)
Scopri come Target Reply supera le sfide legate alla gestione dei dati
I dati sintetici sono dati generati artificialmente dotati delle stesse caratteristiche e proprietà statistiche dei dati reali. Sono indistinguibili dai dati originali e possono essere generati in grandi quantità, offrendo una soluzione scalabile e affidabile per soddisfare le crescenti esigenze di dati.
La gestione dei dati è una sfida sempre più complessa che, in alcuni casi, si può risolvere aumentando i dati a disposizione, in altri invece, pur avendo una quantità considerevole di dati, assicurarsi della loro qualità richiede sforzi significativi.
La data collection e data labeling possono richiedere tempo e risorse considerevoli, poiché è essenziale garantire la conformità normativa e la sicurezza dei dati.
Inoltre, il GDPR impone restrizioni rigide sull'uso e il trattamento dei dati personali, aggiungendo un ulteriore livello di complessità alla loro gestione.
Affrontare queste sfide richiede strategie efficaci e un costante impegno per mantenere elevati standard di qualità e sicurezza.
Dall'analisi delle esigenze dei nostri clienti in materia di generazione di dati sintetici, Target Reply ha sviluppato una soluzione in grado di accelerare il processo di generazione di dati sintetici, in modo utile ai data scientist per lo sviluppo di modelli di Machine Learning. L'utilizzo dei dati sintetici consente di generare dataset artificiali affidabili e privi di bias, semplificando notevolmente la raccolta e la gestione dei dati tradizionali. Ciò porta a una riduzione dei costi operativi aziendali e favorisce la condivisione dei dati in conformità con il GDPR.
Con un solo addestramento è possibile generare un numero illimitato di dati in qualsiasi momento, consentendo un'elevata scalabilità.
I dati generati sono integrati da un report sulla loro qualità, che fornisce una valutazione dettagliata della precisione, dell'affidabilità e della coerenza dei dati generati.
Così è possibile assicurare un'ampia flessibilità nell'implementazione e adattabilità ai bisogni, garantendo una soluzione su misura e una gestione ottimale dei dati.
Attraverso l'analisi esplorativa, si permette un'agevole comprensione del dataset, potendo esplorare in modo completo le caratteristiche e le relazioni presenti nei dati.
Scopri alcuni dei casi d'uso esplorati con i nostri clienti.
La condivisione dei dati ed il conseguimento di un beneficio economico avvengono senza compromettere la privacy del dato originale.
Una maggiore quantità di dati a disposizione consente di addestrare modelli di Machine Learning più performanti.
L'addestramento di un modello sintetico per replicare dati sensibili consente di utilizzare dati più realistici per lo sviluppo di prodotti.