Synthetic Data – kompakt erläutert.
Synthetic Data zur DSGVO-konformen Erzeugung von Testdaten
In der heutigen datengesteuerten Wirtschaft ist der Bedarf an Testdaten, die für die Entwicklung und Prüfung von Anwendungen verwendet werden können, enorm. Datenschutz und Regulierung, insbesondere die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO), stellen jedoch strenge Anforderungen an den Umgang mit personenbezogenen Daten. Synthetic Data bietet hierfür eine Lösung, indem es ermöglicht, realistische, DSGVO-konforme Testdaten zu erzeugen.
Typische Fehler bei der Verwendung von Synthetic Data
Ein häufiger Fehler ist die unzureichende Anonymisierung der Daten. Oftmals wird angenommen, dass synthetische Daten per se anonym sind. Jedoch können ungenügend generierte Daten Rückschlüsse auf Einzelpersonen zulassen, insbesondere wenn sensible Attribute oder Kombinationen von Merkmalen identifizierbar bleiben. Um dies zu vermeiden, muss ein solides Verständnis der Generierungstechniken vorliegen und es bedarf sorgfältiger Validierung, um sicherzustellen, dass alle potenziell identifizierenden Merkmale ausgeschlossen sind.
Ein weiterer Fehler besteht in der Vernachlässigung des Kontextes der Daten. Synthetic Data muss den spezifischen Anwendungsfall widerspiegeln, damit sie sinnvoll eingesetzt werden kann. Wenn beispielsweise synthetische Kundendaten für eine Zielgruppe erstellt werden, müssen diese Daten die realistische Verteilung von Kundeneigenschaften wie Alter, Standort und Kaufgewohnheiten abbilden. Andernfalls laufen die Tests Gefahr, nicht repräsentative Ergebnisse zu liefern.
Ein dritter typischer Fehler ist die Überschätzung der Repräsentativität von kleinen synthetischen Datensätzen. Kleine Datensätze sind anfällig für Verzerrungen und können nicht die Vielfalt realer Daten widerspiegeln. Unternehmen sollten daher sicherstellen, dass ihre synthetischen Datensätze groß genug sind, um die Vielfalt und Komplexität der echten Daten widerzuspiegeln.
Handlungsanleitung für die nächsten 14–30 Tage
Evaluierung der Anforderungen: Beginnen Sie mit einer detaillierten Evaluierung der Anforderungen an Ihre Testdaten. Identifizieren Sie die spezifischen Merkmale und Datenpunkte, die für Ihre Anwendungstests notwendig sind, und achten Sie darauf, empfindliche Daten zu isolieren.
Werkzeugauswahl: Recherchieren und wählen Sie geeignete Werkzeuge und Technologien zur Generierung von synthetischen Daten. Die ausgewählten Tools sollten in der Lage sein, Daten anonymisiert zu generieren und den regulatorischen Anforderungen zu entsprechen.
Pilotprojekt starten: Führen Sie ein Pilotprojekt durch, bei dem Sie synthetische Daten für einen ausgewählten Anwendungsfall generieren. Dies sollte umfassende Tests zur Validierung der Anonymität und Repräsentativität der Daten beinhalten.
Feedback-Schleifen etablieren: Richten Sie Feedback-Schleifen ein, um von Datenexperten und Endbenutzern Rückmeldungen zur Qualität und Brauchbarkeit der synthetischen Daten zu erhalten.
Anpassung und Optimierung: Basierend auf dem Feedback passen Sie den Generierungsprozess an, um die Qualität der synthetischen Daten weiter zu verbessern. Dies könnte Anpassungen an den Modellen oder der zugrunde liegenden Datenstruktur erfordern.
Durch die sorgfältige Planung und Durchführung dieser Schritte können Unternehmen sicherstellen, dass ihre synthetischen Testdaten den notwendigen Datenschutzanforderungen entsprechen und gleichzeitig die Qualität und Effizienz ihrer Entwicklungsprozesse verbessern.
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