合成データがスケーラビリティとセキュリティを解決する新しいビッグデータであることに着目するTonic

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ビッグデータは表面的で中身が掴めない。何年も前から、あらゆる企業はある種のデータベースの中でデジタル情報の残滓をすべて保存しておくべきだといわれてきた。そうしないと、経営陣は競合他社などに対して競争力のあるインテリジェンスを失いかねない。
しかし、ビッグデータには1つ問題がある。とにかく膨大な量であることだ。
ペタバイト規模のデータを処理してビジネスに関する洞察を生成するには、コストと時間がかかる。さらに悪いことに、これらのデータは世界中のあらゆるハッカーグループのターゲットになる危険が大きい。ビッグデータは維持、保護、機密保持すべてにコストがかかるが、押し並べてみると結果はそうしたコストに見合わない可能性がある。多くの場合、精選されたデータセットは、無限量の未処理データよりも速く、より良い洞察を提供できる。
企業は何をすべきだろうか?ここでまさに、Tonicがビッグデータの問題を改善するのに必要とされるだろう。
Tonicは「合成データ」プラットフォームで、未処理のデータをソフトウェアエンジニアやビジネスアナリストが使いやすいプライベートなデータセットに変換する。その過程でTonicのアルゴリズムは元のデータを識別せず、統計的には同一だが合成されたデータセットを作成する。これは個人情報が不安定なかたちで共有されないことを意味する。
たとえばオンラインショッピングプラットフォームは、その顧客と彼らが購入したものに関する取引履歴を持つ。そのデータを社内のすべてのエンジニアやアナリストと共有することは危険だ。なぜならその購入履歴には知る必要のない者が、アクセスすべきでない個人的な詳細情報が含まれている可能性があるからだ。Tonicは元の支払いデータを、まったく同じ統計的性質を持つが元の顧客とは結びつかない、新しい小さなデータセットに変換することができる。そうすればエンジニアがア

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