Los datos sintéticos son datos artificiales generados a partir de datos originales utilizando un modelo entrenado para reproducir sus características y estructura.
Así, ayudamos a empresas a superar los desafíos relacionados con la ciberseguridad, la privacidad y la confidencialidad de los datos mientras utilizamos técnicas avanzadas de modelado de información e inteligencia artificial.
Gestionando la gobernanza de datos
Los datos sintéticos pueden funcionar como una tecnología de privacidad mejorada (Privacy Enhanced Technology, PET en inglés): aplicando la protección de datos desde el diseño algorítmico en casos en los que se usan datos personales. Los datos sintéticos ofrecen una solución para superar las limitaciones de acceso a datos reales, permitiendo testar, entrenar algoritmos y desarrollar aplicaciones sin exponer información sensible. En el desarrollo, los tests y la validación de servicios de aprendizaje automático, en los que los datos reales no están disponibles en cantidades suficientes, los datos sintéticos también desempeñan un papel crucial.
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- Cumplimiento del RGPD. Garantizamos la privacidad de los datos más allá de la simple anonimización y evitando la necesidad de agregar datos compartidos con los proveedores. Lograr un equilibrio entre la privacidad y la utilidad, permitiendo a los proveedores y operadores de datos desarrollar sus servicios y análisis de forma adecuada.
- Trabajar con datos sintéticos. Los «nuevos» datos sintéticos que creamos proporcionarán la misma información útil que los datos originales con la ventaja de que no revelan ningún dato sensible y reducen el riesgo en caso de fallo en la ciberseguridad.
- Evitar que la información sensible pueda ser inferida a partir de los datos compartidos. Superamos el desafío frecuente de evitar el reconocimiento de personas en función de comportamientos o datos relacionados, incluso si los datos ya están anonimizados. Por ejemplo: «Juan va al hospital infantil en moto el 2 de julio/span>«. Incluso si eliminamos el ID o el nombre de los datos, podríamos identificarlo fácilmente.
Gestionando la privacidad mientras extraemos valor de los datos
Superamos las limitaciones de la anonimización tradicional, evitando tanto la identificación directa como las inferencias indirectas.
Por ejemplo, nuestros datos sintéticos nos permiten mantener la integridad de patrones y tendencias críticos, lo cual es esencial para el análisis predictivo o la identificación de comportamientos sin comprometer la privacidad individual.
Dos casos de uso ilustrativos podrían ser:
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- Planificación urbana: los datos sintéticos permiten modelar los patrones de movilidad sin revelar la ubicación exacta de las personas, protegiendo así su privacidad y optimizando los sistemas de transporte.
- Asistencia sanitaria: los datos sintéticos pueden permitir una mejor personalización de los tratamientos, al tiempo que protegen la información del historial sanitario del paciente, así como sus datos de comportamiento. Esto generaría mejores resultados, adherencia al tratamiento, así como entrenar futuros modelos para ayudar a los profesionales de la salud en diagnósticos avanzados.
En esencia, nuestra solución de datos sintéticos es una herramienta valiosa para equilibrar la privacidad y la utilidad al procesar datos.
