# Melhores Ferramentas de Dados Sintéticos

  *By [Bijou Barry](https://research.g2.com/insights/author/bijou-barry)*

   O software de dados sintéticos gera conjuntos de dados artificiais, incluindo imagens, texto e dados estruturados, com base em dados originais, preservando as características matemáticas e as relações estatísticas da fonte enquanto protege informações sensíveis à privacidade, permitindo que cientistas de dados e engenheiros de ML construam conjuntos de dados para testes, treinamento de modelos e simulação.

### Capacidades Principais do Software de Dados Sintéticos

Para se qualificar para inclusão na categoria de Dados Sintéticos, um produto deve:

- Gerar dados sintéticos, como imagens e dados estruturados
- Converter dados sensíveis à privacidade em um conjunto de dados totalmente anônimo, mantendo a granularidade
- Funcionar imediatamente, garantindo que o modelo generativo possa gerar dados automaticamente sem ser programado explicitamente para fazê-lo

### Casos de Uso Comuns para Software de Dados Sintéticos

Cientistas de dados, engenheiros de ML e pesquisadores usam plataformas de dados sintéticos para superar a escassez de dados e restrições de privacidade no desenvolvimento de IA. Casos de uso comuns incluem:

- Gerar conjuntos de dados de treinamento para [modelos de aprendizado de máquina](https://www.g2.com/categories/machine-learning) quando dados do mundo real são escassos, sensíveis ou indisponíveis
- Testar e validar algoritmos em ambientes simulados que replicam condições do mundo real
- Reduzir o viés algorítmico suplementando ou reequilibrando conjuntos de dados originais com exemplos sintéticos

### Como o Software de Dados Sintéticos Difere de Outras Ferramentas

O software de dados sintéticos difere do [software de mascaramento de dados](https://www.g2.com/categories/data-masking), que protege informações privadas obscurecendo dados existentes, mas não gera conjuntos de dados artificiais ou suporta a criação de conjuntos de dados em larga escala. As plataformas de dados sintéticos podem criar dados totalmente novos do zero usando métodos como redes neurais generativas ([GAN](https://www.g2.com/glossary/gan-definition)s) e CGI, permitindo casos de uso mais amplos em treinamento de modelos e simulação que o mascaramento de dados não pode abordar. Algumas ferramentas de dados sintéticos também se relacionam com a categoria de [mídia sintética](https://www.g2.com/categories/synthetic-media), mas são especificamente focadas em conjuntos de dados estruturados e não estruturados, em vez de produção de mídia.

### Insights da G2 sobre Software de Dados Sintéticos

Com base nas tendências da categoria na G2, a conformidade com a privacidade de dados e a capacidade de gerar conjuntos de dados de treinamento realistas em escala se destacam como capacidades notáveis. Cronogramas acelerados de desenvolvimento de modelos e redução da dependência de dados sensíveis do mundo real se destacam como principais resultados da adoção.




  
## How Many Ferramentas de Dados Sintéticos Products Does G2 Track?
**Total Products under this Category:** 64

### Category Stats (May 2026)
- **Average Rating**: 4.38/5
- **New Reviews This Quarter**: 6
- **Buyer Segments**: Empresa 44% │ Mercado médio 33% │ Pequeno negócio 22%
- **Top Trending Product**: IBM watsonx.ai (+0.004)
*Last updated: May 19, 2026*

  
## How Does G2 Rank Ferramentas de Dados Sintéticos Products?

**Por que você pode confiar nos rankings de software do G2:**

- 30 Analistas e Especialistas em Dados
- 400+ Avaliações Autênticas
- 64+ Produtos
- Rankings Imparciais

Os rankings de software da G2 são baseados em avaliações de usuários verificadas, moderação rigorosa e uma metodologia de pesquisa consistente mantida por uma equipe de analistas e especialistas em dados. Cada produto é medido usando os mesmos critérios transparentes, sem colocação paga ou influência de fornecedores. Embora as avaliações reflitam experiências reais dos usuários, que podem ser subjetivas, elas oferecem insights valiosos sobre como o software funciona nas mãos de profissionais. Juntos, esses dados alimentam o G2 Score, uma maneira padronizada de comparar ferramentas dentro de cada categoria.

  
## Which Ferramentas de Dados Sintéticos Is Best for Your Use Case?

- **Líder:** [IBM watsonx.ai](https://www.g2.com/pt/products/ibm-watsonx-ai/reviews)
- **Melhor Desempenho:** [Tumult Analytics](https://www.g2.com/pt/products/tumult-analytics/reviews)
- **Mais Tendência:** [IBM watsonx.ai](https://www.g2.com/pt/products/ibm-watsonx-ai/reviews)
- **Melhor Software Gratuito:** [Tonic.ai](https://www.g2.com/pt/products/tonic-ai/reviews)

  
  ## What Are the Top-Rated Ferramentas de Dados Sintéticos Products in 2026?
### 1. [IBM watsonx.ai](https://www.g2.com/pt/products/ibm-watsonx-ai/reviews)
  Watsonx.ai faz parte da plataforma IBM watsonx que reúne novas capacidades de IA generativa, alimentadas por modelos de base e aprendizado de máquina tradicional em um estúdio poderoso que abrange o ciclo de vida da IA. Com o watsonx.ai, você pode construir, treinar, validar, ajustar e implantar IA generativa, modelos de base e capacidades de aprendizado de máquina com facilidade e construir aplicações de IA em uma fração do tempo com uma fração dos dados.


  **Average Rating:** 4.4/5.0
  **Total Reviews:** 133

**Who Is the Company Behind IBM watsonx.ai?**

- **Vendedor:** [IBM](https://www.g2.com/pt/sellers/ibm)
- **Website da Empresa:** https://www.ibm.com
- **Ano de Fundação:** 1911
- **Localização da Sede:** Armonk, New York, United States
- **Twitter:** @IBMSecurity (709,223 seguidores no Twitter)
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/1009/ (324,553 funcionários no LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Who Uses This:** Consultor
  - **Top Industries:** Tecnologia da Informação e Serviços, Software de Computador
  - **Company Size:** 41% Pequena Empresa, 31% Empresa


#### What Are IBM watsonx.ai's Pros and Cons?

**Pros:**

- Facilidade de Uso (76 reviews)
- Variedade de Modelos (31 reviews)
- Recursos (29 reviews)
- Integração de IA (28 reviews)
- Capacidades de IA (23 reviews)

**Cons:**

- Aprendizado Difícil (21 reviews)
- Complexidade (20 reviews)
- Curva de Aprendizado (19 reviews)
- Caro (17 reviews)
- Melhoria Necessária (16 reviews)

### 2. [Tumult Analytics](https://www.g2.com/pt/products/tumult-analytics/reviews)
  Tumult Analytics é uma biblioteca avançada de Python de código aberto projetada para facilitar a implementação de privacidade diferencial na análise de dados. Ela permite que organizações gerem resumos estatísticos a partir de conjuntos de dados sensíveis, garantindo que a privacidade individual seja mantida. Confiada por instituições como o U.S. Census Bureau, a Wikimedia Foundation e o Internal Revenue Service, Tumult Analytics oferece uma solução robusta e escalável para análise de dados preservando a privacidade. Principais Características e Funcionalidades: - Robusta e Pronta para Produção: Desenvolvida e mantida por uma equipe de especialistas em privacidade diferencial, Tumult Analytics é construída para ambientes de produção e foi implementada por grandes instituições. - Escalável: Operando no Apache Spark, processa eficientemente conjuntos de dados contendo bilhões de linhas, tornando-a adequada para tarefas de análise de dados em larga escala. - APIs Amigáveis ao Usuário: A plataforma fornece APIs em Python que são familiares para usuários de Pandas e PySpark, facilitando a adoção e integração em fluxos de trabalho existentes. - Funcionalidade Abrangente: Suporta uma ampla gama de funções de agregação, operadores de transformação de dados e definições de privacidade, permitindo uma análise de dados flexível e poderosa sob múltiplos modelos de privacidade. Valor Principal e Problema Resolvido: Tumult Analytics aborda o desafio crítico de extrair insights valiosos de dados sensíveis sem comprometer a privacidade individual. Ao implementar a privacidade diferencial, garante que o risco de reidentificação seja minimizado, permitindo que as organizações compartilhem e analisem dados de forma responsável. Essa capacidade é particularmente vital para setores que lidam com informações sensíveis, como instituições públicas, saúde e finanças, onde manter a privacidade dos dados é tanto um requisito regulatório quanto uma obrigação ética.


  **Average Rating:** 4.4/5.0
  **Total Reviews:** 38

**Who Is the Company Behind Tumult Analytics?**

- **Vendedor:** [Tumult Labs, Inc.](https://www.g2.com/pt/sellers/tumult-labs-inc)
- **Ano de Fundação:** 2019
- **Localização da Sede:** Durham
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/tmltlabs (3 funcionários no LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Top Industries:** Tecnologia da Informação e Serviços
  - **Company Size:** 50% Pequena Empresa, 32% Médio Porte


### 3. [YData](https://www.g2.com/pt/products/ydata/reviews)
  YData ajuda equipes de ciência de dados a construir melhores conjuntos de dados para IA


  **Average Rating:** 4.6/5.0
  **Total Reviews:** 12

**Who Is the Company Behind YData?**

- **Vendedor:** [YData](https://www.g2.com/pt/sellers/ydata)
- **Ano de Fundação:** 2019
- **Localização da Sede:** Seattle, WA
- **Twitter:** @YData_ai (687 seguidores no Twitter)
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/ydataai (38 funcionários no LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Company Size:** 67% Médio Porte, 25% Pequena Empresa


### 4. [Tonic.ai](https://www.g2.com/pt/products/tonic-ai/reviews)
  A Tonic.ai libera os desenvolvedores para construir com dados sintéticos seguros e de alta fidelidade para acelerar a inovação em software e IA, enquanto protege a privacidade dos dados. Através de soluções líderes do setor para síntese de dados, desidentificação e subsetting, nossos produtos permitem acesso sob demanda a dados realistas estruturados, semi-estruturados e não estruturados para desenvolvimento de software, testes e treinamento de modelos de IA. A suíte de produtos inclui: - Tonic Fabricate para dados sintéticos com IA desde o início - Tonic Structural para gestão moderna de dados de teste - Tonic Textual para redação e síntese de dados não estruturados. Desbloqueie a inovação, elimine colisões nos testes, acelere sua velocidade de engenharia e entregue produtos melhores, tudo isso enquanto protege a privacidade dos dados. Fundada em 2018, com escritórios em São Francisco, Atlanta, Nova York e Londres, a empresa está na vanguarda das ferramentas empresariais para síntese e desidentificação de dados em busca de sua missão de desbloquear a inovação com dados utilizáveis. Milhares de desenvolvedores usam dados gerados com a plataforma Tonic.ai diariamente para construir produtos e treinar modelos mais rapidamente em indústrias tão diversas quanto saúde, serviços financeiros, seguros, logística, edtech e e-commerce. Trabalhando com clientes como Comcast, eBay, UnitedHealthcare e Fidelity Investments, a Tonic.ai desenvolve soluções para desenvolvedores para avançar em seus objetivos de defender a privacidade dos indivíduos enquanto permite que as empresas façam seu melhor trabalho. Seja livre para construir com dados sintéticos de alta fidelidade para desenvolvimento de software e IA.


  **Average Rating:** 4.2/5.0
  **Total Reviews:** 38

**Who Is the Company Behind Tonic.ai?**

- **Vendedor:** [Tonic.ai](https://www.g2.com/pt/sellers/tonic-ai)
- **Ano de Fundação:** 2018
- **Localização da Sede:** San Francisco, California
- **Twitter:** @tonicfakedata (700 seguidores no Twitter)
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/18621512 (105 funcionários no LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Top Industries:** Software de Computador, Serviços Financeiros
  - **Company Size:** 45% Médio Porte, 32% Pequena Empresa


### 5. [Gretel.ai](https://www.g2.com/pt/products/gretel-ai/reviews)
  Nossa missão é permitir que os desenvolvedores experimentem, colaborem e construam com dados de forma segura e rápida.


  **Average Rating:** 4.4/5.0
  **Total Reviews:** 13

**Who Is the Company Behind Gretel.ai?**

- **Vendedor:** [Gretel.ai](https://www.g2.com/pt/sellers/gretel-ai)
- **Ano de Fundação:** 2020
- **Localização da Sede:** Palo Alto, US
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/51732380 (38 funcionários no LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Company Size:** 77% Médio Porte, 23% Pequena Empresa


### 6. [KopiKat](https://www.g2.com/pt/products/kopikat/reviews)
  O Sportforma da KopiKat é um conjunto de dados abrangente projetado para aprimorar o desenvolvimento e a avaliação de modelos de visão computacional em análises esportivas. Ele oferece uma coleção diversificada de imagens e vídeos de alta qualidade capturando vários cenários esportivos, permitindo que pesquisadores e desenvolvedores treinem e testem algoritmos para tarefas como detecção de jogadores, reconhecimento de ações e classificação de eventos. Características e Funcionalidades Principais: - Cobertura Esportiva Diversificada: Inclui uma ampla gama de esportes, proporcionando um espectro amplo de cenários para o treinamento de modelos. - Dados Visuais de Alta Qualidade: Oferece imagens e vídeos de alta resolução para garantir uma análise detalhada e desenvolvimento preciso de modelos. - Dados Anotados: Vem com anotações abrangentes, facilitando o aprendizado supervisionado e a avaliação precisa dos modelos. - Conjunto de Dados Escalável: Adequado tanto para experimentos em pequena escala quanto para treinamento de modelos em grande escala, acomodando várias necessidades de pesquisa. Valor Principal e Soluções para Usuários: O Sportforma aborda o desafio de obter dados esportivos diversificados e anotados para aplicações de visão computacional. Ao fornecer um conjunto de dados rico, ele permite que os usuários desenvolvam modelos robustos capazes de entender e interpretar cenas esportivas complexas. Isso é particularmente benéfico para aplicações em análises esportivas, monitoramento de desempenho e geração automatizada de conteúdo, onde a análise visual precisa é crucial.


  **Average Rating:** 4.5/5.0
  **Total Reviews:** 13

**Who Is the Company Behind KopiKat?**

- **Vendedor:** [OpenCV.ai](https://www.g2.com/pt/sellers/opencv-ai)
- **Ano de Fundação:** 2023
- **Localização da Sede:** Palo Alto, US
- **Página do LinkedIn®:** http://www.linkedin.com/company/opencv-ai (14 funcionários no LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Company Size:** 69% Pequena Empresa, 23% Médio Porte


### 7. [CA Test Data Manager](https://www.g2.com/pt/products/ca-test-data-manager/reviews)
  O CA Test Data Manager combina de forma única elementos de subdefinição de dados, mascaramento, dados sintéticos, clonagem e geração de dados sob demanda para permitir que as equipes de teste atendam às necessidades de teste ágil de sua organização. Esta solução automatiza um dos problemas mais demorados e que consomem mais recursos na Entrega Contínua: a criação, manutenção e provisionamento dos dados de teste necessários para testar rigorosamente aplicações em evolução.


  **Average Rating:** 4.0/5.0
  **Total Reviews:** 21

**Who Is the Company Behind CA Test Data Manager?**

- **Vendedor:** [Broadcom](https://www.g2.com/pt/sellers/broadcom-ab3091cd-4724-46a8-ac89-219d6bc8e166)
- **Ano de Fundação:** 1991
- **Localização da Sede:** San Jose, CA
- **Twitter:** @broadcom (63,432 seguidores no Twitter)
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/broadcom/ (55,707 funcionários no LinkedIn®)
- **Propriedade:** NASDAQ: CA

**Who Uses This Product?**
  - **Top Industries:** Bancário, Contabilidade
  - **Company Size:** 48% Pequena Empresa, 33% Empresa


### 8. [Syntheticus.ai | Synthetic Data Generator](https://www.g2.com/pt/products/syntheticus-ai-synthetic-data-generator/reviews)
  Syntheticus® é uma empresa de tecnologia fundada em 2021 e sediada em Zurique, Suíça. Estamos na vanguarda da inovação e pesquisa em Tecnologias de Aprimoramento de Privacidade, trabalhando em colaboração com instituições acadêmicas suíças de destaque. Apoiado por investidores proeminentes, estamos dedicados a capacitar o crescimento responsável dos negócios e promover transparência, confiança e inovação na economia de dados. Nossa visão centra-se em criar uma nova era de troca de dados que beneficie a todos. Acreditamos na transparência, inclusão e acessibilidade dos dados, mantendo um forte compromisso com a privacidade e segurança dos dados. Com a plataforma Syntheticus®, estamos liderando a revolução de como as empresas utilizam e compartilham dados de maneira que preserva a privacidade. A plataforma Syntheticus® preenche perfeitamente a lacuna entre insights orientados por dados e disponibilidade de dados, proporcionando acesso sem esforço a conjuntos de dados sintéticos de alta qualidade. Impulsionados por Tecnologias de Aprimoramento de Privacidade de ponta, priorizamos a privacidade, segurança e conformidade dos dados, garantindo o uso responsável dos dados. Confie na precisão e qualidade dos conjuntos de dados gerados com ferramentas e recursos de validação em tempo real. Proteja informações sensíveis e dados pessoalmente identificáveis enquanto aproveita alternativas seguras e realistas para melhorar a privacidade e mitigar riscos de conformidade. Projetada para integração perfeita em ambientes de trabalho sensíveis, nossa plataforma suporta vários tipos de dados, incluindo dados tabulares estruturados, bancos de dados relacionais, dados geoespaciais, séries temporais, dados de texto aberto e mais. Você também pode escolher entre opções de infraestrutura em Nuvem, Local ou EDGE, atendendo às suas necessidades específicas de gerenciamento de dados. Como um membro orgulhoso do rótulo "Swiss Made Software", nossa estrutura pronta para empresas é hospedada em servidores seguros do Google Cloud, proporcionando proteção robusta de dados e confiabilidade.


  **Average Rating:** 4.4/5.0
  **Total Reviews:** 10

**Who Is the Company Behind Syntheticus.ai | Synthetic Data Generator?**

- **Vendedor:** [Syntheticus Ltd.](https://www.g2.com/pt/sellers/syntheticus-ltd)
- **Ano de Fundação:** 2021
- **Localização da Sede:** Zurich, CH
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/syntheticus/ (5 funcionários no LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Company Size:** 60% Pequena Empresa, 30% Médio Porte


### 9. [Synthesis AI](https://www.g2.com/pt/products/synthesis-ai/reviews)
  A Synthesis AI é uma tecnologia pioneira de dados sintéticos que constrói uma IA mais capaz.


  **Average Rating:** 4.2/5.0
  **Total Reviews:** 11

**Who Is the Company Behind Synthesis AI?**

- **Vendedor:** [Synthesis](https://www.g2.com/pt/sellers/synthesis-863e5e7a-d8da-42fd-a274-f85882c524af)
- **Ano de Fundação:** 2019
- **Localização da Sede:** San Francisco, CA
- **Twitter:** @SynthesisAI_ (647 seguidores no Twitter)
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/synthesis-ai (14 funcionários no LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Company Size:** 73% Pequena Empresa, 27% Médio Porte


### 10. [MOSTLY AI Synthetic Data Platform](https://www.g2.com/pt/products/mostly-ai-synthetic-data-platform/reviews)
  A plataforma de dados sintéticos da MOSTLY AI é o principal gerador de dados sintéticos globalmente. Sua plataforma permite que empresas de diversos setores desbloqueiem, compartilhem, corrijam e simulem dados. Graças aos avanços em inteligência artificial, os dados sintéticos da MOSTLY AI parecem e se comportam como dados reais, são capazes de reter informações valiosas em nível granular, mas garantem que nenhum indivíduo seja exposto. Isso permite que as empresas impulsionem a inovação e a transformação digital, superem silos de dados, melhorem modelos de aprendizado de máquina, bem como as capacidades de teste de aplicações. A MOSTLY AI atende clientes em uma variedade de setores, incluindo bancos, seguros e telecomunicações.


  **Average Rating:** 4.5/5.0
  **Total Reviews:** 17

**Who Is the Company Behind MOSTLY AI Synthetic Data Platform?**

- **Vendedor:** [MOSTLY AI](https://www.g2.com/pt/sellers/mostly-ai)
- **Ano de Fundação:** 2017
- **Localização da Sede:** Vienna, Wien
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/mostlyai/ (60 funcionários no LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Company Size:** 53% Pequena Empresa, 24% Empresa


### 11. [Syntho](https://www.g2.com/pt/products/syntho/reviews)
  A Syntho é uma empresa com sede em Amsterdã que está revolucionando a indústria tecnológica com dados sintéticos gerados por IA. Como principal fornecedora de software de dados sintéticos, a missão da Syntho é capacitar empresas em todo o mundo a gerar e aproveitar Dados Sintéticos de alta qualidade em escala. A Syntho resolve 3 principais problemas de acesso a dados: 1. 𝗗𝗮𝗱𝗼𝘀 𝗴𝗲𝗿𝗮𝗱𝗼𝘀 𝗽𝗼𝗿 𝗜𝗔 𝗽𝗮𝗿𝗮 𝗮𝗻á𝗹𝗶𝘀𝗲𝘀: Imitar os padrões estatísticos, relações e características dos dados originais em dados sintéticos com o poder de algoritmos de inteligência artificial (IA). Os clientes podem compartilhar dados sintéticos e usá-los para modelagem de IA. 2. 𝗗𝗲𝘀𝗶𝗱𝗲𝗻𝘁𝗶𝗳𝗶𝗰𝗮çã𝗼 𝗶𝗻𝘁𝗲𝗹𝗶𝗴𝗲𝗻𝘁𝗲: A desidentificação é um processo usado para proteger informações sensíveis, removendo ou modificando informações pessoalmente identificáveis (PII) de um conjunto de dados ou banco de dados. 3. 𝗚𝗲𝗿𝗲𝗻𝗰𝗶𝗮𝗺𝗲𝗻𝘁𝗼 𝗱𝗲 𝗱𝗮𝗱𝗼𝘀 𝗱𝗲 𝘁𝗲𝘀𝘁𝗲: Aproveitar dados sintéticos em uma solução robusta para garantir a privacidade, precisão e utilidade dos dados em ambientes de teste. Ao gerar conjuntos de dados sintéticos realistas, possibilita testes abrangentes enquanto protege informações sensíveis, acelera ciclos de desenvolvimento e otimiza a alocação de recursos.


  **Average Rating:** 4.6/5.0
  **Total Reviews:** 16

**Who Is the Company Behind Syntho?**

- **Vendedor:** [Syntho](https://www.g2.com/pt/sellers/syntho)
- **Ano de Fundação:** 2020
- **Localização da Sede:** Amsterdam, Noord Holland
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/syntho/ (11 funcionários no LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Company Size:** 69% Pequena Empresa, 19% Médio Porte


### 12. [GenRocket](https://www.g2.com/pt/products/genrocket/reviews)
  GenRocket é o líder em tecnologia na geração de dados sintéticos para casos de uso em engenharia de qualidade e aprendizado de máquina. Chamamos isso de Automação de Dados de Teste Sintético (TDA) e é a próxima geração de Gerenciamento de Dados de Teste (TDM). GenRocket fornece uma plataforma abrangente de autoatendimento para mais de 50 das maiores organizações do mundo que exigem qualidade e eficiência superiores em suas operações de engenharia de qualidade e ciência de dados. CARACTERÍSTICAS PRINCIPAIS VELOCIDADE: Dados gerados a 10.000 linhas/segundo e um bilhão de linhas em menos de duas horas QUALIDADE: Qualquer volume e variedade de dados (únicos, negativos, condicionados, permutações) REUTILIZAÇÃO: Casos de Dados de Teste e Regras de Dados de Teste podem ser facilmente reutilizados AUTOATENDIMENTO: Modelar, projetar e implantar dados de teste sob demanda em Pipelines CI/CD SEGURANÇA: Plataforma segura nunca usa ou armazena dados sensíveis de clientes VERSATILIDADE: 101+ formatos de dados, por exemplo, SQL, XML, JSON, EDI, PDF, Kafka, Parquet, AWS S3 VALOR PELO DINHEIRO: Custo de licença e implementação atraente para maximizar o valor BENEFÍCIOS COMPROVADOS ACELERAÇÃO: 100 vezes mais rápido do que criar dados em planilhas ou via scripts COBERTURA: Melhorar a cobertura de teste de menos de 50% para mais de 90% para maximizar a qualidade VALOR: Reduzir o TCO em 90% quando comparado ao Gerenciamento de Dados de Teste tradicional


  **Average Rating:** 4.6/5.0
  **Total Reviews:** 9

**Who Is the Company Behind GenRocket?**

- **Vendedor:** [GenRocket](https://www.g2.com/pt/sellers/genrocket)
- **Ano de Fundação:** 2012
- **Localização da Sede:** Ojai, CA
- **Twitter:** @GenRocketINC (370 seguidores no Twitter)
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/genrocket (36 funcionários no LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Company Size:** 73% Empresa, 27% Pequena Empresa


### 13. [Marvin AI](https://www.g2.com/pt/products/marvin-ai/reviews)
  Marvin processa dados estruturados para desenvolvimento de software, aprimorando seu processo de desenvolvimento de software.


  **Average Rating:** 4.3/5.0
  **Total Reviews:** 12

**Who Is the Company Behind Marvin AI?**

- **Vendedor:** [Askmarvinai](https://www.g2.com/pt/sellers/askmarvinai)
- **Localização da Sede:** N/A
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 funcionários no LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Company Size:** 50% Pequena Empresa, 33% Médio Porte


#### What Are Marvin AI's Pros and Cons?

**Pros:**

- Facilidade de Uso (7 reviews)
- Simples (3 reviews)
- Útil (3 reviews)
- Tecnologia de IA (2 reviews)
- Integrações fáceis (2 reviews)

**Cons:**

- Limitações da IA (2 reviews)
- Limitações (2 reviews)
- Limitações de Uso (2 reviews)
- Implementação Complexa (1 reviews)
- Configuração Complexa (1 reviews)

### 14. [AI vision](https://www.g2.com/pt/products/ai-vision/reviews)
  Deep Vision Data se especializa na criação de dados de treinamento sintéticos para treinamento supervisionado e não supervisionado de sistemas de aprendizado de máquina, como redes neurais profundas, e também no desenvolvimento de ambientes XR como plataformas de aprendizado por reforço e imitação.


  **Average Rating:** 4.1/5.0
  **Total Reviews:** 7

**Who Is the Company Behind AI vision?**

- **Vendedor:** [Deep Vision Data](https://www.g2.com/pt/sellers/deep-vision-data)
- **Localização da Sede:** N/A
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 funcionários no LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Company Size:** 38% Médio Porte, 38% Pequena Empresa


### 15. [K2View](https://www.g2.com/pt/products/k2view/reviews)
  A plataforma K2view Data Product compõe e entrega contexto operacional como produtos de dados reutilizáveis para alimentar casos de uso como IA agente, Customer 360, geração de dados sintéticos, privacidade de dados e conformidade, e gerenciamento de dados de teste. O contexto operacional representa visões completas, governadas e em tempo real de entidades de negócios como clientes, pedidos e produtos, permitindo dados consistentes e confiáveis para casos de uso operacionais, analíticos e de IA. A plataforma integra dados fragmentados de múltiplas fontes em produtos de dados consistentes e continuamente atualizados, entregues sob demanda para sistemas e usuários a jusante. Cada produto de dados é uma unidade autônoma que integra e organiza dados de múltiplas fontes por entidade, os persiste em um Micro-Database de alto desempenho e os governa em trânsito. Processa e enriquece dados na memória, os sincroniza continuamente com sistemas de origem e os entrega a sistemas autorizados via APIs, SQL, mensagens, CDC, MCP e RAG. As capacidades principais incluem: • K2Studio: Ferramenta gráfica para projetar, criar e implantar produtos de dados, acelerada por copilotos de IA • Conectividade e Integração Universal: Conecte-se a qualquer fonte ou destino (estruturado, semi-estruturado, não estruturado) na nuvem e no local, suportando entrega em lote e em tempo real, síncrona/assíncrona, e push/pull • Catálogo de Dados Aumentado e Governança: Descoberta e classificação impulsionadas por IA com aplicação em trânsito de políticas de privacidade e qualidade de dados • Transformação Avançada: Transformações de dados e enriquecimento na memória (RAM) para processamento quase em tempo real • Habilitação de IA e Agente: Servidor MCP embutido por produto de dados e capacidade de criar agentes de dados com capacidades de planejamento, raciocínio e execução • Implantação Flexível: Nuvem, no local, híbrido; suporta arquiteturas de tecido, malha, hub • Monitoramento K2Cloud: Visibilidade no uso de produtos de dados e SLAs


  **Average Rating:** 4.6/5.0
  **Total Reviews:** 43

**Who Is the Company Behind K2View?**

- **Vendedor:** [K2View](https://www.g2.com/pt/sellers/k2view)
- **Ano de Fundação:** 2009
- **Localização da Sede:** Dallas, TX
- **Twitter:** @K2View (144 seguidores no Twitter)
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/1012853 (191 funcionários no LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Top Industries:** Telecomunicações, Tecnologia da Informação e Serviços
  - **Company Size:** 39% Empresa, 35% Pequena Empresa


#### What Are K2View's Pros and Cons?

**Pros:**

- Gestão de Dados (3 reviews)
- Compartilhamento de Dados (3 reviews)
- Facilidade de Uso (3 reviews)
- Eficiência (3 reviews)
- Organização (3 reviews)

**Cons:**

- Complexidade (3 reviews)
- Configuração Complexa (3 reviews)
- Alta Requisito Técnico (3 reviews)
- Curva de Aprendizado (3 reviews)
- Dificuldade de Aprendizagem (3 reviews)

### 16. [Test Data Generation](https://www.g2.com/pt/products/test-data-generation/reviews)
  A geração de dados de teste ajuda a automatizar e acelerar a criação de dados de teste quando as cópias dos dados de produção estão incompletas, indisponíveis ou não podem garantir a privacidade dos dados.


  **Average Rating:** 4.6/5.0
  **Total Reviews:** 7

**Who Is the Company Behind Test Data Generation?**

- **Vendedor:** [Informatica](https://www.g2.com/pt/sellers/informatica)
- **Ano de Fundação:** 1993
- **Localização da Sede:** Redwood City, CA
- **Twitter:** @Informatica (99,797 seguidores no Twitter)
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/3858/ (2,930 funcionários no LinkedIn®)
- **Propriedade:** NYSE: INFA

**Who Uses This Product?**
  - **Company Size:** 71% Pequena Empresa, 29% Médio Porte


#### What Are Test Data Generation's Pros and Cons?

**Pros:**

- Automação (1 reviews)
- Facilidade de Uso (1 reviews)
- Melhoria de Eficiência (1 reviews)
- Integrações (1 reviews)

**Cons:**

- Curva de Aprendizado Difícil (1 reviews)
- Problemas de Integração (1 reviews)
- Personalização Limitada (1 reviews)
- Desempenho lento (1 reviews)

### 17. [brudata.ai](https://www.g2.com/pt/products/brudata-ai/reviews)
  - Identifica PII (Informações Pessoais Identificáveis) e PHI (Informações de Saúde Pessoais) em armazenamentos de dados corporativos (RDBMS, XML, JSON) - Ajuda a desidentificar os dados para que o vazamento acidental de PII e PHI seja eliminado ao compartilhar os dados com equipes internas e organizações externas. - Perfila registros existentes estatisticamente e gera dados adicionais que se ajustam às propriedades estatísticas inerentes, preservando assim a semântica. Isso garante dados de alta qualidade (com correções de vieses e afins) para o treinamento de ML a jusante.


  **Average Rating:** 4.6/5.0
  **Total Reviews:** 5

**Who Is the Company Behind brudata.ai?**

- **Vendedor:** [Brudata](https://www.g2.com/pt/sellers/brudata)
- **Localização da Sede:** N/A
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 funcionários no LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Company Size:** 80% Pequena Empresa, 20% Médio Porte


### 18. [Subsalt](https://www.g2.com/pt/products/subsalt/reviews)
  Subsalt cria dados sintéticos que satisfazem as isenções de dados anonimizados e desidentificados nas principais leis de privacidade de dados, para que dados valiosos possam ser compartilhados com equipes internas, fornecedores e parceiros sem risco de não conformidade, problemas de consentimento do usuário ou violações de dados.


  **Average Rating:** 4.5/5.0
  **Total Reviews:** 5

**Who Is the Company Behind Subsalt?**

- **Vendedor:** [Subsalt](https://www.g2.com/pt/sellers/subsalt)
- **Ano de Fundação:** 2021
- **Localização da Sede:** Distributed, US
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/getsubsalt/ (7 funcionários no LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Company Size:** 60% Médio Porte, 20% Empresa


### 19. [MDClone](https://www.g2.com/pt/products/mdclone/reviews)
  A MDClone oferece um ambiente inovador de análise de dados de autoatendimento que impulsiona a exploração, descoberta e colaboração em todo o ecossistema de saúde, entre instituições e globalmente. A poderosa infraestrutura subjacente da Plataforma MDClone ADAMS permite que os usuários superem barreiras comuns na área da saúde para organizar, acessar e proteger a privacidade dos dados dos pacientes, enquanto aceleram a pesquisa, melhoram as operações e a qualidade, e impulsionam a inovação para oferecer melhores resultados aos pacientes. Fundada em Israel em 2016, a MDClone atende grandes sistemas de saúde, pagadores e clientes de ciências da vida nos Estados Unidos, Canadá e Israel. Para mais informações, visite mdclone.com.


  **Average Rating:** 4.9/5.0
  **Total Reviews:** 4

**Who Is the Company Behind MDClone?**

- **Vendedor:** [MDClone](https://www.g2.com/pt/sellers/mdclone)
- **Ano de Fundação:** 2015
- **Localização da Sede:** Beer-Sheva, IL
- **Twitter:** @MDCloneHQ (301 seguidores no Twitter)
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/mdclone/ (132 funcionários no LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Company Size:** 75% Pequena Empresa, 25% Médio Porte


### 20. [DATAMIMIC](https://www.g2.com/pt/products/datamimic/reviews)
  DATAMIMIC é uma plataforma de dados de teste determinística especializada em geração sintética de nível empresarial, anonimização baseada em políticas e manipulação complexa de JSON e XML. As equipes definem requisitos de dados como modelos reutilizáveis — não scripts frágeis — e geram conjuntos de dados reproduzíveis e seguros para PII sob demanda. Construído para indústrias regulamentadas, cada execução de geração é registrada, reproduzível e alinhada com os requisitos do GDPR, DORA, BCBS 239 e PCI DSS. Fundada em Hamburgo em 2019, a rapiddweller constrói ferramentas que ajudam as equipes de engenharia a acelerar a entrega sem expor dados de produção. De nossos escritórios na Alemanha e no Vietnã, atendemos bancos, seguradoras, processadores de pagamento e organizações do setor público em toda a Europa e além — combinando profunda expertise de domínio com uma plataforma projetada para os ambientes de conformidade mais exigentes. DATAMIMIC coloca sua equipe no controle: defina seu modelo de dados uma vez, gere em qualquer ambiente, teste com confiança. Modele. Gere. Teste.


  **Average Rating:** 4.1/5.0
  **Total Reviews:** 5

**Who Is the Company Behind DATAMIMIC?**

- **Vendedor:** [rapiddweller](https://www.g2.com/pt/sellers/rapiddweller-1f2f7004-87af-448c-bde0-c8a67062cda1)
- **Ano de Fundação:** 2019
- **Localização da Sede:** Hamburg, DE
- **Twitter:** @rapiddweller (8 seguidores no Twitter)
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/rapiddweller/ (15 funcionários no LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Company Size:** 40% Pequena Empresa, 40% Empresa


#### What Are DATAMIMIC's Pros and Cons?

**Pros:**

- Gestão de Dados (1 reviews)
- Desempenho (1 reviews)

**Cons:**

- Restrições de Dados (1 reviews)
- Caro (1 reviews)
- Problemas de Integração (1 reviews)

### 21. [SyntheticAIdata](https://www.g2.com/pt/products/syntheticaidata/reviews)
  syntheticAIdata é seu parceiro na criação de dados sintéticos que permitem elaborar conjuntos de dados diversificados de forma fácil e em grande escala. Utilizar nossa solução não significa apenas reduções significativas de custos; significa garantir privacidade, conformidade regulatória e acelerar a jornada dos seus produtos de IA para o mercado. Que o syntheticAIdata seja o catalisador que transforma suas aspirações de IA em conquistas.


  **Average Rating:** 4.7/5.0
  **Total Reviews:** 3

**Who Is the Company Behind SyntheticAIdata?**

- **Vendedor:** [SyntheticAIdata](https://www.g2.com/pt/sellers/syntheticaidata)
- **Ano de Fundação:** 2021
- **Localização da Sede:** Copenhagen, DK
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/syntheticaidata (6 funcionários no LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Company Size:** 100% Pequena Empresa, 33% Médio Porte


### 22. [BENERATOR](https://www.g2.com/pt/products/benerator/reviews)
  BENERATOR é uma solução líder para gerar dados sintéticos, anonimizar e ofuscar dados de produção, aproveitando uma abordagem orientada por modelos para uso seguro e em conformidade com o GDPR em desenvolvimento, teste e treinamento. Fundada em Hamburgo em 2019, nossa equipe global na rapiddweller está equipando desenvolvedores com as ferramentas de que precisam para acelerar os ciclos de desenvolvimento, garantindo a privacidade dos dados. De nossos escritórios no Vietnã e na Alemanha, nos tornamos um líder nos campos de Software de Mascaramento de Dados, Ferramentas de Desidentificação de Dados e Software de Dados Sintéticos, atendendo clientes em diversos setores. Experimente o poder do BENERATOR e "Molde Seu Universo de Dados de Teste" — dados seguros e úteis que impulsionam a entrega eficiente, sincronizando perfeitamente com o ritmo dos seus desenvolvedores.


  **Average Rating:** 3.0/5.0
  **Total Reviews:** 2

**Who Is the Company Behind BENERATOR?**

- **Vendedor:** [rapiddweller](https://www.g2.com/pt/sellers/rapiddweller-1f2f7004-87af-448c-bde0-c8a67062cda1)
- **Ano de Fundação:** 2019
- **Localização da Sede:** Hamburg, DE
- **Twitter:** @rapiddweller (8 seguidores no Twitter)
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/rapiddweller/ (15 funcionários no LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Company Size:** 100% Pequena Empresa


#### What Are BENERATOR's Pros and Cons?

**Pros:**

- Recursos (1 reviews)

**Cons:**

- Configuração Complexa (1 reviews)
- Caro (1 reviews)

### 23. [DATPROF Privacy](https://www.g2.com/pt/products/datprof-privacy/reviews)
  Mascaramento de dados e geração de dados sintéticos de forma consistente em qualquer banco de dados ou sistema suportado: Oracle, DB2, PostgreSQL, Microsoft SQL Server, MySQL, MariaDB e muitos mais.


  **Average Rating:** 4.5/5.0
  **Total Reviews:** 6

**Who Is the Company Behind DATPROF Privacy?**

- **Vendedor:** [DATPROF](https://www.g2.com/pt/sellers/datprof)
- **Ano de Fundação:** 2003
- **Localização da Sede:** Groningen, NL
- **Twitter:** @DATPROF (167 seguidores no Twitter)
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/datprof/ (17 funcionários no LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Company Size:** 50% Pequena Empresa, 33% Médio Porte


### 24. [Perforce Delphix](https://www.g2.com/pt/products/perforce-delphix/reviews)
  Empresas ao redor do mundo escolhem o Perforce Delphix para automatizar dados em conformidade para DevOps. A Plataforma de Dados DevOps Delphix oferece mascaramento de dados integrado e virtualização para implantar rapidamente dados em conformidade em ambientes não-produtivos. Com o Delphix, os clientes automatizam o gerenciamento de dados de teste e CI/CD, entregam dados em conformidade para IA e recuperam-se rapidamente de eventos de inatividade, garantindo a privacidade e segurança dos dados. Para mais informações, visite www.perforce.com/products/delphix


  **Average Rating:** 4.1/5.0
  **Total Reviews:** 11

**Who Is the Company Behind Perforce Delphix?**

- **Vendedor:** [Perforce](https://www.g2.com/pt/sellers/perforce)
- **Ano de Fundação:** 1995
- **Localização da Sede:** Minneapolis, MN
- **Twitter:** @perforce (5,094 seguidores no Twitter)
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/perforce/ (2,032 funcionários no LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Company Size:** 55% Empresa, 36% Médio Porte


#### What Are Perforce Delphix's Pros and Cons?

**Pros:**

- Gestão de Banco de Dados (2 reviews)
- Gestão de Dados (2 reviews)
- Segurança de Dados (2 reviews)
- Facilidade de Uso (2 reviews)
- Recursos (2 reviews)

**Cons:**

- Caro (3 reviews)
- Preços Caros (3 reviews)
- Complexidade (2 reviews)
- Configuração Complexa (2 reviews)
- Problemas de Integração (2 reviews)

### 25. [Statice](https://www.g2.com/pt/products/statice/reviews)
  Uma plataforma pronta para empresas para gerar dados sintéticos que preservam a privacidade a partir de tipos de dados estruturados. ✅ Alta utilidade e garantias de privacidade ✅ Use os dados sintéticos como substituto direto para qualquer tipo de análise de comportamento, preditiva ou transacional em conformidade com as leis de proteção de dados. ✅ Possível teste. Mais em www.statice.ai


  **Average Rating:** 4.1/5.0
  **Total Reviews:** 4

**Who Is the Company Behind Statice?**

- **Vendedor:** [Statice](https://www.g2.com/pt/sellers/statice)
- **Ano de Fundação:** 2018
- **Localização da Sede:** Berlin, DE
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/staticeberlin/ (6 funcionários no LinkedIn®)
- **Receita Total (USD mm):** $1,869

**Who Uses This Product?**
  - **Company Size:** 75% Pequena Empresa, 25% Médio Porte



    ## What Is Ferramentas de Dados Sintéticos?
  [Software de Inteligência Artificial](https://www.g2.com/pt/categories/artificial-intelligence)

  
---

## How Do You Choose the Right Ferramentas de Dados Sintéticos?

### O Que Você Deve Saber Sobre 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)](https://www.g2.com/glossary/personally-identifiable-information-definition). Essa abordagem ajuda as organizações a aderirem a várias regulamentações de privacidade, como o [Regulamento Geral sobre a Proteção de Dados (GDPR)](https://www.g2.com/glossary/gdpr-definition). 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](https://www.g2.com/articles/predictive-analytics), 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)](https://www.g2.com/articles/machine-learning-models), 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](https://www.g2.com/articles/statistical-modeling) **:** 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](https://www.g2.com/articles/structured-vs-unstructured-data#structured) (tabelas), [dados não estruturados](https://www.g2.com/articles/structured-vs-unstructured-data#unstructured) (texto e imagens) e dados de séries temporais.
- [Escalabilidade](https://www.g2.com/glossary/scalability) **:** 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)](https://www.g2.com/articles/what-is-artificial-intelligence) 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](https://www.g2.com/categories/deep-learning) e software de autoencoder: Técnicas de [aprendizado profundo](https://www.g2.com/articles/deep-learning), particularmente autoencoders, geram dados sintéticos. Autoencoders são [redes neurais](https://www.g2.com/glossary/artificial-neural-network-definition) 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](https://www.g2.com/glossary/algorithmic-bias-definition). 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](https://www.g2.com/articles/data-breach) 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](https://www.g2.com/glossary/debugging-definition) 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](https://www.g2.com/categories/data-masking) 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](https://www.g2.com/articles/what-is-a-database). 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](https://www.g2.com/glossary/stakeholder-definition).
- [Frameworks de aprendizado de máquina](https://www.g2.com/categories/machine-learning) 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](https://www.g2.com/glossary/data-security-definition) 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)](https://learn.g2.com/california-consumer-privacy-act).
- **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](https://learn.g2.com/data-storage) 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](https://www.g2.com/articles/cloud-computing) 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](https://www.g2.com/articles/inventory-management).
- **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](https://www.g2.com/articles/what-is-an-api) e [SDKs](https://www.g2.com/articles/sdk) que fornecem fácil integração com sistemas, bancos de dados e fluxos de trabalho existentes.
- [Conformidade regulatória](https://www.g2.com/glossary/regulatory-compliance-definition) 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)](https://www.g2.com/glossary/hipaa-definition).
- **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](https://www.g2.com/glossary/end-user-definition). 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_](https://learn.g2.com/author/shalaka-joshi)_Revisado e editado por_ [_Aisha West_](https://learn.g2.com/author/aisha-west)