Was sind synthetische Daten?
Synthetische Daten sind computergenerierte Datensätze, die auf der Grundlage realer Daten oder durch Simulationen erstellt werden. Sie können in Form von Text, Bildern, Videos oder numerischen Werten auftreten. Wichtig ist, dass sie die statistischen Merkmale der realen Daten nachbilden, ohne dass diese direkt kopiert oder personenbezogene Informationen offengelegt werden.
Beispiel:
Ein Gesundheitsdatensatz mit synthetischen Daten könnte das Alter, Gewicht und bestimmte Krankheitsmerkmale enthalten, ohne echte Patientendaten zu verwenden, die eine Identifikation, d. h. einen Rückschluss auf die Merkmalträgerin erlauben.
Warum sind synthetische Daten so wichtig?
1. Datenschutz und Compliance
Mit der DSGVO und anderen Datenschutzgesetzen stehen Unternehmen vor der Herausforderung, personenbezogene Daten sicher zu verarbeiten. Synthetische Daten bieten eine Möglichkeit, datenschutzfreundliche Analysen durchzuführen, da diese keinen Rückschluss auf real existierende Personen zulassen.
2. Kosten- und Zeiteinsparung
Die Erhebung und Bereinigung realer Daten ist oft teuer und zeitaufwendig. Synthetische Daten können hingegen schnell und kostengünstig erstellt werden, wodurch Unternehmen ihre Entwicklungszyklen ungemein beschleunigen können.
3. Vielfalt und Skalierbarkeit
In vielen Fällen sind reale Informationen unvollständig oder sehen sich einseitig gewichtet. Mit einem synthetischen Verfahren lassen sich Datensätze generieren, die eine größere Vielfalt bieten und dadurch besser trainierte Modelle und entsprechend nachgelagerte Analysen ermöglichen.
Anwendungsbereiche synthetischer Daten
1. Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen
• Training von KI-Modellen: Synthetische Daten werden verwendet, um Algorithmen zu trainieren, insbesondere wenn reale Daten rar oder nicht zugänglich sind.
• Simulationen: Bei der Entwicklung autonomer Fahrzeuge kommen beispielsweise (virtuelle) synthetische Umgebungen zum Einsatz, um gefährliche Szenarien zu testen.
2. Gesundheitswesen
• Forschung und Entwicklung: Synthetische Patientendaten ermöglichen es, neue Medikamente zu entwickeln, ohne Gefahr zu laufen, reale Patienteninformationen zu kompromittieren.
• Datenaustausch: Forschungseinrichtungen können Daten und Datensätze einfach teilen, ohne gegen Datenschutzbestimmungen zu verstoßen.
3. Cybersicherheit
• Angriffssimulationen: Mithilfe synthetischer Daten können Cyberangriffe realitätsnah simuliert werden, um implementierte Sicherheitslösungen zu testen und diese stetig zu verbessern.
4. Finanzdienstleistungen
• Risikoanalyse: Banken und Versicherungen nutzen synthetische Daten, um Szenarien zu simulieren und Risiken besser einschätzen zu können.
• Modellvalidierung: Finanzmodelle können getestet werden, ohne dabei reale Kundendaten offenzulegen.
Herausforderungen und Grenzen von synthetischen Daten
Trotz ihrer Vorteile sind synthetische Daten noch lange nicht perfekt und stehen insgesamt vor einigen Herausforderungen:
• Qualität der Daten: Die Genauigkeit der synthetischen Daten hängt stark von den Algorithmen und Modellen ab, die zu ihrer Generierung verwendet werden.
• Akzeptanz: In einigen Branchen gibt es Vorbehalte, ob synthetische Daten tatsächlich den realen Anforderungen entsprechen.
• Kosten für Generierungstools: Während synthetische Daten langfristig Kosten sparen können, sind die initialen Investitionen in Tools und Fachwissen nicht zu unterschätzen. Gerade, da es sich um eine relativ junge Herangehensweise handelt, sind die Kosten für Early Adopter noch relativ hoch.
Fazit zu synthetischen Daten: Der Schlüssel zur Innovation
Synthetische Daten haben das Potenzial, eine Schlüsselrolle in der digitalen Transformation zu spielen. Sie bieten eine Möglichkeit, Datenschutz und Innovation miteinander zu verbinden, und eröffnen Unternehmen und Forschungseinrichtungen neue Wege, mit Daten zu arbeiten. Indem sie den Zugang zu vielfältigen und sicheren Datensätzen erleichtern, ermöglichen und vereinfachen synthetische Daten die Entwicklung besserer Technologien, das Treffen fundierterer Entscheidungen und die Findung innovativer Lösungen für auftretende Problematiken. Unternehmen, die frühzeitig auf die Schlüsseltechnologie der synthetischen Daten setzen, können sich entscheidende Wettbewerbsvorteile sichern und in einer betont datengetriebenen Welt von morgen schon heute die Führung beanspruchen.
