合成数据是人工创建的数据，而不是由实际事件生成的数据，它通常是在算法的帮助下创建的，用于作为新产品和工具的测试数据、模型验证以及人工智能AI模型训练。
合成数据很重要，因为它可以生成满足特定需求或条件的数据。比如测试要发布的产品需要数据，机器学习算法需要训练数据。其中，尤其是汽车自动驾驶的AI训练，在现实生活中生成此类数据的成本很高。
从合成数据中受益的行业
汽车和机器人
金融服务
卫生保健
制造业
安全
社交媒体
从合成数据中受益的业务功能
营销
开发和DevOps
人力资源
当必要的数据不存在或不可用时，合成数据使我们能够继续开发新的和创新的产品和解决方案。
比较合成数据和真实数据的性能
数据用于应用程序中，数据质量最直接的衡量标准是数据在使用时的有效性。机器学习是当今数据最常见的用例之一。
70%的时间组使用合成数据能够产生与使用真实数据的组相当的结果。
合成数据的好处
能够生成模拟真实事物的数据似乎是一种创建测试和开发场景的无限方法。虽然这有很多道理，但重要的是要记住，任何源自数据的合成模型只能复制数据的特定属性，这意味着它们最终只能模拟一般趋势。
但是，与真实数据相比，合成数据还是有这几个好处：
克服真实数据使用限制：由于隐私规则或其他规定，真实数据可能存在使用限制。合成数据可以在不暴露真实数据的情况下复制真实数据的所有重要统计属性，从而消除该问题。
创建数据以模拟尚未遇到的情况：在不存在真实数据的情况下，合成数据是唯一的解决方案。
对一些常见统计问题的免疫力：这些问题可能包括项目不响应、跳过模式和其他逻辑约束。
关注关系：综合数据旨在保留变量之间的多元关系，而不是单独的特定统计数据。
这些好处表明，合成数据的创建和使用只会随着我们的数据变得更加复杂和受到更加严密的保护而增长。
