Erforschung des Potenzials der synthetischen Datengenerierung
In der heutigen datengesteuerten Welt gibt es eine zunehmende Nachfrage nach vielfältigen Datensätzen für verschiedene Zwecke wie Tests, Schulungen und Entwicklungen. Das Erlangen realer Daten bringt jedoch Herausforderungen wie Datenschutzbedenken, Datenverfügbarkeitsprobleme und regulatorische Einschränkungen mit sich. Die synthetische Datengenerierung bietet eine Lösung für diese Herausforderungen, indem künstliche Daten erstellt werden, die reale Datenmerkmale nachahmen, ohne die Privatsphäre oder Sicherheit zu gefährden. In diesem Artikel werfen wir einen genaueren Blick auf synthetische Daten und die Funktion des synthetischen Datengenerators von DataSunrise.
Verständnis von synthetischen Daten
Synthetische Daten sind künstlich generierte Daten, die echten Daten in Bezug auf statistische Eigenschaften, Muster und Strukturen ähneln. Sie enthalten jedoch keine tatsächlichen Informationen über Einzelpersonen oder Entitäten. Sie werden mit Algorithmen und mathematischen Modellen erstellt, um Authentizität zu gewährleisten und gleichzeitig die Risiken im Umgang mit sensiblen Daten zu vermeiden.
Einfach ausgedrückt sind synthetische Daten wie eine virtuelle Nachbildung echter Informationen. Anstatt echte sensible Daten zu verwenden, bieten synthetische Daten eine sichere Alternative für Tests, Schulungen von KI-Modellen oder das Durchführen von Simulationen, ohne echte persönliche Details preiszugeben.
Anwendungen von synthetischen Daten
Synthetische Daten finden ihre zahlreichen Anwendungen in verschiedenen Bereichen und für unterschiedliche Zwecke. Unternehmen verzichten zunehmend auf reale Daten, die mit dem Risiko von Datenschutzverletzungen behaftet sind, und wenden sich synthetischen Daten zu, um fiktive Datensätze schneller zu erstellen. Hier sind einige wichtige Anwendungen:
- Datenschutz- und Sicherheitstests
- Maschinelles Lernen Modelltraining
- Softwareentwicklung und Tests
- Healthcare Analytics
Synthetische Daten werden verwendet, um die Sicherheitssysteme von Organisationen zu bewerten, insbesondere in Branchen wie Finanzen, Gesundheitswesen und Recht, ohne reale sensible Informationen offenzulegen.
Immer mehr Branchen nutzen synthetische Daten, um Modelle des maschinellen Lernens zu trainieren, ohne die Privatsphäre der tatsächlichen Daten zu gefährden.
Synthetische Daten sind in der Softwareentwicklung hilfreich, indem sie realistische Datensätze für die Erstellung und Bewertung von Anwendungen bereitstellen, insbesondere in Branchen wie Telekommunikation.
Synthetische Daten ermöglichen es Forschern und Datenwissenschaftlern, Studien und Experimente im Gesundheitswesen durchzuführen, ohne die Vertraulichkeit der Patienten zu verletzen.
DataSunrise synthetische Datengenerierung
DataSunrise bietet eine Funktion zur Generierung synthetischer Daten, die reale Daten genau nachahmt. Diese kann für verschiedene geschäftliche Zwecke verwendet werden, von der Entwicklung und dem Testen bis hin zur Verbesserung von Algorithmen des maschinellen Lernens.
Wenn beispielsweise zufällige Daten aus Vertriebsteams generiert werden müssen, die E-Mails, Daten, Zeiten, Kreditkartennummern und IDs für die statistische Analyse einschließen, können synthetische Daten anstelle der echten verwendet werden, um die Privatsphäre zu schützen, insbesondere in Branchen, die mit sensiblen Informationen wie dem Gesundheitswesen oder dem Finanzwesen umgehen.
Sie müssen neue Daten anstelle der vorhandenen generieren. Lassen Sie uns einen synthetischen Datensatz mit DataSunrise erstellen.
Gehen Sie zu Konfiguration – Periodische Aufgaben. Klicken Sie auf +Neue Aufgabe.
Bild 1. Periodische Aufgaben
Im Unterabschnitt Allgemeine Einstellungen legen Sie den Namen Ihrer periodischen Aufgabe fest, wählen den Aufgabentyp – synthetische Datengenerierung – und auf welchem Server diese gestartet werden soll. Im Unterabschnitt synthetische Datengenerierung wählen Sie die Datenbankinstanz.
Bild 2. Allgemeine Einstellungen
Weiterhin wählen Sie im Unterabschnitt Generierte Tabellen die erforderlichen Kontrollkästchen aus (wir haben nur das Kontrollkästchen für leere Zieltabellen und Tabellengenerierung bei Fehler überspringen aktiviert).
Hier klicken Sie auf +Auswählen. Es öffnet sich ein Fenster, in dem Sie die benötigten Datenbankobjekte auswählen können. Wählen Sie eine Datenbank, ein Schema, eine Tabelle und eine Spalte aus, für die synthetische Daten generiert werden sollen. Nachdem alles ausgewählt ist, klicken Sie auf Speichern.
Bild 3. Auswahl von Datenbankobjekten
Danach sehen Sie die bereitgestellten Generatoren und Beispielswerte für jedes Objekt. In der Spalte Alle Generatoren können Sie den benötigten Generator auswählen oder erstellen.
Bild 4. Auswahl von Datengeneratoren
Im Abschnitt Beispielergebnisse sehen wir die Liste der generierten Daten. Nachdem alles erledigt ist, klicken Sie auf Anwenden oder Speichern.
Bild 5. Beispiel eines generierten Datensatzes
Wenn Sie auch Ihren eigenen spezifischen Generator erstellen möchten, gehen Sie zu Konfiguration – Generatoren und klicken auf +Generator erstellen. Dort können Sie einen Generatortyp auswählen und seine Parameter festlegen. Klicken Sie auf Speichern und Sie können Ihren Generator in der Aufgabe zur synthetischen Datengenerierung anwenden.
Bild 6. Generatorerstellung
Die Generierung von synthetischen Daten ist einfach und unkompliziert.
Fazit
DataSunrise vereinfacht diesen Prozess, indem es die Integration synthetischer Daten in verschiedene Arbeitsabläufe erleichtert.
Darüber hinaus ist es wichtig zu beachten, dass bei allen Vorteilen von synthetischen Daten deren Wirksamkeit und Zuverlässigkeit validiert werden müssen. Organisationen sollten sicherstellen, dass die synthetischen Daten die reale Datenverteilung genau widerspiegeln und die notwendigen Beziehungen und Abhängigkeiten beibehalten.
Die synthetische Datengenerierung bietet eine wertvolle Lösung für Organisationen, die mit realistischen Daten arbeiten möchten und gleichzeitig Datenschutz- und Sicherheitsbedenken berücksichtigen. Mit der Funktion zur synthetischen Datengenerierung von DataSunrise können Organisationen sicher durch die Datenlandschaft navigieren und die Kraft synthetischer Daten für ihre Geschäftsanforderungen nutzen.
