En el moderno mundo de los datos, la calidad y disponibilidad de información precisa es crucial para impulsar el éxito empresarial. Sin embargo, muchas organizaciones se enfrentan a retos relacionados con la privacidad, la seguridad, la insuficiencia y la exhaustividad de los datos. Es aquí donde los datos sintéticos surgen como una solución innovadora y eficaz.
¿Qué son los datos sintéticos y por qué son importantes?
Los datos sintéticos son una representación artificial y no identificable de datos reales. Se crean utilizando algoritmos y técnicas avanzadas para reproducir características y patrones de los datos originales sin revelar información sensible o personal. Este enfoque permite a las empresas trabajar con conjuntos de datos simulados. Su importancia radica en su capacidad para colmar lagunas en la disponibilidad de datos. A menudo, las organizaciones se enfrentan a restricciones legales, normativas o éticas que impiden compartir o utilizar directamente información real. Otros escenarios son los proyectos de ciencia de datos o análisis de datos en los que las muestras son insuficientes o incompletas. Los datos sintéticos ofrecen una alternativa viable, ya que permiten a las empresas realizar análisis, validaciones, pruebas y formación sin comprometer la privacidad de los datos sensibles (por definición, los datos sintéticos están 100% libres de problemas de privacidad). De este modo, los datos sintéticos superan las restricciones de utilizar datos reales y preservan la correlación con otros datos.
Aprovechar el valor de los datos sintéticos:
Los datos sintéticos tienen una amplia gama de aplicaciones y pueden utilizarse de muchas maneras para impulsar la innovación y la toma de decisiones estratégicas. Una de las principales áreas de aplicación es el entrenamiento de modelos de aprendizaje automático (ML) e inteligencia artificial (AI). Pueden utilizarse para crear conjuntos de entrenamiento sólidos y diversos, que permitan a los modelos aprender de una amplia variedad de escenarios. Además, son muy valiosos para el análisis de datos y la generación de ideas procesables, y pueden utilizarse para rellenar lagunas de datos, mejorar la calidad de los conjuntos de datos y permitir un análisis más exhaustivo. Dado que los datos sintéticos son inmunes a los problemas estadísticos, las empresas pueden identificar patrones, tendencias y correlaciones, lo que permite una comprensión más profunda de su negocio y del comportamiento de sus clientes. ¿Quiere una bola de cristal de datos? Quizá le baste con una sintética. Otra aplicación importante de estos datos simulados está relacionada con la ciberseguridad. Pueden utilizarse en pruebas de seguridad y simulación de ataques para identificar vulnerabilidades, reforzar sistemas y desarrollar estrategias de defensa eficaces. En este contexto, las empresas tienen la posibilidad de evaluar y mejorar su postura de seguridad sin comprometer la integridad o confidencialidad de los datos reales. La confidencialidad aquí es clave, tanto para seguir las normas de cumplimiento como para generar nuevos paquetes de monetización de datos sin problemas legales. Y por último, pero no por ello menos importante, con todas las ventajas, los datos sintéticos tienen un bajo coste y la aplicación de las técnicas es rápida, lo que proporciona un alto retorno de la inversión a las empresas que aprovechan su valor.
¿Cuál es el siguiente paso?
La encuesta de Gartner ha identificado que para 2024, el 60% de los datos serán sintéticos, por lo que es aún más esencial explotar este potente enfoque. Con un equipo experimentado y experto, Keyrus puede ayudar a su empresa a aprovechar los datos sintéticos para impulsar el éxito y la innovación. Desde la creación de conjuntos de datos sintéticos relevantes hasta la aplicación práctica en formación, análisis y pruebas, trabajamos con nuestros clientes en cada paso del camino, garantizando que puedan sacar el máximo partido de estos datos simulados y convertirlos en valiosos conocimientos y capacidades rentables.