Овладение генерацией синтетических данных приложения и лучшие практики

Овладение генерацией синтетических данных в приложении и лучшие практики

Предприятия должны защищать данные как свою самую глубокую тайну, так как они обеспечивают их долгосрочное влияние в цифровом спектре. В этом процессе синтетические данные являются оружием, имитирующим фактические данные и позволяющими выполнять множество функций с данными, не раскрывая PII. Несмотря на то, что их полезность ниже реальных данных в режиме реального времени, они все равно имеют равную ценность во многих случаях использования.

Например, Deloitte сгенерировала 80% обучающих данных с использованием синтетических данных из модели машинного обучения.

Для получения качественных синтетических данных нам необходимы платформы генерации данных, которые хорошо соответствуют динамическим потребностям предприятия.

Каковы важные случаи использования синтетических данных?

Генерация синтетических данных помогает создавать точные модели машинного обучения. Особенно в ситуациях, когда предприятия должны обучать свои алгоритмы машинного обучения, а доступные наборы данных являются сильно несбалансированными, использование синтетических данных оказывается очень полезным. Прежде чем выбрать платформу данных, вот краткое описание возможных случаев использования.

  • Синтетические данные оснащают процессы тестирования программного обеспечения лучшей тестовой средой и, таким образом, обеспечивают лучшую производительность продукта.
  • Синтетические данные дополняют обучение модели машинного обучения в случаях отсутствия или ограниченности производственных данных.
  • Авторизация третьих сторон и партнеров путем распространения синтетических данных без разглашения наборов PII. Примерами могут служить финансовые и пациентские данные.
  • Дизайнеры могут использовать синтетические данные для установления показателей оценки производительности продукта в контролируемой среде.
  • Синтетические данные позволяют проводить поведенческие симуляции для тестирования и проверки гипотез.

Каковы лучшие практики генерации синтетических данных?

  • Обеспечьте чистые данные: Это основное правило для любой практики работы с данными. Чтобы избежать ситуаций мусор на входе и на выходе, убедитесь, что вы следуете правилам гармонизации данных. Это означает, что одни и те же данные из разных источников отображаются в одной и той же колонке.
  • Обеспечьте соответствие целевому использованию: Различные техники генерации синтетических данных хорошо подходят для различных случаев использования. Оцените, подходит ли выбранная техника генерации.
  • Сохраните статистическую схожесть: Статистические свойства должны соответствовать и сохранять характеристики исходного набора данных. Это также включает сохранение атрибутов.
  • Сохраните конфиденциальность данных: Внедрите соответствующие меры, для обеспечения защиты конфиденциальной информации в сгенерированных данных. Это может включать анонимизацию, обобщение или различные техники обеспечения конфиденциальности.
  • Проверьте качество данных: Тщательно проверьте качество синтетических данных по сравнению с исходными данными. Оцените сходство по статистическим свойствам, распределениям и корреляциям.

Генерация синтетических данных бизнес-субъектами

Теперь, управление данными на основе бизнес-субъектов – это совершенно другой подход, чем тот, о котором мы говорили до этого. Простыми словами, хранение или генерация данных только для определенного бизнес-субъекта обеспечивает последовательность и оптимальное использование. Подход на основе бизнес-субъектов создает фальшивые, но контекстуально оправданные наборы данных, которые обеспечивают связность.

Например, в области здравоохранения эти методы могут создавать пациентские записи с реалистичной медицинской историей, обеспечивая конфиденциальность, сохраняя при этом точность для исследовательских и аналитических целей. Аналогично, они могут создавать искусственные, но практически точные наборы данных для бизнес-субъектов, таких как клиенты, устройства, заказы и т.д.

Генерация синтетических данных на основе бизнес-субъектов крайне важна для поддержания связности справочной информации и точности в контекстно-специфичных симулированных наборах данных. Она служит основной стратегией для различных бизнес-приложений, таких как тестирование, аналитика и обучение моделей машинного обучения. Вот краткий обзор ключевых преимуществ:

  • Формирование конкретной Сущности: Гарантирует, что вся ключевая информация для каждой бизнес-сущности является контекстуально точной и согласованной во всех системах.
  • Ссылочная целостность с моделью сущности: Действует в качестве всестороннего руководства, организует и классифицирует поля для поддержания ссылочной целостности при формировании.
  • Разнообразие техник: Использует генеративное ИИ для создания допустимых и согласованных данных, правила на основе правилных движков для определенных правил полей, клонирования сущностей для репликации с новыми идентификаторами и маскировки данных для безопасного предоставления.
  • Соответствие между приложениями: Независимо от того, обучается ли модель ИИ или обеспечиваются данные для тестирования, подход на основе сущности гарантирует согласованность и точность синтетических данных, сохраняя ссылочную целостность на каждом этапе.

В то время как многие продукты в прошлом пытались основываться на моделях сущностей, только некоторым из них удалось добиться успеха. Однако K2View стал первым продуктом, который представил и запатентовал модели на основе сущностей для своих продуктов-фабрик данных и сетей. Фабрика хранит данные для каждой бизнес-сущности в отдельной микробазе данных, хранящей миллионы записей. Их инструмент для генерации синтетических данных покрывает полный жизненный цикл от источников, подмножеств, конвейеров и других операций. Решение создает точные, соответствующие правилам и живописные синтетические данные, специально подходящие для обучения моделей машинного обучения, и пользуется доверием нескольких предприятий из списка Fortune 500.

В отличие от этого, генераторы синтетических данных, такие как Gretel и MOSTLY AI, хотя и не использующие модели на основе сущностей, предлагают определенные преимущества:

Gretel расширяет API для специалистов по машинному обучению, содействуя созданию анонимизированных, безопасных синтетических данных при соблюдении конфиденциальности и целостности.

Тем временем, MOSTLY AI, новая платформа, специализируется на моделировании своих реальных данных и сохранении детальной информации, не нарушая конфиденциальность чувствительных данных.

Заключение

В свете ужесточения требований к соблюдению правил, таких как GDPR, предприятия должны действовать с умом на каждом шагу. В противном случае, любое нарушение, пусть и некомплексное, может привлечь крупные штрафы. Сотрудничество с правильной платформой для синтетических данных позволит им без проблем работать за пределами страны.