Generazione di Dati Sintetici

La generazione di dati sintetici sta diventando una capacità essenziale per l’IA, l’analisi e i settori che operano in presenza di rigidi requisiti normativi. Essa offre un metodo sicuro e flessibile per creare set di dati realistici senza esporre le informazioni dei clienti, consentendo ai team di sperimentare, validare modelli e innovare senza violare la privacy. Un rapporto Gartner ha evidenziato che quasi la metà dei dirigenti ha incrementato la spesa per l’IA in risposta a tecnologie generative come ChatGPT, sottolineando la crescente necessità di soluzioni per i dati attente alla privacy.

In DataSunrise consideriamo i dati sintetici come un complemento strategico a misure di sicurezza quali il mascheramento e la crittografia. Questo articolo spiega cosa sono i dati sintetici, come differiscono dal mascheramento e come la nostra piattaforma – insieme agli strumenti open source – può integrarli nei flussi di sviluppo e analisi sicuri.

L’utilizzo di dati reali in ambienti di sviluppo, test o formazione comporta spesso rischi in tema di conformità e privacy. I dati sintetici affrontano tali problematiche producendo record artificiali che mantengono le qualità statistiche e la struttura dei set di dati genuini, fornendo un valore equivalente senza esporre dettagli sensibili.

Che Cosa Sono i Dati Sintetici?

I dati sintetici sono informazioni generate artificialmente che rispecchiano la struttura e il comportamento statistico dei set di dati reali, senza mantenere i valori effettivi. Essi conservano formati, relazioni e distribuzioni, consentendo ai team di sviluppare, testare e analizzare in sicurezza. Poiché non vengono utilizzati record autentici, i set di dati sintetici eliminano i rischi per la privacy pur rimanendo estremamente efficaci per il modellamento dell’IA, la validazione dei sistemi e le iniziative di conformità.

Quando Utilizzare i Dati Sintetici vs. il Mascheramento

Il mascheramento statico o dinamico è ideale quando è necessario conservare la struttura e la logica dei dati di produzione – mantenendo comunque un riferimento ai valori reali. Tuttavia, il mascheramento non può essere condiviso esternamente se lo schema sorgente o i metadati determinano un rischio di re-identificazione.

I dati sintetici sono preferibili quando:

• È necessario simulare grandi set di dati senza alcun collegamento ad individui reali
• La conformità richiede zero esposizione ai valori di produzione
• Si lavora con log non strutturati o nell’addestramento di LLM

Casi d’Uso dei Dati Sintetici di DataSunrise

Cosa Rende Unici i Dati Sintetici di DataSunrise?

Mentre molte piattaforme offrono la generazione di dati artificiali, poche la integrano direttamente in flussi di sicurezza e conformità di livello aziendale. Gli strumenti per i Dati Sintetici di DataSunrise sono strettamente integrati con funzionalità di mascheramento, audit e applicazione delle politiche, rendendoli ideali per l’uso in ambienti regolamentati.

• Fallback integrato per il mascheramento: Passare senza soluzione di continuità tra mascheramento e generazione in base al contesto di accesso o al tipo di schema.
• Generazione consapevole delle politiche: Definire regole di generazione che si allineano ai filtri di conformità esistenti e ai tag per i dati sensibili.
• Flussi di lavoro programmati: Automatizzare la creazione di set di dati sintetici attraverso ambienti, applicazioni e pipeline CI/CD.
• Audit logging: Tracciare ogni attività di generazione per una completa tracciabilità e prontezza all’audit.

Che si tratti di testare applicazioni interne o addestrare modelli di IA, i Dati Sintetici di DataSunrise offrono ai team la flessibilità di simulare carichi di lavoro tipici della produzione, senza mettere a rischio i dati di produzione.

Come Configurare la Generazione di Dati Sintetici in DataSunrise

Passo 1: Impostare i Parametri Generali

Navigare in Configurazione → Attività Periodiche e creare una nuova attività. Selezionare “Generazione di Dati Sintetici” come tipo e nominare l’attività di conseguenza.

Passo 2: Selezionare l’Istanza del Database

Scegliere l’istanza di destinazione. Qui sotto, PostgreSQL è selezionato come motore del database.

Passo 3: Definire le Tabelle e le Colonne di Destinazione

Selezionare lo schema e le tabelle in cui verranno iniettati i dati sintetici. Scegliere le colonne specifiche, abilitare “Empty Table” se necessario e configurare il comportamento in caso di errori.

Passo 4: Utilizzare Generator Incorporati o Personalizzati

Scegliere tra generatori di valore incorporati (nomi, email, numeri, date) o definire una logica personalizzata tramite Configurazione → Generators. Questo è utile per soddisfare modelli specifici del settore, come simulare ID paziente o codici fiscali.

Passo 5: Salvare, Programmare ed Eseguire

Una volta salvata, l’attività appare nell’elenco dei lavori. È possibile eseguirla su richiesta o programmarla per esecuzioni periodiche per un aggiornamento continuo dei dati.

Strumenti e Librerie Gratuiti per i Dati Sintetici

DataSunrise offre un supporto completo per la generazione sintetica con mascheramento, audit e controlli di conformità. Tuttavia, sviluppatori e data scientist possono beneficiare anche di alternative gratuite per apprendere o realizzare prototipi.

SDV (Synthetic Data Vault)

SDV è un framework Python open-source che utilizza modelli statistici e GAN per generare set di dati tabulari sintetici. Supporta strutture relazionali e multi-tabella.

pip install sdv

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

# Scarica il set di dati demo e allena il sintetizzatore
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 modello basato su GAN progettato per dati tabulari, CTGAN funziona bene con set di dati sbilanciati e colonne miste. Consultare il nostro precedente articolo sulla generazione di dati per l’IA per un esempio di codice.

Mockaroo

Mockaroo è uno strumento web per generare set di dati fittizi in CSV, JSON, SQL e altri formati. È ideale per prototipi rapidi e supporta schemi di campo personalizzati. L’utilizzo gratuito è limitato a 1.000 righe per sessione.

from scipy.stats import ks_2samp

# Confronta le distribuzioni della colonna tra dati reali e sintetici
ks_stat, p_value = ks_2samp(real_data["age"], synthetic_data["age"])
if p_value > 0.05:
    print("La distribuzione 'age' dei dati sintetici corrisponde a quella dei dati reali")
else:
    print("Rilevata una differenza 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())
  

Best Practice per i Dati Generati

1. Allineare i formati dei dati alle aspettative dei processi a valle
2. Mantenere le relazioni tra le tabelle dove necessario
3. Documentare le regole di generazione per la riproducibilità
4. Eseguire controlli di coerenza per validare la logica
5. Utilizzare il mascheramento o esclusioni per evitare qualsiasi sovrapposizione con dati reali

Confronto Rapido

Quando i Dati Sintetici non Sono Sufficiente: Considerazioni e Controlli

Sebbene i dati generati sinteticamente offrano forti garanzie di privacy e una notevole flessibilità, non costituiscono un sostituto universale dei dati reali o dei flussi aziendali di mascheramento. Alcuni scenari – come il test dell’integrità referenziale, join deterministici o analisi longitudinali – possono richiedere un accesso controllato a set di dati mascherati o pseudonimizzati.

Per assicurarsi che i dati generati soddisfino efficacemente gli obiettivi, consideri questi limiti:

• Allineamento al caso d’uso: Per la validazione del modello, utilizzare dati completamente sintetici. Per test di integrazione o dell’interfaccia utente, i cloni di produzione mascherati potrebbero essere più accurati.
• Documentazione della governance: Tenere traccia di quali campi sono stati generati sinteticamente, quali sono stati mantenuti e quali strumenti o logiche sono stati impiegati.
• Campionamento vs. simulazione: Non confondere il campionamento casuale di dati reali con la generazione sintetica. Solo quest’ultima rompe il collegamento con soggetti identificabili.
• Prontezza all’audit: Mantenere registri delle attività di generazione, dei tempi di conservazione e dei controlli di accesso – soprattutto se i dati sintetici vengono utilizzati in pipeline di test condivise con fornitori o appaltatori.

DataSunrise colma tali necessità grazie all’automazione, alle opzioni di fallback per il mascheramento e a una visibilità completa su tipologie di dati e ambienti. Il risultato sono flussi di lavoro più sicuri, intelligenti e veloci, senza compromessi sulla conformità.

Punti Chiave per l’Uso Efficace dei Dati Sintetici

• Utilizzare dati sintetici quando la conformità richiede zero esposizione a record reali o quando si devono condividere set di dati esternamente.
• Combinare la generazione sintetica con il mascheramento per scenari ibridi, mantenendo l’integrità relazionale dove necessario e sostituendo completamente i campi ad alto rischio.
• Documentare le regole di generazione, le politiche di conservazione e i controlli di accesso per mantenere la governance e la prontezza all’audit.
• Testare i set di dati sintetici con flussi di lavoro reali per verificare che soddisfino requisiti di prestazioni, accuratezza e compatibilità.
• Automatizzare le attività di generazione tramite la programmazione e l’integrazione con pipeline CI/CD per ottenere risultati coerenti e ripetibili.

Conclusione

I dati sintetici offrono un’alternativa sicura per la privacy e conforme alle normative ai set di dati di produzione per test, addestramento e collaborazione. Conservano le proprietà strutturali e statistiche eliminando gli identificatori, consentendo ai team di iterare più rapidamente con minori rischi legali e reputazionali. In settori regolamentati, essi rappresentano spesso la linea di demarcazione tra un’adozione sicura dell’IA e costose mancanze di conformità.

DataSunrise integra la generazione sintetica in un quadro più ampio di sicurezza e governance. Con flussi di lavoro basati sulle politiche, il mascheramento come opzione di fallback e una completa tracciabilità tramite audit, ogni set di dati si allinea ai requisiti aziendali e normativi. Con l’accelerazione dell’adozione dell’IA e il restringimento delle regole sulla privacy, i dati sintetici rimarranno un pilastro per un’innovazione sicura e scalabile.