Potentiel de la Génération de Données Synthétiques
Dans le monde axé sur les données d’aujourd’hui, il y a une demande croissante pour des ensembles de données diversifiés à diverses fins telles que les tests, la formation et le développement. Cependant, obtenir des données réelles pose des défis tels que des problèmes de confidentialité, des problèmes de disponibilité des données et des restrictions réglementaires. La génération de données synthétiques offre une solution à ces défis en créant des données artificielles qui imitent les caractéristiques des données réelles sans compromettre la confidentialité ou la sécurité. Dans cet article, nous examinerons de plus près les données synthétiques et la fonctionnalité de Générateur de Données Synthétiques fournie par DataSunrise.
Comprendre les Données Synthétiques
Les données synthétiques sont des données générées artificiellement qui ressemblent aux données réelles en termes de propriétés statistiques, de motifs et de structures. Mais elles ne contiennent aucune information réelle concernant des individus ou des entités. Elles sont créées à l’aide d’algorithmes et de modèles mathématiques pour maintenir l’authenticité tout en évitant les risques associés à la manipulation de données sensibles.
En termes plus simples, les données synthétiques sont comme une réplique virtuelle d’informations réelles. Au lieu d’utiliser des données sensibles réelles, les données synthétiques offrent une alternative sûre pour tester, former des modèles d’IA ou exécuter des simulations sans exposer de véritables informations personnelles.
Applications des Données Synthétiques
Les données synthétiques trouvent leurs nombreuses applications dans des domaines et des objectifs divers. Les entreprises, esquivant les données réelles chargées de risques de violations de données, se tournent de plus en plus vers les données synthétiques pour accélérer la création d’ensembles de données fictives. Voici quelques applications clés :
- Test de Confidentialité et de Sécurité des Données
- Formation de Modèles d’Apprentissage Machine
- Développement et Test de Logiciels
- Analyse en Santé
Les données synthétiques sont utilisées pour évaluer les systèmes de sécurité des organisations, en particulier dans des secteurs tels que la finance, la santé et le juridique, sans exposer de vraies informations sensibles.
De plus en plus d’industries utilisent des données synthétiques pour former des modèles d’apprentissage machine sans compromettre la confidentialité des données réelles.
Les données synthétiques sont utiles dans le développement de logiciels en fournissant des ensembles de données réalistes pour créer et évaluer des applications, en particulier dans des industries comme les télécommunications.
Les données synthétiques permettent aux chercheurs et aux data scientists de mener des études et des expériences en santé sans violer la confidentialité des patients.
Génération de Données Synthétiques par DataSunrise
DataSunrise offre une fonctionnalité de Génération de Données Synthétiques qui imite avec précision les données réelles. Elle peut être utilisée à diverses fins commerciales, du développement et des tests à l’amélioration des algorithmes d’apprentissage machine.
Par exemple, s’il est nécessaire de générer des données aléatoires provenant d’une équipe de vente incluant des emails, des dates, des heures, des numéros de carte de crédit et des identifiants pour une analyse statistique, les données synthétiques peuvent être utilisées à la place des données réelles pour protéger la confidentialité, notamment dans les industries traitant des informations sensibles comme la santé ou la finance.
Il vous faut générer de nouvelles données au lieu de celles que vous avez. Créons un ensemble de données synthétiques avec DataSunrise.
Allez dans Configuration – Tâches Périodiques. Cliquez sur +Nouvelle tâche.
Image 1. Tâches Périodiques
Dans la sous-section Paramètres Généraux, définissez le nom de votre Tâche Périodique, sélectionnez le type de tâche – Génération de Données Synthétiques -, et sur quel serveur démarrer. Dans la sous-section Génération de Données Synthétiques, sélectionnez l’instance de base de données.
Image 2. Paramètres Généraux
Ensuite, dans la sous-section Tables Générées, cochez les cases nécessaires (nous n’avons activé que la case pour Table Cible Vide et Ignorer la Génération de Table en cas d’Erreur).
Ici, cliquez sur +Sélectionner. Une fenêtre s’ouvrira pour sélectionner les objets de la base de données dont vous avez besoin. Sélectionnez une base de données, un schéma, une table et une colonne pour lesquelles les données synthétiques seront générées. Après avoir tout sélectionné, cliquez sur Enregistrer.
Image 3. Sélection des Objets de la Base de Données
Après cela, vous verrez les générateurs fournis et Exemples de Valeurs pour chaque objet. Dans la colonne Tous les Générateurs, vous pouvez sélectionner ou créer le générateur nécessaire.
Image 4. Sélection des Générateurs de Données
Dans la section Résultats Exemple, nous voyons la liste des données générées. Une fois tout terminé, cliquez sur Appliquer ou Enregistrer.
Image 5. Exemple d’Ensemble de Données Générées
Aussi, si vous souhaitez créer votre propre générateur spécifique, allez dans Configuration – Générateurs, et cliquez sur +Créer un Générateur. Là, vous pouvez sélectionner un type de générateur et spécifier ses paramètres. Cliquez sur Enregistrer et vous pourrez appliquer votre générateur dans la Tâche de Génération de Données Synthétiques.
Image 6. Création d’un Générateur
La génération de données synthétiques est simple et facile.
Conclusion
DataSunrise simplifie ce processus, facilitant l’intégration des données synthétiques dans divers flux de travail.
De plus, il est essentiel de noter que bien que les données synthétiques offrent de nombreux avantages, il est crucial de valider leur efficacité et leur fiabilité. Les organisations doivent s’assurer que les données synthétiques représentent avec précision la distribution des données réelles et maintiennent les relations et les dépendances nécessaires.
La Génération de Données Synthétiques offre une solution précieuse pour les organisations cherchant à travailler avec des données réalistes tout en protégeant les préoccupations de confidentialité et de sécurité. Avec la fonctionnalité de Génération de Données Synthétiques de DataSunrise, les organisations peuvent naviguer en toute confiance dans le paysage des données et exploiter la puissance des données synthétiques pour leurs besoins commerciaux.
