綜合資料用例
用於分析的綜合數據
通過輕鬆快速地訪問人工智能生成的真實合成數據，構建強大的數據基礎
分析簡介
我們正處於數據革命之中，數據驅動的解決方案（例如從儀表板 [BI] 到高級分析 [AI 和 ML]）即將改變我們的整個世界。然而，這些數據驅動的解決方案的好壞取決於它們可以利用的數據。當所需資料對隱私敏感時，這通常具有挑戰性。
因此，強大的資料基礎以及輕鬆快速地存取可用、相關和所需資料對於開發資料驅動的解決方案（例如儀表板 [BI] 和高級分析 [AI 和 ML]）至關重要。然而，對於許多組織來說，存取相關數據具有挑戰性且耗時。
分析挑戰
對於許多組織來說，存取實現數據驅動創新所需的相關數據既具有挑戰性又耗時。
- 沒有（及時訪問）數據，數據驅動的創新和分析是不可能的
- 由於“鎖定”數據，您會錯過寶貴的數據機會和動力
- 數據對於比競爭對手更智能至關重要
獲取數據需要很長時間
- GDPR 等隱私法規非常嚴格，限制了對數據的訪問
- 你將面臨大量的官僚主義和文書工作，導致依賴和“legacy-by-design“
- 內部流程、風險評估、數據訪問請求等開銷非常耗時
匿名化不起作用
- 匿名化會破壞您的數據，使其不再適合分析（垃圾輸入 = 垃圾輸出）
- 匿名化不會產生匿名數據。 隱私風險永遠存在
- 經典的匿名化技術不可擴展，因為它們對每個數據集和每個數據類型的工作方式不同
我們的解決方案：人工智能生成的合成數據
人工生成
合成數據是使用算法和統計技術人為生成的
模擬真實數據
合成數據複製現實世界數據的統計特徵和模式
隱私設計
綜合生成的數據由全新的人工數據點組成，與真實數據沒有一對一的關係
Syntho 的方法有何獨特之處？
你有任何問題嗎？
與我們的一位專家交談
為什麼組織要使用人工智慧產生的綜合數據進行分析？
解鎖（敏感）數據
- 合成數據不受隱私法規的約束，例如 GDPR
- 解鎖個人數據並可以訪問更多以前受到限制（例如由於隱私）的數據
與真實數據一樣好
- 與原始數據相比，AI 生成的合成數據孿生在統計上相同
- 使用 AI 生成的合成數據，就好像它是原始數據一樣
簡單、快速和可擴展
- 繞過內部官僚主義、流程、風險評估、數據訪問請求和類似的耗時開銷
- 適用於每個數據集和每個數據類型的可擴展解決方案
案例研究
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值
通過輕鬆快速地訪問人工智能生成的真實合成數據，構建強大的數據基礎
- 比競爭對手更聰明（甚至擊敗）
- 利用新的和更多的創新機會
- 解鎖數據，從而獲得有價值的見解
- 減少開銷和官僚作風
- 實現數據驅動創新
- 促進數據策略和數據創新的採用
