Mock dataset, viaggio nel mondo dei dati fittizi

Indice

• Cos’è un mock dataset?
  • Qualche cenno alle caratteristiche dei mock
  • Come si crea  e utilizza un mock dataset
  • Dati al sicuro e settori di riferimento
  • Perché le aziende dovrebbero usare mock dataset?
    • Conclusioni

Avete sentito parlare di mock dataset e vi siete chiesti cosa siano esattamente? Non ve lo siete chiesti e non vi passa nemmeno per la mente? Non fa nulla, noi ve lo spieghiamo lo stesso. La verità è che i mock dataset sono importanti e anche chi non ha un background tecnologico può comprendere facilmente l’argomento.

Cos’è un mock dataset?

Un mock dataset è un insieme di dati fittizi creato per simulare scenari reali senza dover utilizzare dati autentici e potenzialmente sensibili. Questi dataset sono fondamentali nello sviluppo, nel test e nella validazione di software, applicazioni e algoritmi soprattutto di machine learning. Consentono ai professionisti di lavorare in ambienti controllati e sicuri, preservando la privacy e l’integrità dei dati reali. E fin qui sembra tutto molto semplice e chiaro.

E allora andiamo di etimologia. Dunque, il termine mock dataset deriva dall’inglese dove mock significa finto o simulato, mentre la parola dataset si riferisce a un insieme di dati organizzati. Quindi, un mock dataset è letteralmente un insieme di dati simulati, progettati per imitare situazioni reali senza essere autentici.

Qualche cenno alle caratteristiche dei mock

Di sicuro è che sono estremamente utili e in molti casi. Questo perché sebbene siano solo fittizi, sono progettati per riflettere accuratamente la struttura e le proprietà dei dati reali. In questo modo permettono ai sviluppatori di avere un controllo totale sui dati, facilitando la creazione di scenari specifici per determinati test.

Ricordiamoci sempre che utilizzando dati sintetici, si evitano problemi di privacy e di conformità alle normative sulla protezione dei dati (una spada di Damocle senza fine questa). E poi essendo generati in modo controllato, consentono di riprodurre esattamente le stesse condizioni di test in diverse occasioni.

Come si crea e utilizza un mock dataset

Sono diverse le linee tecniche attraverso le quali può avvenire questa costruzione. Possiamo andare dalla creazione manuale di dati finalizzati a soddisfare specifici requisiti di test, fino alla creazione di un algoritmo ben definito. Inutile dire che vanno scomodati Python e Co. per generare tutta una serie di nomi, date, informazioni, indirizzi e tutto quello che serve per determinare la base per la simulazione di riferimento. Se vi piace invece l’idea di anonimizzare dei dati già presenti e quindi reali, l’iter sarà comunque finalizzato sempre allo stesso obiettivo.

E allora ecco le funzionalità e le applicazioni (nei medesimi campi operativi) dei mock dataset. Partiamo dallo sviluppo di software e l’addestramento con validazione annessa dei modelli (per iniziare) e sempre senza necessità di accedere a dati sensibili. Ma anche la formazione e la simulazione attraverso la creazione di scenari ipotetici per testare come un sistema possa rispondere a diverse condizioni.

Dati al sicuro e settori di riferimento

Sicuramente un buon punto a favore di questa metodica è quello della protezione dei veri dati sensibili, che in questo caso non verrebbero mai esposti. E poi una notevole riduzione dei costi. Sappiamo infatti quanto sia dispendioso acquisire una determinata tipologia di dati e che tempistiche questa richieda. Unico problema potrebbe essere quello della creazione automatica (o a tratti) di bias, con una non presenza reale del dato di riferimento tra quelli costruiti.

Un settore che ritiene l’uso di questa metodica molto importante è quello finanziario, dove è fondamentale testare i software di gestione delle transazioni senza utilizzare i dati reali dei clienti. Un caso più che conosciuto è quello di JPMorgan Chase, che utilizza mock dataset per testare le nuove funzionalità dei loro sistemi bancari, in maniera tale da assicurare che le operazioni reali non vengano mai compromesse. Anche le app sanitarie spesso utilizzano mock dataset per testare determinate funzioni annesse all’applicativo come la gestione delle cartelle cliniche elettroniche.

Perché le aziende dovrebbero usare mock dataset?

Le leggi sulla privacy, come il GDPR , impongono notevoli e rigidi controlli sull’uso dei dati personali. Fare riferimento ai mock dataset può fare in modo che le aziende possano rispettare queste normative, riducendo così il rischio di avvenute violazioni con relative sanzioni. Lo sappiamo, avere a che fare con dati reali per testare applicazioni può esporre informazioni sensibili a rischi di sicurezza. Con l’aggiunta e il supporto dell’AI, i mock dataset possono essere generati su larga scala e adattati a diverse esigenze aziendali.

Conclusioni

Guardiamo quindi a questa raccolta di dati fittizi con simulazione annessa, come ad una possibile strategia vincente per tutte quelle aziende che desiderano migliorare la sicurezza, l’efficienza e la conformità delle loro operazioni. Importante è sempre non abbassare mai lo sguardo di fronte all’innovazione tecnologica. Strada questa che porta dritta verso il futuro dei nuovi mercati.