Potencial de la Generación de Datos Sintéticos
En el mundo impulsado por datos de hoy, hay una demanda creciente de conjuntos de datos diversos para varios propósitos como pruebas, entrenamiento y desarrollo. Sin embargo, obtener datos del mundo real conlleva 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, examinaremos más de cerca los datos sintéticos y la función de Generación de Datos Sintéticos proporcionada por DataSunrise.
Comprensión de los Datos Sintéticos
Los datos sintéticos son datos generados artificialmente que se asemejan 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 mientras se evitan 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 ejecución de simulaciones sin exponer detalles personales reales.
Aplicaciones de los Datos Sintéticos
Los datos sintéticos encuentran sus numerosas aplicaciones en diversos dominios y propósitos. Las empresas, evitando los datos reales cargados con el espectro de brechas de datos, recurren cada vez más a los datos sintéticos para acelerar la creación de conjuntos de datos ficticios. Aquí hay algunas aplicaciones clave:
- Pruebas de Privacidad y Seguridad de Datos
- Entrenamiento de Modelos de Aprendizaje Automático
- Desarrollo y Pruebas de Software
- Analítica en Salud
Se utilizan datos sintéticos para evaluar los sistemas de seguridad de las organizaciones, especialmente en sectores como finanzas, salud y legal, sin exponer información sensible real.
Cada vez más industrias utilizan datos sintéticos para entrenar modelos de aprendizaje automático sin comprometer la privacidad de los datos reales.
Los datos sintéticos son útiles en el desarrollo de software, proporcionando conjuntos de datos realistas para la creación y evaluación de aplicaciones, especialmente en industrias como las telecomunicaciones.
Los datos sintéticos permiten a los investigadores y científicos de datos llevar a cabo estudios y experimentos en el área de la salud sin violar la confidencialidad del paciente.
Generación de Datos Sintéticos de DataSunrise
DataSunrise ofrece una característica de Generación de Datos Sintéticos que imita con precisión los datos de la vida real. Se puede usar 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 los reales para proteger la privacidad, especialmente en industrias que manejan información sensible como la salud o finanzas.
Necesitas generar nuevos datos en lugar de los que tienes. Vamos a crear un conjunto de datos sintéticos con DataSunrise.
Ve a Configuración – Tareas Periódicas. Haz clic en +Nueva tarea.
Imagen 1. Tareas Periódicas
En la subsección Configuración General, da un nombre a tu Tarea Periódica, selecciona el tipo de tarea – Generación de Datos Sintéticos -, y en cuál servidor empezar. En la subsección Generación de Datos Sintéticos selecciona la instancia de la base de datos.
Imagen 2. Configuración general
Además, en la subsección Tablas Generadas selecciona las casillas de verificación necesarias (habilitamos solo la casilla de verificación para Tabla de Destino Vacía y Omitir Generación de Tabla en Error).
Aquí, haz clic en +Seleccionar. Habrá una ventana para seleccionar los objetos de base de datos que necesitas. Selecciona una base de datos, esquema, tabla y columna para los cuales se generarán datos sintéticos. Después de seleccionar todo, haz clic en Guardar.
Imagen 3. Selección de Objetos de Base de Datos
Después de eso, verás los generadores proporcionados y Ejemplos de Valores para cada objeto. En la columna Todos los Generadores, puedes seleccionar o crear el generador necesario.
Imagen 4. Selección de Generadores de Datos
En la sección Resultados de Ejemplo, vemos la lista de datos generados. Después de que todo esté listo, haz clic en Aplicar o Guardar.
Imagen 5. Ejemplo de Conjunto de Datos Generado
Además, si deseas crear tu propio generador específico, ve a Configuración – Generadores, y haz clic en +Crear Generador. Allí, puedes seleccionar un tipo de generador y especificar sus parámetros. Haz clic en Guardar y podrás aplicar tu generador en la Tarea de Generación de Datos Sintéticos.
Imagen 6. Creación de Generador
La generación de datos sintéticos es simple y fácil.
Conclusión
DataSunrise simplifica este proceso, haciendo que sea fácil integrar la generación de datos sintéticos en varios flujos de trabajo.
Además, es esencial tener en cuenta 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 protegen la privacidad y las preocupaciones de 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.
Siguiente
