9 beste Softwarelösungen für synthetische Daten

Der Begriff synthetische Daten bezeichnet künstlich erzeugte Daten, die tatsächliche oder reale Daten nachahmen. Wie die Definition nahelegt, werden synthetische Daten häufig in Anwendungen der künstlichen Intelligenz eingesetzt.

Warum sind synthetische Daten wichtig? Jeden Tag werden etwa 328,77 Millionen Terabyte an Daten erzeugt. Es gibt Grenzen dafür, welche dieser riesigen Datenmengen Sie wie nutzen können, ohne gegen Compliance-Vorschriften zu verstoßen oder den Datenschutz zu gefährden.

Durch die Nutzung synthetischer Daten können Unternehmen die Herausforderungen beim Datenzugriff, bei der gemeinsamen Datennutzung und beim Datenschutz überwinden und dennoch wichtige Aufgaben ausführen, die auf realen Daten basieren. Darüber hinaus helfen synthetische Daten Unternehmen, Probleme durch Datenknappheit zu überwinden – insbesondere dann, wenn nur eine begrenzte Menge tatsächlicher Daten für Analysen oder das Training von KI-Modellen verfügbar ist.

Lesen Sie weiter, um mehr über die besten Softwarelösungen für synthetische Daten zu erfahren – einschließlich Preisen, Funktionen, Vor- und Nachteilen, Integrationen und mehr.

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• Die besten Softwarelösungen für synthetische Daten: Vergleichstabelle
• Die besten Softwarelösungen für synthetische Daten
• Wichtige Funktionen von Software für synthetische Daten
• So wählen Sie die beste Software für synthetische Daten für Ihr Unternehmen aus
• So haben wir die besten Softwarelösungen für synthetische Daten bewertet
• Fazit: Die besten Softwarelösungen für synthetische Daten

Die besten Softwarelösungen für synthetische Daten: Vergleichstabelle

Die 9 besten Softwarelösungen für synthetische Daten

MOSTLY AI Synthetic Data Platform: Am besten für Benutzerfreundlichkeit

Gesamtbewertung: 4,55

• Kosten: 5
• Funktionsumfang: 5
• Benutzerfreundlichkeit: 5
• Tools: 5
• Support: 2

Wir haben MOSTLY AI aufgrund seiner Vielseitigkeit und seines umfassenden Funktionsumfangs aufgenommen. Diese Vielseitigkeit ermöglichte es uns, realistische und vielfältige Datensätze für zahlreiche Anwendungsfälle zu erstellen.

Die MOSTLY AI-Plattform für synthetische Daten ermöglicht es Unternehmen verschiedenster Branchen, hochwertige synthetische Daten unter Wahrung des Datenschutzes zu generieren. Unternehmen aus dem Banken-, Telekommunikations-, Gesundheits- und Versicherungssektor können MOSTLY AI nutzen, um synthetische Daten für verschiedene Anwendungsfälle zu erzeugen, etwa für die Datenanonymisierung, die Entwicklung, das Testen und die Produktentwicklung im Bereich der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens sowie für den grenzüberschreitenden und unternehmensweiten Datenaustausch.

Um das Tool kennenzulernen, habe ich ein kostenloses Konto erstellt. Die Anmeldung dauerte weniger als zwei Minuten. Nach der Anmeldung hatte ich keine Daten zum Hochladen, also wählte ich einen der drei verfügbaren Beispieldatensätze (Bank Marketing) aus und begann, auf Grundlage dieses Beispiels synthetische Daten zu generieren.

Ansicht des QA-Berichts für synthetische Daten von MOSTLY AI.

Preise

• Kostenloser Tarif auf Dauer: Ermöglicht die Generierung von bis zu 100.000 Zeilen pro Tag.
• Team: 3 US-Dollar pro Credit.
• Enterprise: 5 US-Dollar pro Credit.

Der tatsächliche monatliche Preis hängt von der Anzahl der Datenobjekte (Zeilen), Datenpunkte pro Objekt (Spalten) und Ersteller (Benutzer) ab. So zahlt ein Benutzer des „Team-Tarifs“ mit 1 Ersteller, 100 Datenpunkten pro Objekt und 100.000 Datenobjekten beispielsweise 1.860 US-Dollar pro Monat oder 22.320 US-Dollar pro Jahr, während ein Benutzer des „Enterprise-Tarifs“ mit derselben 1 Funktion 3.100 US-Dollar pro Monat oder 37.200 US-Dollar pro Jahr zahlt.

Wichtige Funktionen

• Unterstützung für Zeitreihen.
• Unterstützung verschiedener Datentypen – MOSTLY AI arbeitet mit unterschiedlichen strukturierten Daten: numerischen, kategorialen sowie Datums- und Zeitvariablen.
• Neugewichtung von Daten zur Datenexploration.
• Bereitstellung über Kubernetes oder OpenShift.

Vorteile

• Benutzer sagen, dass der kostenlose Tarif viele Funktionen bietet.
• Die Plattform ist leicht zu erlernen und zu bedienen.

Nachteile

• Dedizierter Support ist auf Benutzer des Enterprise-Tarifs beschränkt.
• Benutzer sagen, dass die UI-Elemente verbessert werden könnten.

MOSTLY-AI-Integrationen

Sie können MOSTLY AI mit verschiedenen Drittanbietertools verbinden, darunter:

• Amazon Web Services (AWS)
• Microsoft Azure
• Google Cloud Platform
• Oracle Cloud Infrastructure
• PostgreSQL
• SQL Server
• Snowflake
• Databricks
• Maria DB

Siehe auch: Die beste Software für künstliche Intelligenz

Syntho: Am besten für kleine und mittlere Unternehmen

Gesamtbewertung: 3,28

• Kosten: 0
• Funktionsumfang: 5
• Benutzerfreundlichkeit: 4,5
• Tools: 5
• Support: 1

Unsere Recherche hat ergeben, dass die synthetischen Daten von Syntho für Datenanalysen verwendet werden können, als handele es sich um echte Daten, und dass die Ergebnisse nahezu identisch mit den Analyseergebnissen der Originaldaten sind.

Syntho ist ein 2020 gegründetes, in Amsterdam ansässiges Start-up, das KI-generierte synthetische Daten für öffentliche Organisationen sowie das Gesundheits- und Finanzwesen bereitstellt. Diese synthetischen Daten können von Organisationen zum Trainieren von Machine-Learning-Modellen, zum Testen von Anwendungen und zur Durchführung von Datenanalysen verwendet werden, ohne die Privatsphäre oder Sicherheit zu gefährden.

Sie können Syntho On-Premises, in jeder (privaten) Cloud und in der Syntho Cloud bereitstellen. Außerdem können Sie die Syntho Engine als Docker-Container oder Python-Paket in Ihrer sicheren IT-Umgebung ausführen. Dafür müssen einige minimale Hardware- und Softwareanforderungen erfüllt sein.

Erkennung und Generierung personenbezogener Daten.

Minimale Hardwareanforderungen

• 32 GB RAM
• 8 virtuelle CPUs
• „Ausreichender“ Speicherplatz für die Daten

Minimale Softwareanforderungen

• Docker-Compose-Bereitstellung
• • Docker: 1.13.0+
  • Docker Compose: V3 und höher
• Kubernetes-Bereitstellung (Alternative)
• • Kubernetes: 1.20 und höher
  • Helm: v3 und höher

Preise

Syntho bietet drei Preispläne an: Basic, Standard und Ultimate. Interessierte Käufer müssen sich jedoch für ein Angebot an den Anbieter wenden. Die Preise hängen von der Größe Ihrer Datenbank und dem von Ihnen bevorzugten Plan ab.

Wichtige Funktionen

• Unterstützt Zeitreihen- und Längsschnittdaten.
• On-Premises- und Private-Cloud-Integration.
• Erkennung und Generierung personenbezogener Daten.
• Automatische Skalierung über Ray und Kubernetes.

Vorteile

• Erweiterte Funktionen zur Datenteilauswahl.
• Die Self-Service-Funktionen und die benutzerfreundliche Oberfläche machen die Lösung für Nutzer aller Erfahrungsstufen zugänglich.
• Rollenbasierte Zugriffskontrolle (RBAC).

Nachteile

• Kein kostenloser Plan und keine transparenten Preise.
• Einige Nutzer berichteten, dass die Beziehungen zwischen Datenbanken nicht erkannt werden.

Syntho-Integrationen

Syntho lässt sich in verschiedene Datenbanken und Dateisysteme integrieren.

• Postgre SQL
• MySQL
• Microsoft SQL Server
• Oracle
• Databricks
• Amazon S3
• Sybase
• MariaDB
• Hive
• IBM DB2

GenRocket: Am besten für Testdatenmanagement (Tester)

Gesamtbewertung: 2,43

• Kosten: 0,65
• Funktionsumfang: 3,75
• Benutzerfreundlichkeit: 1,5
• Tools: 2
• Support: 2

Wir haben GenRocket ausgewählt, weil Entwickler und Tester damit Datensätze mit den für verschiedene Testszenarien erforderlichen spezifischen Merkmalen, Formaten und Strukturen generieren können. Das beschleunigt den Testprozess und verbessert die Gesamtqualität von Softwareanwendungen.

GenRocket ist ein auf die Generierung von Testdaten spezialisiertes Softwareunternehmen. Es bietet eine Plattform, mit der Nutzer realistische und anpassbare Testdaten für Softwaretests und Entwicklungszwecke erstellen und verwalten können. Die generierten Daten lassen sich für verschiedene Testarten verwenden, darunter Funktions-, Performance- und Sicherheitstests. GenRocket bietet außerdem Funktionen wie Datenmaskierung und Datenteilauswahl, um Datenschutz und Compliance sicherzustellen.

GenRocket verfügt über eine Methodik in vier Schritten, mit der Tester unabhängig voneinander ihre eigenen Daten bei Bedarf bereitstellen können.

GenRocket-Projekt-Dashboard.

• Modell – die während des Tests zu generierenden Daten.
• Design – die Vielfalt und Menge der Testdaten.
• Bereitstellen – Testdatenfälle in einer Testumgebung.
• Verwalten – Testdatenprojekte in einem gemeinsamen Repository.

Preise

GenRocket bietet drei Preispläne an.

• Growth: 55.000 US-Dollar pro Jahr. Umfasst 20 Testdatenprojekte.
• Business: Angebote auf Anfrage. Umfasst 40 Testdatenprojekte.
• Advanced: Angebote auf Anfrage. Umfasst 80 Testdatenprojekte.

Wichtige Funktionen

• Bietet eine Bibliothek mit mehr als 730 Datengeneratoren.
• Verfügt über eine Bibliothek mit mehr als 101 Datenformaten.
• Datenteilauswahl und Maskierung.
• Unterstützt verschiedene Testszenarien, darunter realistische Daten, Negativdaten, Daten für komplexe Workflows, Machine-Learning-Daten und X12-EDI-Transaktionsdaten.

Vorteile

• Self-Service-Portal für Testdaten.
• Kann in Ihre CI/CD-Release-Pipeline integriert werden.
• Nutzer loben den technischen Support von GenRocket.

Nachteile

• Add-ons verursachen zusätzliche Kosten.
• Steile Lernkurve.

GenRocket-Integrationen

Zu den wichtigsten Tools, in die sich GenRocket integrieren lässt, gehören:

• Jenkins
• Azure DevOps
• Selenium
• UiPath
• Katalon
• Tosca

Siehe auch: 100+ Top-KI-Unternehmen

Tonic.ai: Am besten für Entwickler

Gesamtbewertung: 3,93

• Kosten: 1
• Funktionsumfang: 5
• Benutzerfreundlichkeit: 4,5
• Tools: 5
• Support: 4

Wir haben Tonic.ai aufgrund seiner fortschrittlichen Funktionen zur Generierung datenschutzbewusster synthetischer Daten ausgewählt. Zwar erfordert die Plattform Zeit für Einarbeitung und Implementierung, doch wir fanden insbesondere die Fähigkeit von Tonic.ai, Beziehungen, Konsistenz und komplexe Strukturen in den Daten zu bewahren, sehr wertvoll.

Die synthetische Datenplattform von Tonic.ai stattet Entwickler mit den erforderlichen Tools aus, um „Fake-Daten“ zu generieren, die echten Daten sehr ähnlich sind. Die Plattform ermöglicht es Entwicklern, auf Grundlage der Daten Ihrer Organisation realistische Testdaten zu erstellen, wobei kritische Beziehungen erhalten bleiben und die Konsistenz von Eingabe und Ausgabe über Tabellen und Datenbanken hinweg gewahrt wird. Tonic.ai eignet sich für Entwickler und Datenwissenschaftler im Finanzwesen, im EdTech-, Versicherungs-, Einzelhandels- und Gesundheitssektor.

Ansicht des Tonic.ai-Dashboards zur Datenteilauswahl.

Preise

Tonic ist in zwei Editionen verfügbar: Tonic Cloud und Enterprise. Für Angebote zu diesen Plänen müssen Sie sich an einen hauseigenen Experten wenden, um ein individuelles Angebot zu erhalten. Tonic bietet eine zweiwöchige kostenlose Testversion an, mit der Sie das Tool vor einer Kaufentscheidung ausprobieren können.

Wichtige Funktionen

• Unterstützt mehrere Flatfile-Formate, darunter .txt, JSON, CSV und XML.
• Warnungen bei Schemaänderungen helfen, das Austreten sensibler Daten zu verhindern.
• Verbindet sich mit mehreren CI/CD-Anwendungen.
• Funktionen zur De-Identifizierung und KI-Synthese.

Vorteile

• Erzielt hohe Bewertungen bei Benutzerfreundlichkeit und Funktionsumfang.
• Bietet hochwertigen Kundensupport.
• Bietet Funktionen zur Datenteilauswahl.

Nachteile

• Einige Nutzer berichteten, dass das Tool relativ teuer ist.
• Steile Lernkurve.

Integrationen von Tonic.ai

Diese Plattform lässt sich in mehrere Drittanbieterdienste integrieren, darunter

• PostgreSQL
• MySQL/MariaDB
• SQL Server
• MongoDB
• Vertica
• DocumentDB
• Oracle
• Snowflake
• Redshift
• BigQuery
• Databricks
• Amazon EMR mit Glue
• Spark

Hazy: Am besten für Finanzdienstleister

Gesamtbewertung: 3,18

• Kosten: 0
• Funktionsumfang: 5
• Benutzerfreundlichkeit: 4,5
• Tools: 2,5
• Support: 2

Hazy ermöglicht es Unternehmen, realistische, aber vollständig fiktive Datensätze zu erstellen, die die statistischen Eigenschaften korrekter Daten nachbilden, ohne tatsächliche Kundeninformationen offenzulegen. Hazy wird in der Finanzdienstleistungsbranche für Betrugsmodellierung, Vermögensverwaltung und Kundenbindung, Finanzkriminalität, Kreditrisiken, AML und operationelle Risiken eingesetzt.

Synthetische Daten von Hazy ist darauf ausgelegt, komplexe Daten aus großen Unternehmen zu verarbeiten. Hazy kann sich mit komplexen Netzwerk- und Sicherheitskonfigurationen verbinden und parallel zu Ihren Originaldaten arbeiten, um ein Höchstmaß an Schutz zu bieten – unabhängig davon, ob die Daten lokal oder in Ihrer privaten Cloud gespeichert sind. Mit Hazy lassen sich komplexe Daten für Anwendungen im Finanzdienstleistungsbereich generieren und sicher innerhalb der Datensilos des Unternehmens speichern.

Ansicht zur Compliance eines Beispielprojekts

Preise

Das Unternehmen veröffentlicht auf seiner Website keine Preise, fordert interessierte Käufer jedoch dazu auf, über ein kurzes Formular auf der Website Kontakt mit einem hauseigenen Experten aufzunehmen.

Wichtige Funktionen

• Erweiterte Techniken zur Speicheroptimierung und Teilmengenerstellung senken den Energieverbrauch.
• Lokal oder in der Cloud bereitstellen.
• Die Plattform kann vielfältige Datensätze erstellen, die verschiedene Szenarien abdecken und so gründliche Tests und Analysen ermöglichen.

Vorteile

• Unterstützt komplexe Datenanforderungen.
• Nutzer loben die integrierten Datenschutztools von Hazy.

Nachteile

• Möglicherweise nicht für kleine Unternehmen geeignet.
• Keine transparenten Preise.

Hazy-Integrationen

Wichtige Hazy-Integrationen:

• Snowflake
• AWS
• Azure

Passend dazu: Was ist generative KI?

K2View: Am besten für ML-Training

Gesamtbewertung: 3,60

• Kosten: 3,25
• Funktionsumfang: 5
• Benutzerfreundlichkeit: 2
• Tools: 5
• Support: 1

K2View bietet vier Methoden zur Generierung synthetischer Daten und erleichtert es Teams, synthetische Daten zu generieren und in CI/CD-Pipelines (Continuous Integration/Continuous Deployment) sowie ML-Pipelines (Machine Learning) zu integrieren.

Tool zur Generierung synthetischer Daten von K2View kombiniert vier Methoden zur Datengenerierung: generative KI, Regel-Engine, Entitätsklonung und Datenmaskierung.

• Generative KI: Beim generativen KI-Modell werden die benötigten Quelldaten als Teilmenge ausgewählt, um generative KI-Modelle zu trainieren. Diese Daten werden anschließend maskiert, um Datenschutz und Schutz zu gewährleisten. Die maskierten Trainingsdaten werden zum Trainieren des GPT-Modells (Generative Pre-trained Transformer) verwendet, das die Generierung synthetischer Daten ermöglicht.
• Regel-Engine: Die regelbasierte Datengenerierung ermöglicht es Ihnen, Funktionen zur Datenerstellung auf Grundlage der Datenklassifizierung zu generieren und den Code anschließend ohne Programmieraufwand anzupassen, zu testen und zu debuggen. Mit der Datengenerierung über die Regel-Engine können Nutzer Geschäftsparameter für die Funktionen festlegen und Daten bei Bedarf oder über eine API generieren.
• Entitätsklonung und Datenmaskierung: Mit der Entitätsklonung können Sie eine einzelne Geschäftsentität samt all ihren Daten extrahieren, maskieren und klonen sowie für jede geklonte Entität eindeutige Bezeichner erstellen. Bei der Datengenerierung durch Datenmaskierung werden sensible und personenbezogene Informationen (PII) automatisch erkannt und anschließend vorgefertigte, anpassbare Datenmaskierungsfunktionen angewendet. K2View ermöglicht es, Daten während der Übertragung zu maskieren, wenn sie aus den Quellen extrahiert werden.

Ansicht zur Erstellung einer neuen Aufgabe in K2View.

Preise

Die Preise von K2View sind auf Anfrage erhältlich.

Wichtige Funktionen

• Konnektoren für strukturierte und unstrukturierte Datenquellen.
• Low-Code-/No-Code-Plattform.
• Datensätze bei Bedarf versionieren und auf frühere Versionen zurücksetzen.

Vorteile

• Bewahrt Datenbeziehungen.
• Funktionen zur Datenmaskierung.
• Verbessert Datenschutz und Compliance.

Nachteile

• Steile Lernkurve für Anfänger.
• Nutzer sagen, dass die Lösung teuer ist.

K2View-Integration

Sie können K2View mit den folgenden Tools verbinden:

• IBM DB2
• Salesforce
• Oracle
• Couchbase

Datomize: Am besten für Datenanalysten und Machine-Learning-Ingenieure

Gesamtbewertung: 3,96

• Kosten: 4,4
• Funktionsumfang: 3,4
• Benutzerfreundlichkeit: 4,5
• Tools: 5
• Support: 3

Unsere Recherche hat ergeben, dass Datomize mit seinen KI-gestützten Funktionen zur Datengenerierung bei analytischen Datensätzen besonders leistungsfähig ist. Durch die Nutzung aus aktuellen Daten extrahierten Verhaltens ermöglicht Datomize Datenanalysten und Machine-Learning-Experten, präzise und relevante analytische Datensätze zu generieren.

Die Datomize KI-gestützte Plattform zur Datengenerierung ermöglicht es Datenanalysten und Machine-Learning-Experten, das Beste aus ihren analytischen Datensätzen herauszuholen. Sie können damit mithilfe des aus aktuellen Daten extrahierten Verhaltens genau die benötigten analytischen Datensätze generieren. Dabei entstehen synthetische Daten, deren Eigenschaften den Originaldaten ähneln, die jedoch keine sensiblen oder personenbezogenen Informationen enthalten.

Dashboard zur Analyse der Datomize-Bewertung.

Preise

• Community: Kostenloser Tarif auf Dauer mit 40 Credits pro Monat und einer maximalen Eingabegröße von 20 MB.
• Starter: 720 US-Dollar pro Monat bei jährlicher Abrechnung oder 800 US-Dollar pro Monat bei monatlicher Abrechnung. Enthalten sind 160 Credits pro Monat sowie eine maximale Eingabegröße von 500 MB.
• Enterprise: Preis auf Anfrage. Unbegrenzte Nutzung und Eingabegröße.

Wichtige Funktionen

• Erweiterte Funktionen zur Datenanreicherung.
• Die regelbasierte Engine von Datomize ermöglicht es Nutzern, für jedes gewünschte Szenario genau den benötigten analytischen Datensatz zu generieren.
• Unterstützung für Zeitreihendaten.

Vorteile

• Bietet einen dauerhaft kostenlosen Tarif.
• Prognostiziert Ergebnisse für jedes Szenario.

Nachteile

• Begrenzte Ressourcen zum Produkt.
• Kein Live-Chat-Support.

Datomize-Integrationen

• Python-SDKs
• PostgreSQL
• MySQL
• Oracle

Sogeti Artificial Data Amplifier (ADA): Am besten für Test- und Entwicklungsanwendungsfälle

Gesamtbewertung: 2,55

• Kosten: 0
• Funktionsumfang: 5
• Benutzerfreundlichkeit: 1
• Tools: 5
• Support: 2

Sogeti erhielt hohe Bewertungen für seinen Funktionsumfang, zu dem die Produktreife, die Fähigkeit zur Unterstützung großer Unternehmen und die Möglichkeit zur Feinabstimmung der Ausgabe gehören. Außerdem erzielte Sogeti bei den „Tools“ die volle Punktzahl von 5 von 5, und zwar aufgrund der Qualität der generierten Daten und der Skalierbarkeit.

Als Teil der Capgemini Group, Sogeti ist Sogeti ein Managed Service Provider (MSP) mit operativer Präsenz an über 100 Standorten weltweit. Sogeti ADA generiert realistische, nutzbare Daten auf Basis realer Datensätze. Die Lösung nutzt fortschrittliches Deep Learning auf Grundlage einer Kombination künstlicher neuronaler Netze, um vorhandene Daten zu analysieren und ähnliche, aber neue Datenpunkte zu erstellen. Sie kann große Datenmengen generieren und Unternehmen dabei helfen, die Herausforderung der Datenknappheit zu bewältigen.

Preise

Angebote sind auf Anfrage erhältlich.

Wichtige Funktionen

• Generierung realistischer und vielfältiger Daten.
• Unterstützung verschiedener Datentypen.
• Reduzierung von Verzerrungen und Überanpassung.

Vorteile

• Die von Sogeti generierten Daten bewahren sämtliche Merkmale, Korrelationen und Eigenschaften der Originaldaten.
• Die Lösung lässt sich an Ihre spezifischen Anforderungen und Anwendungsfälle anpassen.

Nachteile

• Keine transparenten Preise.
• Für die Nutzung sind Schulungen und Fachkenntnisse erforderlich.

Sogeti-Integrationen

Zu den wichtigsten Integrationen von Sogeti gehören:

• SAP S/4HANA
• Azure
• AWS

Siehe auch: Unternehmen im Bereich generative KI: Die 12 wichtigsten Marktführer

CA Test Data Manager: Am besten für die Generierung komplexer Daten

Gesamtbewertung: 2,78

• Kosten: 0
• Funktionsumfang: 3,25
• Benutzerfreundlichkeit: 4
• Tools: 5
• Support: 2

CA Test Data Manager konzentriert sich insbesondere auf den Schutz sensibler Informationen. Die Lösung bietet Funktionen wie Datenmaskierung, die zum Schutz sensibler und personenbezogener Informationen in Testumgebungen beiträgt, indem sie reale Daten durch realistische, aber gefälschte Daten ersetzt.

Entwickelt von CA Technologies, CA Test Data Manager ist ein Tool, mit dem Sie Testdaten für Anwendungstests erstellen, generieren, maskieren und aktualisieren können. CA Test Data Manager automatisiert die Erstellung von Testdaten durch die Integration verschiedener Datenquellen und die Bereitstellung von Datenverwaltungsfunktionen wie Daten-Subsetting, Datenmaskierung und der Generierung synthetischer Daten. CA Test Data Manager unterstützt physische und virtuelle Windows-Computer mit 32-Bit- und 64-Bit-Architektur.

Der Hauptnavigationsbildschirm von Virtual Test Data Manager.

Preise

Angebot auf Anfrage erhältlich.

Wichtige Funktionen

• Die Lösung verfügt über eine Funktion zur Erkennung und Profilerstellung, mit der Sie personenbezogene Daten (PII) über mehrere Datenquellen hinweg identifizieren können.
• Sie ermöglicht die Erstellung zukünftiger Szenarien und unerwarteter Ergebnisse, um Grenzbedingungen zu testen.
• Die Funktion zur Verwaltung virtueller Testdaten von CA ermöglicht es Ihnen, durch Klonen innerhalb von Sekunden mehrere Kopien von Testdaten zu generieren.

Vorteile

• Self-Service-Bereitstellung von Testdaten.
• Integration in Governance und Risikomanagement.
• Datenmaskierung.

Nachteile

• Eingeschränkter Support.
• Begrenzte Informationen zu Ressourcen und Produkten.

Integrationen von CA Test Data Manager

• Oracle RAC 11g
• Oracle RAC 12c
• IBM DB2 11 for z/OS
• IBM DB2 UDB 11.1
• CA IDMS 19.0
• MySQL 5.6

So wählen Sie die beste Software für synthetische Daten für Ihr Unternehmen aus

Bei der Suche nach der besten Software für synthetische Daten sollten die individuellen Anforderungen Ihres Unternehmens an synthetische Daten oberste Priorität haben – geht es Ihnen vor allem um Compliance oder um Geschwindigkeit? Sie müssen ermitteln, welche Datentypen Sie generieren müssen, und feststellen, welches Problem diese Daten für Ihr Unternehmen lösen sollen.

Nachdem Sie Ihren Datenbedarf ermittelt haben, ist es an der Zeit, umfassend zu recherchieren. Suchen Sie nach Lösungen, die Ihren Anforderungen entsprechen und die erforderlichen Funktionen bieten. Unsere Bewertung hat Ihnen die Recherche erleichtert; in der obigen Liste finden Sie sehr wahrscheinlich eine passende Lösung. Als Nächstes sollten Sie die Verfahren zur Datengenerierung, die Anpassungsmöglichkeiten und die Skalierbarkeit des Tools bewerten. Testen Sie die Software außerdem ausführlich – und vergewissern Sie sich, dass sie Ihre Anforderungen tatsächlich erfüllt.

So haben wir die beste Software für synthetische Daten bewertet

Wir haben die besten Tools für synthetische Daten anhand von fünf Kategorien bewertet – jede Kategorie umfasst Unterkategorien, die uns bei der Bewertung und dem Vergleich der KI-Schreibwerkzeuge geholfen haben.

Kosten – 20 %

Wir haben die verschiedenen von den einzelnen Softwarelösungen für synthetische Daten angebotenen Preispläne untersucht. Dazu gehörte die Bewertung der monatlichen oder jährlichen Kosten des Tools. Außerdem haben wir geprüft, ob die Tools ein gutes Preis-Leistungs-Verhältnis bieten.

Funktionsumfang – 30 %

Wir haben die grundlegenden Möglichkeiten zur Datengenerierung und die Funktionen jedes Tools bewertet. Dazu gehörten die Produktreife, die Möglichkeit zur Feinabstimmung der Ausgabe sowie die Frage, ob das Tool auf große Unternehmen ausgerichtet ist.

Benutzerfreundlichkeit – 25 %

Wir haben nach intuitiven und benutzerfreundlichen Tools gesucht, mit denen Nutzer einfach navigieren und die Funktionen des Tools verwenden können.

Tools – 10 %

Wir haben die Ausgabequalität und den Skalierbarkeitsgrad jedes Tools bewertet.

Support – 15 %

Wir haben die Verfügbarkeit und Reaktionsfähigkeit von Kundensupport-Kanälen wie E-Mail, Live-Chat oder telefonischem Support bewertet. Außerdem haben wir die Verfügbarkeit von Ressourcen und Dokumentationen wie Benutzerhandbüchern, Tutorials oder Wissensdatenbanken berücksichtigt.

Fazit: Die beste Software für synthetische Daten

Bei der Auswahl der besten Software für synthetische Daten gibt es keine Universallösung. Datenanalysten und Machine-Learning-Ingenieure könnten beispielsweise Datomize als hilfreich empfinden, während Hazy für Finanzdienstleister die beste Option sein könnte.

Welche Software für synthetische Daten am besten für Sie geeignet ist, hängt von verschiedenen Faktoren ab, darunter den spezifischen Anforderungen Ihres Unternehmens, dem Anwendungsfall, der Branche und den Anforderungen an die Daten-Compliance. Angesichts der Komplexität dieser Kategorie müssen Sie sich gründlich informieren, um die beste Software für synthetische Daten auszuwählen.

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