Última actualización el 15 de julio de 2022
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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.
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.
