生成综合用户行为日志以进行用户体验优化：隐私安全的数据生成

真正的数据困境：创新与合规

您正在构建用于用户体验优化的系统。但你面临一个无法克服的问题：新产品的冷启动问题（无历史记录）。

为什么真实数据变得无法访问

监管合规封锁：

GDPR、HIPAA、CCPA 和 SOX 造成了法律障碍：

• 个人数据需要每个用例的明确同意
• 受保护的信息需要严格的访问控制
• 跨境转账限制
• 最高罚款 2000 万欧元或全球收入的 4%

运营瓶颈：

即使在法律上可行的情况下，获取真实数据也需要数周时间：

• 法律/隐私团队审查：排队 2-6 周
• 数据工程管道：1-2周
• 安全和访问控制设置
• 当您获取数据时，它已经过时了

最终结果： 开发团队等待数周或数月才能获取数据。 创新陷入停滞。

解决方案：生成综合数据

如果您可以创建以下数据会怎样：

• 看起来一模一样真实的用户行为日志
• 统计表现类似于真实数据
• 包含零实际个人/敏感信息
• 无需合规审查
• 可在几分钟内按需生成

合成数据生成的工作原理

传统方法：匿名 获取真实数据并尝试删除识别信息。问题：统计属性变化、引用完整性破坏、重新识别风险仍然存在。

生成方法：综合 从真实数据中学习模式，然后生成遵循这些模式但不包含实际记录的新数据。

Datastripes 综合场景生成器

视觉流程生成器： 1.上传真实数据样本 2、系统自动分析结构 3.通过可视化界面配置生成规则 4. 生成综合数据（任何规模） 5.下载或直接连接工具

用户行为日志的主要功能：

• 保留复杂的模式和关系
• 匹配统计分布
• 隐私保证（差分隐私、k-匿名）
• 无限的可扩展性

实际应用：在拥有单个用户之前设计仪表板

想象一下能够在拥有单个用户之前设计仪表板。

场景：外部开发者合作伙伴关系

传统方法：7周

• 第 1 周：提交数据请求
• 第 2-4 周：法律谈判协议
• 第 5 周：请求获得批准但有限制
• 第 6 周：数据工程创建导出（无法使用）
• 第 7 周：第二次尝试有效

综合数据方法：1 天

• 第 1 天：生成 100,000 条综合记录（7 分钟）
• 立即与供应商分享
• 无 DPA、无隐私审查、无需安全认证
• 供应商立即开始开发

节省时间：7 周

其他用例

• ML 训练： 生成比实际数据多 100 倍的罕见示例
• 演示和销售： 创建真实的演示数据，没有隐私风险
• 性能测试： 生成数百万条记录用于负载测试
• 开发环境： 每个开发人员都有自己的数据集

入门：生成您的第一个综合数据集

第 1 周：概念验证

1. 确定一个被数据访问阻止的用例 2.上传小样本真实数据
2. 生成第一个综合数据集
3. 验证并与利益相关者分享

第 2 周：规模 5. 生成生产规模的数据集 6. 部署到开发/测试环境

转型：从数据瓶颈到数据丰富

来自：

• 等待数据访问数周/数月
• 有限且陈旧的数据集
• 外部合作伙伴关系被阻止

致：

• 生成任何数据集只需几分钟
• 无限、新鲜、可定制的数据
• 外部协作，无隐私问题

最终的好处：在拥有单个用户之前设计仪表板。

开始生成综合用户行为日志 并解锁您的团队。

不要让数据访问成为您的瓶颈。在您需要时生成您需要的内容。