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Datos sintéticos de alta fidelidad para ingenieros y científicos de datos por igual

17 de julio de 2022

Última actualización el 15 de julio de 2022

Publicación patrocinada

Si es ingeniero de datos o científico de datos, sabe lo difícil que es generar y mantener datos realistas a escala. ¿Y para garantizar la protección de la privacidad de los datos, además de todas sus responsabilidades del día a día? OOF. Hable acerca de un levantamiento pesado.

Pero en el mundo actual, la desidentificación de datos eficiente ya no es opcional para los equipos que necesitan construir, probar, resolver y analizar en entornos de ritmo rápido. El aumento de regulaciones de privacidad de datos cada vez más estrictas hace que la desidentificación sea un requisito, y la creciente complejidad y escala de los datos actuales hacen que la desidentificación sea un desafío monumental. Muchos equipos intentan abordar esto internamente… y como resultado pierden horas de su día, solo para descubrir que los datos generados no son lo suficientemente realistas para un uso efectivo.


Recomendado: ¿Qué es el Big data?.


Hay una mejor manera, Djinn de Tonic.ai.

En lugar de soluciones alternativas engorrosas o herramientas heredadas obsoletas, obtenga una plataforma diseñada para trabajar con los datos actuales e imitarlos mientras se integra perfectamente en sus flujos de trabajo existentes. Las soluciones de datos sintéticos de Tonic.ai le permiten crear datos de alta fidelidad que son útiles, seguros y fáciles de obtener, y satisfacen las necesidades tanto de los científicos de datos como de la ingeniería de datos.

Djinn by Tonic.ai ofrece equipos de datos:

Flujos de trabajo integrados

  • Entrene modelos dentro de Djinn para hidratar los flujos de trabajo de ML con datos sintéticos realistas
  • Trabaje en bases de datos para crear vistas personalizadas y exportarlas directamente a cuadernos de Jupyter.

Fidelidad de datos

  • Capture relaciones complejas dentro de sus datos en columnas y filas interdependientes
  • Emplee modelos generativos de redes neuronales profundas en la vanguardia de la síntesis de datos

Privacidad de datos

  • Obtenga confianza en la privacidad de sus datos y en la idoneidad de su modelo para las aplicaciones de ML
  • Valide la privacidad de sus datos con informes comparativos dentro de su cuaderno Jupyter

Soluciones de plataforma

  • Conéctese a bases de datos relacionales y almacenes de datos líderes. Agilice y maximice sus flujos de trabajo a través de API
  • Siéntase seguro sabiendo que sus datos nunca salen de su entorno

Aproveche sus datos existentes, ya sea para realizar pruebas, entrenar modelos ML o desbloquear análisis de datos. Responda preguntas científicas matizadas, permita mejores pruebas y respalde las decisiones comerciales con los datos sintéticos que se ven, se sienten y se comportan como sus datos de producción, porque están hechos a partir de sus datos de producción. Para obtener más información o una demostración, visite nuestro sitio web. Si desea probar la plataforma usted mismo, también lo ofrecemos.