Dernière mise à jour le 15 juillet 2022

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Si vous êtes un ingénieur de données ou un data scientist, vous savez à quel point il est difficile de générer et de maintenir des données réalistes à grande échelle. Et pour garantir la protection de la confidentialité des données, en plus de toutes vos responsabilités quotidiennes ? OUF. Parlez d’un poids lourd.

Mais dans le monde d’aujourd’hui, l’anonymisation efficace des données n’est plus facultative pour les équipes qui doivent créer, tester, résoudre et analyser dans des environnements en évolution rapide. L’augmentation des réglementations de plus en plus strictes en matière de confidentialité des données fait de l’anonymisation une exigence, et la complexité et l’ampleur croissantes des données d’aujourd’hui font de leur anonymisation un défi monumental. De nombreuses équipes tentent de résoudre ce problème en interne… et perdent des heures de leur journée en conséquence, pour constater que leurs données générées ne sont pas suffisamment réalistes pour une utilisation efficace.

Il y a un meilleur moyen, Djinn par Tonic.ai.

Au lieu de solutions de contournement encombrantes ou d’outils hérités obsolètes, obtenez une plate-forme conçue pour fonctionner avec et imiter les données d’aujourd’hui tout en s’intégrant de manière transparente dans vos flux de travail existants. Les solutions de données synthétiques de Tonic.ai vous permettent de créer des données haute fidélité qui sont utiles, sûres et faciles à trouver, et qui répondent aux besoins des data scientists et de l’ingénierie des données.

Djinn by Tonic.ai propose aux équipes data :

Flux de travail intégrés

• Entraînez des modèles dans Djinn pour hydrater les flux de travail ML avec des données synthétiques réalistes
• Travaillez sur plusieurs bases de données pour créer des vues personnalisées et exportez directement dans les blocs-notes Jupyter

Fidélité des données

• Capturez des relations complexes au sein de vos données à travers des colonnes et des lignes interdépendantes
• Utiliser des modèles générateurs de réseaux de neurones profonds à la pointe de la synthèse de données

Confidentialité des données

• Gagnez en confiance dans la confidentialité de vos données et dans l’adéquation de votre modèle aux applications ML
• Validez la confidentialité de vos données avec des rapports comparatifs dans votre bloc-notes Jupyter

Solutions de plate-forme

• Connectez-vous aux principales bases de données relationnelles et aux entrepôts de données. Rationalisez et maximisez vos flux de travail via l’API
• Sentez-vous en sécurité en sachant que vos données ne quittent jamais votre environnement

Tirez parti de vos données existantes, que ce soit pour les tests, la formation de modèles ML ou le déverrouillage de l’analyse des données. Répondez à des questions scientifiques nuancées, permettez de meilleurs tests et soutenez les décisions commerciales avec des données synthétiques qui ressemblent, se sentent et se comportent comme vos données de production, car elles sont créées à partir de vos données de production. Pour plus d’informations ou une démonstration, visitez notre site Web. Si vous souhaitez tester vous-même la plate-forme, nous vous le proposons également.