对于那些在数据访问和隐私合规方面遇到困难的组织来说，合成数据已成为一种技术解决方案。作为一种隐私增强技术，它在过去几年中越来越受欢迎， 新的预测预测到 年，用于人工智能和数据分析的数据中有 将是合成的。
但是，合成数据采用的现实情况如何？ 年我们 贝宁电话号码数据 将看到哪些具体的应用？本文分享了四年来支持组织中合成数据集成的经验和观点。
创新始于数据。能够以正确的方式利用正确数据的组织可以使其用户受益并提供更好的服务。然而，数据项目面临许多挑战。由于人才缺口、投资回报率不确定性、数据可用性、不一致或数据集有偏差，数据计划往往在开始之前就注定失败。
我们不要忘记不断变化的全球监管环境和与数据项目相关的隐私风险。当涉及到在全球范围内处理数据时，位于多个国家并受多个司法管辖区的公司可能会发现 数据法规 这是最具挑战性的方面之一。
那么合成数据如何帮助解决这些挑战？在接下来的段落中，我们将重点关注金融、保险、医疗保健和电信行业的几个用例。
但首先，让我们快速了解一下这项技术本身。