Données synthétiques basées sur des règles
Générez des données synthétiques pour imiter des scénarios réels ou ciblés à l'aide de règles et de contraintes prédéfinies.
Introduction Données synthétiques basées sur des règles
Qu'est-ce que les données synthétiques basées sur des règles ?
Créez des données synthétiques basées sur des règles et des contraintes prédéfinies, dans le but d'imiter des données du monde réel ou de simuler des scénarios spécifiques.
Pourquoi les organisations utilisent-elles des données synthétiques générées par des règles ?
Les données synthétiques générées basées sur des règles font référence au processus de création de données synthétiques artificielles ou simulées qui suivent des règles et contraintes (métier) prédéfinies. Cette approche implique de définir des directives, des conditions et des relations spécifiques pour générer des données synthétiques. Raisons pour lesquelles les organisations utilisent des données synthétiques basées sur des règles :
Générer des données à partir de zéro
Dans les cas où les données sont limitées ou lorsque vous ne disposez pas de données du tout, le besoin de données représentatives devient crucial lors du développement de nouvelles fonctionnalités. Les données synthétiques basées sur des règles permettent de générer des données à partir de zéro, fournissant ainsi des données de test essentielles aux testeurs et aux développeurs.
Enrichir les données
Les données synthétiques basées sur des règles pourraient enrichir les données en générant des lignes et/ou des colonnes étendues. Il peut être utilisé pour produire des lignes supplémentaires afin de créer des ensembles de données plus volumineux de manière simple et efficace. De plus, les données synthétiques basées sur des règles peuvent être utilisées pour étendre les données et générer de nouvelles colonnes supplémentaires potentiellement dépendantes des colonnes existantes.
Flexibilité et personnalisation
L'approche basée sur des règles offre flexibilité et personnalisation pour s'adapter à divers formats et structures de données, permettant une personnalisation complète des données synthétiques en fonction de besoins spécifiques. On peut concevoir des règles pour simuler divers scénarios, ce qui en fait une méthode flexible pour générer des données.
Nettoyage des données
Les données synthétiques basées sur des règles facilitent le nettoyage des données en générant des données adhérant à des règles prédéfinies, en corrigeant les incohérences, en remplissant les valeurs manquantes et en supprimant les erreurs, garantissant ainsi la préservation de l'intégrité et de la qualité de l'ensemble de données. Cela permet aux utilisateurs de disposer de données d’une qualité encore supérieure.
Confidentialité et confidentialité
La génération de données synthétiques basée sur des règles est particulièrement utile dans les scénarios où les données personnelles réelles ne peuvent pas être utilisées en raison de problèmes de confidentialité ou de restrictions légales. En créant des données synthétiques comme alternative, les organisations peuvent tester et développer sans compromettre les informations sensibles.
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Comment générer des données synthétiques basées sur des règles avec Syntho ?
Notre plateforme prend en charge la génération de données synthétiques basées sur des règles via notre fonction de colonne calculée. Les fonctions de colonne calculée peuvent être utilisées pour effectuer un large éventail d'opérations sur des données et d'autres colonnes, depuis la simple arithmétique jusqu'aux calculs logiques et statistiques complexes. Que vous arrondissiez des nombres, extrayiez des parties de dates, calculiez des moyennes ou transformiez du texte, ces fonctions offrent la polyvalence nécessaire pour créer exactement les données dont vous avez besoin.
Configurez facilement les règles métier pour générer des données synthétiques en conséquence
Voici quelques exemples typiques pour générer des données synthétiques basées sur des règles avec nos fonctions de colonnes calculées :
- Nettoyage et transformation des données : Nettoyez et reformatez les données sans effort, par exemple en réduisant les espaces, en modifiant la casse du texte ou en convertissant les formats de date.
- Calculs statistiques : Effectuez des calculs statistiques tels que des moyennes, des variances ou des écarts types pour obtenir des informations à partir d'ensembles de données numériques.
- Opérations logiques : Appliquez des tests logiques aux données pour créer des indicateurs, ou pour filtrer et catégoriser les données en fonction de critères spécifiques.
- Opérations mathématiques : Exécutez diverses opérations mathématiques, permettant des calculs complexes tels que la modélisation financière ou les calculs techniques.
- Manipulation du texte et de la date : Extrayez ou transformez des parties de champs de texte et de date, ce qui est particulièrement utile dans la préparation des données pour la création de rapports ou une analyse plus approfondie.
- Simulation de données : générer des données suivant une certaine distribution, minimum, maximum, format de données et bien d'autres.
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