ד"ר יוחנן ועקנין · שירותי מחקר
מתודולוגיית מחקר קפדנית המשלבת קוד, ראייה מבצעית ויכולות מתקדמות לפתרון בעיות נתונים מורכבות במגזר הציבורי.
חיזוי מבוסס-נתונים, הערכת מודלים שיקומיים ומחקרי מדיניות ענישה וביטחון בסביבות מורכבות.
ייעוץ אסטרטגי לגופים ממשלתיים, עמית מחקר ומרצה באקדמיה, ומפתח תשתיות קוד ופלטפורמות נתונים מתקדמות (Data-for-Good) ה
גופי ממשל, רשויות אכיפה ומערכות בריאות מחזיקים בנתונים בעלי ערך מחקרי עצום, אך חסומים לשימוש עקב מגבלות פרטיות ורגולציה מחמירה (GDPR, חוק הגנת הפרטיות). הפתרון עוקף את המגבלה מבלי לסכן את המידע: בניית מודל נתונים סינתטי השומר על ההתפלגויות הסטטיסטיות של הארגון, פיתוח הקוד בסביבת אפס חשיפה, והרצתו On-Premises בתוך השרתים המאובטחים שלכם.
הנתונים המקוריים נשארים בפנים. המחקר מתבצע בבטחה בחוץ.
השימוש במודלים סינתטיים מהווה כיום סטנדרט רגולטורי מחייב בגופי הממשל המובילים בעולם המערבי, ומספק מענה מלא לחוקי הגנת הפרטיות. המתודולוגיה מיושמת באופן מובנה על פי עקרונות הנדסת הפרטיות של מכון התקנים האמריקאי (US NIST), מדריכי הגנת המידע והאנונימיזציה של לשכת הסטטיסטיקה הלאומית בבריטניה (UK ONS), ונציבות המידע הממשלתית (UK ICO), וכן תואמת את מסגרות העבודה וסביבות הבדיקה המאובטחות (Sandboxes) המוגדרות ב- חוק הבינה המלאכותית של האיחוד האירופי (EU AI Act).
עבודה מול ספרי קוד, מילוני משתנים וסטטיסטיקה תיאורית מצרפית. תהליך זה מאפשר ללמוד את מבנה הנתונים מבלי להיחשף לרשומות הגולמיות או המסווגות.
פיתוח מערך נתונים סינתטי המדמה במדויק את התנהגות המקור. למחקרים איכותניים, שימוש במודלי פאנל ייעודיים (interview.ois.co.il) לבדיקת כלי מחקר והעלאת השערות בסביבה מבוקרת.
ביצוע המחקר, כתיבת האלגוריתמים והרצת מודלי הניתוח על גבי המצע הסינתטי באופן מלא מחוץ לקירות הארגון, ללא כל סיכון זליגה.
מסירת סקריפטים מוגמרים ומתועדים (Python / R). הצוות שלכם מריץ את הקוד בשרתי הארגון המאובטחים, ורק התוצאות הסטטיסטיות המצרפיות יוצאות החוצה, לאחר אישורכם.
ספרו לי בקצר על מבנה הפרויקט, האילוצים ולוחות הזמנים שלכם. אשוב אליכם תוך 48 שעות עם מענה ענייני והערכה ראשונית.