Generación de Datos Sintéticos

Una reciente encuesta de Gartner a más de 2.500 líderes ejecutivos reveló que el 45% han aumentado sus inversiones en IA en respuesta al revuelo en torno a ChatGPT. En DataSunrise, estamos manteniendo el ritmo con esta tendencia. Probablemente hayas leído nuestro artículo anterior sobre herramientas basadas en IA para la generación de datos sintéticos (aleatorios o falsos). Este artículo trata más sobre el tema de la generación de datos sintéticos con DataSunrise y algunas otras herramientas gratuitas disponibles.

Ya sea para pruebas, entrenamiento o desarrollo, obtener datos del mundo real representa desafíos. Las preocupaciones de privacidad, los problemas de disponibilidad de datos y las restricciones regulatorias a menudo dificultan el acceso a datos reales. Aquí es donde la generación de datos aleatorios entra en juego. Ofrece una solución al crear datos artificiales que imitan las características de los datos reales sin comprometer la privacidad o la seguridad.

¿Qué son los Datos Sintéticos?

Los datos sintéticos son datos generados artificialmente que se semejan a los datos del mundo real en términos de propiedades estadísticas, patrones y estructuras. No contienen ninguna información real sobre individuos o entidades. En su lugar, se crean utilizando algoritmos y modelos matemáticos para mantener la autenticidad mientras se evitan los riesgos asociados con el manejo de datos sensibles.

Capacidades de DataSunrise en la Generación de Datos Sintéticos

DataSunrise ofrece una robusta característica de generación de datos aleatorios que imita con precisión los datos de la vida real. Las personas utilizan esta característica para diversos propósitos comerciales, desde el desarrollo y las pruebas hasta la mejora de algoritmos de aprendizaje automático. Vamos a profundizar en las capacidades de DataSunrise en el campo de la generación de datos sintéticos.

Pruebas de Privacidad y Seguridad de los Datos

Una de las principales aplicaciones de los datos es en pruebas de privacidad y seguridad de los datos. Las organizaciones, especialmente en sectores como finanzas, salud y legal, pueden usar datos sintéticos para evaluar sus sistemas de seguridad sin exponer información real sensible. Por ejemplo, una institución financiera puede generar datos transaccionales sintéticos para probar sus sistemas de detección de fraude.

Entrenamiento de Modelos de Aprendizaje Automático

Las industrias usan cada vez más datos falsos para entrenar modelos de aprendizaje automático. Este enfoque asegura que la privacidad de los datos reales no se vea comprometida. Por ejemplo, una empresa de salud puede generar registros de pacientes sintéticos para entrenar un modelo predictivo de diagnóstico de enfermedades sin violar la confidencialidad del paciente.

Desarrollo y Pruebas de Software

Los datos sintéticos son invaluables en el desarrollo de software. Proporcionan conjuntos de datos realistas para crear y evaluar aplicaciones, particularmente en industrias como las telecomunicaciones. Por ejemplo, una compañía de telecomunicaciones puede generar registros de llamadas sintéticos para probar su software de facturación.

Analítica en Salud

En salud, estos datos permiten a los investigadores y científicos de datos realizar estudios y experimentos sin violar la confidencialidad del paciente. Por ejemplo, un equipo de investigación puede generar datos de pacientes sintéticos para estudiar los efectos de un nuevo medicamento.

Cómo Generar Datos Sintéticos con DataSunrise

DataSunrise simplifica el proceso de generación de datos aleatorios, facilitando la integración de datos en diversos flujos de trabajo. Aquí hay una guía paso a paso sobre cómo generar datos usando DataSunrise.

Paso 1: Configuración General

Ve a Configuración – Tareas Periódicas. Haz clic en +Nueva tarea. En la subsección Configuración General, establece el nombre para tu Tarea Periódica. Selecciona el tipo de tarea – Generación de Datos Sintéticos – y en qué servidor comenzar (opcional).

Paso 2: Selecciona la Instancia de Base de Datos

En la subsección Generación de Datos Sintéticos, selecciona la instancia de base de datos. En la figura a continuación se selecciona una instancia de PostgreSQL.

Paso 3: Tablas Generadas

En la subsección Tablas Generadas, selecciona las casillas necesarias (por ejemplo, Tabla de Destino Vacía y Omitir Generación de Tabla en Caso de Error). Haz clic en +Seleccionar para abrir una ventana donde puedes seleccionar los objetos de base de datos que necesitas. Elige una base de datos, esquema, tabla y columna para las cuales se generarán datos sintéticos. Después de hacer tus selecciones, haz clic en Guardar.

Paso 4: Selección de Generadores de Datos (opcional)

En la columna de Todos los Generadores, puedes seleccionar o crear el generador. En la sección de Resultados de Ejemplo, verás la lista de datos generados. Después de que todo esté hecho, haz clic en Aplicar o Guardar. Esto es opcional ya que el sistema asigna generadores predeterminados a las columnas seleccionadas.

Si deseas crear tu propio generador específico (antes de crear la tarea de Generación de Datos Sintéticos), ve a Configuración – Generadores, y haz clic en +Crear Generador. Selecciona un tipo de generador y especifica sus parámetros. Haz clic en Guardar, y podrás aplicar tu generador en la Tarea de Generación de Datos Sintéticos.

El ‘Número de filas’ en la parte superior de la tabla se activa cuando se selecciona la columna.

Paso 5: Guardar y ejecutar la tarea

Aquí puedes ver las Tareas Periódicas con la Tarea de Generación de Datos Sintéticos junto con algunas tareas periódicas de comportamiento de usuario creadas anteriormente.

La tarea está lista ahora. Ejecútala según sea necesario o haz que se ejecute periódicamente.

Herramientas en Línea y Soluciones de Código Abierto

DataSunrise ofrece un control altamente flexible y robusto sobre la generación de datos aleatorios, junto con soluciones de seguridad de bases de datos de primer nivel que proporcionan la mayor cobertura de bases de datos y almacenes en la nube disponibles en el mercado. Sin embargo, ¿qué hay de las opciones gratuitas? Hay varias herramientas en línea y bibliotecas de código abierto disponibles para generar datos falsos sin costo. Vamos a explorar algunas opciones populares:

SDV (Synthetic Data Vault)

Discutimos brevemente este tema en nuestro artículo anterior sobre generación de datos con IA. Allí mencionamos que CTGAN es un componente de SDV (Synthetic Data Vault). Para recapitular, SDV es una biblioteca de Python de código abierto para generar datos relacionales multi-tabla. Utiliza aprendizaje automático para crear datos artificiales que mantienen las propiedades estadísticas del conjunto de datos original. Para instalar usando pip usa el siguiente comando:

pip install sdv

Ejemplo de uso:

from sdv.datasets.demo import download_demo
from sdv.single_table import GaussianCopulaSynthesizer

# Descargar el conjunto de datos de demostración
real_data, metadata = download_demo(
    modality='single_table',
    dataset_name='fake_hotel_guests'
)

# Crear y ajustar el sintetizador
synthesizer = GaussianCopulaSynthesizer(metadata)
synthesizer.fit(real_data)

# Generar datos falsos
synthetic_data = synthesizer.sample(num_rows=500)

# Mostrar las primeras filas de los datos generados
print(synthetic_data.head())

Este script utiliza el sintetizador GaussianCopula de SDV para generar datos sintéticos basados en las propiedades estadísticas de un conjunto de datos real.

El resultado puede verse así:

CTGAN (GAN Tabular Condicional)

CTGAN es un modelo basado en GAN diseñado específicamente para generar datos tabulares sintéticos. Es particularmente útil para conjuntos de datos complejos con tipos de datos mixtos.

Consulta nuestro artículo anterior sobre herramientas relacionadas con IA para la generación de datos sintéticos para obtener un ejemplo de código de CTGAN.

Mockaroo

Mockaroo es una herramienta basada en la web escrita en Ruby que te permite generar datos aleatorios realistas en varios formatos (CSV, JSON, SQL, etc.) sin programación. Ofrece una interfaz fácil de usar y admite esquemas de datos personalizados. El acceso gratuito está limitado a 1000 filas de datos.

Mejores Prácticas para la Generación de Datos Falsos

Para asegurar datos ficticios de alta calidad:

1. Entiende tus requisitos de datos y caso de uso
2. Elige el método de generación adecuado según tus necesidades
3. Valida los datos generados contra tu conjunto de datos original o requisitos
4. Garantiza la privacidad de los datos evitando la inclusión de información sensible
5. Refina continuamente tu proceso de generación basado en retroalimentación y resultados

Conclusión

La generación de datos sintéticos proporciona una solución valiosa para las organizaciones que buscan trabajar con datos realistas mientras resguardan preocupaciones de privacidad y seguridad. DataSunrise simplifica este proceso, facilitando la integración de datos artificiales en diversos flujos de trabajo. Sin embargo, es esencial validar la efectividad y fiabilidad de los datos sintéticos. Las organizaciones deben asegurar que los datos generados representen con precisión la distribución de los datos reales y mantengan las relaciones y dependencias necesarias.

En resumen, la generación de datos ofrece numerosas ventajas, desde mejorar la privacidad y seguridad de los datos hasta mejorar los modelos de aprendizaje automático y las pruebas de software. Con la característica de Generación de Datos Sintéticos de DataSunrise, las organizaciones pueden navegar con confianza en el paisaje de datos y aprovechar el poder de los datos generados para sus necesidades comerciales.

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