Generazione di Dati Sintetici

Un recente sondaggio di Gartner tra oltre 2500 dirigenti ha rivelato che il 45% ha incrementato i propri investimenti in AI in risposta all’attenzione su ChatGPT. Da DataSunrise, stiamo seguendo questa tendenza. Probabilmente ha già letto il nostro precedente articolo sugli strumenti basati sull’AI per la generazione di dati sintetici (casuali o fittizi). Questo articolo tratta ulteriormente il tema della generazione di dati sintetici con DataSunrise e alcuni altri strumenti gratuiti disponibili.

Sia per test, formazione o sviluppo, ottenere dati reali pone sfide. Problemi di privacy, di disponibilità dei dati e restrizioni normative spesso ostacolano l’accesso ai dati reali. Ecco dove entra in gioco la generazione di dati casuali per eliminare tali difficoltà. Offre una soluzione creando dati artificiali che imitano le caratteristiche dei dati reali senza compromettere la privacy o la sicurezza.

Che Cos’è il Dato Sintetico?

I dati sintetici sono dati generati artificialmente che somigliano ai dati del mondo reale in termini di proprietà statistiche, modelli e strutture. Non contengono alcuna informazione reale su individui o entità. Invece, questi dati sono creati utilizzando algoritmi e modelli matematici per mantenere l’autenticità evitando i rischi associati alla gestione di dati sensibili.

Capacità di DataSunrise nella Generazione di Dati Sintetici

DataSunrise offre una robusta funzione di generazione di dati casuali che imita accuratamente i dati della vita reale. Questa funzione è utilizzata per vari scopi aziendali, dallo sviluppo e test al miglioramento degli algoritmi di machine learning. Esaminiamo le capacità di DataSunrise nel campo della generazione di dati sintetici.

Test di Privacy e Sicurezza dei Dati

Una delle principali applicazioni dei dati è nel test di privacy e sicurezza dei dati. Le organizzazioni, specialmente nei settori come finanza, sanità e legale, possono utilizzare dati sintetici per valutare i loro sistemi di sicurezza senza esporre informazioni sensibili reali. Per esempio, un istituto finanziario può generare dati di transazioni sintetiche per testare i suoi sistemi di rilevamento delle frodi.

Addestramento di Modelli di Machine Learning

Le industrie utilizzano sempre più spesso dati fittizi per addestrare i modelli di machine learning. Questo approccio garantisce che la privacy dei dati reali non sia compromessa. Ad esempio, una azienda sanitaria può generare cartelle cliniche sintetiche per addestrare un modello predittivo per la diagnosi delle malattie senza violare la riservatezza dei pazienti.

Sviluppo e Test del Software

I dati sintetici sono inestimabili nello sviluppo del software. Forniscono set di dati realistici per creare e valutare le applicazioni, particolarmente nelle industrie come le telecomunicazioni. Ad esempio, una compagnia di telecomunicazioni può generare registri di chiamate sintetici per testare il suo software di fatturazione.

Analisi Sanitaria

Nel settore sanitario, tali dati consentono a ricercatori e data scientist di condurre studi ed esperimenti senza violare la riservatezza dei pazienti. Per esempio, un team di ricerca può generare dati di pazienti sintetici per studiare gli effetti di un nuovo farmaco.

Come Generare Dati Sintetici con DataSunrise

DataSunrise semplifica il processo di generazione di dati casuali, rendendo facile integrare i dati in vari flussi di lavoro. Ecco una guida passo passo su come generare dati utilizzando DataSunrise.

Passo 1: Impostazioni Generali

Andare su Configurazione – Attività Periodiche. Cliccare +Nuova Attività. Nella sottosezione Impostazioni Generali, impostare il nome per la Sua Attività Periodica. Selezionare il tipo di attività – Generazione di Dati Sintetici – e su quale server avviare (opzionale).

Passo 2: Selezione dell’Istanza del Database

Nella sottosezione Generazione di Dati Sintetici, selezionare l’istanza del database. Nell’immagine sottostante è selezionata l’istanza PostgreSQL.

Passo 3: Tabelle Generate

Nella sottosezione Tabelle Generate, selezionare le caselle necessarie (ad es., Tabella di Destinazione Vuota e Salta la Generazione della Tabella su Errore). Cliccare +Seleziona per aprire una finestra dove è possibile selezionare gli oggetti del database di cui ha bisogno. Scegliere un database, schema, tabella e colonna per cui verranno generati dati sintetici. Dopo aver effettuato le selezioni, cliccare Salva.

Passo 4: Selezione dei Generatori di Dati (opzionale)

Nella colonna Tutti i Generatori, Lei può selezionare o creare il generatore. Nella sezione Risultati di Esempio, vedrà l’elenco dei dati generati. Dopo che tutto è stato fatto, clicchi Applica o Salva. Questo è opzionale in quanto il sistema assegna generatori predefiniti alle colonne selezionate.

Se desidera creare il proprio generatore specifico (prima di creare l’attività di Generazione di Dati Sintetici), vada su Configurazione – Generatori, e clicchi su +Crea Generatore. Selezioni un tipo di generatore e ne specifichi i parametri. Clicchi Salva, e sarà in grado di applicare il suo generatore nell’attività di Generazione di Dati Sintetici.

‘Numero di righe’ in cima alla tabella diventa attivo quando la colonna viene selezionata.

Passo 5: Salvataggio ed Esecuzione dell’Attività

Qui può vedere le Attività Periodiche con l’Attività di Generazione di Dati Sintetici insieme a qualche attività periodica di comportamento utente creata in precedenza.

Ora l’attività è pronta. Esegua l’attività come necessario o faccia in modo che si esegua periodicamente.

Strumenti Online e Soluzioni Open-Source

DataSunrise offre un controllo altamente flessibile e robusto sulla generazione di dati casuali, insieme a soluzioni di sicurezza nel database di primo livello che forniscono la copertura più ampia di database e data warehouse in Cloud disponibile sul mercato. Ma che dire delle opzioni gratuite? Diversi strumenti online e librerie open-source sono disponibili per generare dati fittizi gratuitamente. Esaminiamo alcune opzioni popolari:

SDV (Synthetic Data Vault)

Abbiamo discusso brevemente questo argomento nel nostro precedente articolo sulla generazione di dati basata sull’AI. Lì, abbiamo menzionato che CTGAN è un componente di SDV (Synthetic Data Vault). Per ricapitolare, SDV è una libreria open-source di Python per la generazione di dati relazionali multi-tabella. Utilizza il machine learning per creare dati artificiali che mantengono le proprietà statistiche del set di dati originale. Per installare utilizzando pip, utilizzi il seguente comando:

pip install sdv

Esempio di utilizzo:

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

# Scarica il dataset demo
real_data, metadata = download_demo(
    modality='single_table',
    dataset_name='fake_hotel_guests'
)

# Crea e adatta il sintetizzatore
synthesizer = GaussianCopulaSynthesizer(metadata)
synthesizer.fit(real_data)

# Genera dati fittizi
synthetic_data = synthesizer.sample(num_rows=500)

# Visualizza le prime righe dei dati generati
print(synthetic_data.head())

Questo script utilizza il sintetizzatore GaussianCopula di SDV per generare dati sintetici basati sulle proprietà statistiche di un set di dati reale.

Il risultato può apparire così:

CTGAN (Conditional Tabular GAN)

CTGAN è un modello basato su GAN specificamente progettato per generare dati tabulari sintetici. È particolarmente utile per dataset complessi con tipi di dati misti.

Si prega di consultare il nostro precedente articolo sugli strumenti relativi all’AI per la generazione di dati sintetici per un esempio di codice CTGAN.

Mockaroo

Mockaroo è uno strumento web-based scritto in Ruby che consente di generare dati casuali realistici in vari formati (CSV, JSON, SQL, ecc.) senza programmazione. Offre un’interfaccia user-friendly e supporta schemi di dati personalizzati. L’accesso gratuito è limitato a 1000 righe di dati.

Migliori Pratiche per la Generazione di Dati Fittizi

Per garantire dati fasulli di alta qualità:

1. Comprenda i requisiti dei suoi dati e il suo caso d’uso
2. Scegli il metodo di generazione appropriato in base alle Sue necessità
3. Valida i dati generati rispetto al Suo dataset originale o ai requisiti
4. Garantisca la privacy dei dati evitando l’inclusione di informazioni sensibili
5. Raffini continuamente il Suo processo di generazione in base ai feedback e ai risultati

Conclusione

La generazione di dati sintetici fornisce una soluzione preziosa per le organizzazioni che desiderano lavorare con dati realistici mentre salvaguardano le preoccupazioni di privacy e sicurezza. DataSunrise semplifica questo processo, rendendo facile integrare dati artificiali in vari flussi di lavoro. Tuttavia, è essenziale validare l’efficacia e l’affidabilità dei dati sintetici. Le organizzazioni dovrebbero garantire che i dati generati rappresentino accuratamente la distribuzione dei dati reali e mantengano le necessarie relazioni e dipendenze.

In sintesi, la generazione di dati offre numerosi vantaggi, dal miglioramento della privacy e sicurezza dei dati al miglioramento dei modelli di machine learning e dei test software. Con la funzione di Generazione di Dati Sintetici di DataSunrise, le organizzazioni possono navigare con fiducia nel panorama dei dati e sfruttare il potere dei dati generati per le loro esigenze aziendali.

Per maggiori informazioni, visiti il nostro sito web o richieda una demo online.