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Generación Práctica de Datos Sintéticos

by Khaled El Emam, Lucy Mosquera, Richard Hoptroff

October 2024

Intermediate to advanced

166 pages

4h 57m

Spanish

O'Reilly Media, Inc.

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Convenciones utilizadas en este libroAprendizaje en línea O'ReillyCómo contactar con nosotrosAgradecimientos
Definición de datos sintéticosSíntesis a partir de datos realesSíntesis sin datos realesSíntesis y utilidadLas ventajas de los datos sintéticosAcceso eficaz a los datosPermitir mejores análisisDatos sintéticos como proxyAprender a confiar en los datos sintéticosCasos prácticos de datos sintéticosFabricación y distribuciónSanidadServicios financierosTransporteResumen
Cuándo sintetizarEspectro de identificabilidadCompromisos en la selección de PET para permitir el acceso a los datosCriterios de decisiónPET consideradasMarco de decisiónEjemplos de aplicación del marco de decisiónProyectos de síntesis de datosPasos de la síntesis de datosPreparación de datosEl proceso de síntesis de datosGestión del Programa de SíntesisResumen
Datos de encuadreCómo se distribuyen los datosAjustar distribuciones a datos realesGenerar datos sintéticos a partir de una distribuciónMedir la adecuación de los datos sintéticos a una distribuciónEl dilema del sobreajusteUn poco de escarda ligeraResumen
Marco de Utilidad de Datos Sintéticos: Replicación del AnálisisMarco de Utilidad de Datos Sintéticos: Métricas de UtilidadComparación de distribuciones univariantesComparación de estadísticas bivariantesComparación de modelos de predicción multivarianteDistinguibilidadResumen
Generar datos sintéticos a partir de la teoríaMuestreo de una distribución normal multivarianteInducir Correlaciones con Distribuciones Marginales EspecificadasCópulas con distribuciones marginales conocidasGenerar datos sintéticos realistasAjustar datos reales a distribuciones conocidasUtilizar el aprendizaje automático para ajustar las distribucionesDatos sintéticos híbridosMétodos de aprendizaje automáticoMétodos de aprendizaje profundoSintetizar secuenciasResumen
Tipos de divulgaciónRevelación de identidadAprender algo nuevoDivulgación de atributosRevelación inferencialDivulgación significativa de la identidadDefinir la ganancia de informaciónReunirlo todoPartidos únicosCómo afecta la ley de privacidad a la creación y uso de datos sintéticosCuestiones en el marco del GDPRCuestiones en el marco de la CCPACuestiones en el marco de la HIPAADictamen del Grupo de Trabajo del Artículo 29Resumen
Gestión de la complejidad de los datosPara cada paso de preprocesamiento hay un paso de postprocesamientoTipos de campoLa necesidad de normasNo todos los campos tienen que sintetizarseSintetizar fechasSintetizar la geografíaCampos y tablas de búsquedaDatos que faltan y otras características de los datosSíntesis parcialOrganizar la síntesis de datosCapacidad de cálculoUna caja de herramientas de técnicasSintetizar cohortes frente a conjuntos de datos completosAlimentación continua de datosGarantía de privacidad como certificaciónRealizar estudios de validación para conseguir apoyoPruebas de Intruso Motivado¿Quién es el propietario de los Datos Sintéticos?Conclusiones

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Capítulo 2. Aplicación de la síntesis de datos

Este trabajo se ha traducido utilizando IA. Agradecemos tus opiniones y comentarios: translation-feedback@oreilly.com

La primera decisión que hay que tomar es si la síntesis de datos es el mejor enfoque para proporcionar acceso a los datos, en comparación con otras tecnologías alternativas de mejora de la privacidad (PET). Para garantizar el éxito de la aplicación de la síntesis, ésta debe estar en consonancia con las prioridades de una organización. En este capítulo presentamos primero un marco de decisión que permitirá la selección objetiva de la síntesis de datos y te ayudará a decidir cuándo se ajustará a las prioridades empresariales, en comparación con las alternativas.

Una vez seleccionada la síntesis de datos como solución adecuada, podemos considerar el proceso de aplicación.

Hay dos componentes clave en la aplicación de la síntesis de datos a nivel empresarial: el proceso y la estructura. El proceso consiste en los pasos clave del proceso, y demuestra cómo integrar la síntesis en una canalización de datos. La estructura suele ponerse en práctica a través de un Centro de Excelencia de Síntesis¹ que dispondría de habilidades y capacidad dedicadas a generar datos para la organización y sus clientes, así como a proporcionar educación y consultoría sobre síntesis de datos al resto de la organización. Este capítulo describe el proceso y la estructura con cierto detalle para proporcionar orientación y describir los factores críticos ...