Synthetic Data — Praxisleitfaden — Grundlagen — Schritt-für-Schritt-Anleitung.
Testdaten DSGVO-konform erzeugen
Die Erzeugung von Testdaten, die den Anforderungen der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) entsprechen, steht vor einer zentralen Herausforderung: Der Schutz personenbezogener Daten darf nicht verletzt werden, während gleichzeitig realistische Daten für Tests zur Verfügung stehen müssen. Synthetic Data bietet hier eine Lösung, indem es ermöglicht, reale Daten zu simulieren, ohne diese direkt zu kopieren.
Typische Fehler bei der Erzeugung von Synthetic Data
Ein häufiger Fehler besteht darin, aus echten personenbezogenen Daten synthetische Daten zu generieren, ohne sicherzustellen, dass sie vollständig anonymisiert sind. Hierbei besteht das Risiko, dass durch Rückschlüsse auf die Originaldaten ein Datenschutzverstoss entsteht. Korrektur: Es ist essenziell, sicherzustellen, dass keine Rückschlüsse auf individuelle Personen möglich sind, indem man starke Anonymisierungstechniken anwendet und keine direkten Identifikatoren übernimmt.
Ein weiterer Fehler liegt in der unzureichenden Qualität der synthetischen Daten. Oftmals werden Daten generiert, die in der Praxis wenig nützlich sind, da sie nicht das geforderte statistische Verhalten zeigen, das für aussagekräftige Tests notwendig ist. Korrektur: Analysieren Sie die statistischen Merkmale der Originaldaten genau und implementieren Sie diese Merkmale präzise in die Generierung der synthetischen Daten.
Ein dritter häufiger Fehler ist die Vernachlässigung der Compliance-Überprüfung bei der Verwendung von Tools zur Generierung von Synthetic Data. Viele Werkzeuge auf dem Markt versprechen Datenschutzkonformität, ohne die spezifischen Anforderungen der DSGVO vollständig zu erfüllen. Korrektur: Stellen Sie sicher, dass das gewählte Tool oder die Methode der Datengenerierung explizit die Einhaltung der DSGVO gewährleistet, und führen Sie eine eigenständige Compliance-Prüfung durch.
Handlungsanleitung für 14–30 Tage
Analysephase (Tage 1–5): Beginnen Sie mit einer detaillierten Analyse der aktuellen Datenverarbeitungsprozesse in Ihrem Unternehmen. Identifizieren Sie, welche Arten von Daten für Tests herangezogen werden und ob diese personenbezogene Informationen enthalten.
Auswahl geeigneter Tools (Tage 6–10): Recherchieren Sie verfügbare Tools und Methoden zur Generierung von Synthetic Data und prüfen Sie deren Eignung bezüglich DSGVO-Compliance und Ihren spezifischen Anforderungen. Vergleichen Sie mehrere Optionen und lesen Sie Erfahrungsberichte anderer Nutzer.
Pilotprojekt starten (Tage 11–20): Implementieren Sie ein kleines Pilotprojekt, um die gewählte Methode oder das Tool in einer kontrollierten Umgebung zu testen. Führen Sie Tests mithilfe von synthetischen Daten durch und evaluieren Sie deren Qualität und Nützlichkeit für Ihre spezifischen Anwendungsszenarien.
Überprüfung und Feinjustierung (Tage 21–25): Bewerten Sie die Ergebnisse des Pilotprojekts und nehmen Sie notwendige Anpassungen vor. Achten Sie darauf, dass die synthetischen Daten Ihren Anforderungen entsprechen, ohne Rückschlüsse auf personenbezogene Informationen zuzulassen.
Vollständige Implementierung (Tage 26–30): Rollen Sie das erfolgreiche Verfahren unternehmensweit aus. Schulen Sie Ihr Team zum Thema DSGVO-konforme Datengenerierung und halten Sie sie über neue Entwicklungen und gesetzliche Anforderungen auf dem Laufenden.
Durch die strukturierte Erzeugung und Verwendung von Synthetic Data sichern Sie nicht nur die Compliance Ihres Unternehmens mit der DSGVO, sondern stellen auch sicher, dass Ihre Testdaten den hohen Qualitätsanforderungen Ihres Geschäftsmeetings gerecht werden.