Beste Werkzeuge für synthetische Daten

Was ist die Generierung synthetischer Daten?

Wie generiert man synthetische Daten?

Hauptmerkmale von Werkzeugen zur Generierung synthetischer Daten

Arten von Werkzeugen zur Generierung synthetischer Daten

Sie können aus vier Arten von Werkzeugen zur Generierung synthetischer Daten wählen, die alle unten erklärt werden.

• Software auf Basis von Generative Adversarial Networks (GANs): GANs sind eine Art von künstlicher Intelligenz (KI)-Modell, bei dem zwei neuronale Netzwerke – der Generator und der Diskriminator – gemeinsam durch einen Wettbewerb trainiert werden. Der Generator erstellt synthetische Daten, und der Diskriminator bewertet, wie nah die generierten Daten an das Original herankommen.
• Software zur statistischen Modellierung: Dieses Werkzeug zur Generierung synthetischer Daten verwendet mathematische Modelle, um Daten basierend auf den statistischen Eigenschaften zu generieren, die in realen Informationen gefunden werden. Es stützt sich auf statistische Techniken und Algorithmen, um synthetische Datensätze zu erstellen, die die gleichen allgemeinen Muster wie die Originaldaten beibehalten.
• Regelbasierte Software zur Generierung synthetischer Daten: Dies bezieht sich auf Werkzeuge und Plattformen, die synthetische Daten erstellen, die von vordefinierten Regeln und Bedingungen abhängen. Im Gegensatz zu Daten, die durch statistische Modelle oder maschinelle Lerntechniken wie GANs generiert werden, werden regelbasierte synthetische Daten durch die Anwendung spezifischer Regeln und Algorithmen erstellt, die definieren, wie Daten strukturiert sein sollten und welche Werte sie enthalten sollten. Zum Beispiel könnte eine Regel besagen, dass das Alter einer Person zwischen 21 und 35 liegen muss oder dass ein Transaktionsbetrag größer als eins sein muss.
• Deep Learning und Autoencoder-Software: Deep-Learning-Techniken, insbesondere Autoencoder, generieren synthetische Daten. Autoencoder sind neuronale Netzwerke, die verwendet werden, um Codierungen von Daten zu lernen, typischerweise zur Dimensionsreduktion oder Merkmalserkennung. Sie können auch verwendet werden, um synthetische Daten zu erstellen, indem sie Eingabedaten mit zusätzlicher Variabilität rekonstruieren.

Vorteile von Werkzeugen zur Generierung synthetischer Testdaten

Egal, wie ein Unternehmen plant, synthetische Daten-Software zu verwenden, es gibt mehrere Vorteile, dies zu tun. Einige davon sind:

• Reduzierte algorithmische Verzerrung. Synthetische Daten-Software hilft, Verzerrungen zu verringern, die manchmal in realen Daten vorhanden sind. Durch die Gestaltung des Prozesses der Generierung synthetischer Daten können Entwickler sicherstellen, dass unterrepräsentierte Gruppen oder Szenarien angemessen vertreten sind, was zu mehr Ausgewogenheit führt.
• Verbesserter Datenaustausch. Synthetische Daten erleichtern den Datenaustausch zwischen Organisationen, ohne die Privatsphäre oder proprietäre Informationen zu gefährden. Da sie keine authentischen persönlichen oder sensiblen Informationen enthalten, können Benutzer sie frei für Zusammenarbeit, Forschung und Entwicklungszwecke teilen.
• Risikoloses Testen und Entwickeln. Synthetische Daten schaffen eine sichere Umgebung für Test- und Entwicklungsprozesse. Entwickler können synthetische Daten verwenden, um neue Systeme, Algorithmen und Anwendungen auszuprobieren, ohne das Risiko, echte Daten offenzulegen oder zu beschädigen. Dies eliminiert das Risiko von Datenverletzungen oder Lecks, da die hochwertigen Daten, die beim Testen verwendet werden, gefälscht sind.
• Kosteneffektiv und skalierbar. Die Generierung synthetischer Daten ist oft kostengünstiger als das Sammeln und Kennzeichnen realer Daten, mit dem zusätzlichen Vorteil, dass sie leicht skaliert werden kann, um große Datensätze zu produzieren.

Wer verwendet synthetische Daten-Software?

Mehrere Arten von individuellen Entwicklern und Teams innerhalb von Organisationen können von der Verwendung synthetischer Daten-Software profitieren. Die häufigsten Benutzer sind hier detailliert beschrieben.

• Datenwissenschaftler können Werkzeuge zur Generierung synthetischer Daten verwenden, um neue Ideen zu erforschen, ohne Zugang zu realen Datensätzen zu benötigen und ohne viel Zeit mit dem Zusammenstellen von Sets aus verschiedenen Quellen zu verbringen.
• Compliance-Manager können synthetische Daten-Software verwenden, um nicht identifizierbare Datensätze für Tests und die Validierung der Einhaltung von Datenschutzbestimmungen zu erstellen. Dies gewährleistet Privatsphäre und Sicherheit, ohne echte persönliche Informationen oder sensible Daten offenzulegen.
• Softwareentwickler wenden sich an Generierungswerkzeuge, um den Debugging und die Softwareerstellungsprozesse zu beschleunigen, indem sie Entwicklern realistische Datensätze zur Verfügung stellen, die sie vervollständigen können. Diese Art von Software kann auch nützlich für die Prototypenerstellung von Anwendungen sein, wenn echte Daten möglicherweise noch nicht verfügbar sind.

Preise für synthetische Daten-Software

Synthetische Daten-Software wird typischerweise in drei verschiedene Preismodelle unterteilt.

• Abonnementbasiertes Modell: Benutzer zahlen eine wiederkehrende Gebühr, um in regelmäßigen Abständen, wie monatlich oder jährlich, auf alle Funktionen zuzugreifen.
• Pay-per-Use-Modell: Dieses Modell ermöglicht es Benutzern, basierend auf ihrer Nutzung, Datenspeicherung, Sitzen oder Verbrauch zu zahlen.
• Stufenmodell: Diese Art von Modell bietet mehrere Preisstufen oder "Tiers", jede mit einem anderen Satz von Funktionen oder Nutzungslimits. Benutzer können eine Stufe wählen, die am besten zu ihren Bedürfnissen und ihrem Budget passt, oft von Basis- bis zu Premium-Optionen.

Wie bei den meisten Softwareprodukten ändert sich der Preis je nach Faktoren wie der Komplexität des Programms und den angebotenen Funktionen. Bevor sie in ein Werkzeug zur Generierung synthetischer Daten investieren, müssen Unternehmen ihre spezifischen Bedürfnisse und die Funktionen auf ihrer Must-have-Liste herausfinden, um mehr Klarheit zu erhalten.

Alternativen zu Werkzeugen zur Generierung synthetischer Daten

Bevor Sie sich für ein Werkzeug zur Generierung synthetischer Daten entscheiden, können Sie auch eine der folgenden Alternativen für Ihre Bedürfnisse in Betracht ziehen.

• Datenmaskierungslösungen schützen die wichtigen Daten einer Organisation, indem sie sie mit zufälligen Zeichen oder anderen Informationen verschleiern, sodass sie von allen in der Organisation verwendet werden können, aber nicht von Personen außerhalb der Organisation.
• Datenaugmentation-Lösungen verwenden Techniken, um die Größe und den Umfang eines Datensatzes künstlich zu erweitern, ohne neue Daten zu sammeln. Am häufigsten in der Bild- und Textverarbeitung verwendet, mildert es Probleme wie Klassenungleichgewicht und Datenknappheit. Durch die Vertiefung der Vielfalt und des Volumens der Trainingsdaten helfen sie auch Modellen, besser auf ungesehene Daten zu verallgemeinern, was zu genaueren und zuverlässigeren Vorhersagen führt.
• Software zur Generierung von Mock-Daten erstellt simulierte Datensätze, die die Struktur und Eigenschaften realer Daten nachahmen, ohne tatsächliche Informationen zu enthalten. Ihr üblicher Bereich ist das Testen, Entwickeln und Trainieren, um sicherzustellen, dass Anwendungen reale Datenszenarien bewältigen können.

Software und Dienstleistungen im Zusammenhang mit synthetischer Daten-Software

Bestimmte Werkzeuge im Zusammenhang mit synthetischer Daten-Software haben ähnliche Funktionalitäten. Sie können je nach den Bedürfnissen eines Unternehmens nützlich sein. Einige Beispiele für solche Werkzeuge sind wie folgt.

• Simulationssoftware für Daten generiert künstliche Datensätze, um reale Szenarien für Tests und Analysen zu replizieren. Sie hilft, komplexe Systeme zu modellieren, Ergebnisse vorherzusagen und die Leistung unter verschiedenen Bedingungen zu bewerten, ohne echte Daten.
• Software zur Datenmodellierung erstellt visuelle Darstellungen von Datenstrukturen und Beziehungen innerhalb einer Datenbank. Sie hilft, die Datenarchitektur zu entwerfen, zu organisieren und zu dokumentieren, um Integrität und Konsistenz zu wahren. Einige Anwendungsfälle sind das Datenbankdesign, das eine effiziente Verwaltung, verbesserte Qualität und klare Kommunikation unter Stakeholdern ermöglicht.
• Maschinenlern-Frameworks automatisieren Aufgaben für Benutzer, indem sie einen Algorithmus anwenden, um ein Ergebnis zu erzeugen. Maschinenlernmodelle verbessern die Geschwindigkeit und Genauigkeit der gewünschten Ergebnisse, indem sie sie ständig verfeinern, während die Anwendung mehr Trainingsdaten verarbeitet.

Herausforderungen mit synthetischen Datenlösungen

Trotz der zahlreichen Vorteile, die Benutzer von synthetischer Daten-Software erleben, gibt es auch einige Herausforderungen.

• Datengrowth: Da das Datenvolumen wächst, muss der Prozess der Generierung synthetischer Daten über generative KI entsprechend skalieren. Dieser Prozess kann intensiv sein und erfordert möglicherweise eine Vielzahl von Ressourcen in Bezug auf Rechenleistung und Speicher. Darüber hinaus wird es komplexer, die Qualität synthetischer Daten aufrechtzuerhalten, wenn der Datensatz wächst. Größere Datensätze erfordern anspruchsvollere Modelle, um Genauigkeit und Relevanz aufrechtzuerhalten.
• Datensicherheit und Compliance: Wenn die generierten Daten nicht ordnungsgemäß gehandhabt werden, kann dies zu potenziellen Sicherheitsverletzungen führen, bei denen sensible Informationen möglicherweise durchsickern. Darüber hinaus halten sich einige Werkzeuge zur Generierung synthetischer Daten nicht an bestehende Datenschutzbestimmungen wie die GDPR oder den California Consumer Privacy Act (CCPA).
• Datenerhaltung: Sicherzustellen, dass synthetische Daten die wesentlichen Eigenschaften, Muster und Beziehungen des Originals über die Zeit bewahren und aufrechterhalten, kann schwierig sein, muss jedoch getan werden, damit synthetische Daten für ihre beabsichtigten Anwendungen nützlich und relevant bleiben.
• Datenspeicherung und Abfragekosten: Werkzeuge zur Generierung synthetischer Daten können zusätzliche Kosten für Speicherung und Abfrage verursachen, da sie Cloud-Computing oder ML-Algorithmen verwenden. Unternehmen überschreiten ihr Budget, weil sie diese Kosten während des Planungsprozesses nicht berücksichtigen.
• Datenzugänglichkeit und Formatkompatibilität: Synthetische Daten in verschiedenen Systemen und Anwendungen leicht zugänglich zu halten, erfordert konsistente, standardisierte Formate. Unterschiedliche Softwareumgebungen und verschiedene Datenlösungen können jedoch zu Kompatibilitätsproblemen führen. Darüber hinaus wird es kompliziert, die Kompatibilität mit neuen Formaten aufrechtzuerhalten, während die Zugänglichkeit zu historischen Daten erhalten bleibt, wenn sich Datenstandards weiterentwickeln.

Welche Art von Unternehmen sollte Werkzeuge zur Generierung synthetischer Daten kaufen?

Jedes Unternehmen mit einem Entwicklungsteam könnte von Werkzeugen zur Generierung synthetischer Daten profitieren, aber diese spezifischen Organisationen sollten den Kauf dieser Art von Software in Betracht ziehen, um ihren Technologie-Stack zu erweitern.

• Finanzinstitute: Synthetische Finanzdaten können für Risikomodellierung und Betrugserkennung verwendet werden.
• Gesundheitsorganisationen: Diese Werkzeuge können synthetische Patientenakten für Forschung und Tests erstellen, ohne die Privatsphäre der Patienten zu gefährden.
• Technologieunternehmen und Startups: Es ist üblich, dass synthetische Daten-Software verwendet wird, um Daten zu testen und Anwendungen und ML-Modelle zu validieren.
• Regierungsbehörden: Diese Institutionen können synthetische Daten-Software für Politiktests, öffentliche Gesundheitssimulationen und Datenschutz in Forschungsinitiativen verwenden.
• Bildungsorganisationen: Diese Werkzeuge können realistische Datensätze für Schulungen, Forschungsprojekte und neue Bildungspraktiken und -richtlinien erstellen.
• Einzelhandels- und Fertigungsunternehmen: Eine Plattform für synthetische Daten kann Kundendaten über Verhalten und Verkaufsdaten simulieren, um Marketingstrategien und Bestandsmanagement zu verbessern.
• Automobilunternehmen: Synthetische Szenarien ermöglichen es, autonome Systeme unter verschiedenen Bedingungen zu testen, die in der realen Welt schwer oder riskant zu replizieren wären.
• Sicherheits- und Cyberabwehrorganisationen: Die Erstellung synthetischer Angriffsszenarien hilft, Sicherheitssysteme zu trainieren und ihre Bedrohungserkennungsfähigkeiten zu verbessern.

Wie wählt man das beste Werkzeug zur Generierung synthetischer Daten aus?

Im Folgenden wird der Schritt-für-Schritt-Prozess erklärt, den Käufer verwenden können, um geeignete Werkzeuge zur Generierung synthetischer Daten für ihr Unternehmen zu finden.

Identifizieren Sie Geschäftsbedürfnisse und Prioritäten

Bevor Sie ein Werkzeug zur Generierung synthetischer Daten auswählen, sollten Unternehmen ihre obersten Prioritäten für ein Werkzeug und genau das, wofür sie es verwenden werden, identifizieren. Klare Ziele und Anforderungen erleichtern und beschleunigen den Auswahlprozess, insbesondere da mehr Optionen auf den Markt kommen. Berücksichtigen Sie Faktoren wie Datenqualität, Compliance und Sicherheit, Anpassung und Skalierbarkeit.

Wählen Sie die erforderliche Technologie und Funktionen

Als nächstes arbeiten Unternehmen daran, die Funktionen und Funktionalitäten einzugrenzen, die sie am meisten benötigen. Einige wesentliche Technologien und Funktionen, nach denen ein Unternehmen suchen könnte, werden hier diskutiert.

• Generative Adversarial Networks zur Erstellung hochrealistischer synthetischer Daten, indem Modelle trainiert werden, um Daten zu generieren, die echten Daten sehr ähnlich sind.
• Anpassbare Parameter, die es Benutzern ermöglichen, die Datengenerierung an spezifische Bedürfnisse anzupassen, wie z.B. die Anpassung von Verteilungen, Korrelationen und Rauschpegeln.
• APIs und SDKs, die eine einfache Integration in bestehende Systeme, Datenbanken und Workflows bieten.
• Regulatorische Compliance, um sicherzustellen, dass die Software den Datenschutzbestimmungen wie GDPR und Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA) entspricht.
• Szenariosimulation für die Fähigkeit, verschiedene hypothetische Szenarien für Tests und Analysen zu simulieren.
• Qualitätssicherungsfunktionen, um die Genauigkeit und Qualität der Daten zu validieren.

Wenn Unternehmen eine kurze Liste von Diensten basierend auf ihren Anforderungen und Must-have-Funktionalitäten haben, ist es einfacher, zu verfeinern, welche Optionen am besten zu ihren Bedürfnissen passen.

Überprüfen Sie die Vision, den Fahrplan, die Lebensfähigkeit und den Support des Anbieters

In dieser Phase können Sie beginnen, die ausgewählten Anbieter von synthetischer Daten-Software zu überprüfen und Demos durchzuführen, um festzustellen, ob ein Produkt Ihre Anforderungen erfüllt. Für das beste Ergebnis sollte ein Käufer detaillierte Anforderungen im Voraus teilen, damit Anbieter wissen, welche Funktionen und Funktionalitäten sie präsentieren sollen.

Im Folgenden sind einige bedeutungsvolle Fragen aufgeführt, die Käufer Unternehmen zur Generierung synthetischer Daten im Rahmen des Entscheidungsprozesses stellen können.

• Welche Art von Daten generiert das Werkzeug? Sind es ausschließlich strukturierte Daten oder kann es unstrukturierte Daten wie Bilder und Videos generieren?
• Wie genau repliziert die Software die statistischen Eigenschaften und die Komplexität realer Daten?
• Kann die Lösung eine groß angelegte Datengenerierung bewältigen und Leistung und Qualität aufrechterhalten, wenn die Datenmengen wachsen?
• Wie geht das Werkzeug mit fehlenden Werten um? Gibt es eine Option, fehlende Werte mit realistischen Ersatzwerten zu füllen?
• Ist das Ausgabeformat anpassbar? Können Sie ein bevorzugtes Ausgabeformat für Ihren Datensatz angeben?
• Wie stellt die Software sicher, dass sie den Datenschutzbestimmungen wie GDPR und HIPAA entspricht?
• Wie passen Sicherheit und Privatsphäre in die Generierung synthetischer Daten? Bietet das Werkzeug Schutzmaßnahmen gegen unbefugten Zugriff auf generierte Datensätze, um Sicherheitsverletzungen zu vermeiden?
• Gibt es ein Unterstützungssystem, um Benutzern zu helfen, wenn sie auf Probleme stoßen oder diese entdecken? Werden Tutorials, FAQs oder Kundenservice bei Bedarf bereitgestellt?

Bewerten Sie das Bereitstellungs- und Kaufmodell

Sobald Sie Antworten auf die oben genannten Fragen erhalten haben und bereit sind, zum nächsten Schritt überzugehen, binden Sie Ihre wichtigsten Stakeholder und mindestens einen Mitarbeiter aus jeder Abteilung ein, die die Software verwenden wird.

Zum Beispiel ist es bei synthetischer Daten-Software am besten, dass der Käufer die Entwickler einbezieht, die die Software verwenden werden, um sicherzustellen, dass sie die Kernfunktionen abdeckt, nach denen Ihr Unternehmen in synthetischen Datensätzen sucht.

Setzen Sie alles zusammen

Der Käufer trifft die endgültige Entscheidung, nachdem er die Zustimmung aller Mitglieder des Auswahlkomitees, einschließlich der Endbenutzer, erhalten hat. Die Zustimmung ist entscheidend, um alle auf die gleiche Seite bezüglich Implementierung, Onboarding und potenzieller Anwendungsfälle zu bringen.

Trends in der Software zur Generierung synthetischer Testdaten

Einige der jüngsten Trends, die kürzlich im Bereich der Software zur Generierung synthetischer Daten zu beobachten waren, sind wie folgt.

• Integration in die Machine-Learning-Pipeline: Werkzeuge zur Generierung synthetischer Daten sind zunehmend darauf ausgelegt, Daten automatisch zu generieren und direkt in Machine-Learning-Pipelines einzuspeisen. Diese Automatisierung reduziert die Zeit und den Aufwand, die erforderlich sind, um Trainingsdaten vorzubereiten, was es Datenwissenschaftlern ermöglicht, sich auf die Modellentwicklung und -optimierung zu konzentrieren.
• Automatisierte Plattformen zur Datengenerierung: Automatisierte Werkzeuge zur Generierung synthetischer Daten werden aufgrund ihrer Fähigkeit, schnell und genau große Mengen realistischer Daten zu erstellen, immer beliebter. Sie ermöglichen es Benutzern, realistische Datensätze mit minimalem Aufwand zu erstellen, was es ihnen ermöglicht, komplexe Szenarien effizient zu entwickeln und neue Modelle zu testen.
• Generative KI in synthetischen Daten: Der Einsatz von Generativer KI, die Techniken wie GANs und VAEs verwendet, transformiert das Feld der synthetischen Daten, indem sie hochwertige künstliche Datensätze erstellt, die echte Daten nachahmen. Sie verbessert die Datenqualität, automatisiert die Generierung und ermöglicht vielfältige, anpassbare Datensätze, während die Privatsphäre geschützt wird.

Recherchiert und geschrieben von Shalaka Joshi

Überprüft und bearbeitet von Aisha West