DBFakeAI: Dados Reais, Identidades Fictícias

Com a LGPD, compartilhar bases de dados reais para desenvolvimento, testes de integração ou demonstrações comerciais tornou-se inviável devido à presença de informações pessoais identificáveis (PII).

A abordagem do DBFakeAI soluciona esse problema focando em Preservação Estrutural:

1. Análise Estatística: O motor analisa as correlações de dados originais.
2. Substituição Lógica: Em vez de fazer uma anonimização simples, ele gera dados substitutos.
3. Integridade: Nomes, CPFs, e-mails, endereços e históricos de transações totalmente fictícios, mas matematicamente válidos e correlacionados, mantendo a integridade referencial dos bancos originais.

Isso possibilita testes de carga e simulações com o mesmo comportamento do ambiente de produção.