綜合數據用例
使用合成數據而不是真實（敏感）數據
我們的客戶通過各種合成數據用例更智能地利用數據。 在這裡探索對您來說最有價值的合成數據用例！
示例用例 1
合成數據為 測試數據
使用具有代表性的測試數據進行測試和開發對於交付最先進的軟件解決方案至關重要。
挑戰
不允許使用個人數據或原始生產數據作為測試數據，替代方法已經過時並引入“legacy-by-design“。
我們的解決方案
借助 AI 生成的綜合測試數據，更快、更高質量地交付和發布最先進的軟件解決方案。
- 生產類數據
- Privacy by design
- 簡單、快速和 agile
示例用例 2
綜合數據為 分析
我們正處於數字革命的中間，數據驅動的解決方案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。 由於嚴格的數據/隱私法規，這具有挑戰性。
挑戰
沒有數據 = 沒有分析。 許多組織的數據基礎不夠理想，無法簡單地使用和共享數據。
我們的解決方案
通過輕鬆快速地訪問與真實 AI 生成的合成數據一樣好，構建您強大的數據基礎。
- 解鎖（敏感）數據
- 與真實數據一樣好
- 簡單、快速和可擴展
示例用例 3
綜合數據為 產品演示
眼見為實：您將需要產品演示的“演示數據”，以通過下一級產品演示讓您的潛在客戶大吃一驚。
挑戰
您可能會錯失良機，因為您的演示數據對於產品演示而言不是最佳的。
我們的解決方案
通過具有代表性的 AI 生成的綜合演示數據量身定制的下一級產品演示讓您的潛在客戶大吃一驚。
- 無錯誤、高質量的演示數據
- 定制您的產品演示
- 簡單、快速和 agile
示例用例 4
綜合數據為 數據共享
許多組織的目標是實現數據驅動的創新。 在這裡，數據至關重要，通常需要在內部甚至外部與第三方共享作為起點。 這相對簡單：沒有數據，就沒有數據驅動的創新，也沒有協作機會。 特別是為了實現數據驅動的創新，擁有存取和共享相關數據的堅實基礎至關重要。
挑戰
數據共享挑戰包括耗時的法律程序、未開發的有價值數據、缺乏可靠的共享框架導致專案暫停和消極情緒。
我們的解決方案
共享合成數據作為共享真實數據的替代方案。 這使我們的客戶能夠消除上述數據共享挑戰。 最終，這為實現數據驅動的創新奠定了堅實的基礎，但隨後， agile 可以自由存取和共享資料的方式。
- 釋放對資料的更快訪問
- 與各方共享數據，無需擔心隱私問題
- 更快的創新
- 提高客戶保留率和獲取率
示例用例 5
綜合數據為 數據貨幣化
Unlike traditional methods like data anonymization, synthetic data offers a faster and more aligned approach, granting access to the entire dataset while preserving individual privacy.
挑戰
資料匿名化並不總是會導致資料匿名並降低資料品質。
我們的解決方案
Use synthetic data to streamline processes, and enhance the quality of insights derived, enabling more 有效且 道德數據貨幣化策略。
- 釋放新的收入來源
- Secure synthetic data marketplace
- Data catalog with synthetic data
