ในยุค Big Data ที่ ข้อมูล มีค่า มหาศาล แต่ การนำข้อมูลจริง มาใช้ อาจ มีความเสี่ยง ด้าน ความเป็นส่วนตัว และ ความปลอดภัย ข้อมูลสังเคราะห์ (Synthetic Data) จึงเป็นทางเลือก ที่ น่าสนใจ
ข้อมูลสังเคราะห์ คือ ข้อมูล ที่ สร้างขึ้น โดย คอมพิวเตอร์ โดย จำลอง รูปแบบ และ คุณสมบัติ ของ ข้อมูลจริง แต่ ไม่ มี ข้อมูลส่วนบุคคล ทำให้ สามารถ นำไปใช้ ได้ อย่าง ปลอดภัย
ประโยชน์ ของ ข้อมูลสังเคราะห์ (Synthetic Data)
ปกป้อง ความเป็นส่วนตัว: ไม่ มีความเสี่ยง ด้าน Data Privacy
ลด Bias และ Discrimination: สร้าง ข้อมูล ที่ สมดุล และ เป็นกลาง
เพิ่ม Agility: สร้าง และ ปรับแต่ง ข้อมูล ได้ อย่าง รวดเร็ว และ ยืดหยุ่น
ประหยัด ต้นทุน: ลด ค่าใช้จ่าย ในการ จัดหา และ จัดการ ข้อมูลจริง
ปฏิบัติตาม กฎหมาย: สอดคล้องกับ PDPA และ GDPR
การประยุกต์ใช้ ข้อมูลสังเคราะห์ ในธุรกิจ
การเงิน:
ทดสอบระบบ Fraud Detection
พัฒนา AI/ML Model
สร้าง Test Data สำหรับ FinTech Applications
ค้าปลีก:
วิเคราะห์ Customer Behavior
พยากรณ์ Demand
Personalization
การแพทย์:
วิจัย และ พัฒนา ยา และ วัคซีน
สร้าง Medical Image สำหรับ AI Training
จำลอง โรค และ การรักษา
การผลิต:
ทดสอบ ระบบ IoT และ Automation
สร้าง Digital Twin
เพิ่มประสิทธิภาพ Supply Chain
วิธีการ สร้าง ข้อมูลสังเคราะห์
วิเคราะห์ ข้อมูลจริง: ศึกษา รูปแบบ โครงสร้าง และ ความสัมพันธ์ ของ ข้อมูล
สร้าง โมเดล: ใช้ Machine Learning หรือ Deep Learning สร้าง โมเดล ที่ จำลอง ข้อมูลจริง
สร้าง ข้อมูลสังเคราะห์: ใช้ โมเดล สร้าง ข้อมูลใหม่ ที่ มี ลักษณะ ใกล้เคียง ข้อมูลจริง
ตรวจสอบคุณภาพ: ประเมิน ความถูกต้อง ความสมจริง และ ความปลอดภัย ของ ข้อมูลสังเคราะห์
เครื่องมือ และ เทคโนโลยี
Mostly AI: เน้น การสร้าง ข้อมูล ที่ มีความสมจริงสูง
Synthetic Data Vault (SDV): Open-source Tool
Gretel.ai: แพลตฟอร์ม สำหรับ สร้าง และ จัดการ ข้อมูลสังเคราะห์
AlphaSec: ผู้เชี่ยวชาญ ด้าน Data Security และ AI
AlphaSec (alphasec.co.th) มีทีมผู้เชี่ยวชาญ พร้อมให้คำปรึกษา และ บริการ เกี่ยวกับ ข้อมูลสังเคราะห์
บริการของเรา:
Data Security Consulting
AI/ML Development และ Implementation
Data Privacy และ Compliance