Synthetische Daten können als künstlich annotierte Informationen definiert werden. Sie werden durch Algorithmen oder Computersimulationen erzeugt und finden breite Anwendung im Gesundheitswesen, in der Industrie oder im Finanzsektor. Wir werfen einen Blick auf einen der wichtigsten Trends in der Welt der Daten!
Welche Unterschiede bestehen zwischen Originaldaten und synthetischen Daten?
Synthetische Daten, auch bekannt als künstliche Daten oder Synthetic Data, werden mithilfe eines mathematischen Modells aus den ursprünglichen Daten generiert und nicht gesammelt. Sie sollen zwar die Muster und Merkmale der ursprünglichen Daten abbilden, stammen jedoch nicht aus realen Beobachtungen oder Ereignissen. Es gibt daher drei große Unterschiede zwischen klassischen und künstlichen Daten.
Eine Frage der Repräsentativität
Die erste Unterschied zwischen realen und synthetischen Daten betrifft ihre Repräsentativität. Echte Daten stammen aus Quellen, Messungen oder Beobachtungen, die in der realen Welt gemacht werden. Sie spiegeln die Merkmale und Variationen einer greifbaren und tatsächlich vorhandenen Realität wider. Sie sind daher maximal repräsentativ. Synthetische Daten hingegen werden mathematisch generiert. Obwohl sie darauf ausgelegt sind, Muster und Merkmale zu reproduzieren, die den tatsächlichen Daten ähneln, können sie nicht immer die gesamte Komplexität und Variabilität der ursprünglichen Daten erfassen.
Eine Frage des Datenschutzes
Originaldaten können sensible Informationen und personenbezogene Daten enthalten. Sie unterliegen aufgrund der Vorschriften für den Umgang mit persönlich identifizierbaren Informationen (PII) oder Compliance-Risiken starken Datenschutzgrundsätzen. Synthetische Daten hingegen werden so generiert, dass sie keine echten oder identifizierbaren Informationen enthalten. Sie bieten somit eine Lösung, um Probleme aufgrund des Datenschutzes zu umgehen und bieten eine sicherere Alternative für den Austausch, die Analyse und die Entwicklung von Anwendungen.
Eine Frage der Verfügbarkeit
Synthetische Daten können in unbegrenzter Menge generiert und an die spezifischen Bedürfnisse einer Anwendung angepasst werden. Sie befreien Sie somit von den Beschränkungen, die realen Daten in Bezug auf Menge und Verfügbarkeit zu Grunde liegen, und bieten Ihnen eine größere Flexibilität beim Testen, Experimentieren oder Entwickeln von Anwendungen, die große Datenmengen erfordern.
Wie werden synthetische Daten generiert?
Synthetische Daten können mithilfe von statistischen Modellen berechnet werden, welche die Verteilungen, Korrelationen und Eigenschaften der tatsächlichen Daten nachbilden. Sie können auch mithilfe von Simulationen erzeugt werden: In diesem Fall geht es darum, simulierte Szenarien und Prozesse zu erstellen, die das tatsächliche Verhalten nachahmen. Maschinelles Lernen kann verwendet werden, um synthetische Daten zu erzeugen, indem die Maschine mithilfe von vorhandenen realen Daten trainiert wird. Und zu guter Letzt können reale Daten manchmal als Grundlage für die Generierung synthetischer Daten verwendet werden. In diesem Fall wird eine Reihe von Elementen verändert, um die Vertraulichkeit der enthaltenen Informationen zu wahren. In jedem Fall beruht die Generierung synthetischer Daten auf einem eingehenden Verständnis der Merkmale und Strukturen Ihrer tatsächlichen Daten, um die Realitätstreue und Repräsentativität der erzeugten Daten zu maximieren.
Was sind die wichtigsten Vorteile synthetischer Daten?
Mehr Flexibilität, bessere Verfügbarkeit, größerer Umfang … Es gibt viele Gründe, sich mit der Generierung synthetischer Daten zu beschäftigen, da sie vier große Vorteile bieten.
Vorteil Nr. 1: Probleme mit dem Datenschutz einschränken
Die Generierung fiktiver Daten, die keine persönlich identifizierbaren Informationen enthalten, versetzt Sie in die Lage, Daten zu teilen, zu analysieren und zu verarbeiten, ohne jemals die Privatsphäre von Einzelpersonen oder die Datenschutzbestimmungen zu gefährden.
Vorteil Nr. 2: Die Genauigkeit der Daten verbessern
In vielen Fällen können die tatsächlichen Daten Lücken oder fehlende Informationen aufweisen. Synthetische Daten tragen dazu bei, diese Lücken zu schließen, indem sie zusätzliche Daten für Bereiche generieren, in denen die tatsächlichen Daten unvollständig sind. Dies ermöglicht eine vollständigere und genauere Darstellung des gesamten Datenbestands. Sie können auch Ungleichgewichte zwischen Datenklassen korrigieren oder Ausreißer erkennen und beheben.
Vorteil Nr. 3: Die Verfügbarkeit von Daten garantieren
Tatsächliche Daten können oftmals selten und schwer zugänglich sein. Mit synthetischen Daten gibt es keine quantitativen Beschränkungen oder Abhängigkeiten von begrenzt verfügbaren realen Ressourcen mehr. Synthetische Daten können beliebig oft produziert werden und ermöglichen so eine größere Flexibilität bei der Durchführung von Projekten und der Erkundung von Szenarien.
Vorteil Nr. 4: Die Kosten für die Erhebung und Speicherung von Daten kontrollieren
Die Erhebung realer Daten kann sich als kostspielig in Bezug auf finanzielle, personelle und materielle Ressourcen erweisen. Durch die Verwendung synthetischer Daten ist es möglich, Daten kostengünstiger zu generieren. Außerdem können synthetische Daten nach Bedarf generiert werden, was den Bedarf an Speicherkapazität verringert und Kosteneinsparungen ermöglicht.
Einige Beispiele für die Verwendung synthetischer Daten
Synthetische Daten werden bereits eine Reihe von Anwendungen eingesetzt. Wenn es sich zum Beispiel um synthetische Standortdaten handelt, können Routen, Personen- oder Fahrzeugbewegungen leicht simuliert werden, was in der Stadtplanung oder auch in der Logistik viel Zeit spart.
Auch synthetische Bild- und Videodaten werden verwendet, um Szenen, Objekte und Bewegungen zu simulieren, und sind häufig in der Welt der virtuellen Realität, der Videoanalyse oder beim Training von Modellen zur Objekterkennung zu finden. Synthetische Textdaten hingegen werden zur Simulation von Dokumenten, Gesprächen oder auch in der Gefühlsanalyse genutzt.
Und zu guter Letzt können synthetische Finanzdaten erstellt werden, um Transaktionen, Investitionsportfolios, Preisschwankungen, Handelsvolumina usw. zu simulieren. Sie werden daher häufig bei der Analyse der Finanzmärkte oder der Entwicklung von Handelsalgorithmen sehr eingesetzt.
