综合数据用例
用于分析的综合数据
通过轻松快速地访问人工智能生成的真实合成数据，构建强大的数据基础
分析简介
我们正处于数据革命之中，数据驱动的解决方案（例如从仪表板 [BI] 到高级分析 [AI 和 ML]）即将改变我们的整个世界。然而，这些数据驱动的解决方案的好坏取决于它们可以利用的数据。当所需数据对隐私敏感时，这通常具有挑战性。
因此，强大的数据基础以及轻松快速地访问可用、相关和所需数据对于开发数据驱动的解决方案（例如仪表板 [BI] 和高级分析 [AI 和 ML]）至关重要。然而，对于许多组织来说，访问相关数据具有挑战性且耗时。
分析挑战
对于许多组织来说，访问实现数据驱动创新所需的相关数据既具有挑战性又耗时。
- 没有（及时访问）数据，数据驱动的创新和分析是不可能的
- 由于“锁定”数据，您会错过宝贵的数据机会和动力
- 数据对于比竞争对手更智能至关重要
获取数据需要很长时间
- GDPR 等隐私法规非常严格，限制了对数据的访问
- 你将面临大量的官僚主义和文书工作，导致依赖和“legacy-by-design=
- 内部流程、风险评估、数据访问请求等开销非常耗时
匿名化不起作用
- 匿名化会破坏您的数据，使其不再适合分析（垃圾输入 = 垃圾输出）
- 匿名化不会产生匿名数据。 隐私风险永远存在
- 经典的匿名化技术不可扩展，因为它们对每个数据集和每个数据类型的工作方式不同
我们的解决方案：人工智能生成的合成数据
人工生成
合成数据是使用算法和统计技术人为生成的
模拟真实数据
合成数据复制现实世界数据的统计特征和模式
隐私设计
综合生成的数据由全新的人工数据点组成，与真实数据没有一对一的关系
Syntho 的方法有何独特之处？
你有任何问题吗？
与我们的一位专家交谈
为什么组织使用人工智能生成的综合数据进行分析？
解锁（敏感）数据
- 合成数据不受隐私法规的约束，例如 GDPR
- 解锁个人数据并可以访问更多以前受到限制（例如由于隐私）的数据
与真实数据一样好
- 与原始数据相比，AI 生成的合成数据孪生在统计上相同
- 使用 AI 生成的合成数据，就好像它是原始数据一样
简单、快速和可扩展
- 绕过内部官僚主义、流程、风险评估、数据访问请求和类似的耗时开销
- 适用于每个数据集和每个数据类型的可扩展解决方案
案例研究
上一页
下一页
值
通过轻松快速地访问人工智能生成的真实合成数据，构建强大的数据基础
- 比竞争对手更聪明（甚至击败）
- 利用新的和更多的创新机会
- 解锁数据，从而获得有价值的见解
- 减少开销和官僚作风
- 实现数据驱动创新
- 促进数据策略和数据创新的采用
