合成数据将在未来取代真实世界的数据。合成数据的工作原理与真实世界的数据一样，但不同的是，它是人为创造的，而不是基于实际事件。企业可以将合成数据用于各种目的，例如填补他们无法获得或尚不存在的缺失训练数据的空白。bluehost美国独立服务器商分享用合成数据构建一个数据驱动的未来
思考合成数据的方式与思考使用实际数据模拟事件的方式相同。合成数据集是用来模拟事件的，但数据是制造出来的，而不是使用真实世界的数据。
合成数据之所以受欢迎，是因为工具和技术可以对图像、物体和环境进行分类和标记–提高人工智能模型的准确性。因此，许多行业，如金融、医疗保健和零售业已经在探索将合成数据用于各种用例。
在未来十年，人工智能模型中的合成数据将比使用真实世界的数据更普遍，仅仅是因为你可以建立高质量的模型，而不必经历获得真实世界数据集的复杂性和成本。
探讨合成数据的好处
治理是合成数据的一个最有力的案例。由于合成数据包含了原始数据的特征，企业仍然可以使用数据来推动创新，例如通过在团队、部门和其他合作伙伴组织之间共享数据。然而，这种合成数据并不包含任何关键的个人或私人信息，因为合成数据取代了原始数据。
企业可以利用合成数据更快地推动创新并产生价值，因为损害隐私和安全的障碍和风险已经消除。没有隐私和安全方面的障碍，决策者可以更容易地使用合成数据。
例如，金融机构的数据受到高度保护，维护客户隐私对这些机构的成功至关重要。但通过合成数据，组织可以模拟与原始数据几乎相同的数据集，但是也可以从该数据集中删除关键的私人和机密信息。这有助于企业探索更先进的用途，如欺诈检测。推荐阅读：《被数据分析重塑的5个行业》
当你能安全、快速地访问数据时，你可以更容易地扩大规模。想想那些可以将其数据货币化的组织，以及许多行业和企业可以从共享和访问合成数据中受益。治理、可扩展性和速度的结合使合成数据变得可取和有价值。这就是为什么金融或医疗行业的组织可以从合成数据中受益的原因;他们制造的数据包含了与原始数据相似的特征，而不影响客户和病人的保密性。
创建合成数据
合成数据已经被用于各种目的，就像你使用真实世界的数据集建立机器学习(ML)模型的方法一样。
有时，没有任何可用的真实世界数据，或者获得公司所需的数据集是昂贵的，所以组织可以创建合成数据，以填补他们需要训练ML模型的数据空白。例如，合成数据已在自动驾驶汽车的开发中得到普及，以模拟各种不同的驾驶场景。推荐阅读：《数据可视化的类别及其重要性》
合成数据是有优势的，因为它可以快速加快模型的开发，而收集真实世界的训练数据可能会很耗时。许多不同的模拟可以使用合成数据来实现。
- 例如，当客户行为发生巨大变化时，替换或增强数据以提高预测能力
- 测试替代结果，以便组织能够更好地准备应对不同的事件和情况
- 改善软件测试和DevOps环境，而不存在使用真实世界数据的安全风险
- 测试人工智能系统的潜在偏差
为更好的未来提供合成数据
如果不使用合成数据，在未来创建高质量的人工智能模型将是不可能的。许多大型企业已经在探索合成数据的价值，许多新的创业公司也在进入这个领域–严格地专注于合成数据领域。推荐相关阅读：《2022年最受欢迎的数据工程工具》