Qu'est-ce que SAS Data Maker ?
SAS Data Maker est une plateforme de données synthétiques low-code/no-code conçue pour générer des informations haute fidélité qui reflètent des ensembles de données réels. En tant que plateforme de données synthétiques de premier plan, SAS Data Maker vous permet d'augmenter les données existantes ou de créer de nouveaux ensembles de données, ce qui réduit les coûts d'acquisition tout en accélérant le développement de l'IA. Les données synthétiques de SAS Data Maker alimentent vos modèles d'IA sans exposer d'informations personnellement identifiables (PII).
Comment fonctionne SAS Data Maker
SAS fournit des solutions de données synthétiques déployables à l'échelle mondiale tout en garantissant la cohérence des données.
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Innovez plus rapidement
Bien qu'il existe de nombreux outils de données synthétiques, SAS propose une approche low-code associée à une validation statistique rigoureuse. Obtenez des algorithmes fiables pour l'augmentation et la génération de données dans un outil puissant pour améliorer les performances des modèles et produire des analyses plus pertinentes.
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Garantir des résultats évolutifs
Réduire les dépenses liées à l'acquisition des données et au temps de traitement grâce à une alternative à la collecte manuelle de données réelles ou à l'achat de jeux de données de tiers.
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Protégez vos clients
Générez des données synthétiques préservant la confidentialité conformes aux réglementations mondiales telles que le RGPD et la loi HIPAA. Réduisez les biais dans les données grâce à des méthodes de collecte diversifiées.
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Générer des données fiables
Évaluer la qualité des données à l'aide de mesures statistiques visuelles entièrement automatisées pour contrôler la qualité et la confidentialité des données générées.
Comment les solutions de données synthétiques d'entreprise sont-elles utilisées dans différents secteurs d’activité ?
Accessibilité des données
Défi :
Les lois sur la confidentialité limitent l'accès aux données sensibles, entravant ainsi l'entraînement et le test des modèles.
Comment les données synthétiques aident :
Elles reproduisent des données réelles sans exposer d'informations sensibles.
Résultats :
Accélération du développement des modèles, réduction des risques de conformité et collaboration sécurisée.
Données déséquilibrées
Défi :
Les ensembles de données déséquilibrés faussent les modèles de machine learning, provoquant des biais et des prédictions peu fiables.
Comment les données synthétiques aident :
Elles génèrent divers échantillons pour équilibrer les classes et améliorer l'équité.
Résultats :
Des modèles plus équitables, de meilleures décisions et des coûts de collecte réduits.
Événements rares
Défi :
Le manque de données sur les événements rares, comme les catastrophes climatiques ou les défaillances d'équipements, réduit la précision des prévisions et la préparation aux risques.
Comment les données synthétiques aident :
Elles génèrent des données réalistes sur des événements rares pour améliorer l'entraînement des modèles et faciliter la conformité.
Résultats :
Amélioration de la fiabilité des prévisions, réduction des risques et diminution des coûts liés aux données.
Données insuffisantes
Défi :
La rareté des données réelles ralentit le développement de l'IA et affaiblit la précision des modèles.
Comment les données synthétiques aident :
Elles produisent des ensembles de données riches et variés qui reflètent fidèlement les conditions réelles.
Résultats :
Déploiement plus rapide de l'IA, précision accrue et innovation accélérée.
Prévention & détection des fraudes
Défi :
Le volume limité de données sur la fraude et les contraintes de confidentialité ralentissent l'entraînement des modèles et réduisent leur précision.
Comment les données synthétiques aident :
Elles simulent des scénarios de fraude réalistes tout en préservant la confidentialité pour un entraînement sécurisé des modèles.
Résultats :
Renforcement de la détection des fraudes, accélération du traitement des sinistres et meilleure résilience face à la fraude.
Accélération de la découverte de médicaments et des essais cliniques
Défi :
Les règles de confidentialité et le manque de données patients ralentissent la recherche et accentuent les biais.
Comment les données synthétiques aident :
Elles génèrent des ensembles de données patients réalistes et respectueux de la confidentialité pour favoriser une collaboration plus large.
Résultats :
Accélération de la découverte de médicaments, amélioration des essais cliniques et respect de la conformité.
Élaboration des politiques publiques et optimisation des programmes sociaux
Défi :
Les administrations manquent de données citoyennes partageables, ce qui limite l'analyse et l'amélioration des politiques publiques.
Comment les données synthétiques aident :
Elles créent des données de population préservant la confidentialité pour un partage sécurisé et des simulations.
Résultats :
Meilleurs résultats des politiques publiques, gains d'efficacité et collaboration renforcée entre administrations.
Maintenance prédictive
Défi :
L'absence de données sur les défaillances réduit la performance des modèles de maintenance prédictive.
Comment les données synthétiques aident :
Elles génèrent des scénarios réalistes de défaillance et d'exploitation.
Résultats :
Réduction des temps d'arrêt, baisse des coûts et fiabilité accrue des équipements.
Optimisation des ventes, de la tarification et des promotions
Défi :
Des données commerciales fragmentées masquent les tendances et réduisent la fiabilité des prévisions de la demande.
Comment les données synthétiques aident :
Elles unifient et enrichissent les données existantes afin de faire ressortir des tendances claires.
Résultats :
Prévisions plus fiables, tarification optimisée et rentabilité accrue grâce à des analyses fondées sur les données.
Comment les organisations travaillent-elles plus efficacement avec SAS Data Maker ?
Témoignages sur SAS Data Maker
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Données synthétiques : données générées pour favoriser l'innovation de l'IA | The AI Generation, épisode 3
Foire aux questions sur SAS Data Maker
Qu'est-ce que SAS Data Maker ?
SAS Data Maker est une plateforme de données synthétiques de premier plan conçue pour répondre aux besoins des organisations modernes. Elle fournit des solutions de données synthétiques d'entreprise qui permettent aux équipes de générer des données synthétiques à partir de sources existantes. Grâce aux données synthétiques de SAS Data Maker, vos environnements de développement disposent en permanence de données respectueuses de la confidentialité, prêtes à alimenter l'entraînement de l'IA au sein de l'écosystème SAS Viya.
Que sont les données synthétiques ?
Les données synthétiques sont des données générées artificiellement qui reproduisent les modèles et les relations présents dans les données réelles, sans utiliser d'informations personnelles ou sensibles. Elles permettent aux organisations d'analyser des données, de développer des modèles et de collaborer en toute sécurité, en particulier dans les secteurs soumis à des contraintes de confidentialité ou confrontés à un manque de données.
Comment SAS Data Maker génère-t-il des données synthétiques ?
SAS Data Maker utilise les algorithmes éprouvés de SAS pour créer des ensembles de données synthétiques à partir de données existantes ou de paramètres définis par l'utilisateur. Il évalue la qualité, le réalisme et le niveau de confidentialité des données afin de garantir que les données générées se comportent comme des données réelles tout en protégeant les informations sensibles, pour soutenir l'analytique, les tests de modèles et le développement de l'IA.
Comment SAS Data Maker aide-t-il les organisations confrontées à un accès limité aux données ou à des contraintes de confidentialité ?
Lorsque des réglementations strictes limitent le partage des données, SAS Data Maker reproduit les caractéristiques des données réelles sans exposer d'informations confidentielles. Les équipes peuvent ainsi collaborer, innover et entraîner des modèles en toute sécurité, tout en respectant pleinement les exigences en matière de confidentialité et de sécurité.
Comment les données synthétiques améliorent-elles l'équité et la précision des modèles ?
Des ensembles de données déséquilibrés peuvent introduire des biais dans les modèles d'IA. SAS Data Maker génère des exemples réalistes pour les catégories sous-représentées afin de rééquilibrer les distributions de données. Les modèles gagnent ainsi en équité, en précision prédictive et en fiabilité décisionnelle, sans nécessiter de collecte de données supplémentaire coûteuse.
Quels secteurs d'activité utilisent SAS Data Maker ?
SAS Data Maker est utilisé dans les services financiers, la santé et les sciences de la vie, le secteur public, l'industrie manufacturière et le commerce de détail. Il aide ces secteurs à générer, partager et analyser des données en toute sécurité pour des usages allant de la détection de la fraude à l'élaboration des politiques publiques, en passant par la maintenance prédictive.
SAS Data Maker est-il sécurisé et conforme aux réglementations sur la protection des données ?
Oui. SAS Data Maker produit des données synthétiques préservant la confidentialité qui reproduisent les caractéristiques des ensembles de données d'origine sans révéler les enregistrements réels. Cette approche centrée sur la confidentialité favorise le respect des réglementations relatives à la protection des données, notamment le RGPD, l'HIPAA et d'autres normes internationales en matière de confidentialité.
Quels sont les principaux avantages de SAS Data Maker ?
SAS Data Maker aide les organisations à :
- Accélérer le développement de l'IA et des modèles.
- Réduire les coûts d'acquisition des données et de conformité.
- Améliorer l'équité et la précision des modèles.
- Préserver la confidentialité des données et assurer la conformité réglementaire.
- Favoriser le partage sécurisé des données et la collaboration.
