Synthetische Datengenerierung

Die synthetische Datengenerierung wird zu einer wesentlichen Fähigkeit für KI, Analysen und Branchen, die strengen regulatorischen Anforderungen unterliegen. Sie bietet eine sichere und flexible Methode, realistische Datensätze zu erstellen, ohne Kundendaten offenzulegen – sodass Teams experimentieren, Modelle validieren und innovativ sein können, ohne die Privatsphäre zu gefährden. Ein Gartner-Bericht stellte fest, dass fast die Hälfte der Führungskräfte die KI-Ausgaben als Reaktion auf generative Technologien wie ChatGPT erhöht hat, was den steigenden Bedarf an datenschutzbewussten Datenlösungen unterstreicht.

Bei DataSunrise betrachten wir synthetische Daten als strategische Ergänzung zu Sicherheitsmaßnahmen wie Maskierung und Verschlüsselung. Dieser Artikel erklärt, was synthetische Daten sind, wie sie sich von Maskierung unterscheiden und wie unsere Plattform – ebenso wie Open-Source-Tools – in sichere Entwicklungs- und Analyse-Pipelines integriert werden können.

Die Verwendung realer Daten in Entwicklungs-, Test- oder Trainingsumgebungen schafft oft Compliance- und Datenschutzrisiken. Synthetische Daten lösen diese Herausforderungen, indem sie künstliche Datensätze erstellen, die die statistischen Eigenschaften und die Struktur echter Daten beibehalten – und dabei den gleichen Wert liefern, ohne sensible Details offenzulegen.

Was sind synthetische Daten?

Synthetische Daten beziehen sich auf künstlich erstellte Informationen, die die Struktur und das statistische Verhalten realer Datensätze widerspiegeln, ohne tatsächliche Werte zu beinhalten. Sie behalten Formate, Beziehungen und Verteilungen bei, sodass Teams sicher entwickeln, testen und analysieren können. Da keine echten Datensätze verwendet werden, eliminieren synthetische Datensätze Datenschutzrisiken und bleiben gleichzeitig hochwirksam für KI-Modellierung, Systemvalidierung und Compliance-Bemühungen.

Wann sollten synthetische Daten im Vergleich zur Maskierung verwendet werden?

Statische oder dynamische Maskierung ist hervorragend geeignet, wenn die Struktur und Logik von Produktionsdaten beibehalten werden soll – man jedoch trotzdem einen Bezug zu realen Werten benötigt. Allerdings können bei der Maskierung, falls das Quellschema oder die Metadaten ein Risiko einer Re-Identifizierung darstellen, die Daten nicht extern geteilt werden.

Synthetische Daten sind vorzuziehen, wenn:

• Sie große Datensätze simulieren müssen, die keinerlei Verbindung zu realen Personen haben
• Die Compliance eine Null-Exposition gegenüber Produktionswerten erfordert
• Sie mit unstrukturierten Protokollen oder beim Training von LLMs arbeiten

Anwendungsfälle von DataSunrise für synthetische Daten

Was macht DataSunrise synthetische Daten besonders?

Während viele Plattformen künstliche Datengenerierung anbieten, integrieren nur wenige diese direkt in unternehmensgerechte Sicherheits- und Compliance-Pipelines. Die Tools für synthetische Daten von DataSunrise sind eng mit Maskierung, Audit- und Richtliniendurchsetzungsfunktionen verknüpft – was sie ideal für den Einsatz in regulierten Umgebungen macht.

• Integrierte Maskierungs-Notlösung: Nahtloser Wechsel zwischen Maskierung und Generierung, basierend auf Zugriffskontext oder Schema-Typ.
• Richtlinienbewusste Generierung: Definieren Sie Generierungsregeln, die auf bestehende Compliance-Filter und sensible Datentags abgestimmt sind.
• Geplante Workflows: Automatisieren Sie die Erstellung synthetischer Datensätze über Umgebungen, Anwendungen und CI/CD-Pipelines hinweg.
• Audit-Logging: Verfolgen Sie jeden Generierungsvorgang für vollständige Rückverfolgbarkeit und Audit-Bereitschaft.

Egal, ob Sie interne Anwendungen testen oder KI-Modelle trainieren – DataSunrise Synthetische Daten bieten Teams die Flexibilität, produktionsähnliche Workloads zu simulieren, ohne Produktionsdaten zu gefährden.

So konfigurieren Sie die synthetische Datengenerierung in DataSunrise

Schritt 1: Allgemeine Parameter festlegen

Navigieren Sie zu Konfiguration → Periodische Aufgaben und erstellen Sie eine neue Aufgabe. Wählen Sie „Synthetische Datengenerierung“ als Typ und benennen Sie die Aufgabe entsprechend.

Schritt 2: Datenbankinstanz auswählen

Wählen Sie Ihre Zielinstanz. Unten ist PostgreSQL als Datenbank-Engine ausgewählt.

Schritt 3: Zieltabellen und Spalten definieren

Wählen Sie das Schema und die Tabellen, in die synthetische Daten eingefügt werden sollen. Wählen Sie spezifische Spalten, aktivieren Sie „Leere Tabelle“, falls erforderlich, und konfigurieren Sie das Fehlerbehandlungsverhalten.

Schritt 4: Eingebaute oder benutzerdefinierte Generatoren verwenden

Wählen Sie aus eingebauten Werte-Generatoren (Namen, E-Mails, Zahlen, Daten) oder definieren Sie eigene Logik über Konfiguration → Generatoren. Dies ist nützlich, um domänenspezifische Muster abzubilden, wie beispielsweise die Simulation von Patienten-IDs oder Steuercodes.

Schritt 5: Speichern, planen und ausführen

Sobald gespeichert, erscheint die Aufgabe in Ihrer Aufgabenliste. Sie können sie auf Abruf ausführen oder regelmäßige, geplante Läufe für eine kontinuierliche Datenaktualisierung einrichten.

Kostenlose Werkzeuge und Bibliotheken für synthetische Daten

DataSunrise bietet umfassende Unterstützung für die synthetische Generierung mit Maskierung, Audit und Compliance-Kontrollen. Aber Entwickler und Data Scientists profitieren auch von kostenlosen Alternativen beim Lernen oder Prototyping.

SDV (Synthetic Data Vault)

SDV ist ein Open-Source-Python-Framework, das statistische Modelle und GANs verwendet, um synthetische tabellarische Datensätze zu generieren. Es unterstützt relationale und Multi-Table-Strukturen.

pip install sdv

from sdv.datasets.demo import download_demo
from sdv.single_table import GaussianCopulaSynthesizer

real_data, metadata = download_demo(modality='single_table', dataset_name='fake_hotel_guests')
synthesizer = GaussianCopulaSynthesizer(metadata)
synthesizer.fit(real_data)
synthetic_data = synthesizer.sample(num_rows=500)
print(synthetic_data.head())

CTGAN

Ein GAN-basiertes Modell, das für tabellarische Daten optimiert wurde. CTGAN funktioniert gut mit unausgeglichenen Datensätzen und gemischten Spaltentypen. Sehen Sie unseren früheren Artikel zur KI-Datengenerierung für Beispielcode.

Mockaroo

Mockaroo ist ein Web-Tool zur Generierung von Musterdatensätzen in CSV-, JSON-, SQL- und anderen Formaten. Es ist ideal für schnelle Prototypen und unterstützt benutzerdefinierte Feldschemata. Die kostenlose Nutzung ist auf 1.000 Zeilen pro Sitzung begrenzt.

from scipy.stats import ks_2samp

# Vergleichen der Spaltenverteilungen von realen und synthetischen Daten
ks_stat, p_value = ks_2samp(real_data["age"], synthetic_data["age"])
if p_value > 0.05:
    print("Die synthetische 'age'-Verteilung stimmt mit den realen Daten überein")
else:
    print("Signifikanter Unterschied festgestellt")
  

import pandas as pd

real_corr = real_data.corr(numeric_only=True)
synth_corr = synthetic_data.corr(numeric_only=True)
diff = (real_corr - synth_corr).abs()
print(diff.head())
  

Best Practices für generierte Daten

1. Datenformate den Anforderungen der nachgelagerten Systeme anpassen
2. Tabellenbeziehungen dort beibehalten, wo sie benötigt werden
3. Generierungsregeln zur Reproduzierbarkeit dokumentieren
4. Überprüfungstests durchführen, um die Logik zu validieren
5. Maskierung oder Ausschlüsse verwenden, um jegliche Überschneidungen mit realen Daten zu vermeiden

Schnellvergleich

Wann synthetische Daten nicht ausreichen: Überlegungen und Kontrollen

Obwohl synthetisch generierte Daten starke Datenschutzgarantien und Flexibilität bieten, ersetzen sie nicht immer reale Daten oder unternehmensspezifische Maskierungslösungen. Bestimmte Szenarien – wie beispielsweise Tests der referentiellen Integrität, deterministische Joins oder Langzeitanalysen – können weiterhin einen kontrollierten Zugriff auf maskierte oder pseudonymisierte Datensätze erfordern.

Um sicherzustellen, dass die generierten Daten Ihren Zielen effektiv dienen, sollten Sie diese Leitplanken berücksichtigen:

• Abstimmung auf den Anwendungsfall: Für die Modellvalidierung verwenden Sie vollständig synthetische Daten; für Integrations- oder UI-Tests können maskierte Produktionsklone genauer sein.
• Governance-Dokumentation: Protokollieren Sie, welche Felder synthetisch generiert, welche beibehalten und welche Tools oder Logiken verwendet wurden.
• Stichprobenauswahl vs. Simulation: Verwechseln Sie nicht die zufällige Auswahl realer Daten mit synthetischer Generierung. Nur Letztere löst die Verbindung zu identifizierbaren Personen auf.
• Audit-Bereitschaft: Führen Sie Protokolle über Generierungsvorgänge, Aufbewahrungszeiträume und Zugriffskontrollen – insbesondere wenn synthetische Daten in Testpipelines mit externen Dienstleistern oder Auftragnehmern gelangen.

DataSunrise unterstützt diese Entscheidungen mit Automatisierung, Maskierungs-Notlösungen und vollständiger Transparenz über alle Datentypen und Umgebungen. Das Ergebnis sind sicherere, intelligentere und schnellere Datenworkflows – ohne Kompromisse bei der Compliance.

Zentrale Erkenntnisse für den effektiven Einsatz synthetischer Daten

• Verwenden Sie synthetische Daten, wenn die Compliance eine Null-Exposition gegenüber realen Datensätzen erfordert oder wenn Datensätze extern geteilt werden sollen.
• Kombinieren Sie synthetische Generierung mit Maskierung für hybride Szenarien – bewahren Sie die relationale Integrität dort, wo sie notwendig ist, und ersetzen Sie risikobehaftete Felder vollständig.
• Dokumentieren Sie Generierungsregeln, Aufbewahrungsrichtlinien und Zugriffskontrollen, um Governance und Audit-Bereitschaft zu gewährleisten.
• Testen Sie synthetische Datensätze anhand realer Workflows, um sicherzustellen, dass sie hinsichtlich Leistung, Genauigkeit und Kompatibilität den Anforderungen entsprechen.
• Automatisieren Sie Generierungsaufgaben durch Planung und Integration mit CI/CD-Pipelines für konsistente, reproduzierbare Ergebnisse.

Fazit

Synthetische Daten bieten eine datenschutzsichere, compliance-fertige Alternative zu Produktionsdatensätzen für Tests, Trainings und Zusammenarbeit. Sie bewahren strukturelle und statistische Eigenschaften, während sie Identifikatoren entfernen, sodass Teams schneller iterieren können – mit reduziertem rechtlichen und reputationsbezogenen Risiko. In regulierten Branchen kann dies oft den Unterschied zwischen sicherer KI-Einführung und kostspieligen Compliance-Verstößen bedeuten.

DataSunrise integriert die synthetische Generierung in ein umfassenderes Sicherheits- und Governance-Rahmenwerk. Mit richtlinienbasierten Workflows, Maskierung als Notlösung und umfassenden Audit-Trails wird jeder Datensatz an die unternehmerischen und regulatorischen Anforderungen angepasst. Während die Einführung von KI beschleunigt und die Datenschutzbestimmungen verschärft werden, bleibt synthetische Datengenerierung ein Eckpfeiler sicherer und skalierbarer Innovation.