TabQueryBench: Benchmark de consultes SQL per a dades sintètiques

La generació de dades sintètiques tabulars s'ha convertit en una eina estratègica per a les empreses que necessiten compartir informació, entrenar models d'intel·ligència artificial sota restriccions de privacitat o accelerar prototips d'anàlisi sense exposar dades reals. Tanmateix, avaluar la qualitat d'aquestes dades va més enllà de comparar distribucions estadístiques o correlacions: el que realment importa és si preserven la lògica necessària per respondre consultes analítiques. Aquí és on cobra sentit un enfocament com el de TabQueryBench, un benchmark que utilitza consultes SQL com a mesuradors de fidelitat estructural. En lloc de conformar-se amb mètriques de similitud tradicionals, aquest benchmark exposa els models generatius a preguntes reals que un analista de negoci o un sistema d'intel·ligència de negoci podria plantejar: agregacions, filtres condicionals, unions lògiques i cerques en cues de distribució. La proposta revela patrons significatius: tot i que els models moderns aconsegueixen una fidelitat acceptable en consultes globals, flaquegen en consultes locals, en valors extrems o en dominis amb alta cardinalitat discreta. Fins i tot el millor model amb prou feines recupera un 40% dels valors rars reals. Això té implicacions directes per a projectes que depenen de dades sintètiques fiables, com els que desenvolupem a Q2BSTUDIO. El nostre equip integra aquestes avaluacions rigoroses en el disseny d'aplicacions a mida i solucions d'ia per a empreses, assegurant que les dades sintètiques no només semblin reals, sinó que responguin correctament a consultes de producció. La combinació de serveis cloud aws i azure amb pipelines de generació controlada ens permet escalar aquestes validacions, mentre que la ciberseguretat i l'ús d'agents IA garanteixen que el procés compleixi amb normatives. A més, els nostres serveis intel·ligència de negoci amb power bi es beneficien de dades sintètiques d'alta fidelitat per prototipar dashboards sense riscos. En definitiva, TabQueryBench ens recorda que la veritable prova d'una dada sintètica no és com es veu, sinó com treballa quan se li pregunta.