סינטעטיש דאַטאַ נוצן קאַסע
סינטעטיש דאַטן פֿאַר אַנאַליטיקס
בויען דיין שטאַרק דאַטן יסוד מיט גרינג און שנעל אַקסעס צו ווי-גוט-ווי-פאַקטיש יי-דזשענערייטאַד סינטעטיש דאַטן
הקדמה צו אַנאַליטיקס
מיר זענען אין די מיטן פון די דאַטן רעוואָלוציע און דאַטן-געטריבן סאַלושאַנז (למשל פון דאַשבאָרדז [בי] צו אַוואַנסירטע אַנאַליטיקס [AI & ML]) זענען וועגן צו טוישן אונדזער גאנצע וועלט. אָבער, די דאַטן-געטריבן סאַלושאַנז זענען בלויז ווי גוט ווי די דאַטן וואָס זיי קענען נוצן. דאָס איז אָפט טשאַלאַנדזשינג ווען די פארלאנגט דאַטן זענען פּריוואַטקייט שפּירעוודיק.
דערפאר, אַ שטאַרק דאַטן יסוד מיט גרינג און שנעל אַקסעס צו ניצלעך, באַטייַטיק און פארלאנגט דאַטן איז יקערדיק צו אַנטוויקלען דאַטן-געטריבן סאַלושאַנז (למשל דאַשבאָרדז [בי] און אַוואַנסירטע אַנאַליטיקס [AI & ML]). אָבער, פֿאַר פילע אָרגאַנאַזיישאַנז, עס איז טשאַלאַנדזשינג און צייט קאַנסומינג צו אַקסעס באַטייַטיק דאַטן.
אַנאַליטיקס טשאַלאַנדזשיז
פֿאַר פילע אָרגאַנאַזיישאַנז, עס איז טשאַלאַנדזשינג און צייט קאַנסומינג צו אַקסעס באַטייַטיק דאַטן, פארלאנגט צו פאַרשטיין דאַטן געטריבן כידעש.
- אָן (בייַצייַטיק אַקסעס צו) דאַטן, דאַטן געטריבן כידעש און אַנאַליטיקס איז ניט מעגלעך
- איר פאַרפירן ווערטפול דאַטן אַפּערטונאַטיז און מאָמענטום רעכט צו "פארשפארט" דאַטן
- דאַטן איז קריטיש צו זיין סמאַרטער ווי די פאַרמעסט
באַקומען אַקסעס צו דאַטן נעמט צייט
- פּריוואַטקייט רעגיאַליישאַנז ווי די GDPR זענען שטרענג און באַגרענעצן אַקסעס צו דאַטן
- איר וועט זיין קאָנפראָנטעד מיט אַ פּלאַץ פון ביוראַקראַסי און פּייפּערווערק, וואָס פאַרשאַפן דיפּענדאַנסיז און "legacy-by-design"
- אָוווערכעד ווי ינערלעך פּראַסעסאַז, ריזיקירן אַסעסמאַנץ, דאַטן אַקסעס ריקוועס זענען צייט קאַנסומינג
אַנאָנימיזאַטיאָן טוט נישט אַרבעטן
- אַנאָנימיזאַטיאָן דיסטרויז דיין דאַטן, מאכן עס ניט מער פּאַסיק פֿאַר אַנאַליטיקס (מיסט אין = מיסט אויס)
- אַנאָנימיזאַטיאָן טוט נישט רעזולטאַט אין אַנאָנימע באַנוצערס דאַטן. פּריוואַטקייט ריסקס וועט שטענדיק זיין פאָרשטעלן
- קלאַסיש אַנאָנימיזאַטיאָן טעקניקס זענען נישט סקאַלאַבלע ווייַל זיי אַרבעט אַנדערש פּער דאַטאַסעט און פּער דאַטן טיפּ
אונדזער לייזונג: אַי-דזשענערייטאַד סינטעטיש דאַטן
אַרטאַפישאַלי דזשענערייטאַד
סינטעטיש דאַטן זענען אַרטאַפישאַלי דזשענערייטאַד מיט אַלגערידאַמז און סטאַטיסטיש טעקניקס
מימיקס פאַקטיש דאַטן
סינטעטיש דאַטן רעפּלאַקייט די סטאַטיסטיש קעראַקטעריסטיקס און פּאַטערנז פון פאַקטיש-וועלט דאַטן
פּריוואַטקייט-דורך-פּלאַן
סינטעטיש דזשענערייטאַד דאַטן באשטייט פון גאָר נייַע און קינסטלעך דאַטאַפּאָינץ מיט קיין איין-צו-איינער שייכות צו פאַקטיש דאַטן
וואָס מאכט סינטהאָ ס צוגאַנג יינציק?
אַססעסס דזשענערייטאַד סינטעטיש דאַטן אויף אַקיעראַסי, פּריוואַטקייט און גיכקייַט
Syntho ס קוואַליטעט פארזיכערונג באַריכט אַססעסס דזשענערייטאַד סינטעטיש דאַטן און דעמאַנסטרייץ די אַקיעראַסי, פּריוואַטקייט און גיכקייַט פון די סינטעטיש דאַטן קאַמפּערד מיט די אָריגינעל דאַטן.
אונדזער סינטעטיש דאַטן זענען אַססעססעד און באוויליקט דורך די דאַטן עקספּערץ פון SAS
סינטעטיש דאַטן דזשענערייטאַד דורך Syntho זענען אַססעססעד, וואַלאַדייטאַד און באוויליקט פֿון אַ פונדרויסנדיק און אָביעקטיוו פונט פון מיינונג דורך די דאַטן עקספּערץ פון SAS.
סינטאַסייז צייט-סעריע דאַטן אַקיעראַטלי מיט סינטהאָ
צייט סעריע דאַטן איז אַ דאַטאַטיפּע קעראַקטערייזד דורך אַ סיקוואַנס פון געשעענישן, אַבזערוויישאַנז און / אָדער מעזשערמאַנץ געזאמלט און אָרדערד מיט טאָג-צייט ינטערוואַלז, טיפּיקלי רעפּריזענטינג ענדערונגען אין אַ בייַטעוודיק איבער צייט, און איז געשטיצט דורך Syntho.
צי איר האָבן קיין פראגעס?
רעדן צו איינער פון אונדזער עקספּערץ
פארוואס טאָן אָרגאַנאַזיישאַנז נוצן אַי דזשענערייטאַד סינטעטיש דאַטן פֿאַר אַנאַליטיקס?
ופשליסן (שפּירעוודיק) דאַטן
- סינטעטיש דאַטן זענען פּאָטער פון פּריוואַטקייט רעגיאַליישאַנז, אַזאַ ווי די GDPR
- ופשליסן פערזענלעכע דאַטן און האָבן אַקסעס צו מער דאַטן וואָס זענען ביז אַהער ריסטריקטיד (למשל רעכט צו פּריוואַטקייט)
ווי-גוט-ווי-פאַקטיש דאַטן
- אַן אַי דזשענערייטאַד סינטעטיש דאַטן צווילינג איז סטאַטיסטיש יידעניקאַל אין פאַרגלייַך מיט די אָריגינעל דאַטן
- ניצן אַי דזשענערייטאַד סינטעטיש דאַטן ווי אויב עס איז אָריגינעל דאַטן
גרינג, שנעל און סקאַלאַבלע
- בייפּאַס ינערלעך ביוראַקראַסי, פּראַסעסאַז, ריזיקירן אַסעסמאַנץ, דאַטן אַקסעס ריקוועס און ענלעך צייט קאַנסומינג אָוווערכעד
- סקאַלאַבלע לייזונג וואָס אַרבעט די זעלבע פֿאַר יעדער דאַטאַסעט און פֿאַר יעדער דאַטאַטיפּע
פאַל שטודיום
פאַל שטודיום
אויגוסט קסנומקס, קסנומקס
פאַל שטודיום
אויגוסט קסנומקס, קסנומקס
פאַל שטודיום
אויגוסט קסנומקס, קסנומקס
פרייַערדיק
ווייַטער
ווערט
בויען דיין שטאַרק דאַטן יסוד מיט גרינג און שנעל אַקסעס צו ווי-גוט-ווי-פאַקטיש יי-דזשענערייטאַד סינטעטיש דאַטן
- זיין סמאַרטער ווי (און אפילו שלאָגן) די פאַרמעסט
- נוצן נייַ און מער כידעש אַפּערטונאַטיז
- ופשליסן דאַטן, און דערמיט ווערטפול ינסייץ
- פאַרמינערן אָוווערכעד און ביוראַקראַסי
- פאַרשטיין דאַטן-געטריבן כידעש
- בוסט דיין דאַטן סטראַטעגיע און אַדאַפּשאַן פון דאַטן כידעש
היט דיין סינטעטיש דאַטן פירן איצט!
- וואָס איז סינטעטיש דאַטן?
- פארוואס טאָן אָרגאַנאַזיישאַנז נוצן עס?
- ווערט אַדינג סינטעטיש דאַטן קליענט קאַסעס
- ווי צו אָנהייבן
