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    Was ist synthetische Datengenerierung?

    Bei der synthetischen Datengenerierung werden künstliche Daten erstellt, die Struktur, Muster und statistische Eigenschaften realer Daten replizieren, ohne sensible oder identifizierbare Informationen preiszugeben. Sie ermöglicht es Teams, Analysen, KI-Modelle und Anwendungen zu entwickeln, zu testen und zu skalieren, wobei Daten verwendet werden, die sich wie die realen Daten verhalten, aber datenschutzkonform sind und mit denen in großem Umfang einfacher gearbeitet werden kann.

    Erweiterte Definition

    Synthetische Daten werden mithilfe von Machine Learning-Techniken wie generativen KI-Modellen, Simulationssystemen oder statistischen Algorithmen erzeugt. Diese Methoden lernen aus vorhandenen Datasets und erstellen neue Datenpunkte, die die in den Originaldaten gefundenen Beziehungen, Trends und Verteilungen beibehalten und gleichzeitig sicherstellen, dass kein synthetischer Datensatz einer tatsächlichen Person oder einem tatsächlichen Ereignis entspricht.

    Unternehmen verlassen sich zunehmend auf synthetische Daten, da echte Daten oft rar, sensibel oder kostspielig zu beschaffen sind. Das vereinfacht die Compliance, beseitigt Engpässe beim Datenzugriff und ermöglicht es Teams, sicher über Geschäftsbereiche hinweg zusammenzuarbeiten, ohne private oder regulierte Informationen preiszugeben. Aufgrund der Fähigkeit, sicher und schnell zu skalieren, gleichzeitig Risiken zu reduzieren und Innovationen zu beschleunigen, steigt die Nachfrage nach synthetischen Daten weiter. Fortune Business Insights prognostiziert, dass der Markt für die synthetische Datengenerierung von 351,2 Millionen US-Dollar im Jahr 2023 auf 2,34 Milliarden US-Dollar im Jahr 2030 wachsen wird.

    Synthetische Daten werden auch zu einem Eckpfeiler der Unternehmens-KI. Laut einer von CIO.com zitierten Deloitte-Umfrage sehen 30 % der Führungskräfte einen Mangel an hochwertigen Daten als erhebliches Hindernis für die Einführung generativer KI. CIO erklärt: „Die Erstellung einer maßgeschneiderten KI-Lösung basierend auf den individuellen Anforderungen eines Unternehmens erfordert Daten. Leider können die den Unternehmen vorliegenden Daten erhebliche Lücken aufweisen und mit Datenschutz- oder Compliance-Problemen behaftet sein. Außerdem kann es sein, dass es einfach nicht genug davon gibt. Synthetische Daten können diese Lücke schließen und Unternehmen dabei helfen, einen echten Geschäftswert aus ihren KI-Implementierungen zu ziehen.“

    Das CTO Magazine stimmt zu, dass synthetische Daten ein Game-Changer für KI sein werden, und verweist auf eine Gartner-Prognose, dass synthetische Daten bis 2030 reale Daten in KI-Trainingsmodellen übertreffen werden.

    Wie synthetische Daten in Unternehmen und Daten angewendet werden

    Synthetische Daten ermöglichen schnellere Innovation und sicherere Experimente im gesamten Unternehmen. Sie ermöglichen es Teams, mit hochwertigen Daten zu arbeiten, selbst wenn die realen Daten begrenzt, eingeschränkt oder unvollständig sind.

    Unternehmen nutzen synthetische Daten, um Folgendes zu tun:

    • KI- und Machine-Learning-Training verbessern: Schließen Sie Datenlücken, beheben Sie Klassenungleichgewichte – Situationen, in denen einige Kategorien viel seltener vorkommen als andere, wodurch es für Modelle schwieriger wird, daraus zu lernen – und modellieren Sie seltene Ereignisse, die im wirklichen Leben schwer zu erfassen sind.
    • Datenschutz- und Compliance-Risiken reduzieren: Ersetzen Sie sensible Daten durch synthetische Versionen, die den Datenschutz wahren, damit Teams ohne regulatorische Risiken experimentieren können.
    • Beschleunigung von Analysen und Produktentwicklung: Realistische Testdaten sofort erzeugen und Verzögerungen durch eingeschränkten Datenzugriff vermeiden.
    • Zukünftige Szenarien modellieren: Simulieren Sie potenzielle Markt-, Kunden- oder Betriebsbedingungen, einschließlich seltener Situationen, die reale Daten nicht angemessen abbilden.
    • Breitere Zusammenarbeit ermöglichen: Ermöglichen Sie es funktionsübergreifenden Teams, Anbietern und Partnern, mit aussagekräftigen Daten zu arbeiten, ohne Vertraulichkeitsverpflichtungen zu verletzen.

    When synthetische Daten in Analyse-Workflows integriert werden, gewinnen Unternehmen an Geschwindigkeit, Agilität und weitaus mehr Flexibilität, während gleichzeitig eine starke Data Governance und Datenschutz gewährleistet werden.

    So funktionieren synthetische Daten

    Die Generierung synthetischer Daten kombiniert Modellierung, Validierung und Datenschutztechniken, um Daten zu erzeugen, die wie echte Daten aussehen und sich auch so verhalten. Die Methoden mögen unterschiedlich sein, aber das Ziel ist dasselbe: hochwertige, vertrauenswürdige Daten zu erstellen, die Analysen und KI unterstützen, ohne sensible Informationen preiszugeben. Synthetische Daten müssen kontinuierlich ausgewertet und iteriert werden, um die Reproduktion von Verzerrungen, Rauschen oder Ungenauigkeiten in den Quelldaten zu vermeiden.

    Techniken zur Generierung synthetischer Daten

    Synthetische Daten können mit mehreren Tools und Methoden erstellt werden, die jeweils darauf ausgelegt sind, aus realen Daten zu lernen und neue Datensätze zu generieren, die ihre Muster widerspiegeln. Branchenübergreifend wählen Unternehmen die Methode, die am besten zu ihrem Datentyp, ihren Datenschutzanforderungen und ihren KI- oder Analysezielen passt.

    Zu den gängigen Techniken zur Generierung synthetischer Daten gehören:

    • Generative Adversarial Networks (GANs): Zwei neuronale Netzwerke konkurrieren um die Erstellung äußerst realistischer synthetischer Daten, die häufig für Bilder, Tabellendaten und sogar Zeitreihenmuster verwendet werden – Trends oder Verhaltensweisen in Daten die über einen längeren Zeitraum hinweg in regelmäßigen Abständen (z. B. stündlich, täglich oder monatlich) erhoben werden
    • Variational Autoencoder (VAEs): Modelle, die Daten in eine einfachere interne Form komprimieren und dann neue Beispiele mit denselben Mustern neu erstellen
    • Large Language Models (LLMs): werden verwendet, um synthetischen Text, Protokolle oder Konversationsdaten zu generieren, die erlernten Sprachmustern folgen
    • Agenten- oder physikbasierte Simulationen: Ideal für die Modellierung realer Umgebungen wie Fertigungssysteme, Finanzmärkte oder Bevölkerungsverhalten
    • Regelbasierte oder statistische Generatoren: Einfache Methoden, die Wahrscheinlichkeitsverteilungen oder Geschäftsregeln verwenden, um schnell und skalierbar synthetische Daten zu erstellen

    Obwohl sich die Ansätze je nach Generierungstechnik unterscheiden, verfolgen die meisten Workflows für synthetische Daten einen ähnlichen Weg:

    1. Aus realen Daten profilieren und lernen: Modelle analysieren Muster, Beziehungen und statistische Eigenschaften.
    2. Neue Daten generieren: Generative KI-Modelle wie GANs, VAEs, LLMs oder Simulations-Engines erstellen neue Datensätze basierend auf erlernten Mustern.
    3. Datenqualität validieren: Teams vergleichen synthetische Daten mit realen Daten, um Genauigkeit, Nützlichkeit und Integrität sicherzustellen.
    4. Datenschutzmaßnahmen anwenden: Methoden wie die differenzielle Privatsphäre, bei der Unternehmen aus den allgemeinen Mustern in einem Dataset lernen, ohne etwas über Einzelpersonen preiszugeben, stellen sicher, dass synthetische Daten nicht durch Reverse Engineering aufgedeckt werden können, um reale Personen zu identifizieren.
    5. Bereitstellen und optimieren: Synthetische Daten werden in KI-Trainings-, Analyse-, Test- oder Simulations-Workflows eingespeist und verbessern sich im Laufe der Zeit, wenn Modelle lernen.

    Use Cases

    Synthetische Daten eröffnen neue Möglichkeiten im gesamten Unternehmen, indem sie hochwertige, datenschutzgerechte Daten immer dann verfügbar machen, wenn Teams sie benötigen.

    Hier sind einige Möglichkeiten, wie Unternehmen dies nutzen können:

    • Data Science und KI: Erweitern Sie Trainings-Datasets, verbessern Sie die Modellleistung und stärken Sie Szenariotests.
    • Produkt- und Anwendungsentwicklung: Generieren Sie realistische Testdaten für Anwendungen, Workflows und Benutzeroberflächen.
    • Compliance und Datenschutz: Ermöglichen Sie einen sicheren Datenaustausch und eine sichere Datenanalyse, ohne persönliche oder regulierte Informationen preiszugeben.
    • Kundenanalysen: Unterstützen Sie Segmentierung und Personalisierung, ohne dass ein direkter Zugriff auf sensible Kundendaten erforderlich ist.
    • Risiko- und Betrugsmodellierung: Simulieren Sie neu auftretende Betrugsmuster oder seltene Risikoereignisse für erweiterte Erkennungssysteme.

    Branchenbeispiele

    Synthetische Daten unterstützen Innovationen in Branchen, in denen Datenschutz, Knappheit oder Risiken den Zugang zu realen Daten einschränken.

    Hier sind einige Möglichkeiten, wie verschiedene Sektoren synthetische Daten nutzen:

    • Gesundheitswesen: Generieren Sie klinische und patientenähnliche Daten, die persönliche Gesundheitsdaten (PHI) schützen und gleichzeitig Forschung und Modellentwicklung unterstützen.
    • Finanzwesen: Erstellung synthetischer Transaktionen und Kundenprofile für Betrugstests, Risikobewertung und sicheren Datenaustausch
    • Einzelhandel: Simulation von Customer Journeys, Kauftrends und Bestandsszenarien, um die Personalisierung und Nachfrageprognose zu verbessern
    • Fertigung: Erstellen synthetischer IoT- und Sensordaten, um die vorausschauende Wartung zu verfeinern und den Betrieb zu optimieren

    Häufig gestellte Fragen

    Sind synthetische Daten dasselbe wie anonymisierte Daten?
    Nein. Anonymisierte Daten werden von echten Datensätzen abgeleitet, während synthetische Daten komplett generiert werden. Das bedeutet, dass synthetische Daten die Reidentifizierungsrisiken vermeiden, die bei der Anonymisierung immer noch bestehen können.

    Wie genau sind synthetische Daten für das KI-Training?
    Wenn sie mit soliden Techniken generiert werden, können synthetische Daten in Bezug auf die Modellleistung mit realen Daten übereinstimmen und diese manchmal sogar übertreffen, insbesondere bei seltenen Szenarien.

    Können synthetische Daten echte Daten vollständig ersetzen?
    Nicht ganz. Synthetische Daten sind am effektivsten, wenn sie reale Daten unterstützen, insbesondere wenn Teams mit begrenzten Daten, Datenschutzbeschränkungen oder unausgeglichenen Datasets arbeiten. Sie funktionieren am besten als leistungsstarke Ergänzung, nicht als vollständiger Ersatz.

    Weitere Ressourcen

    Quellen und Referenzen

    Synonyme

    • Künstliche Daten
    • Simulierte Daten
    • Generierte Daten
    • Datenschutzsichere Daten

    Dazugehörige Begriffe

     

    Zuletzt überprüft:

    November 2025

    Alteryx Redaktionsstandards und Überprüfung

    Dieser Glossareintrag wurde vom Alteryx Content-Team erstellt und auf Klarheit, Genauigkeit und Übereinstimmung mit unserem Fachwissen in Data Analytics Automation überprüft.