Streszczenie: Dane syntetyczne, generowane na podstawie rzeczywistych zbiorów, zyskują kluczowe znaczenie w biznesie. Rozwiązują problem niedoboru i niskiej jakości danych, eliminują ryzyka związane z ochroną prywatności oraz przyspieszają wdrażanie innowacji. Umożliwiają testowanie rzadkich zjawisk, takich jak oszustwa, a także rozwój cyfrowych bliźniaków zwiększających bezpieczeństwo w zakładach produkcyjnych. To technologia, która nie tylko wspiera procesy analityczne, ale staje się fundamentem konkurencyjności i odporności organizacji.
W dobie rosnących wymagań regulacyjnych i potrzeby szybszego testowania firmy szukają nowych sposobów na efektywne wykorzystanie danych. Odkryj, dlaczego dane syntetyczne stają się kluczowym narzędziem dla innowacji i zdobywania przewagi konkurencyjnej.
Dane syntetyczne, sztucznie generowane na bazie danych rzeczywistych, są odpowiedzią na wiele bolączek współczesnego biznesu. Od lat mówiło się o konieczności zbierania danych, jednak wiele firm nadal boryka się z ich niedoborem lub niską jakością. Dane syntetyczne mają za zadanie jak najwierniej odzwierciedlać złożoność oryginalnych zbiorów i w nich występujące zależności. Pozwala to na ich wykorzystanie bez ryzyka naruszenia prywatności. Choć nie są one lekarstwem na złe zarządzanie danymi, stają się kluczowym zasobem, ograniczającym ryzyka i podnosi wartość posiadanych informacji.
Ochrona prywatności i przewaga konkurencyjna
Jednym z najważniejszych atutów danych syntetycznych jest ich rola w minimalizowaniu ryzyk związanych z wykorzystaniem danych osobowych. Zazwyczaj, kiedy firmy chcą użyć danych do budowy nowych systemów czy aplikacji, muszą brać pod uwagę ryzyko związane z danymi personalnymi. Dane syntetyczne rozwiązują ten problem, ponieważ nie zawierają rzeczywistych informacji, a jedynie statystyczne zależności, które zaobserwowano w danych oryginalnych.
Jak wyjaśnia Artur Skalski, lider obszaru doradztwa strategicznego dla klientów SAS Polska: „Dane syntetyczne to nie kopie, a statystyczne odzwierciedlenie rzeczywistości. Generuj się je na podstawie nauczonych zależności, dzięki czemu zawierają esencję prawdziwych danych, ale bez ich wrażliwych rekordów”.
Dzięki temu firmy mogą szeroko i szybko korzystać z danych bez obaw o regulacje prawne. Co więcej, przyspiesza to wprowadzanie nowych produktów i usług na rynek, co przekłada się na przewagę konkurencyjną.
Testowanie rzadkich zjawisk
Dane syntetyczne przydają się szczególnie do testowania rzadkich, nietypowych zdarzeń, które w danych rzeczywistych występują sporadycznie. Przykładem może być wykrywanie oszustw (fraud), które z natury są zjawiskiem rzadkim. Modele uczenia maszynowego mogą mieć trudności z nauczeniem się wykrywania takich przypadków. Brakuje im bowiem odpowiednio dużej próby w danych źródłowych.
Artur Skalski podkreśla: „W przypadku rzadkich zjawisk, takich jak oszustwa, dane syntetyczne pozwalają na multiplikację próbki przy zachowaniu jej rozkładu statystycznego. Dzięki temu modele AI mogą uczyć się na większym zbiorze danych, co znacząco poprawia ich zdolność do wykrywania nietypowych zdarzeń”.
To pozwala firmom na lepsze przygotowanie się do zdarzenia, które w normalnych warunkach mogłyby przeoczyć, co wiązałby się z kosztownymi skutkami.
Innowacje w praktyce: cyfrowe bliźniaki
Jednym z najciekawszych zastosowań danych syntetycznych jest ich użycie w tworzeniu cyfrowych bliźniaków. Przyjrzyjmy się fabryce papieru Georgia Pacific, w której dane syntetyczne symulują różne scenariusze w celu zwiększenia bezpieczeństwa pracowników. W hali produkcyjnej, gdzie poruszają się zarówno ludzie, jak i zautomatyzowane transportery, dane syntetyczne pozwalają na testowanie, co by się stało, gdyby pracownik zachował się niezgodnie z procedurami.
„Tworzymy dane syntetyczne, aby symulować złożone scenariusze w środowiskach produkcyjnych, na przykład interakcje między pracownikami a zautomatyzowanymi systemami. Pozwala to firmom na testowanie i doskonalenie protokołów bezpieczeństwa w wirtualnej rzeczywistości, zanim zostaną one wprowadzone w świecie fizycznym” – wyjaśnia Skalski.
Takie rozwiązania są dowodem na to, że dane syntetyczne stają się nie tylko narzędziem do optymalizacji, ale też kluczowym elementem bezpieczeństwa.
—
Jeśli chcesz zgłębić temat danych syntetycznych i dowiedzieć się, jak mogą zmienić twoją firmę, zapraszamy do obejrzenia rozmowy z Arturem Skalskim.
