Syntetisk data och dess betydelse för utvecklingen av ditt företag | AI i affärer #101

Det är ett verktyg som, trots sin tekniska komplexitet, erbjuder enkelhet och säkerhet i användningen, vilket öppnar upp nya affärsmöjligheter. I denna artikel kommer vi att ta en närmare titt på vad syntetiska data är, hur det kan stödja tillväxten av små och medelstora företag (SMEs), och inom vilka branscher det kommer att användas i stor utsträckning. Gör dig redo för en dos av värdefulla tips och inspiration som kan hjälpa ditt företag att växa.

Vad är syntetiska data?

Syntetiska data, som namnet antyder, är konstgjort skapade snarare än insamlade från faktiska händelser. Genererade med hjälp av algoritmer och datorsimuleringar, efterliknar de verkliga data samtidigt som de behåller sina statistiska och matematiska egenskaper.

Det finns tre typer av syntetiska data:

• simuleringsdata – skapade med hjälp av datorsimuleringar, efterliknar vissa scenarier,
• algoritmiskt genererade data – producerade av algoritmer, är utformade för att imitera vissa datamönster,
• AI-baserade data – skapade med hjälp av AI-teknologier som neurala nätverk för att efterlikna komplexa datamönster.

Enligt Gartner kommer så mycket som 60% av de data som används i AI-modellträning att vara syntetiska data år 2024, vilket understryker dess växande betydelse.

Vad används syntetiska data till i SMEs?

För små och medelstora företag, som ofta kämpar med begränsade resurser, kan syntetiska data vara nyckeln till snabbare tillväxt och innovation.

De möjliggör testning och utveckling av nya produkter eller tjänster utan de höga kostnader som är förknippade med insamling och bearbetning av verkliga data. De är särskilt väl lämpade för uppgifter som:

• programvarutestning – utan risken att exponera känsliga kunddata eller besvära användare när nya versioner av algoritmer introduceras,
• AI-modellträning – möjliggör skapandet av mer exakta och effektiva modeller utan att behöva köpa databaser eller samla in dem själv,
• simulering av affärsscenarier – hjälper till att bättre förbereda sig för olika marknadsförhållanden som är mindre sannolika att inträffa.

Dessutom tillåter syntetiska data att experimentera i en kontrollerad miljö, vilket är särskilt värdefullt under prototypfasen av nya lösningar.

Fördelar med att använda syntetiska data

Den största fördelen med det är avsaknaden av identifierande data, vilket gör det till ett idealiskt verktyg för företag som vill testa och utveckla AI-modeller utan att kompromissa med integriteten. Men användningen av syntetiska data medför också ett antal ytterligare fördelar som kan ha en betydande inverkan på ett företags verksamhet. Här är några av dem:

• ger högkvalitativa och balanserade data, vilket är avgörande för noggrann analys och beslut,
• eliminera behovet av tidskrävande datamärkning, vilket sparar tid och minskar kostnader,
• hjälpa till att minska snedvridning genom att skapa mer balanserade datamängder,
• minimera integritetsproblem, vilket är särskilt viktigt i en tid av ökad medvetenhet om dataskydd.

Källa: Datagen (https://datagen.tech/)

Vilka företag drar mest nytta av syntetiska data?

Syntetiska data används inom många branscher, men det kan vara särskilt fördelaktigt för företag som behöver känsliga, farliga eller sällsynta data. Detta kan inkludera data för:

• vårdgivare – möjliggör skydd av patienters integritet och förbättrar kliniska forskningsmöjligheter,
• tillverkare av autonoma fordon – möjliggör säker och trygg testning av teknologier under kontrollerade förhållanden,
• finanssektorn – stödjer bedrägeribekämpning och marknadsbeteendeanalys,

Innan du bestämmer dig för om användningen av det kommer att gynna ditt företag, utvärdera noggrant dina behov. Fråga dig själv vilka typer av data som är kritiska för ditt företag. Kommer det att vara bilder, strukturerade data eller kanske tidsserier?

Utvärdera också plattformens användarvänlighet med avseende på vem som kommer att använda den dagligen, samt plattformens förmåga att integreras med dina nuvarande system. Se till att leverantören har robusta integritetspraxis som följer branschregler och att plattformens villkor är förenliga med framväxande AI-regler.

Vilken leverantör ska man välja?

Valet av leverantör av syntetiska data beror främst på vilken typ av data företaget behöver. Bland de mest populära alternativen är det värt att överväga följande förslag:

1. Mostly AI (https://mostly.ai/). Dess främsta fördel är en användarvänlig plattform som inte kräver avancerad teknisk kunskap. Den tillhandahåller högst anpassningsbara syntetiska data, inklusive strukturerade (tabellbaserade) data, bilder, video och tidsserier. Den specialiserar sig på att generera realistiska data som skyddar användarens integritet och minskar snedvridning i datamängder. AI används oftast inom finanssektorn, detaljhandeln och mjukvaruutvecklingsföretag.
2. Gretel (https://gretel.ai/) Gretel fokuserar å sin sida på strukturerade och textbaserade data och erbjuder verktyg som enkelt integreras med befintliga system. Deras främsta fördel är integritetsskydd, vilket är tillämpligt inom finans eller vård, där anonymitet av data är en prioritet.
3. Datagen (https://datagen.tech/), specialiserar sig på 3D-data och erbjuder fotorealistiska modeller av människor. Deras teknik används inom detaljhandeln, i medicinska simuleringar och utvecklingen av människa-datorinteraktion med hjälp av avancerade AR- och VR-applikationer. Dess främsta fördelar är fotorealistiska resultat som är användbara för att simulera mänsklig interaktion och utveckla augmented reality (AR) eller virtual reality (VR) applikationer.

Källa: Mostly AI (https://mostly.ai/)

Sammanfattning

Syntetiska data öppnar upp nya möjligheter för företag, vilket gör att de kan optimera processer, öka konkurrenskraften och påskynda innovation. Dess användning gör det möjligt för dem att utforska nya områden utan att kompromissa med integritet och säkerhet. Därför är det värt att överväga implementeringen av syntetiska data i din affärsstrategi för att dra nytta av dess potential och fördelar. Vi uppmuntrar dig att lära dig mer om syntetiska data och hur du kan använda dem för att växa ditt företag.

Om du gillar vårt innehåll, gå med i vår aktiva community av busy bees på Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest, TikTok.