Uno de los más grandes dolores de las áreas de TI, Datos y desarrollo en las organizaciones es la privacidad, la seguridad y la disponibilidad de datos de calidad para la toma de decisiones en los diferentes procesos, es allí, donde emergen los datos sintéticos.
Estos permiten a las empresas superar estos obstáculos y aprovechar al máximo sus activos de datos.
Comencemos por explicar que los datos sintéticos son datos generados artificialmente que imitan las características y distribuciones de los datos reales, sin contener información personal o sensible. Son como “datos de prueba” usados para investigación y nuevos desarrollos.
Según AWS, estos datos se crean mediante algoritmos avanzados y técnicas de inteligencia artificial, asegurando que mantengan las propiedades estadísticas de los datos originales.
Por su parte, IBM nos explica que este conjunto de datos puede recopilarse a partir de personas o acontecimientos u objetos reales mediante simulaciones informáticas o algoritmos. Una forma de generar datos sintéticos es a través de herramientas de generación de datos de código abierto, que se pueden comprar o adquirir.
Por consiguiente, esto permite modelar información del mundo real que busca la protección de los datos.
Evidentemente, esto traen consigo algunos beneficios al momento de implementarlos, principalmente, el reflejar acontecimientos del mundo real sobre una base matemática y estadística, lo que permite el entrenamiento de modelos de machine learning.
Sumado a esto, los datos sintéticos aportan:
Protección de la privacidad de la información: este tipo de datos eliminan el riesgo de exposición de datos sensibles, cumpliendo con las regulaciones de privacidad y protegiendo la confidencialidad de los individuos. Reduciendo el riesgo de exposición de datos reales.
Generación de datos sin límites: cuento se despliegan nuevos desarrollos, se pueden generar datos a demanda y a gran escala, lo que facilita la disponibilidad de datos para pruebas, desarrollo y análisis sin restricciones
Reducción de costos: estos son una alternativa rentable a la recopilación y etiquetado manual de datos, permitiendo a las empresas ahorrar tiempo y recursos
Innovación y desarrollo: con estos se pueden realizar pruebas complejas y personalizadas para el desarrollo de nuevos productos y servicios sin comprometer la seguridad de los datos
Como ya lo hemos mencionado anteriormente, los datos sintéticos pueden tener diversas aplicaciones, entre ellas está: el entrenamiento de IA, pruebas para software, investigación y desarrollo de nuevos productos, implementación de nuevas prácticas con los datos reales, confidencialidad de la información y evaluación de la calidad, entre otras.
Los datos sintéticos representan una herramienta poderosa para los gerentes y directores de TI, ofreciendo una solución segura y eficiente para la gestión de datos empresariales. Al adoptar esta tecnología, las empresas pueden proteger la privacidad, reducir costos y fomentar la innovación, posicionándose a la vanguardia en un mundo cada vez más impulsado por los datos.
Cuéntanos si te gustaría saber más de este tema.
Referencias:
AWS. ¿Qué son los datos sintéticos? Tomado de ¿Qué son los datos sintéticos? – Explicación de los datos sintéticos – AWS
IBM. ¿Qué son los datos sintéticos? Tomado de ¿Qué son los datos sintéticos? | IBM
