Synthetic Data Boosting de Ipsos

Synthetic Data Boosting es una solución de Ipsos que permite ampliar y enriquecer datasets existentes mediante la generación de casos sintéticos que replican fielmente los patrones estadísticos reales.

Esto incrementa el poder analítico, especialmente cuando:

♦ la muestra real es reducida,

♦ los subgrupos clave son pequeños, o

♦ los datos están desbalanceados.

Tecnología Propietaria: Modelo de Difusión Tabular

Ipsos es la primera empresa de investigación de mercados en desarrollar un modelo de difusión tabular creado específicamente para datos de encuestas y estudios cuantitativos.

♦ Mayor fidelidad a la estructura estadística original

♦ Preserva patrones centrales y minoritarios

♦ Protege la privacidad del encuestado

♦ Evita inconsistencias psicológicas o lógicas

♦ Respuestas más coherentes y realistas

El Framework SURE valida exhaustivamente la calidad de los datos sintéticos generados.

♦ Mayor precisión analítica incluso con muestras limitadas.

♦ Optimiza costos, maximizando el valor de los datos existentes.

♦ Permite análisis de subgrupos pequeños antes inviables.

♦ Fortalece trackers, suaviza variabilidad entre waves.

♦ Datos sintéticos de alta integridad, validados científicamente.

♦ Requiere mínimo 300–500 casos reales para garantizar confiabilidad.

♦ No “crea datos de la nada”: la calidad depende del dataset original.

♦ Los resultados no se prometen a priori: siempre se validan empíricamente.

♦ Ipsos cuenta con un Departamento de Investigación en Datos Sintéticos y alianzas académicas (incluyendo la Universidad de Stanford).

Synthetic Data Boosting de Ipsos permite ampliar el poder de tus datos sin aumentar costos de campo, entregando insights más robustos, estables y accionables.

Es la única solución del mercado con estándares científicos validados (SURE), tecnología propia de última generación (tabular diffusion) y supervisión experta en cada paso.

Más precisión, más profundidad, más confianza — con los mismos datos

“Ipsos combina Inteligencia Humana e Inteligencia Artificial para ofrecer datos sintéticos más seguros, rápidos y contextualizados. No prometemos resultados: los medimos y validamos con rigor científico.”