To narzędzie, które pomimo swojej technicznej złożoności, oferuje prostotę i bezpieczeństwo w użytkowaniu, otwierając przed biznesem nowe możliwości. W niniejszym artykule przyjrzymy się bliżej, czym są dane syntetyczne, jak mogą one wspierać rozwój małych i średnich przedsiębiorstw (MŚP) oraz w jakich branżach znajdą najszersze zastosowanie. Przygotuj się na dawkę cennych wskazówek i inspiracji, które mogą przyczynić się do wzrostu Twojej firmy.
Czym są syntetyczne dane?
Dane syntetyczne, jak wskazuje nazwa, są tworzone sztucznie, a nie zbierane z rzeczywistych zdarzeń. Generowane za pomocą algorytmów i symulacji komputerowych, imitują one rzeczywiste dane, zachowując ich właściwości statystyczne i matematyczne.
Można wyróżnić trzy rodzaje syntetycznych danych. Są to:
- dane symulacyjne – tworzone za pomocą symulacji komputerowych, naśladują określone scenariusze,
- dane generowane algorytmicznie – produkowane przez algorytmy, mają na celu imitację określonych wzorców danych,
- dane oparte na AI (sztucznej inteligencji) – tworzone za pomocą technologii AI, takich jak sieci neuronowe, aby naśladować złożone wzorce danych.
Według Gartnera, do 2024 roku aż 60% danych wykorzystywanych w szkoleniu modeli AI będzie pochodziło z danych syntetycznych, co podkreśla ich rosnące znaczenie.
Do czego dane syntetyczne służą w MŚP?
Dla małych i średnich przedsiębiorstw, które często zmagają się z ograniczonymi zasobami, dane syntetyczne mogą stanowić klucz do szybszego rozwoju i innowacji.
Umożliwiają one testowanie i rozwijanie nowych produktów czy usług bez ponoszenia wysokich kosztów związanych z gromadzeniem i przetwarzaniem rzeczywistych danych. Sprawdzą się szczególnie dobrze przy zadaniach takich jak:
- testowanie oprogramowania – bez ryzyka ujawnienia wrażliwych danych klientów, czy narażania użytkowników na niedogodności podczas wprowadzania nowych wersji algorytmów,
- szkolenia modeli AI – umożliwiając tworzenie bardziej precyzyjnych i efektywnych modeli bez konieczności kupowania baz danych lub samodzielnego ich zbierania,
- symulacji scenariuszy biznesowych – pomagając w lepszym przygotowaniu się na różne warunki rynkowe, których realne wystąpienie jest mniej prawdopodobne.
Ponadto, dane syntetyczne pozwalają na eksperymentowanie w kontrolowanym środowisku, co jest szczególnie cenne w fazie prototypowania nowych rozwiązań.
Zalety korzystania z syntetycznych danych
Główną zaletą syntetycznych danych jest brak danych identyfikujących, co sprawia, że są one idealnym narzędziem dla firm pragnących testować i rozwijać modele AI bez ryzyka naruszenia prywatności. Jednak korzystanie z danych syntetycznych niesie ze sobą szereg dodatkowych korzyści, które mogą znacząco wpłynąć na działalność przedsiębiorstwa. Oto niektóre z nich:
- zapewniają wysoką jakość i zrównoważone dane, co jest kluczowe dla precyzyjnych analiz i decyzji,
- eliminują potrzebę czasochłonnego etykietowania danych, co przekłada się na oszczędność czasu i redukcję kosztów,
- pomagają w redukcji uprzedzeń, tworząc bardziej zrównoważone zestawy danych,
- minimalizują obawy dotyczące prywatności, co jest szczególnie ważne w erze rosnącej świadomości na temat ochrony danych osobowych.
Źródło: Datagen (https://datagen.tech/)
Jakie firmy najbardziej zyskają na danych syntetycznych?
Dane syntetyczne znajdują zastosowanie w wielu branżach, jednak szczególnie korzystne mogą okazać się dla firm, które potrzebują danych wrażliwych, dotyczących niebezpiecznych lub rzadkich sytuacji. Mogą to być na przykład dane dla:
- dostawców opieki zdrowotnej – umożliwiają ochronę prywatności pacjentów i zwiększają możliwości badań klinicznych,
- producentów pojazdów autonomicznych – pozwalają na bezpieczne testowanie technologii w kontrolowanych warunkach,
- sektora finansowego – wspierają m. in. wykrywanie oszustw i analizę zachowań rynkowych.
Zanim jednak zdecydujesz, czy korzystanie z syntetycznych danych będzie dla Twojej firmy korzystne, dokładnie określ swoje potrzeby. Zastanów się, które rodzaje danych są kluczowe dla Twojej firmy. Czy będą to obrazy, dane strukturalne, czy może szeregi czasowe?
Oceń też intuicyjność platformy biorąc pod uwagę, kto będzie korzystał z niej na co dzień, a także możliwość integracji z Twoimi obecnymi systemami. Upewnij się też, czy dostawca stosuje solidne metody ochrony prywatności zgodne z branżowymi regulacjami, oraz regulamin platformy jest zgodny ze świeżo wprowadzonymi przepisami dotyczącymi AI.
Jakiego dostawcę wybrać?
Wybór dostawcy danych syntetycznych będzie zależał przede wszystkim od rodzaju danych, jakich potrzebuje firma. Wśród najpopularniejszych opcji warto przyjrzeć się następującym propozycjom:
- Mostly AI (https://mostly.ai/). Jej główną zaletą jest przyjazna dla użytkownika platforma, która nie wymaga zaawansowanej wiedzy technicznej. Oferuje wysoce konfigurowalne dane syntetyczne, w tym dane strukturalne (tabelaryczne), obrazy, wideo i szeregi czasowe. Specjalizuje się w generowaniu realistycznych danych, które chronią prywatność użytkowników i redukują tendencyjność (ang. bias) w zbiorach danych. Z Mostly AI korzysta głównie sektor finansowy, handel detaliczny, a także firmy tworzące oprogramowanie.
- Gretel (>https://gretel.ai/) Gretel z kolei koncentruje się na danych strukturalnych i tekstowych, oferując narzędzia, które łatwo integrują się z istniejącymi systemami. Ich głównym atutem jest ochrona prywatności, co znajduje zastosowanie w finansach czy służbie zdrowia, gdzie anonimowość danych jest priorytetem.
- Datagen (>https://datagen.tech/), specjalizując się w danych 3D, oferuje fotorealistyczne modele ludzi. Ich technologia znajduje zastosowanie w sektorze detalicznym, w symulacjach medycznych oraz w rozwoju interakcji człowiek-komputer, wykorzystując zaawansowane aplikacje AR i VR. Jego główne zalety to fotorealistyczne wyniki przydatne do symulacji interakcji z ludźmi oraz tworzenia aplikacji rzeczywistości rozszerzonej (AR) lub rzeczywistości wirtualnej (VR).
Źródło: Mostly AI (https://mostly.ai/)
Podsumowanie
Dane syntetyczne otwierają przed przedsiębiorstwami nowe możliwości, umożliwiając im optymalizację procesów, zwiększenie konkurencyjności i przyspieszenie innowacji. Ich wykorzystanie pozwala na eksplorację nowych obszarów bez narażania prywatności i bezpieczeństwa danych. Warto zatem rozważyć implementację danych syntetycznych w swojej strategii biznesowej, aby wykorzystać ich potencjał i przewagi, jakie oferują. Zachęcamy do dalszego poszukiwania informacji na temat danych syntetycznych i odkrywania sposobów ich wykorzystania w celu rozwoju Twojego przedsiębiorstwa.