O que é o SAS Data Maker?
O SAS Data Maker é uma ferramenta que exige pouco ou nenhum código para gerar dados sintéticos de alta qualidade que espelham conjuntos de dados do mundo real. Ela permite ampliar dados existentes ou criar conjuntos de dados totalmente novos, reduzindo o custo de coleta de dados, protegendo informações sensíveis e acelerando o desenvolvimento de IA e analytics.
Como funciona o SAS Data Maker
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Inove mais rapidamente
Obtenha algoritmos confiáveis para aumento e geração de dados em uma única ferramenta, capaz de impulsionar o desempenho dos modelos e gerar insights mais inteligentes.
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Garanta resultados escaláveis
Reduza os custos de aquisição de dados e o tempo de processamento ao adotar uma alternativa à coleta manual de dados do mundo real ou à compra de conjuntos de dados de terceiros.
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Proteja seus clientes
Gere dados sintéticos que espelham os dados do mundo real e oferecem maior proteção a informações sensíveis. Enfrente o desafio de viés de dados por meio de médodos diversos de coleta de dados.
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Gere dados nos quais você pode confiar
Avalie a qualidade de dados com métricas estatísticas visuais totalmente automatizadas para auditoria da qualidade e da privacidade dos dados gerados.
Como os dados sintéticos são usados em diferentes setores?
Acessibilidade dos dados
Desafio:
As leis de privacidade limitam o acesso a dados sensíveis, dificultando o treinamento e o teste de modelos.
Como os dados sintéticos ajudam:
Recriam dados do mundo real sem expor informações privadas.
Resultados:
Acelera o desenvolvimento de modelos, reduz o risco de conformidade e permite a colaboração segura.
Dados desequilibrados
Desafios:
Conjuntos de dados desequilibrados distorcem os modelos de aprendizado de máquina, causando vieses e previsões não confiáveis.
Como os dados sintéticos ajudam:
Geram amostras diversas para equilibrar classes e promover a equidade.
Resultados:
Entregam modelos mais justos, decisões mais robustas e redução dos custos de coleta de dados.
Eventos raros
Desafio:
Dados limitados sobre eventos raros, como desastres climáticos ou falhas de equipamentos, reduzem a precisão das previsões e a preparação para os riscos.
Como os dados sintéticos ajudam:
Criam dados realistas de eventos raros para melhorar o treinamento e a conformidade.
Resultados:
Melhora a confiabilidade das previsões e a mitigação de riscos, reduzindo os custos dos dados.
Dados insuficientes
Desafio:
A escassez de dados do mundo real atrasa o desenvolvimento da IA e compromete a precisão dos modelos.
Como os dados sintéticos ajudam:
Produzem conjuntos de dados ricos e diversificados que refletem as condições reais.
Resultados:
Acelera a entrega de IA, aumenta a precisão e impulsiona a inovação.
Detecção de fraudes e prevenção
Desafio:
A limitação de dados de fraudes e restrições de privacidade atrasam o treinamento e a precisão dos modelos.
Como os dados sintéticos ajudam:
Simulam cenários realistas de fraude, preservando a privacidade, para um treinamento seguro dos modelos.
Resultados:
Melhora a detecção de fraudes, acelera o processamento de sinistros e fortalece a resiliência a fraudes.
Acelerando a descoberta de medicamentos e os ensaios clínicos
Desafios:
Regras de privacidade e dados limitados de pacientes desaceleram a pesquisa e aumentam o viés.
Como os dados sintéticos ajudam:
Geram conjuntos de dados realistas de pacientes, protegendo a privacidade e viabilizando uma colaboração mais ampla.
Resultados:
Acelera a descoberta de medicamentos, melhora os ensaios clínicos e garante a conformidade.
Desenvolvimento de políticas públicas e otimização de programas sociais
Desafio:
Os órgãos públicos não dispõem de dados compartilháveis sobre os cidadãos, o que limita a análise e o aprimoramento das políticas públicas.
Como os dados sintéticos ajudam:
Criam dados populacionais com privacidade garantida para compartilhamento e simulação seguros.
Resultados:
Melhora o resultado das políticas públicas, a eficiência e a colaboração entre os órgãos.
Manutenção preditiva
Desafio:
Falta de dados sobre falhas enfraquece os modelos de manutenção preditiva.
Como os dados sintéticos ajudam:
Geram cenários operacionais e de falhas realistas.
Resultados:
Reduz o tempo de inatividade, diminui os custos e aumenta a confiabilidade do equipamento.
Vendas, preços e otimização de promoções
Desafios:
A fragmentação dos dados de vendas dificulta a identificação de tendências e compromete as previsões de demanda.
Como os dados sintéticos ajudam:
Unificam e aprimoram os dados legados para revelar padrões claros.
Resultados:
Melhora a geração de previsões, o preço e o lucro por meio de insights orientados por dados.
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Perguntas frequentes sobre o SAS Data Maker
O que é o SAS Data Maker?
O SAS Data Maker é uma ferramenta com pouco ou nenhum código que gera dados sintéticos de alta qualidade que espelham conjuntos de dados do mundo real. Ele ajuda as organizações a acelerar o desenvolvimento de modelos, proteger a privacidade e reduzir os custos de aquisição de dados, criando dados seguros para serem compartilhados e ideais para análises de dados, testes e inovação em IA.
O que são dados sintéticos?
Os dados sintéticos são informações geradas artificialmente que replicam os padrões e o relacionamento dos dados reais sem usar detalhes pessoais ou sensíveis. Isso permite que as organizações analisem, modelem e colaborem de forma segurança, especialmente em setores restritos por leis de privacidade de dados ou pela limitação na disponibilidade de dados.
Como o SAS Data Maker gera dados sintéticos?
O SAS Data Maker usa algoritmos SAS para criar dados sintéticos a partir de conjuntos de dados existentes ou parâmetros definidos pelo usuário. Ele mede a qualidade, o realismo e a privacidade dos dados para garantir que os dados gerados se comportem como dados reais, ao mesmo tempo em que protege informações sensíveis, apoiando análises de dados, testes de modelos e o desenvolvimento de IA.
Como o SAS Data Maker ajuda quando o acesso a dados é limitado ou há restrições de privacidade?
Quando leis rígidas de privacidade limitam o compartilhamento de dados, o SAS Data Maker replica padrões de dados do mundo real sem expor informações confidenciais. Isso permite colaboração segura, inovação e treinamento de modelos entre as equipes, com total conformidade aos requisitos de privacidade e segurança.
Como os dados sintéticos melhoram a equidade e a precisão dos modelos?
Conjuntos de dados desequilibrados podem causar viés nos modelos de IA. O SAS Data Maker gera exemplos realistas de classes sub-representadas, equilibrando as distribuições de dados, melhorando a equidade dos modelos, a precisão preditiva e a confiabilidade das decisões, sem custos adicionais de coleta de dados.
Quais setores usam o SAS Data Maker?
O SAS Data Maker é usado em diversos setores, como serviços financeiros, saúde e ciências da vida, setor público, manufatura e varejo. Eles ajudam as empresas desses setores a gerar, compartilhar e analisar dados com segurança para aplicações que vão desde a detecção de fraudes até o desenvolvimento de políticas públicas e a manutenção preditiva.
O SAS Data Maker é seguro e está em conformidade com as leis de privacidade?
Sim. O SAS Data Maker produz dados sintéticos que espelham as características dos conjuntos de dados originais sem revelar registros reais. Essa abordagem prioriza a privacidade e apoia a conformidade com regulamentações de proteção de dados, como GDPR, HIPAA e outros padrões globais.
Quais são os principais benefícios do SAS Data Maker?
O SAS Data Maker ajuda as organizações:
- Acelerar a IA e o desenvolvimento de modelos.
- Reduzir os custos de aquisição de dados e conformidade.
- Melhorar a equidade e a precisão do modelo.
- Manter a privacidade dos dados e a conformidade regulatória.
- Permitir o compartilhamento seguro de dados e a colaboração.