Realistiska, integritetssäkra dataset som bevarar statistiken utan att exponera en enda verklig person — för test, träning och sällsynta fall.
När verklig data är knapp, känslig eller kraftigt obalanserad blir den en flaskhals: modeller kan inte tränas, team kan inte dela, och hela projekt stannar på ett integritetsgodkännande som aldrig kommer. Syntetisk data bryter dödläget genom att generera poster som bevarar den statistiska strukturen utan att innehålla en enda verklig person.
Värdet är inte bara integritet. Syntetisk generering låter dig medvetet skapa de sällsynta fall som verkliga dataset knappt innehåller — bedrägerimönstret som sker en gång på tio tusen transaktioner. Du kan balansera skeva klasser och fylla testmiljöer utan att kopiera produktionsdata.
Gjort oförsiktigt kan syntetisk data ändå läcka. En generator som memorerar sitt träningsset reproducerar verkliga människor. Därför är mätning lika viktig som generering: vi kvantifierar re-identifieringsrisk och nytta, och dokumenterar båda.
Vi börjar från ditt verkliga schema och frågorna dina modeller behöver besvara, och väljer sedan en genereringsmetod som matchar — statistiska modeller för enkel tabelldata, djupa generativa modeller för komplex data, och specialiserade metoder för tidsserier och text. Målet är trohet där det räknas.
Varje dataset vi levererar kommer med två mätta egenskaper: en integritetspoäng som kvantifierar re-identifieringsrisk, med differentiell integritet där du behöver det, och en nyttopoäng som visar hur en modell tränad på syntetisk data presterar mot ett verkligt hold-out.
Fyll staging- och QA-miljöer med realistisk data utan verkliga kunder.
Generera bedrägeri-, fel- eller gränsfall som verklig data knappt innehåller.
Dela dataset över gränser och team utan att flytta persondata.
Rätta till skeva dataset så modeller inte ignorerar minoritetsklasser.
Träna en första modell innan tillräckligt med verklig data finns.
Skapa kontrollerade scenarier för bedrägeri- och avvikelsesystem.
Vi kommer överens om målschema, relevant trohet och integritetskravet.
Vi studerar strukturen och statistiken i verklig data och avsätter ett hold-out.
Vi väljer och konfigurerar genereringsmetoden efter datatyp och ramar.
Vi genererar det syntetiska datasetet och justerar mot nödvändig trohet.
Vi mäter re-identifieringsrisk och nytta mot hold-out.
Vi levererar dataset, pipeline och dokumenterad integritets- och nyttorapport.
Vi väljer genereringsmetoden efter datatyp och trohet du behöver, alltid kopplad till integritets- och nyttomätning.
Vi mäter re-identifieringsrisk direkt, tillämpar differentiell integritet där det krävs, och dokumenterar restrisken.
Vi validerar trohet och prestanda mot ett verkligt hold-out före leverans, och visar dig siffrorna.
Tabell, tidsserier och text stöds väl; bilder och multimodal på begäran.
Vanligtvis kompletterar det — täpper luckor, balanserar klasser och låser upp miljöer verklig data inte når.
Kompakta, effektiva modeller vid kanten — låg latens, full integritet.
Benchmarka, stresstesta och adversariellt granska modeller före lansering.
Samverkande agenter med verktygsanrop, överlämning och MCP/A2A-protokoll.
