SAS Data Maker ist ein sicherer, unternehmensgerechter Generator für synthetische Daten, der entwickelt wurde, um statistisch repräsentative Daten zu erstellen, ohne sensible oder durch Vorschriften geschützte Informationen preiszugeben. Er ermöglicht es Organisationen, synthetische Daten zu generieren, die die statistischen, relationalen und zeitlichen Merkmale von realen Daten widerspiegeln, was die Entwicklung robuster KI-Modelle und Datenanalysen erleichtert und gleichzeitig Datenschutz und Compliance gewährleistet. Wichtige Funktionen und Merkmale: - Unternehmensgerechtes Vertrauen und Fähigkeiten: Durch die Nutzung jahrzehntelanger Erfahrung in regulierten Branchen wie Banken, Gesundheitswesen und Regierung bietet SAS Data Maker mehrtabellige Quelldaten, Zeitreihendaten und differenzielle Privatsphäre, um unternehmensweite Anforderungen an synthetische Daten zu erfüllen. - No-Code-Oberfläche: Die benutzerfreundliche grafische Benutzeroberfläche (GUI) demokratisiert die Generierung synthetischer Daten und ermöglicht es Geschäftsanwendern, Daten ohne umfangreiche technische Kenntnisse zu erstellen und zu verwalten. - Eingebaute Datenqualitäts- und Bewertungstools: Die Lösung umfasst Tools zur Unterstützung verschiedener Generierungsmethoden und zur Bewertung der Qualität synthetischer Daten anhand visueller Metriken, um die statistische Treue zu realen Datensätzen sicherzustellen. - Datenschutzfördernde Technologien (PETs): Benutzer können synthetische Daten nahtlos in bestehende Workflows integrieren, ohne wesentliche Änderungen vorzunehmen, was die sichere Nutzung von Daten ohne Beeinträchtigung der Privatsphäre ermöglicht. Primärer Wert und Benutzerlösungen: SAS Data Maker adressiert Herausforderungen im Zusammenhang mit Datenknappheit, Datenschutzbedenken und regulatorischer Compliance, indem es eine zuverlässige Methode zur Generierung synthetischer Daten bietet. Diese Fähigkeit ermöglicht es Organisationen: - KI-Entwicklung zu beschleunigen: Durch das Schließen von Lücken in Trainingsdaten können Organisationen KI-Modelle schneller und effektiver entwickeln und einsetzen. - Datenschutz zu verbessern: Die Generierung synthetischer Daten mindert Risiken im Umgang mit sensiblen Informationen und gewährleistet die Einhaltung von Datenschutzbestimmungen. - Kosten zu senken: Organisationen können Ausgaben im Zusammenhang mit der Datenbeschaffung und -verarbeitung minimieren, indem sie synthetische Daten generieren, anstatt reale Daten zu sammeln oder Datensätze von Drittanbietern zu kaufen. Durch die Integration von SAS Data Maker in ihre Datenökosysteme können Organisationen verantwortungsbewusst innovieren und synthetische Daten nutzen, um Erkenntnisse und Entscheidungsfindung voranzutreiben, ohne die Datensicherheit oder den Datenschutz zu gefährden.