Dominando la generación de datos sintéticos aplicaciones y mejores prácticas

Dominando la generación de datos sintéticos aplicaciones y mejores prácticas

Las empresas deben proteger los datos como su secreto más profundo, ya que alimenta su impacto duradero en el espectro digital. En la búsqueda de lo mismo, los datos sintéticos son un arma que emula datos reales y permite muchas funciones de datos sin revelar el PII. Aunque su utilidad está por debajo de los datos en tiempo real, sigue siendo igualmente valioso en muchos casos de uso.

Por ejemplo, Deloitte generó el 80% de los datos de entrenamiento de un modelo de ML utilizando datos sintéticos.

Para obtener datos sintéticos de calidad, necesitamos plataformas de generación de datos igualmente buenas que se sincronicen con las necesidades dinámicas de una empresa.

¿Cuáles son los casos de uso críticos de datos sintéticos?

La generación de datos sintéticos ayuda a construir modelos de ML precisos. Especialmente en escenarios en los que las empresas tienen que entrenar sus algoritmos de ML y los conjuntos de datos disponibles están altamente desequilibrados, la generación de datos sintéticos es de mejor uso. Antes de elegir una plataforma de datos, aquí tienes un rápido repaso de los posibles casos de uso.

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• Los datos sintéticos equipan los procesos de QA de software con mejores entornos de prueba y, por lo tanto, un mejor rendimiento del producto.
• Los datos sintéticos complementan el entrenamiento de modelos de ML cuando no hay datos de producción o son escasos.
• Los datos sintéticos permiten autorizar a terceros y socios distribuyendo datos sintéticos sin revelar conjuntos de PII. Ejemplos destacados aquí serían los datos financieros y los datos de pacientes.
• Los diseñadores pueden usar datos sintéticos para establecer puntos de referencia para evaluar el rendimiento del producto en un entorno controlado.
• Los datos sintéticos permiten realizar simulaciones de comportamiento para probar y validar hipótesis.

¿Cuáles son las mejores prácticas para la generación de datos sintéticos?

• Asegurar datos limpios: Esta es la regla general número uno para cualquier práctica de datos. Para evitar situaciones de basura que entra y basura que sale, asegúrate de seguir la armonización de datos. Esto significa que los mismos atributos de datos de diferentes fuentes se asignan a la misma columna.
• Asegurar la relevancia del caso de uso: Diferentes técnicas de generación de datos sintéticos se ajustan bien a diferentes casos de uso. Evalúa si la técnica de generación elegida se aplica bien.
• Mantener similitud estadística: Las propiedades estadísticas deben coincidir y mantener las características del conjunto de datos original. Esto incluye mantener los atributos intactos.
• Preservar la privacidad de los datos: Implementa medidas adecuadas para preservar la privacidad y proteger la información sensible en los datos generados. Esto puede implicar anonimización, generalización o técnicas de privacidad diferencial.
• Validar la calidad de los datos: Valida exhaustivamente la calidad de los datos sintéticos en comparación con los datos originales. Evalúa la similitud en cuanto a propiedades estadísticas, patrones de distribución y correlaciones.

Generación de datos sintéticos por entidades empresariales

Ahora bien, la gestión de datos basada en entidades es un enfoque completamente diferente de lo que hemos discutido hasta ahora. En pocas palabras, almacenar o generar datos para una entidad empresarial en particular asegura coherencia y utilización óptima. El enfoque centrado en la entidad crea conjuntos de datos falsos pero contextualmente relevantes que aportan integridad referencial.

Por ejemplo, en el sector de la salud, este método podría fabricar registros de pacientes con historias médicas realistas, asegurando la privacidad mientras se mantiene la precisión para fines de investigación y análisis. De manera similar, podría crear conjuntos de datos artificiales pero casi precisos para entidades empresariales como clientes, dispositivos, pedidos, etc.

La generación de datos sintéticos centrada en la entidad es crucial para mantener la integridad referencial y la precisión específica del contexto en conjuntos de datos simulados, y sirve como una estrategia fundamental para diversas aplicaciones comerciales como pruebas, análisis y entrenamiento de modelos de aprendizaje automático. Aquí tienes un rápido resumen de los principales beneficios:

• Generación de Entidades Focalizadas: Garantiza que todos los datos pertinentes para cada entidad comercial sean contextualmente precisos y consistentes en todos los sistemas.
• Integridad Referencial con el Modelo de Entidades: Actúa como una guía exhaustiva, organizando y categorizando campos para mantener la integridad de referencia durante la generación.
• Variedades de Técnicas: Utiliza la IA generativa para datos válidos y consistentes, motores basados en reglas para reglas de campo específicas, clonación de entidades para replicación con nuevos identificadores y enmascaramiento de datos para aprovisionamiento seguro.
• Coherencia entre Aplicaciones: Ya sea entrenando modelos de IA o asegurando datos para pruebas, el enfoque basado en entidades garantiza coherencia y precisión en los datos sintéticos, preservando la integridad referencial en cada etapa.

Aunque muchos productos en el pasado han intentado modelos basados en entidades, solo unos pocos han tenido éxito. Sin embargo, K2View surgió como el primer producto en introducir y patentar modelos basados en entidades para sus productos de tejido de datos y malla. El tejido almacena datos para cada entidad comercial en una microbase de datos exclusiva mientras almacena millones de registros. Su herramienta de generación de datos sintéticos cubre el ciclo de vida completo desde la obtención, subconjunto, canalización y otras operaciones. La solución crea datos sintéticos precisos, compatibles y realistas diseñados para entrenar modelos ML, confiables para varias empresas de Fortune 500.

En contraste, los generadores de datos sintéticos como Gretel y MOSTLY AI, aunque no tienen modelos basados en entidades, ofrecen ventajas distintas:

Gretel extiende APIs a ingenieros de ML, fomentando la creación de datos sintéticos anonimizados y seguros mientras se mantiene la privacidad y la integridad.

Mientras tanto, MOSTLY AI, una plataforma más nueva, se especializa en simular datos del mundo real y preservar la granularidad de la información detallada mientras protege datos sensibles.

Conclusión

Dado el aumento en la rigurosidad de la cumplimentación, como el GDPR, las empresas deben tomar cada paso sabiamente. De lo contrario, cualquier violación, sin importar cuán involuntaria sea, podría atraer sanciones graves. Asociarse con la plataforma de datos sintéticos adecuada les permitirá operar sin problemas a través de las fronteras.

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