No mundo moderno movido a dados, a qualidade e a disponibilidade de informações precisas são cruciais para impulsionar o sucesso das empresas. No entanto, muitas organizações enfrentam desafios relacionados à privacidade, segurança, insuficiência e totalidade dos dados.
É aqui que os dados sintéticos emergem como uma solução inovadora e eficiente.
O que são dados sintéticos e por que eles são importantes?
Os dados sintéticos são uma representação artificial e não identificável de dados reais. Eles são criados por meio de algoritmos e técnicas avançadas para reproduzir características e padrões dos dados originais sem revelar informações confidenciais ou pessoais. Essa abordagem permite que as empresas trabalhem com conjuntos de dados simulados.
A importância deles reside na capacidade de preencher as lacunas na disponibilidade de dados. Muitas vezes, as organizações enfrentam restrições legais, regulatórias ou éticas que impedem o compartilhamento ou uso direto de informações reais. Outros cenários são de projetos de ciência de dados ou de análise de dados em que as amostras são insuficientes ou incompletas.
Os dados sintéticos fornecem uma alternativa viável, permitindo que as empresas realizem análises, validações, testes e treinamentos sem comprometer a privacidade dos dados sensíveis (por definição, os dados sintéticos são 100% livres de problemas de problemas de privacidade). Dessa forma, os dados sintéticos superam as restrições de uso de dados reais e preservam a correlação com outros dados.
Aproveitando o valor dos dados sintéticos:
Os dados sintéticos têm uma ampla gama de aplicações e podem ser usados de várias maneiras para impulsionar a inovação e a tomada de decisões estratégicas. Uma das principais áreas de aplicação é o treinamento de modelos de aprendizado de máquina (machine learning) e inteligência artificial (IA). Eles podem ser usados para criar conjuntos de treinamento robustos e diversificados, permitindo que os modelos aprendam com uma ampla variedade de cenários.
Além disso, eles são valiosos na análise de dados e na geração de insights acionáveis, podendo ser usados para preencher lacunas de dados, melhorar a qualidade dos conjuntos de dados e permitir análises mais abrangentes. Pelos dados sintéticos serem imunes a problemas estatísticos, as empresas podem identificar padrões, tendências e correlações, possibilitando uma compreensão mais profunda de seus negócios e dos comportamentos de seus clientes. Quer uma bola de cristal de dados? Talvez um sintético seja suficiente.
Outra aplicação importante desses dados simulados está relacionada à segurança cibernética. Eles podem ser usados em testes de segurança e simulação de ataques para identificar vulnerabilidades, fortalecer sistemas e desenvolver estratégias de defesa eficazes. Nesse contexto, as empresas têm a capacidade de avaliar e aprimorar sua postura de segurança sem comprometer a integridade ou a confidencialidade dos dados reais.
A confidencialidade aqui é fundamental, tanto para seguir as regras de conformidade quanto para gerar novos pacotes para monetização de dados sem problemas legais.
E, por último, mas não menos importante, com todos os benefícios, os dados sintéticos são de baixo custo e a aplicação de técnicas é rápida, proporcionando um alto ROI para empresas que aproveitam o seu valor.
Qual o próximo passo?
Uma pesquisa do Gartner identificou que até 2024, 60% dos dados serão sintéticos, tornando ainda mais essencial explorar essa poderosa abordagem. Com uma equipe experiente e especializada, a Keyrus pode auxiliar sua empresa no aproveitamento dos dados sintéticos para impulsionar o sucesso e a inovação.
Desde a criação de conjuntos de dados sintéticos relevantes até a aplicação prática em treinamentos, análises e testes, nós trabalhamos com nossos clientes em todas as etapas do processo, garantindo que eles possam tirar o máximo proveito desses dados simulados e transformá-los em insights valiosos e recursos lucrativos.