Syntho: Die Zukunft der synthetischen Daten

Syntho

Syntho bietet eine Self-service-Plattform für synthetische Daten mit vielen Vorteilen wie Datenschutz und schnellerem Datenzugriff.

Syntho: Die Zukunft der synthetischen Daten

Syntho ist eine bahnbrechende Self-service-Plattform, die auf künstlicher Intelligenz basiert und sich auf die Erzeugung synthetischer Daten spezialisiert. Die Plattform bietet eine Vielzahl von Funktionen und Vorteilen. Mit der Möglichkeit, Mimic (sensitive) Daten mit AI zu nutzen, um synthetische Datenzwillinge zu generieren, eröffnet Syntho neue Möglichkeiten in der Datenverwaltung. Die Plattform ermöglicht es, repräsentative Testdaten für Nicht-Produktionsumgebungen zu erstellen, zu pflegen und zu kontrollieren. Zudem bietet sie Möglichkeiten zur De-Identifizierung und Synthetisierung, um sensible Informationen zu schützen. Die Rule-based Synthetic Data Subsetting-Funktion ermöglicht eine gezielte Auswahl und Verarbeitung von Daten. Die Qualitätssicherungsberichte sorgen für die Überprüfung und Gewährleistung der Datenqualität. Die Time Series Synthetic Data und Upsampling-Funktionen erweitern die Möglichkeiten der Datenverarbeitung. Syntho setzt auch auf künstliche Intelligenz, um statistische Muster der ursprünglichen Daten in synthetischen Daten nachzuahmen. Dies ermöglicht es, schnell Datenzugriff für Analysen zu ermöglichen und AI/ML-Modelle auf der Grundlage hochwertiger synthetischer Datensätze zu trainieren. Gleichzeitig hilft es, die Einhaltung von Vorschriften zu gewährleisten und den Zugriff auf sensible Daten zu minimieren. Die Plattform bietet eine voll automatisierte und integrierte Herangehensweise, die die Zusammenarbeit mit bestehenden Workflows vereinfacht. Sie ermöglicht es, echte Daten mit gefälschten Daten zu ergänzen und kundenspezifische Demos in wenigen Minuten zu erstellen. Die Daten können sicher genutzt und geteilt werden, wobei die Einhaltung von Compliance und Datenschutz gewährleistet ist. Insgesamt bietet Syntho eine umfassende Lösung für die Anforderungen an moderne Datenmanagement-Systeme.

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