Generación de Datos Sintéticos

La generación de datos sintéticos se está convirtiendo en una capacidad esencial para la IA, la analítica y los sectores que operan bajo estrictos requisitos regulatorios. Ofrece un método seguro y flexible para crear conjuntos de datos realistas sin exponer la información de los clientes, permitiendo a los equipos experimentar, validar modelos e innovar sin vulnerar la privacidad. Un informe de Gartner señaló que casi la mitad de los ejecutivos aumentó el gasto en IA como respuesta a tecnologías generativas como ChatGPT, destacando la creciente necesidad de soluciones de datos que protejan la privacidad.

En DataSunrise, vemos los datos sintéticos como un complemento estratégico a salvaguardias como el enmascaramiento y la encriptación. Este artículo explica qué son los datos sintéticos, en qué se diferencian del enmascaramiento y cómo nuestra plataforma —así como herramientas de código abierto— pueden integrarlos en pipelines seguros de desarrollo y análisis.

El uso de datos reales en entornos de desarrollo, pruebas o entrenamiento a menudo genera riesgos de cumplimiento y privacidad. Los datos sintéticos abordan estos desafíos al producir registros artificiales que mantienen las cualidades estadísticas y la estructura de los conjuntos de datos genuinos, brindando un valor equivalente sin exponer detalles sensibles.

¿Qué son los Datos Sintéticos?

Los datos sintéticos se refieren a información creada artificialmente que refleja la estructura y el comportamiento estadístico de conjuntos de datos reales sin retener valores auténticos. Conserva formatos, relaciones y distribuciones, permitiendo a los equipos desarrollar, probar y analizar de forma segura. Dado que no se utilizan registros genuinos, los conjuntos de datos sintéticos eliminan riesgos de privacidad mientras siguen siendo altamente efectivos para la modelación de IA, la validación de sistemas y los esfuerzos de cumplimiento.

Cuándo Utilizar Datos Sintéticos vs. Enmascaramiento

El enmascaramiento estático o dinámico es excelente cuando se necesita preservar la estructura y lógica de los datos de producción, pero aún se desea una referencia a valores reales. Sin embargo, el enmascaramiento no se puede compartir externamente si el esquema fuente o los metadatos generan riesgo de reidentificación.

Los datos sintéticos son mejores cuando:

• Necesitas simular grandes conjuntos de datos sin conexión con individuos reales
• El cumplimiento requiere cero exposición a los valores de producción
• Trabajas con registros no estructurados o entrenando LLMs

Casos de Uso de Datos Sintéticos en DataSunrise

¿Qué Hace Diferentes a los Datos Sintéticos de DataSunrise?

Si bien muchas plataformas ofrecen generación de datos artificiales, pocas la integran directamente en pipelines de seguridad y cumplimiento de nivel empresarial. Las herramientas de Datos Sintéticos de DataSunrise están estrechamente integradas con funciones de enmascaramiento, auditoría y aplicación de políticas, lo que las hace ideales para su uso en entornos regulados.

• Respaldo integrado de enmascaramiento: Cambia sin problemas entre enmascaramiento y generación según el contexto de acceso o el tipo de esquema.
• Generación consciente de políticas: Define reglas de generación que se alineen con los filtros de cumplimiento existentes y las etiquetas de datos sensibles.
• Workflows programados: Automatiza la creación de conjuntos de datos sintéticos en entornos, aplicaciones y pipelines CI/CD.
• Registro de auditoría: Rastrea cada tarea de generación para una total trazabilidad y preparación para auditorías.

Ya sea que estés probando aplicaciones internas o entrenando modelos de IA, los datos sintéticos de DataSunrise ofrecen a los equipos la flexibilidad para simular cargas de trabajo similares a las de producción sin arriesgar los datos reales.

Cómo Configurar la Generación de Datos Sintéticos en DataSunrise

Paso 1: Establecer Parámetros Generales

Navega a Configuración → Tareas Periódicas y crea una nueva tarea. Selecciona “Generación de Datos Sintéticos” como tipo y nombra la tarea en consecuencia.

Paso 2: Seleccionar la Instancia de la Base de Datos

Elige la instancia de destino. A continuación, se selecciona PostgreSQL como el motor de base de datos.

Paso 3: Definir Tablas y Columnas de Destino

Selecciona el esquema y las tablas en las que se inyectarán los datos sintéticos. Elige columnas específicas, activa “Tabla Vacía” si es necesario y configura el comportamiento ante errores.

Paso 4: Usar Generadores Incorporados o Personalizados

Elige entre generadores de valores integrados (nombres, correos electrónicos, números, fechas) o define lógica personalizada a través de Configuración → Generadores. Esto es útil para igualar patrones específicos del dominio, como la simulación de identificadores de pacientes o códigos fiscales.

Paso 5: Guardar, Programar y Ejecutar

Una vez guardada, la tarea aparecerá en tu lista de trabajos. Puedes ejecutarla bajo demanda o programar ejecuciones periódicas para la actualización continua de datos.

Herramientas y Bibliotecas Gratuitas para Datos Sintéticos

DataSunrise proporciona un soporte integral para la generación sintética junto con controles de enmascaramiento, auditoría y cumplimiento. Pero los desarrolladores y científicos de datos también se benefician de alternativas gratuitas cuando están aprendiendo o creando prototipos.

SDV (Synthetic Data Vault)

SDV es un framework de Python de código abierto que utiliza modelos estadísticos y GANs para generar conjuntos de datos tabulares sintéticos. Soporta estructuras relacionales y de múltiples tablas.

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

Un modelo basado en GAN adaptado para datos tabulares, CTGAN funciona bien con conjuntos de datos desbalanceados y tipos de columnas mixtos. Consulta nuestro artículo anterior sobre generación de datos con IA para ver un ejemplo de código.

Mockaroo

Mockaroo es una herramienta web para generar conjuntos de datos de prueba en CSV, JSON, SQL y otros formatos. Es ideal para prototipos rápidos y soporta esquemas de campos personalizados. El uso gratuito está limitado a 1,000 filas por sesión.

from scipy.stats import ks_2samp

# Comparar distribuciones de la columna "age" entre datos reales y sintéticos
ks_stat, p_value = ks_2samp(real_data["age"], synthetic_data["age"])
if p_value > 0.05:
    print("La distribución de 'age' en datos sintéticos coincide con la de los datos reales")
else:
    print("Se detectó una diferencia significativa")
  

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())
  

Mejores Prácticas para Datos Generados

1. Iguala los formatos de datos a las expectativas de los procesos posteriores
2. Preserva las relaciones entre tablas cuando sea necesario
3. Documenta las reglas de generación para garantizar la reproducibilidad
4. Realiza verificaciones básicas para validar la lógica
5. Utiliza enmascaramiento o exclusiones para evitar cualquier superposición con datos reales

Comparación Rápida

Cuando los Datos Sintéticos No Son Suficientes: Consideraciones y Controles

Si bien los datos generados sintéticamente ofrecen garantías robustas de privacidad y flexibilidad, no son un reemplazo universal para datos reales o para workflows empresariales de enmascaramiento. Ciertos escenarios —como pruebas de integridad referencial, uniones deterministas o análisis longitudinal— pueden aún requerir acceso controlado a conjuntos de datos enmascarados o pseudonimizados.

Para asegurar que los datos generados cumplan efectivamente con tus objetivos, considera estas restricciones:

• Alineación con el caso de uso: Para la validación de modelos, utiliza datos completamente sintéticos. Para pruebas de integración o de interfaz de usuario, los clonados enmascarados de la producción pueden ser más precisos.
• Documentación de gobernanza: Registra qué campos fueron generados sintéticamente, cuáles se conservaron y qué herramientas o lógica se utilizaron.
• Muestreo vs. simulación: No confundas el muestreo aleatorio de datos reales con la generación sintética. Solo esta última rompe la vinculación con sujetos identificables.
• Preparación para auditorías: Mantén registros de las tareas de generación, los plazos de retención y los controles de acceso, especialmente si los datos sintéticos se incorporan a pipelines de prueba compartidos con proveedores o contratistas.

DataSunrise ayuda a superar estas decisiones mediante la automatización, opciones de respaldo con enmascaramiento y total visibilidad a través de tipos de datos y entornos. El resultado son workflows de datos más seguros, inteligentes y rápidos —sin comprometer el cumplimiento.

Puntos Clave para Usar Efectivamente los Datos Sintéticos

• Elige datos sintéticos cuando el cumplimiento requiera cero exposición a registros reales o cuando se compartan conjuntos de datos de forma externa.
• Combina la generación sintética con el enmascaramiento para escenarios híbridos, conservando la integridad relacional cuando sea necesario y reemplazando por completo los campos de alto riesgo.
• Documenta las reglas de generación, las políticas de retención y los controles de acceso para mantener la gobernanza y la preparación para auditorías.
• Prueba los conjuntos de datos sintéticos en flujos de trabajo reales para confirmar que cumplen con requisitos de rendimiento, precisión y compatibilidad.
• Automatiza las tareas de generación mediante programación e integración con pipelines CI/CD para obtener resultados consistentes y repetibles.

Conclusión

Los datos sintéticos proporcionan una alternativa segura en términos de privacidad y lista para el cumplimiento a los conjuntos de datos de producción para pruebas, entrenamiento y colaboración. Conservan propiedades estructurales y estadísticas mientras eliminan identificadores, permitiendo a los equipos iterar más rápido con menor exposición legal y reputacional. En industrias reguladas, a menudo marcan la diferencia entre una adopción segura de la IA y costosos incumplimientos.

DataSunrise integra la generación sintética en un marco más amplio de seguridad y gobernanza. Con workflows basados en políticas, el enmascaramiento como respaldo y registros de auditoría completos, cada conjunto de datos se alinea con los requisitos corporativos y regulatorios. A medida que la adopción de la IA se acelera y las normas de privacidad se endurecen, los datos sintéticos seguirán siendo una piedra angular para una innovación segura y escalable.