Perangkat lunak data sintetis memungkinkan pengguna membuat kumpulan data buatan, yang mencakup berbagai jenis data seperti gambar, teks, atau data terstruktur, yang berasal dari kumpulan data atau sumber data asli. Perangkat lunak ini memberdayakan pengguna untuk membuat data dari awal, menjaga informasi sensitif privasi sambil menjaga pola dan hubungan yang melekat pada sumber data. Teknik yang digunakan untuk menghasilkan data sintetik berkisar dari citra yang dihasilkan komputer (CGI) hingga jaringan saraf generatif (GAN) dan pendekatan heuristik. Teknologi ini berfungsi sebagai alat yang berharga bagi perusahaan yang ingin menyederhanakan pembuatan kumpulan data untuk pengujian, pelatihan model pembelajaran mesin, validasi data, dan tujuan lainnya. Dengan memanfaatkan data sintetis, pengguna dapat memitigasi masalah kepatuhan dan mencegah paparan data pribadi, sehingga memfasilitasi pembagian dan pemanfaatan data yang aman. Untuk memastikan keamanan dan anonimisasi yang tidak dapat diubah, banyak penyedia mengintegrasikan mekanisme privasi seperti privasi diferensial, perlindungan terhadap risiko identifikasi ulang, dan menjaga privasi individu. Pendekatan ini memungkinkan peneliti, organisasi, dan pemangku kepentingan lainnya untuk berbagi data tanpa mengorbankan privasi. Perangkat lunak data sintetis menawarkan keunggulan berbeda dibandingkan perangkat lunak penyembunyian data. Meskipun keduanya bertujuan untuk melindungi informasi pribadi, perangkat lunak data sintetis menonjol karena kemampuannya menghasilkan data buatan dan skalabilitas untuk menangani data dalam jumlah besar. Selain itu, hal ini dapat membantu mengatasi kekhawatiran terkait bias algoritmik dengan menyamakan bias yang ada dalam kumpulan data asli. Agar suatu produk dapat diklasifikasikan dalam kategori Data Sintetis, produk tersebut harus memenuhi kriteria berikut: * Hasilkan data sintetis, termasuk gambar dan data terstruktur. * Ubah data sensitif privasi menjadi kumpulan data yang sepenuhnya anonim dengan tetap mempertahankan granularitas. * Beroperasi dengan lancar, memungkinkan model generatif menghasilkan data secara otomatis tanpa pemrograman eksplisit.
IBM
IBM Cognos Analytics membantu pengguna melakukan analisis data untuk mendukung pengambilan keputusan berbasis data di organisasi.
Securiti
Securiti adalah aplikasi untuk pengelolaan dan keamanan data, termasuk pemantauan, klasifikasi, dan kepatuhan terhadap peraturan privasi.
Informatica
Informatica adalah platform manajemen data yang membantu organisasi mengelola dan mengintegrasikan data secara efisien di berbagai lingkungan.
CVEDIA
CVEDIA adalah platform untuk pengembangan aplikasi otonom dengan fokus pada deteksi dan pelacakan objek menggunakan AI dan pemrosesan set data kompleks.
Tonic.ai
Tonic.ai adalah platform yang menghasilkan data sintetis aman, memungkinkan akses data tanpa membahayakan privasi, cocok untuk pengembangan perangkat lunak dan analisis data.
K2View
K2View adalah platform manajemen data yang menyatukan dan mengirimkan data secara real-time, mendukung berbagai entitas bisnis dan menjaga privasi data.
GenRocket
GenRocket adalah platform untuk pembuatan dan manajemen data uji sintetis, membantu tim QA membuat data pengujian dengan akurasi tinggi dan efisiensi yang lebih baik.
KopiKat
KopiKat adalah alat yang menghasilkan data sintetis untuk melatih dan menguji model AI, meningkatkan keakuratan tanpa mengubah arsitektur jaringan.
syntheticAIdata
syntheticAIdata adalah aplikasi untuk menghasilkan dan mengelola data sintetis, membantu bisnis menciptakan kumpulan data berkualitas untuk model AI.