Was versteht man unter synthetischen Daten?

• Synthetische Daten ermöglichen sichere Datennutzung, indem sie reale Muster nachbilden, ohne sensible oder personenbezogene Informationen offenzulegen.
• Ein starker Ansatz für synthetische Daten beschleunigt KI-Entwicklung, indem Data-Access-Constraints reduziert und die Abdeckung beim Modelltraining verbessert werden.
• Synthetische Daten unterstützen regulatorische Compliance, indem Privacy-, Security- und Data-Sharing-Risiken im gesamten Unternehmen minimiert werden.
• Organisationen nutzen synthetische Daten, um KI-Systeme schneller zu testen, zu validieren und zu skalieren – bei gleichzeitiger Sicherstellung von Datenqualität und Governance-Standards.

Synthetische Daten sind künstlich generierte Daten, die statistisch realen Daten ähneln, ohne direkt Informationen aus tatsächlichen Personen, Transaktionen oder Ereignissen zu enthalten. Sie werden mit Algorithmen erzeugt, die Muster, Beziehungen und Verteilungen aus realen Datensätzen lernen und anschließend neue künstliche Records generieren, die diese Eigenschaften beibehalten. Für große Organisationen bieten synthetische Daten eine praktische Lösung für Datenknappheit, Privacy- und Access-Constraints.

Aus strategischer Sicht sind synthetische Daten wichtig, weil Datenverfügbarkeit einer der größten Bottlenecks in Analytics- und KI-Initiativen ist. Viele High-Value-Use-Cases werden durch Datenschutzregulierung, Ownership-Themen oder begrenzte historische Daten verzögert oder blockiert. Synthetische Daten helfen, Wert aus Daten zu heben, ohne sensible Informationen direkt offenzulegen.

Operativ erhöhen synthetische Daten Geschwindigkeit und Skalierbarkeit. Teams erhalten schneller Zugriff, können Daten breiter über Funktionen oder Partner teilen und ohne lange Freigabeprozesse experimentieren. Das beschleunigt Model Development, Testing und Validation, insbesondere in Umfeldern mit strengen Compliance-Anforderungen.

Schließlich stärken synthetische Daten Resilienz und Innovation. Durch sichere Experimente und robustes Testing können Organisationen verlässlichere Analytics- und KI-Systeme bauen und deployen und zugleich rechtliche, reputative und operative Risiken reduzieren.

Synthetische Daten können je nach Nähe zu realen Daten und Generierungsansatz verschiedene Formen annehmen. Ein häufiger Typ sind vollständig synthetische Daten, bei denen komplette Datensätze künstlich erzeugt werden, ohne direkte Verknüpfung zu einzelnen realen Records. Vollständig synthetische Daten bieten den stärksten Privacy-Schutz und werden häufig für externes Data Sharing, Testing und frühe Experimente genutzt.

Ein weiterer Typ sind teilweise synthetische Daten. Hier werden sensible Attribute in realen Datensätzen durch synthetische Werte ersetzt oder ergänzt, während nicht-sensible Informationen unverändert bleiben. Das erhält hohe analytische Nutzbarkeit bei geringerem Privacy-Risiko, insbesondere in regulierten Domänen.

Ein dritter Typ sind hybride synthetische Daten, die reale und synthetische Records in einem Datensatz kombinieren. Hybride Ansätze balancieren Realismus und Privacy, besonders wenn seltene Muster schwer synthetisch zu erzeugen sind. Sie erfordern jedoch sorgfältige Governance, um Re-Identifikation zu vermeiden.

Die Wahl des Typs hängt von Use Case, Risikotoleranz und regulatorischen Anforderungen ab. Große Organisationen nutzen häufig unterschiedliche Ansätze für Development, Testing und Production, um Nutzen, Kontrolle und Privacy auszubalancieren.

Die Erzeugung synthetischer Daten nutzt unterschiedliche Techniken mit variierender Komplexität, Realismus und Steuerbarkeit. Ein gängiger Ansatz ist statistische Modellierung, bei der Verteilungen, Korrelationen und Constraints aus realen Daten gelernt und zur Generierung neuer Records genutzt werden. Diese Methode ist relativ transparent und eignet sich gut für strukturierte Enterprise-Daten wie Transaktionen, Kundenattribute und operative Kennzahlen.

Fortgeschrittene Ansätze nutzen Machine-Learning-Modelle, um komplexe Muster zu erfassen, die sich nicht durch einfache statistische Annahmen ausdrücken lassen. Techniken wie Generative Adversarial Networks und Variational Autoencoders lernen nichtlineare Beziehungen und erzeugen sehr realistische synthetische Datensätze. Diese Methoden sind wertvoll bei hochdimensionalen Daten oder wenn Realismus für Downstream-Model-Performance kritisch ist.

Regelbasierte Generierung ist eine weitere pragmatische Methode. Domänenexperten definieren logische Regeln und Constraints, denen synthetische Daten folgen müssen, etwa Business Policies, physische Grenzen oder Prozessabläufe. Diese Ansätze sind weniger flexibel als generative Modelle, bieten aber starke Kontrolle und eignen sich für deterministisches Testing, Systemvalidierung und Szenariokonstruktion.

In der Praxis kombinieren große Organisationen häufig diese Ansätze. Hybride Pipelines nutzen statistische Methoden für Baseline-Realismus, generative Modelle für komplexe Beziehungen und Regeln zur Sicherstellung von Business-Konsistenz, sodass synthetische Daten sowohl nützlich als auch governed sind.

• Erlernen statistischer Verteilungen aus realen Datensätzen und Sampling neuer Records.
• Training generativer Modelle, um komplexe Beziehungen und realistische Variationen abzubilden.
• Anwendung von Domänenregeln und Constraints zur Sicherstellung von Realismus, Konsistenz und Compliance.

Synthetische Daten bieten großen Nutzen für große Organisationen, insbesondere dort, wo Data Access, Privacy und Skalierung Analytics- und KI-Initiativen begrenzen. Einer der wichtigsten Vorteile ist verbesserter Privacy-Schutz. Da synthetische Daten keine direkten personenbezogenen oder sensiblen Informationen enthalten, sinkt das Risiko von Data Breaches und regulatorischen Verstößen deutlich. Das erleichtert Datennutzung über Teams, Geografien und externe Partner hinweg, ohne vertrauliche Informationen offenzulegen.

Ein weiterer großer Vorteil ist höhere Datenverfügbarkeit und Geschwindigkeit. Synthetische Daten können on demand erzeugt werden und verkürzen lange Freigabezyklen, die beim Zugriff auf reale Daten typisch sind. Das beschleunigt Experimentieren, Model Development und Testing und verkürzt die Time-to-Value von Analytics- und KI-Investitionen.

Synthetische Daten verbessern zudem Abdeckung und Robustheit. Reale Datensätze unterrepräsentieren häufig seltene Events, Edge Cases oder Extrem-Szenarien, die für Modellperformance entscheidend sind. Synthetische Daten können gezielt so erzeugt werden, dass diese Situationen enthalten sind. Das erhöht Modellresilienz und reduziert das Risiko unerwarteter Failures in Production – besonders in Fraud Detection, Risk Management und operationalem Forecasting.

Gleichzeitig gibt es wichtige Grenzen. Die Qualität synthetischer Daten hängt vollständig von der Qualität der Quelldaten und der Generierungsmethode ab. Wenn die Ausgangsdaten verzerrt, unvollständig oder veraltet sind, replizieren synthetische Daten diese Schwächen. Schlecht generierte synthetische Daten können Beziehungen verzerren, kritische Signale auslassen oder künstliche Muster erzeugen, die in der Realität nicht existieren.

Es besteht auch das Risiko von Fehlanwendung oder Übervertrauen. Synthetische Daten sind kein universeller Ersatz für reale Daten. Für bestimmte Use Cases – etwa regulatorisches Reporting oder finale Entscheidungsfindung – können reale Daten weiterhin erforderlich sein. Ohne klare Guidelines und Validation kann falsche Sicherheit entstehen, wenn Modelle überwiegend auf synthetischen Daten trainiert wurden.

Synthetische Daten verantwortungsvoll im Maßstab zu nutzen erfordert einen bewussten, strukturierten Ansatz, der Governance, Qualitätsmanagement und strategische Intent verbindet. Ausgangspunkt ist eine klare Use-Case-Definition. Organisationen müssen explizit festlegen, wo synthetische Daten geeignet sind – etwa für Model Training, Stress Testing, Szenariosimulation oder externes Data Sharing – und wo reale Daten unverzichtbar bleiben. Diese Klarheit verhindert unrealistische Erwartungen und Fehlanwendung.

Governance spielt eine zentrale Rolle. Synthetische Daten sollten als gemanagtes Enterprise Data Asset behandelt werden – mit klarer Ownership, Dokumentation und Freigabeprozessen. Organisationen sollten Standards für Generierungsmethoden, akzeptable Privacy Thresholds und Validierungsanforderungen definieren. So bleibt Nutzung konsistent, auditierbar und an regulatorische Erwartungen ausgerichtet.

Quality Assurance ist eine weitere kritische Säule. Verantwortungsvolle Nutzung erfordert systematische Validierung gegen reale Daten, z. B. über statistische Ähnlichkeitsmaße, Business Rules und Downstream-Model-Performance-Tests. Validation darf keine einmalige Aktivität sein. Wenn reale Muster sich ändern, müssen Generierungsprozesse überprüft und aktualisiert werden, um Drift und Degradation zu vermeiden.

Ebenso wichtig ist die Integration in Data- und AI-Operating-Models. Synthetische Daten sollten in bestehende Pipelines, Tooling und Lifecycle-Management eingebettet werden statt als ad hoc Lösung. Dazu gehören Version Control, Access Management, Lineage Tracking und Performance Monitoring – alles Elemente für Transparenz und Accountability.

Schließlich sollten Organisationen synthetische Daten als langfristige strategische Capability betrachten. Mit strengeren Datenregeln und steigender KI-Nachfrage ermöglichen synthetische Daten skalierbare Innovation, ohne Vertrauen zu kompromittieren. Wer in Governance, Skills und Tooling investiert, kann Wert schneller heben, Daten sicher teilen und über die Zeit resilientere Analytics- und KI-Systeme aufbauen.