Melhores Ferramentas de Dados Sintéticos

Software de dados sintéticos refere-se a ferramentas e plataformas projetadas para gerar conjuntos de dados artificiais que replicam as propriedades estatísticas e padrões de dados do mundo real. Ao contrário das fontes de dados tradicionais, os dados sintéticos são inteiramente artificiais, criados para imitar as características dos dados reais sem conter informações sensíveis ou informações pessoalmente identificáveis (PII). Essa abordagem ajuda as organizações a aderirem a várias regulamentações de privacidade, como o Regulamento Geral sobre a Proteção de Dados (GDPR). Essas ferramentas de software são comumente usadas para aumentar conjuntos de dados, simular eventos e resolver desequilíbrios de classe, proporcionando uma solução econômica para a escassez de dados. Ao usar dados sintéticos, as empresas podem testar com segurança algoritmos, modelos preditivos, aplicativos e sistemas sem os riscos associados aos dados reais. Isso não apenas protege a privacidade, mas também melhora a conformidade com as leis de proteção de dados.

O que é geração de dados sintéticos?

A geração de dados sintéticos é o processo de criação de dados artificiais que refletem as propriedades estatísticas de conjuntos de dados reais. Este método é particularmente útil quando desenvolver um conjunto de dados do zero seria muito demorado e caro, muitas vezes resultando em dados incompletos ou imprecisos. Ferramentas de geração de dados sintéticos facilitam esse processo, permitindo que os desenvolvedores criem rapidamente conjuntos de dados precisos e detalhados com as variáveis necessárias. A geração de conjuntos de dados sintéticos serve a vários propósitos principais, como melhorar a privacidade dos dados, melhorar modelos de aprendizado de máquina (ML), apoiar pesquisas legais, detectar fraudes e testar aplicativos de software. Ela capacita as organizações a inovar e analisar enquanto minimiza os riscos associados ao uso de dados reais.

Como gerar dados sintéticos

Abaixo está uma visão geral geral das etapas envolvidas na geração de dados sintéticos.

• Defina os requisitos de dados: Comece identificando suas necessidades (treinamento de modelos de aprendizado de máquina, teste de algoritmos ou validação de pipelines de dados), tipo de dados (como imagens, texto ou numéricos) e características de dados necessárias (tamanho, formato e distribuição). Além disso, estabeleça o volume necessário de dados sintéticos.
• Escolha um método de geração: Selecione um método de geração. Existem três abordagens principais que você pode escolher:

-Modelagem estatística: Ao analisar dados reais, os cientistas de dados identificam seus padrões estatísticos subjacentes (por exemplo: normal ou exponencial). Eles então geram dados sintéticos que seguem essas distribuições, criando um conjunto de dados que espelha o original.

-Baseado em modelo: Modelos de aprendizado de máquina são treinados em dados reais para aprender suas características. Uma vez treinados, esses modelos podem gerar dados sintéticos que imitam os padrões estatísticos do original. Esta abordagem é útil para criar conjuntos de dados híbridos.

-Métodos de aprendizado profundo: Técnicas avançadas como GANs e autoencoders variacionais (VAEs) geram dados sintéticos de alta qualidade, especialmente para tipos de dados complexos como imagens ou séries temporais.

• Prepare os dados de treinamento: Reúna um conjunto de dados representativo para simular cenários do mundo real. Certifique-se de que esses dados estejam limpos e pré-processados para um treinamento eficaz.
• Treine o modelo: Escolha um algoritmo adequado e treine seu modelo alimentando-o com os dados preparados, permitindo que ele aprenda os padrões relevantes.
• Gere dados sintéticos: Insira os atributos e o volume desejados no modelo treinado para produzir novos dados sintéticos que imitam padrões do mundo real.
• Avalie e refine: Avalie a qualidade dos dados gerados para garantir que atendam aos padrões. Se necessário, refine o modelo ou re-treine-o para melhorar os resultados.
• Considerações adicionais: Certifique-se de que o processo de geração de dados sintéticos adere às regulamentações de privacidade e diretrizes éticas e protege identidades individuais. Aborde quaisquer preconceitos para garantir uma representação justa e busque o realismo, especialmente quando os dados são usados para treinar IA ou testar software.

Características principais das ferramentas de geração de dados sintéticos

Aqui estão as características principais encontradas em algumas das melhores ferramentas de dados sintéticos. Note que características específicas podem variar de produto para produto.

• Algoritmos de geração de dados: O software de dados sintéticos cria conjuntos de dados realistas e estatisticamente relevantes que visam imitar o comportamento dos dados do mundo real.
• Preservação da privacidade: Essas ferramentas garantem que os dados gerados não contenham nenhuma informação pessoal para salvaguardar a privacidade do usuário.
• Aumento de dados: Este recurso melhora conjuntos de dados existentes com dados sintéticos. O aumento de dados aborda questões como desequilíbrio de classe ou escassez de dados.
• Suporte a tipos de dados: Este tipo de software pode gerar uma ampla variedade de tipos de dados, incluindo dados estruturados (tabelas), dados não estruturados (texto e imagens) e dados de séries temporais.
• Escalabilidade: O gerador de dados sintéticos permite a criação de grandes volumes de dados, o que o torna uma solução flexível e escalável que atende às demandas de dados variadas de uma organização.

Tipos de ferramentas de dados sintéticos

Você pode escolher entre quatro tipos de ferramentas de dados sintéticos, todas explicadas abaixo.

• Software baseado em redes adversárias generativas (GANs): GANs são um tipo de inteligência artificial (IA) onde duas redes neurais – o gerador e o discriminador – são treinadas juntas através de um processo de competição. O gerador cria dados sintéticos, e o discriminador avalia quão próximos os dados gerados se comparam ao real.
• Software de modelagem estatística: Esta ferramenta de dados sintéticos usa modelos matemáticos para gerar dados com base nas propriedades estatísticas encontradas em informações do mundo real. Ela se baseia em técnicas e algoritmos estatísticos para construir conjuntos de dados sintéticos que mantêm os mesmos padrões gerais dos dados originais.
• Software de dados sintéticos baseado em regras: Refere-se a ferramentas e plataformas que criam dados sintéticos que dependem de regras e condições predefinidas. Ao contrário dos dados gerados por modelos estatísticos ou técnicas de aprendizado de máquina como GANs, os dados sintéticos baseados em regras são criados aplicando regras e algoritmos específicos que definem como os dados devem ser estruturados e quais valores devem conter. Por exemplo, uma regra pode afirmar que a idade de uma pessoa deve estar entre 21 e 35 anos ou que o valor de uma transação deve ser superior a um.
• Aprendizado profundo e software de autoencoder: Técnicas de aprendizado profundo, particularmente autoencoders, geram dados sintéticos. Autoencoders são redes neurais usadas para aprender codificações de dados, tipicamente para redução de dimensionalidade ou aprendizado de características. Eles também podem ser usados para construir dados sintéticos reconstruindo dados de entrada com variabilidade adicionada.

Benefícios das ferramentas de geração de dados de teste sintéticos

Independentemente de como uma empresa planeja usar o software de dados sintéticos, há vários benefícios em fazê-lo. Alguns são:

• Redução do viés algorítmico. O software de dados sintéticos ajuda a diminuir os preconceitos que às vezes estão presentes nos dados do mundo real. Ao projetar o processo de geração de dados sintéticos, os desenvolvedores podem verificar se grupos ou cenários sub-representados estão adequadamente representados, levando a mais equilíbrio.
• Compartilhamento de dados aprimorado. Os dados sintéticos facilitam o compartilhamento de dados entre organizações sem comprometer a privacidade ou informações proprietárias. Como não contém informações pessoais ou sensíveis autênticas, os usuários podem compartilhá-los livremente para fins de colaboração, pesquisa e desenvolvimento.
• Teste e desenvolvimento sem riscos. Os dados sintéticos constroem um ambiente seguro para processos de teste e desenvolvimento. Os desenvolvedores podem usar dados sintéticos para experimentar novos sistemas, algoritmos e aplicativos sem o risco de expor ou danificar dados reais. Isso elimina o risco de violação de dados ou vazamentos, já que os dados de alta qualidade usados nos testes são falsos.
• Custo-efetividade e escalabilidade. Gerar dados sintéticos é frequentemente mais econômico do que coletar e rotular dados do mundo real, com a vantagem adicional de escalar facilmente para produzir grandes conjuntos de dados.

Quem usa software de dados sintéticos?

Vários tipos de desenvolvedores individuais e equipes dentro das organizações podem se beneficiar do uso de software de dados sintéticos. Os usuários mais comuns são detalhados aqui.

• Cientistas de dados podem usar ferramentas de geração de dados sintéticos para pesquisar novas ideias sem a necessidade de acesso a conjuntos de dados do mundo real e sem gastar muito tempo montando conjuntos de diferentes fontes.
• Gerentes de conformidade podem usar software de dados sintéticos para criar conjuntos de dados não identificáveis para testar e validar a conformidade com regulamentações de proteção de dados. Fazer isso garante privacidade e segurança sem expor informações pessoais reais ou dados sensíveis.
• Desenvolvedores de software recorrem a ferramentas de geração para acelerar depuração e processos de criação de software, fornecendo aos desenvolvedores conjuntos de dados realistas para completar. Este tipo de software também pode ser útil para prototipagem de aplicativos quando dados reais podem ainda não estar disponíveis.

Preços de software de dados sintéticos

O software de dados sintéticos é geralmente dividido em três modelos de preços diferentes.

• Modelo baseado em assinatura: Os usuários pagam uma taxa recorrente para acessar todos os recursos em intervalos regulares, como mensal ou anualmente.
• Modelo de pagamento por uso: Este modelo permite que os usuários paguem com base no uso, armazenamento de dados, assentos ou consumo.
• Modelo em camadas: Este tipo de modelo oferece vários níveis de preços ou "camadas", cada um com um conjunto diferente de recursos ou limites de uso. Os usuários podem escolher uma camada que melhor se adapte às suas necessidades e orçamento, geralmente variando de opções básicas a premium.

Como a maioria dos softwares, o preço muda dependendo de fatores como a complexidade do programa e os recursos que oferece. Antes de investir em uma ferramenta de dados sintéticos, as empresas precisam descobrir suas necessidades específicas e os recursos em sua lista de "must-have" para mais clareza.

Alternativas às ferramentas de geração de dados sintéticos

Antes de escolher uma ferramenta de dados sintéticos, você também pode considerar uma das seguintes alternativas para suas necessidades.

• Soluções de mascaramento de dados protegem os dados importantes de uma organização disfarçando-os com caracteres aleatórios ou outras informações, de modo que ainda sejam utilizáveis por todos na organização, mas não por ninguém fora dela.
• Soluções de aumento de dados usam técnicas para expandir artificialmente o tamanho e o alcance de um conjunto de dados sem coletar novos dados. Mais comumente usado em processamento de imagem e texto, mitiga problemas como desequilíbrio de classe e escassez de dados. Ao aprofundar a diversidade e o volume de dados de treinamento, eles também ajudam os modelos a generalizar melhor para dados não vistos, levando a previsões mais precisas e confiáveis.
• Software de geração de dados simulados cria conjuntos de dados simulados que imitam a estrutura e as propriedades dos dados reais sem conter informações reais. Seu domínio usual é para fins de teste, desenvolvimento e treinamento para garantir que os aplicativos possam lidar com cenários de dados do mundo real.

Software e serviços relacionados ao software de dados sintéticos

Certas ferramentas relacionadas ao software de dados sintéticos têm funcionalidades semelhantes. Elas podem ser úteis dependendo das necessidades de uma empresa. Alguns exemplos de tais ferramentas são os seguintes.

• Software de simulação de dados gera conjuntos de dados artificiais para replicar cenários do mundo real para teste e análise. Ajuda a modelar sistemas complexos, prever resultados e avaliar o desempenho em várias condições sem dados reais.
• Software de modelagem de dados cria representações visuais de estruturas de dados e relacionamentos dentro de um banco de dados. Ajuda a projetar, organizar e documentar a arquitetura de dados para manter a integridade e consistência. Alguns casos de uso são design de banco de dados, permitindo gerenciamento eficiente, qualidade aprimorada e comunicação clara entre stakeholders.
• Frameworks de aprendizado de máquina automatizam tarefas para os usuários aplicando um algoritmo para produzir um resultado. Modelos de aprendizado de máquina melhoram a velocidade e a precisão dos resultados desejados, refinando-os constantemente à medida que o aplicativo digere mais dados de treinamento.

Desafios com soluções de dados sintéticos

Apesar dos inúmeros benefícios que os usuários experimentam com o software de dados sintéticos, alguns desafios também existem.

• Crescimento de dados: À medida que o volume de dados cresce, o processo de geração de dados sintéticos via IA generativa precisa escalar adequadamente. Este processo pode ser intensivo e pode exigir uma variedade de recursos em termos de poder de processamento e armazenamento. Além disso, sustentar a qualidade dos dados sintéticos à medida que o conjunto de dados cresce torna-se mais complexo. Conjuntos de dados maiores exigem modelos mais sofisticados para manter a precisão e relevância.
• Segurança de dados e conformidade: Se os dados gerados não forem devidamente tratados, podem levar a possíveis violações de segurança onde informações sensíveis podem ser vazadas. Além disso, algumas ferramentas de geração de dados sintéticos não aderem às regulamentações de privacidade existentes, como o GDPR ou a Lei de Privacidade do Consumidor da Califórnia (CCPA).
• Preservação de dados: Garantir que os dados sintéticos preservem e mantenham as propriedades, padrões e relacionamentos essenciais do original ao longo do tempo pode ser difícil, mas deve ser feito para que os dados sintéticos permaneçam úteis e relevantes para suas aplicações pretendidas.
• Armazenamento de dados e custo de recuperação: Ferramentas de geração de dados sintéticos podem incorrer em custos adicionais para armazenamento e recuperação devido ao uso de computação em nuvem ou algoritmos de ML. As empresas acabam ultrapassando o orçamento porque não contabilizam esses custos durante o processo de planejamento.
• Acessibilidade de dados e compatibilidade de formato: Manter os dados sintéticos facilmente acessíveis em diferentes sistemas e aplicativos requer formatos consistentes e padronizados. No entanto, ambientes de software diversos e soluções de armazenamento de dados variadas podem levar a problemas de compatibilidade. Além disso, à medida que os padrões de dados evoluem, manter a compatibilidade com novos formatos enquanto preserva a acessibilidade aos dados históricos torna-se complicado.

Que tipo de empresas devem comprar ferramentas de dados sintéticos?

Qualquer empresa com uma equipe de desenvolvimento pode se beneficiar de ferramentas de dados sintéticos, mas essas organizações específicas devem considerar a compra desse tipo de software para adicionar ao seu stack tecnológico.

• Instituições financeiras: Dados financeiros sintéticos podem ser usados para modelagem de risco e detecção de fraudes.
• Organizações de saúde: Essas ferramentas podem criar registros de pacientes sintéticos para pesquisa e teste sem comprometer a privacidade do paciente.
• Empresas de tecnologia e startups: É comum o uso de software de dados sintéticos para testar dados e validar aplicativos e modelos de ML.
• Agências governamentais: Essas instituições podem usar software de dados sintéticos para testes de políticas, simulações de saúde pública e privacidade de dados em iniciativas de pesquisa.
• Organizações educacionais: Essas ferramentas podem criar conjuntos de dados realistas para treinamento, projetos de pesquisa e novas práticas e políticas de educação.
• Empresas de varejo e manufatura: Uma plataforma de dados sintéticos pode simular dados de clientes sobre comportamento e dados de vendas para melhorar estratégias de marketing e gestão de inventário.
• Empresas automotivas: Cenários sintéticos permitem que sistemas autônomos sejam testados em várias condições que seriam difíceis ou arriscadas de replicar na vida real.
• Organizações de segurança e defesa cibernética: Criar cenários de ataque sintéticos ajuda a treinar sistemas de segurança e aprimorar suas capacidades de detecção de ameaças.

Como escolher a melhor ferramenta de geração de dados sintéticos

O seguinte explica o processo passo a passo que os compradores podem usar para encontrar ferramentas de dados sintéticos adequadas para seus negócios.

Identifique as necessidades e prioridades de negócios

Antes de escolher uma ferramenta de dados sintéticos, as empresas devem identificar suas principais prioridades para uma ferramenta e para o que exatamente a usarão. Metas e requisitos claros tornam o processo de seleção mais fácil e eficiente, especialmente à medida que mais opções chegam ao mercado. Porque considerar fatores como qualidade dos dados, conformidade e segurança, personalização e escalabilidade.

Escolha a tecnologia e os recursos necessários

Em seguida, as empresas trabalham para restringir os recursos e funcionalidades que mais precisam. Algumas tecnologias e recursos essenciais que uma empresa pode estar procurando são discutidos aqui.

• Redes adversárias generativas para criar dados sintéticos altamente realistas treinando modelos para gerar dados que imitam de perto os dados reais.
• Parâmetros personalizáveis que permitem aos usuários adaptar a geração de dados às necessidades específicas, como ajustar distribuições, correlações e níveis de ruído.
• APIs e SDKs que fornecem fácil integração com sistemas, bancos de dados e fluxos de trabalho existentes.
• Conformidade regulatória para garantir que o software adere às regulamentações de proteção de dados, como GDPR e Lei de Portabilidade e Responsabilidade de Seguros de Saúde (HIPAA).
• Simulação de cenários para a capacidade de simular vários cenários hipotéticos para teste e análise.
• Recursos de garantia de qualidade para validar a precisão e qualidade dos dados.

Quando as empresas têm uma lista curta de serviços com base em seus requisitos e funcionalidades indispensáveis, é mais fácil refinar quais opções melhor atendem às suas necessidades.

Revise a visão do fornecedor, roteiro, viabilidade e suporte

Nesta etapa, você pode começar a avaliar os fornecedores de software de dados sintéticos selecionados e conduzir demonstrações para determinar se um produto atende aos seus requisitos. Para o melhor resultado, um comprador deve compartilhar requisitos detalhados com antecedência para que os provedores saibam quais recursos e funcionalidades destacar. Abaixo estão algumas perguntas significativas que os compradores podem fazer às empresas de geração de dados sintéticos como parte do processo de decisão.

• Que tipo de dados a ferramenta gera? É exclusivamente dados estruturados ou pode gerar dados não estruturados, como imagens e vídeos?
• Quão precisamente o software replica as propriedades estatísticas e a complexidade dos dados reais?
• A solução pode lidar com a geração de dados em grande escala e manter o desempenho e a qualidade à medida que os volumes de dados crescem?
• Como a ferramenta lida com valores ausentes? Existe uma opção para preencher valores ausentes com substituições realistas?
• O formato de saída é personalizável? Você pode especificar um formato de saída preferido para seu conjunto de dados?
• Como o software garante a conformidade com regulamentações de proteção de dados como GDPR e HIPAA?
• Como a segurança e a privacidade se encaixam na geração de dados sintéticos? Para evitar violações de segurança, a ferramenta oferece alguma proteção contra acesso não autorizado a conjuntos de dados gerados?
• Existe um sistema de suporte para ajudar os usuários se encontrarem ou descobrirem algum problema? São fornecidos tutoriais, FAQs ou atendimento ao cliente, se necessário?

Avalie o modelo de implantação e compra

Depois de receber respostas às perguntas acima e estiver pronto para passar para a próxima etapa, envolva seus principais stakeholders e pelo menos um funcionário de cada departamento que usará o software. Por exemplo, com o software de dados sintéticos, é melhor que o comprador envolva os desenvolvedores que usarão o software para garantir que ele cubra os recursos principais que sua empresa está procurando em conjuntos de dados sintéticos.

Coloque tudo junto

O comprador toma a decisão final após obter a adesão de todos no comitê de seleção, incluindo usuários finais. A adesão é essencial para colocar todos na mesma página em relação à implementação, integração e possíveis casos de uso.

Tendências de software de geração de dados de teste sintéticos

Algumas tendências recentes que foram vistas recentemente no campo do software de dados sintéticos são as seguintes.

• Integração com o pipeline de aprendizado de máquina: As ferramentas de dados sintéticos estão cada vez mais sendo projetadas para gerar e ingerir dados automaticamente diretamente nos pipelines de aprendizado de máquina. A automação como essa reduz o tempo e o esforço necessários para preparar dados de treinamento, o que permite que os cientistas de dados se concentrem no desenvolvimento e otimização de modelos.
• Plataformas automatizadas de geração de dados: Ferramentas automatizadas de geração de dados sintéticos estão se tornando populares por sua capacidade de criar rapidamente grandes quantidades de dados realistas. Elas permitem que os usuários criem conjuntos de dados realistas com esforço mínimo, permitindo que eles criem cenários complexos e testem novos modelos de forma eficiente.
• IA generativa em dados sintéticos: O uso de IA generativa, usando técnicas como GANs e VAEs, está transformando o campo de dados sintéticos ao criar conjuntos de dados artificiais de alta qualidade que imitam dados reais. Ela melhora a qualidade dos dados, automatiza a geração e permite conjuntos de dados diversificados e personalizáveis, enquanto protege a privacidade.

Pesquisado e escrito por Shalaka Joshi Revisado e editado por Aisha West