Explorando el Potencial de la Generación de Datos Sintéticos

En el mundo impulsado por datos de hoy en día, hay una demanda creciente de conjuntos de datos diversos para varios propósitos como pruebas, entrenamiento y desarrollo. Sin embargo, obtener datos del mundo real presenta desafíos como preocupaciones de privacidad, problemas de disponibilidad de datos y restricciones regulatorias. La generación de datos sintéticos ofrece una solución a estos desafíos creando datos artificiales que imitan las características de los datos reales sin comprometer la privacidad o la seguridad. En este artículo, echaremos un vistazo más de cerca a los datos sintéticos y la característica de Generador de Datos Sintéticos proporcionada por DataSunrise.

Entendiendo los Datos Sintéticos

Los datos sintéticos son datos generados artificialmente que se parecen a los datos del mundo real en términos de propiedades estadísticas, patrones y estructuras. Pero no contienen ninguna información real sobre individuos o entidades. Se crean utilizando algoritmos y modelos matemáticos para mantener la autenticidad evitando los riesgos asociados con el manejo de datos sensibles.

En términos más simples, los datos sintéticos son como una réplica virtual de la información real. En lugar de usar datos sensibles reales, los datos sintéticos proporcionan una alternativa segura para pruebas, entrenamiento de modelos de IA o ejecuciones de simulaciones sin exponer ningún detalle personal real.

Aplicaciones de los Datos Sintéticos

Los datos sintéticos encuentran sus innumerables aplicaciones en diversos dominios y propósitos. Las empresas, evitando los datos reales llenos del espectro de violaciones de datos, recurren cada vez más a los datos sintéticos para acelerar la creación de conjuntos de datos ficticios. Aquí hay algunas aplicaciones fundamentales:

1. Pruebas de Privacidad y Seguridad de Datos

Los datos sintéticos se utilizan para evaluar los sistemas de seguridad de las organizaciones, especialmente en sectores como finanzas, salud y legal, sin exponer información sensible real.

2. Entrenamiento de Modelos de Aprendizaje Automático

Más y más industrias usan datos sintéticos para entrenar modelos de aprendizaje automático sin comprometer la privacidad de los datos reales.

3. Desarrollo y Pruebas de Software

Los datos sintéticos son útiles en el desarrollo de software proporcionando conjuntos de datos realistas para crear y evaluar aplicaciones, especialmente en industrias como las telecomunicaciones.

4. Analítica de la Salud

Los datos sintéticos permiten a los investigadores y científicos de datos realizar estudios y experimentos en salud sin violar la confidencialidad de los pacientes.

Generación de Datos Sintéticos con DataSunrise

DataSunrise ofrece una función de Generación de Datos Sintéticos que imita con precisión los datos de la vida real. Puede ser utilizada para varios propósitos comerciales, desde el desarrollo y pruebas hasta la mejora de algoritmos de aprendizaje automático.

Por ejemplo, si hay una necesidad de generar datos aleatorios del equipo de ventas que incluyen correos electrónicos, fechas, horas, números de tarjetas de crédito e identificaciones para análisis estadístico, se pueden usar datos sintéticos en lugar de datos reales para proteger la privacidad, especialmente en industrias que manejan información sensible como salud o finanzas.

Necesita generar nuevos datos en lugar de los que tiene. Vamos a crear un conjunto de datos sintéticos con DataSunrise.

Vaya a Configuración – Tareas Periódicas. Haga clic en +Nueva tarea.

Imagen 1. Tareas Periódicas

En la subsección de Ajustes Generales establezca el nombre de su Tarea Periódica, seleccione el tipo de tarea – Generación de Datos Sintéticos –, y en qué servidor iniciarla. En la subsección de Generación de Datos Sintéticos seleccione la instancia de la base de datos.

Imagen 2. Ajustes Generales

Además, en la subsección de Tablas Generadas seleccione las casillas de verificación necesarias (habilitamos solo la casilla para Tabla de Destino Vacía y Omitir Generación de Tabla en caso de Error).

Aquí, haga clic en +Seleccionar. Aparecerá una ventana para seleccionar los objetos de la base de datos que necesita. Seleccione una base de datos, esquema, tabla y columna para los cuales se generarán los datos sintéticos. Después de que todo esté seleccionado, haga clic en Guardar.

Imagen 3. Selección de Objetos de la Base de Datos

Después de eso, verá los generadores proporcionados y Ejemplos de Valores para cada objeto. En la columna de Todos los Generadores, puede seleccionar o crear el generador necesario.

Imagen 4. Selección de Generadores de Datos

En la sección de Resultados de Ejemplo, vemos la lista de datos generados. Después de que todo esté listo, haga clic en Aplicar o Guardar.

Imagen 5. Ejemplo de Conjunto de Datos Generados

Además, si desea crear su propio generador específico, vaya a Configuración – Generadores, y haga clic en +Crear Generador. Allí puede seleccionar un tipo de generador y especificar sus parámetros. Haga clic en Guardar y podrá aplicar su generador en la Tarea de Generación de Datos Sintéticos.

Imagen 6. Creación del Generador

La generación de datos sintéticos es simple y fácil.

Conclusión

DataSunrise simplifica este proceso, haciendo que sea fácil integrar datos sintéticos en varios flujos de trabajo.

Además, es esencial notar que, si bien los datos sintéticos ofrecen muchas ventajas, es crucial validar su efectividad y confiabilidad. Las organizaciones deben asegurarse de que los datos sintéticos representen con precisión la distribución de datos reales y mantengan las relaciones y dependencias necesarias.

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. Con la función de Generación de Datos Sintéticos de DataSunrise, las organizaciones pueden navegar con confianza en el panorama de datos y aprovechar el poder de los datos sintéticos para sus necesidades comerciales.