Unter dem Begriff „Synthetische Datengenerierung“ versteht man die computergestützte Erzeugung künstlicher, aber realitätsnaher Daten, die keine direkten Bezüge zu realen Personen oder Vorgängen aufweisen. Diese Daten werden eingesetzt, wenn reale Daten entweder nicht verfügbar, aus Datenschutzgründen nicht verwendbar oder zur Trainings- und Testzwecken unzureichend sind. Synthetische Daten ermöglichen es Unternehmen, datengetriebene Prozesse wie Machine Learning, Softwaretests oder Simulationen effizient und datenschutzkonform durchzuführen.
Datensatz-Simulation: Erstellung künstlicher Datenstrukturen (z. B. Kundendaten, Transaktionen), die reale Szenarien abbilden.
Anonymisierung und Maskierung: Ersetzen oder Umwandeln realer Daten durch synthetische Alternativen zur Wahrung des Datenschutzes.
KI-basierte Datengenerierung: Nutzung von Machine Learning (z. B. GANs), um komplexe, realitätsnahe Datensätze zu erstellen.
Datenvariation und -manipulation: Steuerbare Generierung von Daten mit bestimmten Merkmalen, Verteilungen oder Anomalien.
Testdaten-Management: Erzeugung und Verwaltung synthetischer Daten für automatisierte Softwaretests oder QS-Prozesse.
Domänenspezifische Templates: Vorgefertigte Strukturen zur schnellen Erzeugung branchenspezifischer synthetischer Datensätze (z. B. Gesundheitswesen, Finanzwesen).
Integration in Pipelines: Automatisierte Einbindung der Datengenerierung in bestehende Data-Science-, DevOps- oder Testprozesse.
Ein KI-Modell für die Betrugserkennung wird mit synthetischen Transaktionsdaten trainiert, um auch seltene Muster zu erfassen.
Ein Softwareentwickler nutzt synthetische Kundendaten, um die Funktionalität eines neuen CRM-Moduls zu testen, ohne echte personenbezogene Daten zu verwenden.
Ein Medizintechnikunternehmen generiert synthetische Patientendaten, um ein Diagnosesystem zu trainieren, ohne Patientendaten offenzulegen.
Ein Finanzinstitut erstellt synthetische Buchungsdaten, um eine neue Buchhaltungssoftware zu validieren.