Testdaten DSGVO-konform erstellen mit Synthetic Data — Synthetic Data

Unternehmen müssen Testdaten erzeugen, die DSGVO-konform sind, um den Schutz persönlicher Daten zu gewährleisten. Synthetic Data bietet eine Lösung, um realistische Datensätze zu schaffen, die vom Original abstrahiert sind, ohne die Datenschutzbestimmungen zu verletzen.

Warum Synthetic Data?

Synthetic Data ist eine vielversprechende Methode, um Testdaten zu generieren, die keine direkten personenbezogenen Informationen enthalten. Dies ermöglicht es Unternehmen, ihre Produkte und Systeme zu entwickeln und zu testen, ohne dabei gegen die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) zu verstossen. Gerade für KMU ist es entscheidend, die Balance zwischen Innovationskraft und Compliance zu halten. Synthetic Data bildet reale Datenmuster ab, bietet aber den Vorteil, dass keine Identifikation individueller Personen möglich ist.

Einsatz im KMU-Alltag

Im Alltag eines KMU kann Synthetic Data in zahlreichen Bereichen angewandt werden. Zum Beispiel in der Softwareentwicklung, wo Testdatensätze benötigt werden, um neue Anwendungen auf Herz und Nieren zu prüfen. Anstelle echter Kundendaten kann ein Unternehmen synthetische Datensätze verwenden, die jedoch dasselbe Nutzungsverhalten und dieselben Strukturen abbilden. Auf diese Weise werden keine sensiblen Informationen preisgegeben, und das Risiko von Datenschutzverletzungen wird minimiert.

Typische Fehler bei der Erzeugung von Testdaten

Ein häufiger Fehler ist die Annahme, dass anonymisierte Daten automatisch DSGVO-konform seien. Anonymisierung allein reicht oft nicht aus, denn die Möglichkeit der Re-Identifikation durch Kreuzreferenzen mit anderen Datenbeständen bleibt bestehen. Synthetic Data hingegen verhindert Re-Identifikation vollständig, weil die Daten von Grund auf neu erzeugt werden.

Ein weiterer Fehler besteht darin, synthetische Daten ohne Bezug auf die Originaldaten zu generieren. Dies kann dazu führen, dass die Daten unrealistische oder inkonsistente Ergebnisse liefern. Der Bezug zu realen Datensätzen sollte erhalten bleiben, um die Datenqualität zu gewährleisten.

Korrektur typischer Fehler

Um die oben genannten Fehler zu vermeiden, sollten Unternehmen sicherstellen, dass die synthetischen Daten die typischen Muster und Schwankungen der Originaldaten abbilden. Hierbei hilft der Einsatz spezialisierter Software, die in der Lage ist, diese Aufgaben adäquat umzusetzen.

Handlungsanleitung für DSGVO-konforme Testdatenerstellung

Analyse bestehender Datensätze: Beginnen Sie damit, aktuelle Datensätze zu analysieren und die sensiblen Informationen, die geschützt werden müssen, zu identifizieren.

Ziele definieren: Bestimmen Sie, welche Eigenschaften die Testdatensätze haben müssen, um Ihre spezifischen Anforderungen zu erfüllen.

Auswahl der Softwarelösung: Entscheiden Sie sich für ein Tool oder einen Dienst zur Erstellung von Synthetic Data, das Ihre branchenspezifischen Bedürfnisse bedient und DSGVO-Konformität gewährleistet.

Pilotphase starten (1-2 Wochen): Generieren Sie erste Datensätze und testen Sie deren Einsatz im kleinen Umfang, um Qualität und Konformität sicherzustellen.

Ergebnisbewertung und Anpassung (1 Woche): Prüfen Sie die Pilotergebnisse und nehmen Sie feindosierte Anpassungen vor, um die Datenqualität weiter zu verbessern.

Skalierung: Nach erfolgreicher Evaluation der Pilotphase skalieren Sie die Erstellung und den Einsatz von Synthetic Data in grösserem Umfang.

Durch eine strukturierte Herangehensweise bei der Erzeugung von Testdaten mit Hilfe von Synthetic Data können KMU ihre Entwicklungsvorhaben DSGVO-konform absichern und gleichzeitig Innovationsprozesse optimieren.