדער דיסטריביאַטערז ניצן סינטעטיש דאַטן וואָס ריפלעקס קונה נאַטור, ינוואַנטאָרי לעוועלס אָדער אנדערע שליסל מעטריקס. אָבער, צו ענשור די העכסטן שטאַפּל פון data privacy, שפּירעוודיק קונה דאַטן, און פֿירמע סיקריץ זענען געהאלטן קאַנפאַדענטשאַל.
סינטהאָ וואַן די 2023 גלאבאלע סאַס האַקקאַטהאָן פֿאַר אונדזער פיייקייט צו דזשענערייט און טיילן aריכטיק סינטעטיש דאַטן יפעקטיוולי און ריזיקירן-פֿרייַ. מיר סינטאַסייזד פּאַציענט דאַטן פֿאַר קייפל האָספּיטאַלס מיט פאַרשידענע פּאַציענט פּאַפּיאַליישאַנז צו באַווייַזן די עפיקאַסי פון פּרידיקטיוו מאָדעלס. ניצן די קאַמביינד סינטעטיש דאַטאַסעץ איז געוויזן צו זיין פּונקט ווי פּינטלעך ווי ניצן פאַקטיש דאַטן.
סינטעטיש פּרובירן דאַטן
סינטעטיש פּרובירן דאַטן זענען אַרטאַפישאַלי דזשענערייטאַד דאַטן דיזיינד צו סימולירן דאַטן טעסטינג ינווייראַנמאַנץ פֿאַר ווייכווארג אַנטוויקלונג. אין אַדישאַן צו רידוסינג פּריוואַטקייט ריסקס, סינטעטיש פּראָבע דאַטן ינייבאַלז דעוועלאָפּערס צו שטרענג אַססעסס די פאָרשטעלונג, זיכערהייט און פאַנגקשאַנאַליטי פון אַפּלאַקיישאַנז אין אַ קייט פון פּאָטענציעל סינעריאָוז אָן ימפּאַקטינג די פאַקטיש סיסטעם.
אונדזער מיטאַרבעט מיט איינער פון די גרעסטער האָלענדיש באַנקס שאָוקייסיז סינטעטיש דאַטן בענעפיץ פֿאַר ווייכווארג טעסטינג. פּרובירן דאַטן דור מיט די סינטהאָ ענגינע ריזאַלטיד אין פּראָדוקציע-ווי דאַטאַסעץ וואָס געהאָלפֿן די באַנק פאַרגיכערן ווייכווארג אַנטוויקלונג און זשוק דיטעקשאַן, לידינג צו פאַסטער און מער זיכער ווייכווארג ריליסיז.
טעקניקס צו פּראָדוצירן טאַבולאַר סינטעטיש דאַטן טיפּיקאַללי אַרייַנציען סטאַטיסטיש מאָדעלינג, מאַשין לערנען מאָדעלס, אָדער גענעראַטיווע מאָדעלס אַזאַ ווי גענעראַטיווע אַדווערסאַריאַל נעטוואָרקס (GANs) און ווערייישאַן אַוטאָענקאָדערס (VAEs). די מכשירים פֿאַר סינטעטיש דאַטן דור פונאַנדערקלייַבן די פּאַטערנז, דיסטריביושאַנז און קאָראַליישאַנז פאָרשטעלן אין די פאַקטיש דאַטאַבייס און דעמאָלט דזשענערייט נייַ דאַטן פונקטן אַז ענג ריזעמבאַל פאַקטיש דאַטן אָבער טאָן ניט אַנטהאַלטן קיין פאַקטיש אינפֿאָרמאַציע.
טיפּיש טאַבלעט סינטעטיש דאַטן נוצן קאַסעס אַרייַננעמען אַדרעסינג פּריוואַטקייט קאַנסערנז, ינקריסינג דאַטן אַוויילאַבילאַטי און פאַסילאַטייטינג פאָרשונג און כידעש אין דאַטן-געטריבן אַפּלאַקיישאַנז. אָבער, עס איז וויכטיק צו ענשור אַז די סינטעטיש דאַטן אַקיעראַטלי קאַפּטשערז די אַנדערלייינג פּאַטערנז און דיסטריביושאַנז פון דער אָריגינעל דאַטן צו טייַנען דאַטן נוצן און גילטיקייַט פֿאַר דאַונסטרים טאַסקס.
סינטהאָ ס סינטעטיש דאַטן דור פּלאַטפאָרמע
Syntho פּראָווידעס אַ קלוג סינטעטיש דאַטן דור פּלאַטפאָרמע, ימפּאַוערינג אָרגאַנאַזיישאַנז צו ינטעלידזשאַנטלי יבערמאַכן דאַטן אין אַ קאַמפּעטיטיוו ברעג. דורך פּראַוויידינג אַלע סינטעטיש דאַטן דור מעטהאָדס אין איין פּלאַטפאָרמע, Syntho אָפפערס אַ פולשטענדיק לייזונג פֿאַר אָרגאַנאַזיישאַנז וואָס צילן צו נוצן דאַטן וואָס קאָווערס:
- אַי-דזשענערייטאַד סינטעטיש דאַטן וואָס מימיקס סטאַטיסטיש פּאַטערנז פון אָריגינעל דאַטן אין סינטעטיש דאַטן מיט די מאַכט פון קינסטלעך סייכל.
- קלוג דע-ידענטיפיקאַטיאָן צו באשיצן שפּירעוודיק דאַטע דורך רימוווינג אָדער מאָדיפיצירן פּערסאַנאַלי ידענטיפיאַבלע אינפֿאָרמאַציע (PII).
- Test data management אַז ינייבאַלז די שאַפונג, וישאַלט און קאָנטראָל פון רעפּריזענאַטיוו פּרובירן דאַטן פֿאַר ניט-פּראָדוקציע ינווייראַנמאַנץ.
אונדזער פּלאַטפאָרמס ויסשטימען זיך אין קיין וואָלקן אָדער אויף-לאָקאַל סוויווע. דערצו, מיר נעמען קעיר פון די פּלאַנירונג און דיפּלוימאַנט. אונדזער מאַנשאַפֿט וועט באַן דיין עמפּלוייז צו נוצן סינטהאָ מאָטאָר יפעקטיוולי, און מיר וועלן צושטעלן קעסיידערדיק שטיצן נאָך דיפּלוימאַנט.
איר קענט לייענען מער וועגן די קייפּאַבילאַטיז פון Syntho's סינטעטיש דאַטן דור פּלאַטפאָרמע אין די סאַלושאַנז אָפּטיילונג פון אונדזער וועבזייטל.
וואָס איז אין דער צוקונפֿט פֿאַר סינטעטיש דאַטן?
סינטעטיש דאַטן דור מיט דזשענעראַטיוו אַי העלפּס שאַפֿן און טיילן הויך וואַליומז פון באַטייַטיק דאַטן, בייפּאַסינג פֿאָרמאַט קאַמפּאַטאַבילאַטי ישוז, רעגולאַטאָרי קאַנסטריינץ און די ריזיקירן פון דאַטן בריטשיז.
ניט ענלעך אַנאָנימיזאַטיאָן, דזשענערייטינג סינטעטיש דאַטן אַלאַוז פֿאַר פּראַזערווינג סטראַקטשעראַל באציונגען אין די דאַטן. דאָס מאכט סינטעטיש דאַטן פּאַסיק פֿאַר אַוואַנסירטע אַנאַליטיקס, פאָרשונג און אַנטוויקלונג, דיווערסאַפאַקיישאַן און טעסטינג.
די נוצן פון סינטעטיש דאַטאַסעץ וועט בלויז יקספּאַנד אַריבער ינדאַסטריז. קאָמפּאַניעס זענען גרייט צו שאַפֿן סינטעטיש דאַטן, יקסטענדינג זייַן פאַרנעם צו קאָמפּלעקס בילדער, אַודיאָ און ווידעא אינהאַלט. קאָמפּאַניעס וועט יקספּאַנד די נוצן פון מאַשין לערנען מאָדעלס צו מער אַוואַנסירטע סימיאַליישאַנז און אַפּלאַקיישאַנז.
צי איר ווילן צו לערנען מער פּראַקטיש אַפּלאַקיישאַנז פון סינטעטיש דאַטן? פילן פֿרייַ צו פּלאַן אַ דעמאָ אויף אונדזער וועבזייַטל.
וועגן Syntho
סינטהאָ גיט אַ קלוג סינטעטיש דאַטן דור פּלאַטפאָרמע, לעווערידזשינג קייפל סינטעטיש דאַטן פארמען און דור מעטהאָדס, ימפּאַוערינג אָרגאַנאַזיישאַנז צו ינטעלידזשאַנטלי יבערמאַכן דאַטן אין אַ קאַמפּעטיטיוו ברעג. אונדזער אַי-דזשענערייטאַד סינטעטיש דאַטן מימיקס סטאַטיסטיש פּאַטערנז פון אָריגינעל דאַטן, ינשורינג אַקיעראַסי, פּריוואַטקייט און גיכקייַט, ווי אַססעססעד דורך פונדרויסנדיק עקספּערץ ווי SAS. מיט קלוג דע-לעגיטימאַציע פֿעיִקייטן און קאָנסיסטענט מאַפּינג, שפּירעוודיק אינפֿאָרמאַציע איז פּראָטעקטעד בשעת פּראַזערווינג רעפערענטשאַל אָרנטלעכקייַט. אונדזער פּלאַטפאָרמע ינייבאַלז די שאַפונג, פאַרוואַלטונג און קאָנטראָל פון פּראָבע דאַטן פֿאַר ניט-פּראָדוקציע ינווייראַנמאַנץ, ניצן הערשן-באזירט סינטעטיש דאַטן דור מעטהאָדס פֿאַר טאַרגעטעד סינעריאָוז. אַדדיטיאָנאַללי, ניצערס קענען דזשענערייט סינטעטיש דאַטן פּראָגראַממאַטיקאַללי און קריגן רעאַליסטיש פּרובירן דאַטן צו אַנטוויקלען פולשטענדיק טעסטינג און אַנטוויקלונג סינעריאָוז מיט יז.
וועגן די מחבר
וים קעס יאנסן
סעאָ & גרינדער
סינטהאָ, די וואָג-אַרויף וואָס איז דיסראַפּטיד די דאַטן אינדוסטריע מיט אַי-דזשענערייטאַד סינטעטיש דאַטן. Wim Kees האט פּראָווען מיט Syntho אַז ער קענען ופשליסן פּריוואַטקייט-שפּירעוודיק דאַטן צו מאַכן דאַטן סמאַרטער און פאַסטער בנימצא אַזוי אַז אָרגאַנאַזיישאַנז קענען פאַרשטיין דאַטן-געטריבן כידעש. ווי אַ רעזולטאַט, Wim Kees און Syntho וואַן די פּרעסטידזשאַס Philips יננאָוואַטיאָן אַוואַרד, וואַן די SAS גלאבאלע כאַקאַטהאָן אין כעלטקער און לעבן וויסנשאַפֿט, און איז אויסגעקליבן ווי לידינג גענעראַטיווע אַי סקאַלע-אַרויף דורך NVIDIA.