Jun 2022 | Analytics Academy |

I dagens episode tar vår ekspert på datamodellering, Christopher Kadow, for seg dette.

De siste årene har dataanalyse rundt om i verden møtt store hindringer fra regulatoriske myndigheter som kontrollerer og setter restriksjoner på datatilgjengelighet. I de fleste tilfellene er de to største utfordringene analytikere møter:

  • Data som kan bli brukt til å identifisere personer, eller lagring av personlig informasjon og delingsmuligheter
  • Data kan ikke bli lagret lenger enn nødvendig

Løsningen på utfordringen kan være syntetisk data. Det er kunstig og anonymisert data, basert på ekte data, og inneholder ikke-identifiserbar informasjon om individer eller observasjoner. Hvis denne blir generert på en god måte, vil den etterligne den ekte dataen på en måte som gjør det mulig å analysere og modellere.

Hvordan håndterer virksomheter regulatoriske utfordringer med data?

Experians løsning etterligner ekte data, men denne inneholder ikke-identifiserbar informasjon om individer eller observasjoner. Hvis det blir laget ordentlig vil det etterligne den ekte dataen på en måte som gjør det mulig å analysere og modellere.

Se episoden og lær hvordan bruken av syntetisk data kan øke datagrunnlaget ditt, samtidig som du forholder deg til regulatoriske regler.

Vil du lære mer om Syntetiske Data?

Ja takk, jeg vil gjerne høre mer