综合数据生成指南
企业在获取和共享高质量数据方面面临挑战，这已不是什么秘密。合成数据生成是一种实用的解决方案，它有助于生成大型人工数据集和高质量测试数据，且不会带来隐私风险或繁琐手续。
可以使用多种方法创建综合数据集，提供多种应用程序。经过正确评估后，使用先进算法生成的合成数据集可帮助组织加快分析、研究和测试速度。让我们仔细看看。
本文向您介绍合成数据，包括主要类型、与匿名数据集的差异以及监管方面的细微差别。您将了解人工生成的数据如何解决关键数据问题并最大限度地降低某些风险。我们还将讨论其跨行业的应用，并附上我们案例研究中的示例。
合成器指南
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综合数据：定义和市场统计
合成数据是人工生成的、不含机密内容的信息，可作为真实数据集的替代品。数据科学家通常称之为 人工智能生成的合成数据 合成数据双胞胎，因为它在模仿真实数据方面具有很高的统计准确性。
人工数据集是使用人工智能 (AI) 算法和模拟创建的，这些算法和模拟可保持原始数据的模式和相关性。这些数据可以包括文本、表格和图片。算法用模拟数据替换个人身份信息 (PII)。
Grand View 研究预测 生成式人工智能的合成数据生成市场规模将从 1.63 年的 2022 亿美元增长到 13.5 年的 2030 亿美元左右，复合年增长率为 35%。据 Gartner 称， 60 年用于人工智能的 2024% 数据将是合成数据 —这比 60 年增加了 2021 倍。合成数据平台也在崛起。 马基特·斯泰茨维尔预计 全球合成数据平台市场规模将从 218 年的 2022 亿美元增长到 3.7 年的 2033 亿美元。为什么人工数据会崛起？一个驱动因素是不受监管。
隐私法是否监管人工智能生成的合成数据？
美国和欧盟的许多数据安全和隐私法规适用于可识别的个人数据。但这些法规不适用于合成数据——合成数据与匿名数据的处理方式类似。它们构成了其他法律规则的所谓“核心”。例如， GDPR 的叙述 26 表示隐私保护规则仅适用于与可识别人员相关的数据。如果您的合成数据无法追溯到可识别的个人，则不受监管监督。除了监管监督之外，使用真实数据还存在其他障碍，这些障碍促使企业生成合成数据。
使用真实数据的主要挑战
许多公司很难找到并使用相关的高质量数据，尤其是用于 AI 算法训练的足够数量的数据。即使他们找到了，由于隐私风险和兼容性问题，共享或使用数据集也可能很困难。本节概述了合成数据可以解决的关键挑战。
隐私风险阻碍数据使用和共享
GDPR 和 HIPAA 等数据安全和隐私法规给数据共享和利用带来了官僚障碍。在医疗保健等行业，由于治理检查，即使在同一组织内的部门之间共享 PII 也可能非常耗时。与外部实体共享数据更具挑战性，并且带来更多的安全风险。
从研究 财富业务见解 将不断上升的隐私风险视为采用合成数据实践的主要催化剂。您存储的数据越多，泄露隐私的风险就越大。根据 2023 年 IBM 数据泄露安全成本报告，美国的平均数据泄露成本为 9.48 万美元。全球范围内的平均成本为 4.45 万美元；员工人数少于 500 人的公司每次违规损失 3.31 万美元。这还没有考虑到声誉受损的情况。
很难找到高质量的数据
2022调查 对 500 名数据专业人士的调查显示，77% 的工程师、分析师和数据科学家面临数据质量问题。报告称，数据质量阻碍了公司的财务业绩和生产力，使公司难以全面了解其服务。公司可能缺乏足够的特定人口统计数据来正确训练其机器学习 (ML) 模型。而且数据集通常包含不一致、不准确和缺失值。如果使用缺乏人口多样性的低质量数据使用机器学习模型训练 AI 平台，则会做出不准确、有偏见的预测。同样，与匿名数据生成一样，未精炼的算法会产生不可靠的人工数据集，从而影响数据分析的结果。使用合成数据进行上采样可以通过解决数据集中的不平衡问题来提高数据质量。这可确保代表性不足的类别获得更多的比例代表性并减少偏见。更强大、更具代表性的数据集可产生更好的分析结果和模型训练。
数据集不兼容
来自不同来源或多表数据库中的数据集可能会引入不兼容性，从而造成数据处理和分析的复杂性并阻碍创新。
例如，医疗保健中的数据聚合涉及电子健康记录 (EHR)、可穿戴设备、专有软件和第三方工具。每个来源可能使用不同的数据格式和信息系统，导致集成过程中数据格式、结构或单位不一致。使用合成数据可以解决这一挑战，确保兼容性并允许生成所需格式的数据。
匿名化还不够
匿名技术不足以克服隐私风险或数据质量问题。而且， 屏蔽或删除标识符可能会剥夺深入分析所需的详细信息 在大型数据集中。此外，匿名数据可以被重新识别并追溯到个人。恶意行为者可以使用高级分析来发现基于时间的模式，这些模式会损害看似去识别的数据的匿名性。在这方面，合成数据优于匿名数据。与匿名化不同，合成数据不会改变现有数据集，而是生成类似于原始数据特征和结构的新数据，从而保留其实用性。这是一个全新的数据集，不包含任何个人身份信息。但它比这更微妙。有几种类型的合成数据生成方法。
合成数据生成的类型
合成数据创建过程因所需数据类型而异。合成数据类型包括完全由 AI 生成的数据、基于规则的数据和模拟数据，每种类型都能满足不同的需求。
完全由人工智能生成的合成数据
此类合成数据 是使用 ML 算法从头开始构建的。机器学习模型在实际数据上进行训练，以了解数据的结构、模式和关系。然后，生成式人工智能利用这些知识生成与原始数据统计属性非常相似的新数据（同样，同时使其无法识别）。
这种完全合成的数据对于 AI 模型训练非常有用，可以像真实数据一样使用。当您因合同隐私协议而无法共享数据集时，它尤其有用。但是，要生成合成数据，您需要大量原始数据作为机器学习模型训练的起点。
综合模拟数据
这个综合数据 类型是指模仿真实数据的结构和格式但不一定反映实际信息的人工创建的数据。它可以帮助开发人员确保他们的应用程序能够处理各种输入和场景，而无需使用真实、私有或敏感数据，最重要的是，无需依赖真实数据。这种做法对于以受控且安全的方式测试功能和改进软件应用程序至关重要。
何时使用它：替换直接标识符 (PII) 或当您当前缺乏数据并且不想投入时间和精力来定义规则时。开发人员通常在开发的早期阶段使用模拟数据来评估应用程序的功能和外观，从而使他们能够识别潜在的问题或设计缺陷。
尽管模拟数据缺乏真实世界信息的真实性，但它仍然是在实际数据集成之前确保系统正常运行和视觉表示的宝贵工具。
注意：合成模拟数据通常被称为“虚假数据”，但我们不建议互换使用这些术语，因为它们的内涵可能有所不同。
基于规则的合成数据
基于规则的合成数据 是一种基于预定义规则、约束和逻辑生成自定义数据集的有用工具。此方法通过允许用户根据特定业务需求配置数据输出，调整最小值、最大值和平均值等参数来提供灵活性。与缺乏定制的完全由人工智能生成的数据相比，基于规则的合成数据提供了满足不同运营要求的定制解决方案。这种合成数据生成过程在测试、开发和分析中特别有用，因为精确且受控的数据生成至关重要。
每种合成数据生成方法都有不同的应用。Syntho 平台的突出之处在于，它几乎不需要您付出任何努力就能创建合成数据孪生。您可以获得统计准确、高质量的合成数据，满足您的需求，而且无需承担合规性开销。
表格综合数据
表格合成数据是指创建人工数据子集，以模仿现实世界表格数据（例如存储在表格或电子表格中的数据）的结构和统计特性。这种合成数据是使用合成数据生成算法和技术创建的，旨在复制源数据的特征，同时确保机密或敏感数据不会被泄露。
生成表格合成数据的技术通常涉及统计建模、机器学习模型或生成模型，例如生成对抗网络 (GAN) 和变分自动编码器 (VAE)。这些合成数据生成工具会分析真实数据集中存在的模式、分布和相关性，然后生成与真实数据非常相似但不包含任何真实信息的新数据点。
典型的表格合成数据用例包括解决隐私问题、提高数据可用性以及促进数据驱动型应用的研究和创新。然而，必须确保合成数据准确捕捉原始数据的底层模式和分布，以保持下游任务的数据实用性和有效性。
最流行的合成数据应用程序
人工生成的数据为医疗保健、零售、制造、金融和其他行业带来了创新的可能性。主要用例包括数据上采样、分析、测试和共享。
上采样以增强数据集
上采样意味着从较小的数据集生成较大的数据集以进行扩展和多样化。当真实数据稀缺、不平衡或不完整时，应用此方法。
举几个例子。对于金融机构，开发人员可以通过对财务数据中的罕见观察和活动模式进行上采样来提高欺诈检测模型的准确性。同样，营销机构可能会进行上采样以增强与代表性不足的群体相关的数据，从而提高细分准确性。
利用人工智能生成的数据进行高级分析
公司可以利用人工智能生成的高质量合成数据进行数据建模、业务分析和临床研究。当获取真实数据集过于昂贵或耗时时，合成数据被证明是一种可行的替代方案。
合成数据使研究人员能够在不损害患者隐私的情况下进行深入分析。数据科学家和研究人员可以访问患者数据、临床状况信息和治疗细节，从而获得使用真实数据需要花费大量时间才能获得的见解。此外，制造商可以自由地与供应商共享数据，结合操纵的 GPS 和位置数据来创建性能测试算法或增强预测性维护。
然而，合成数据评估至关重要。Syntho Engine 的输出由内部质量保证团队验证，并 SAS 研究所的外部专家。在一项预测模型研究中，我们用真实数据、匿名数据和合成数据训练了四种机器学习模型。结果表明，用我们的合成数据集训练的模型与用真实数据集训练的模型具有相同的准确度，而匿名数据降低了模型的效用。
外部和内部数据共享
合成数据简化了组织内部和跨组织的数据共享。您可以使用合成数据交换信息，而无需承担隐私泄露或不遵守法规的风险。合成数据的好处包括加速研究成果和更有效的协作。
零售公司可以使用反映客户行为、库存水平或其他关键指标的合成数据与供应商或分销商分享见解。但是，为了确保最高级别的数据隐私，敏感的客户数据和公司机密必须保密。
Syntho 赢得 2023 年全球 SAS 黑客马拉松 因为我们能够有效且无风险地生成和共享准确的合成数据。我们合成了多家医院不同患者群体的患者数据，以证明预测模型的有效性。事实证明，使用组合的合成数据集与使用真实数据一样准确。
综合测试数据
合成测试数据是人工生成的数据，旨在模拟软件开发的数据测试环境。除了降低隐私风险外，合成测试数据还能让开发人员在不影响实际系统的情况下，在一系列潜在场景中严格评估应用程序的性能、安全性和功能。
我们与荷兰最大的银行之一的合作 展示了合成数据对软件测试的好处。使用 Syntho Engine 生成测试数据可生成类似生产的数据集，帮助银行加快软件开发和错误检测速度，从而更快、更安全地发布软件。
生成表格合成数据的技术通常涉及统计建模、机器学习模型或生成模型，例如生成对抗网络 (GAN) 和变分自动编码器 (VAE)。这些合成数据生成工具会分析真实数据集中存在的模式、分布和相关性，然后生成与真实数据非常相似但不包含任何真实信息的新数据点。
典型的表格合成数据用例包括解决隐私问题、提高数据可用性以及促进数据驱动型应用的研究和创新。然而，必须确保合成数据准确捕捉原始数据的底层模式和分布，以保持下游任务的数据实用性和有效性。
Syntho 的综合数据生成平台
Syntho 提供智能综合数据生成平台，使组织能够智能地将数据转化为竞争优势。通过将所有合成数据生成方法提供到一个平台中，Syntho 为旨在利用数据的组织提供了全面的解决方案，其中包括：
人工智能生成的合成数据 它利用人工智能的力量模仿合成数据中原始数据的统计模式。
智能去识别 通过删除或修改个人身份信息 (PII) 来保护敏感数据。
测试数据管理 它可以为非生产环境创建、维护和控制代表性测试数据。
我们的平台可集成到任何云或本地环境中。此外，我们负责规划和部署。我们的团队将培训您的员工使用 合成引擎 有效地，我们将提供持续的部署后支持。
您可以在以下位置阅读有关 Syntho 合成数据生成平台功能的更多信息 我们网站的解决方案部分.
合成数据的未来会怎样？
使用生成性人工智能进行合成数据生成有助于创建和共享大量相关数据，从而避免格式兼容性问题、监管限制和数据泄露风险。
与匿名化不同，生成合成数据可以保留数据中的结构关系。这使得合成数据适合高级分析、研发、多样化和测试。
合成数据集的使用将只会在各个行业中扩展。公司准备创建合成数据，将其范围扩展到复杂的图像、音频和视频内容。公司将把机器学习模型的使用范围扩展到更高级的模拟和应用程序。
你想了解更多合成数据的实际应用吗？欢迎 在我们的网站上安排演示.
关于合成
合成器 提供智能合成数据生成平台，利用多种合成数据形式和生成方法，使组织能够智能地将数据转化为竞争优势。我们的人工智能生成的合成数据模仿原始数据的统计模式，确保准确性、隐私性和速度，经 SAS 等外部专家评估。借助智能去识别功能和一致映射，敏感信息在保持参照完整性的同时得到保护。我们的平台支持为非生产环境创建、管理和控制测试数据，利用基于规则的合成数据生成方法针对目标场景。此外，用户可以通过编程方式生成合成数据并获得真实的测试数据，从而轻松开发全面的测试和开发场景。