What are the challenges in synthetic data generation?
Quali sono le sfide nella generazione di dati sintetici?
There are several challenges when creating synthetic data. Below are some general limitations and challenges you will likely experience with synthetic data.
Quality control
Data quality is vital in statistics and analytics. Before you incorporate synthetic data into learning models, you must check that it is accurate and has a minimum level of data quality. However, ensuring that no-one can trace synthetic data points back to real information may require a reduction in accuracy. A trade-off in privacy and accuracy could impact quality.
You can perform manual checks of synthetic data before you use it, which can help to overcome this issue. However, manually checking can become time-consuming if you need to generate lots of synthetic data.
Technical challenges
Creating synthetic data is difficult—you must understand techniques, rules, and current methods to ensure its accuracy and utility. You need high expertise in this field before you’ll be generating any useful synthetic data.
No matter how much expertise you have on your side, it is challenging to generate synthetic data as a perfect imitation of its real-world counterpart. For instance, real-world data often includes outliers and anomalies that synthetic data generation algorithms can rarely recreate.
Stakeholder confusion
Although synthetic data is a useful supplementary tool, not all stakeholders may understand its importance. As a more recent technology, some business users may not accept synthetic data analytics as having real-world relevance. On the flip side, others may over-emphasise the results due to the controlled aspect of generation. Communicate the limits of this technology and its outcomes to stakeholders, making sure they understand both benefits and shortfalls.
Ci sono diverse sfide nella creazione di dati sintetici. Di seguito sono riportate alcune limitazioni e sfide generali che probabilmente incontrerai con i dati sintetici.
Controllo della qualità
La qualità dei dati è fondamentale nelle statistiche e nell'analisi. Prima di incorporare dati sintetici nei modelli di apprendimento, è necessario verificare che siano accurati e abbiano un livello minimo di qualità dei dati. Tuttavia, garantire che nessuno possa ricondurre i dati sintetici a informazioni reali può richiedere una riduzione dell'accuratezza. Un compromesso tra privacy e precisione potrebbe influire sulla qualità.
È possibile eseguire controlli manuali dei dati sintetici prima di utilizzarli, il che può aiutare a risolvere questo problema. Tuttavia, il controllo manuale può richiedere molto tempo se è necessario generare molti dati sintetici.
Sfide tecniche
La creazione di dati sintetici è difficile: è necessario comprendere le tecniche, le regole e i metodi attuali per garantirne l'accuratezza e l'utilità. È necessaria un'elevata esperienza in questo campo prima di generare dati sintetici utili.
Non importa quanta esperienza tu abbia dalla tua parte, è difficile generare dati sintetici come una perfetta imitazione della loro controparte reale. Ad esempio, i dati del mondo reale spesso includono valori anomali e anomalie che gli algoritmi di generazione di dati sintetici raramente riescono a ricreare.
Confusione tra le parti interessate
Sebbene i dati sintetici siano un utile strumento supplementare, non tutte le parti interessate possono comprenderne l'importanza. Trattandosi di una tecnologia più recente, alcuni utenti aziendali potrebbero non accettare che l'analisi dei dati sintetici abbia una rilevanza nel mondo reale. D'altra parte, altri potrebbero enfatizzare eccessivamente i risultati a causa dell'aspetto controllato della generazione. Comunica i limiti di questa tecnologia e i suoi risultati alle parti interessate, assicurandoti che comprendano sia i vantaggi che le carenze.