Die Marktforscher von Gartner haben ihren „Hype Cycle 2022“ für die Bereiche Künstliche Intelligenz (KI) sowie Data Science und Machine Learning veröffentlicht. In beiden Reports wurde der Berliner Anbieter synthetischer Daten Statice als „Sample Vendor“ ausgezeichnet.
Statice liefert synthetische Daten und wurde von Gartner als "Sample Vendor" positioniert.
(Bild: Statice)
Die beiden Gartner-Reports befassen sich mit einer der größten Herausforderungen in der KI-Entwicklung: Der Beschaffung realer Daten, um Machine-Learning-Modelle effektiv zu trainieren. Synthetische Daten können diese zeitaufwendige und kostenintensive Aufgabe vereinfachen und verhindern gleichzeitig den Einsatz personenbezogener Daten. Statice bietet hierzu entsprechende Lösungen an.
Gartner prognostiziert einen massiven Anstieg der Akzeptanz synthetischer Daten und wachsendes Interesse in allen Branchen. Als Gründe führen die Marktforscher geringere Kosten, Zeitersparnis, verbesserte Machine-Learning-Leistung und den Verzicht auf personenbezogene Elemente in Datensätzen an. Bis 2030 könnten synthetische Informationen echte Daten in KI-Modellen vollständig verdrängt haben. Neben den bisherigen Einsatzgebieten Computer Vision und Automotive sind die künstlichen Daten nun auch in den Bereichen Datenmonetarisierung, externe Analysen, Plattformbewertung und Testdatenentwicklung im Einsatz.
Neue Funktion angekündigt
Statice kündigt in diesem Zuge mit seiner Datenschutz-Toolbox für Unternehmensanforderungen eine Produktneuheit an. Das Berliner Unternehmen hat kürzlich seine Datensyntheselösung um neue Bereinigungsfunktionen erweitert. Synthetische Daten werden dabei mit Datenschutzfunktionen kombiniert, um eine Toolbox für individuelle Anforderungen und die jeweils branchenunabhängig am besten geeignete Datenschutzeinstellung zu bieten. Dies soll insbesondere Unternehmen im Finanz-, Versicherungs- und Gesundheitssektor den Schutz der Privatsphäre ihrer Kunden erleichtern.
Die Software von Statice kann zudem unterschiedliche Richtlinien daten- und projektübergreifend abbilden. Benutzer können sie nach GDPR, HIPAA Safe Harbor oder nach eigenen Rahmenwerken konfigurieren und so die Einhaltung von Vorschriften gewährleisten. Benutzerdefinierte Regeln ermöglichen etwa Transformationsoperatoren für bestimmte Attribute festzulegen. Auf diese Weise werden zum Beispiel Namen maskiert, E-Mails von Kunden geschwärzt oder Postleitzahlen gehasht.
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Stand vom 30.10.2020
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