# Beste Werkzeuge für synthetische Daten

  *By [Bijou Barry](https://research.g2.com/insights/author/bijou-barry)*

   Synthetische Daten-Software generiert künstliche Datensätze, einschließlich Bilder, Text und strukturierte Daten, basierend auf Originaldaten, wobei die mathematischen Eigenschaften und statistischen Beziehungen der Quelle erhalten bleiben und gleichzeitig datenschutzsensible Informationen geschützt werden, sodass Datenwissenschaftler und ML-Ingenieure Datensätze für Tests, Modelltraining und Simulation erstellen können.

### Kernfähigkeiten von Synthetische Daten-Software

Um in die Kategorie der Synthetischen Daten aufgenommen zu werden, muss ein Produkt:

- Synthetische Daten wie Bilder und strukturierte Daten generieren
- Datenschutzsensible Daten in einen vollständig anonymen Datensatz umwandeln, während die Granularität erhalten bleibt
- Out-of-the-box funktionieren, sodass das generative Modell automatisch Daten generieren kann, ohne explizit programmiert zu werden

### Häufige Anwendungsfälle für Synthetische Daten-Software

Datenwissenschaftler, ML-Ingenieure und Forscher nutzen synthetische Datenplattformen, um Datenknappheit und Datenschutzbeschränkungen in der KI-Entwicklung zu überwinden. Häufige Anwendungsfälle umfassen:

- Generierung von Trainingsdatensätzen für [maschinelles Lernen](https://www.g2.com/categories/machine-learning)-Modelle, wenn reale Daten knapp, sensibel oder nicht verfügbar sind
- Testen und Validieren von Algorithmen in simulierten Umgebungen, die reale Bedingungen nachbilden
- Reduzierung von algorithmischen Verzerrungen durch Ergänzung oder Neuausbalancierung von Originaldatensätzen mit synthetischen Beispielen

### Wie sich Synthetische Daten-Software von anderen Tools unterscheidet

Synthetische Daten-Software unterscheidet sich von [Datenmaskierungssoftware](https://www.g2.com/categories/data-masking), die private Informationen schützt, indem sie vorhandene Daten verschleiert, aber keine künstlichen Datensätze generiert oder die Erstellung von groß angelegten Datensätzen unterstützt. Synthetische Datenplattformen können völlig neue Daten von Grund auf neu erstellen, indem sie Methoden wie generative neuronale Netzwerke ([GAN](https://www.g2.com/glossary/gan-definition)s) und CGI verwenden, was breitere Anwendungsfälle im Modelltraining und in der Simulation ermöglicht, die Datenmaskierung nicht adressieren kann. Einige synthetische Datentools beziehen sich auch auf die Kategorie der [synthetischen Medien](https://www.g2.com/categories/synthetic-media), sind jedoch speziell auf strukturierte und unstrukturierte Datensätze und nicht auf Medienproduktion fokussiert.

### Einblicke von G2 zu Synthetische Daten-Software

Basierend auf Kategorietrends auf G2 stechen Datenschutzkonformität und die Fähigkeit, realistische Trainingsdatensätze in großem Maßstab zu generieren, als herausragende Fähigkeiten hervor. Beschleunigte Modellentwicklungstermine und reduzierte Abhängigkeit von sensiblen realen Daten heben sich als primäre Ergebnisse der Einführung hervor.





## Category Overview

**Total Products under this Category:** 63


## Trust & Credibility Stats

**Warum Sie den Software-Rankings von G2 vertrauen können:**

- 30 Analysten und Datenexperten
- 400+ Authentische Bewertungen
- 63+ Produkte
- Unvoreingenommene Rankings

Die Software-Rankings von G2 basieren auf verifizierten Benutzerbewertungen, strenger Moderation und einer konsistenten Forschungsmethodik, die von einem Team von Analysten und Datenexperten gepflegt wird. Jedes Produkt wird nach denselben transparenten Kriterien gemessen, ohne bezahlte Platzierung oder Einflussnahme durch Anbieter. Während Bewertungen reale Benutzererfahrungen widerspiegeln, die subjektiv sein können, bieten sie wertvolle Einblicke, wie Software in den Händen von Fachleuten funktioniert. Zusammen bilden diese Eingaben den G2 Score, eine standardisierte Methode, um Tools innerhalb jeder Kategorie zu vergleichen.


## Best Synthetische Datenwerkzeuge At A Glance

- **Führer:** [IBM watsonx.ai](https://www.g2.com/de/products/ibm-watsonx-ai/reviews)
- **Höchste Leistung:** [Tumult Analytics](https://www.g2.com/de/products/tumult-analytics/reviews)
- **Top-Trending:** [IBM watsonx.ai](https://www.g2.com/de/products/ibm-watsonx-ai/reviews)
- **Beste kostenlose Software:** [Tonic.ai](https://www.g2.com/de/products/tonic-ai/reviews)


## Top-Rated Products (Ranked by G2 Score)
### 1. [IBM watsonx.ai](https://www.g2.com/de/products/ibm-watsonx-ai/reviews)
  Watsonx.ai ist Teil der IBM watsonx Plattform, die neue generative KI-Fähigkeiten zusammenbringt, angetrieben von Foundation-Modellen und traditionellem maschinellem Lernen, in einem leistungsstarken Studio, das den gesamten KI-Lebenszyklus abdeckt. Mit watsonx.ai können Sie generative KI, Foundation-Modelle und maschinelle Lernfähigkeiten einfach erstellen, trainieren, validieren, optimieren und bereitstellen und KI-Anwendungen in einem Bruchteil der Zeit mit einem Bruchteil der Daten entwickeln.


  **Average Rating:** 4.4/5.0
  **Total Reviews:** 131


**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [IBM](https://www.g2.com/de/sellers/ibm)
- **Unternehmenswebsite:** https://www.ibm.com/us-en
- **Gründungsjahr:** 1911
- **Hauptsitz:** Armonk, NY
- **Twitter:** @IBM (709,023 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/1009/ (324,553 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Who Uses This:** Berater
  - **Top Industries:** Informationstechnologie und Dienstleistungen, Computersoftware
  - **Company Size:** 41% Kleinunternehmen, 31% Unternehmen


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Benutzerfreundlichkeit (76 reviews)
- Modellvielfalt (31 reviews)
- Merkmale (29 reviews)
- KI-Integration (28 reviews)
- KI-Fähigkeiten (23 reviews)

**Cons:**

- Schwieriges Lernen (21 reviews)
- Komplexität (20 reviews)
- Lernkurve (19 reviews)
- Teuer (17 reviews)
- Verbesserung nötig (16 reviews)

### 2. [Tumult Analytics](https://www.g2.com/de/products/tumult-analytics/reviews)
  Tumult Analytics ist eine fortschrittliche, quelloffene Python-Bibliothek, die entwickelt wurde, um die Implementierung von Differential Privacy in der Datenanalyse zu erleichtern. Sie ermöglicht es Organisationen, statistische Zusammenfassungen aus sensiblen Datensätzen zu erstellen, während die Privatsphäre des Einzelnen gewahrt bleibt. Vertraut von Institutionen wie dem U.S. Census Bureau, der Wikimedia Foundation und dem Internal Revenue Service, bietet Tumult Analytics eine robuste und skalierbare Lösung für datenschutzfreundliche Datenanalyse. Hauptmerkmale und Funktionalität: - Robust und Produktionsbereit: Entwickelt und gepflegt von einem Team von Differential-Privacy-Experten, ist Tumult Analytics für Produktionsumgebungen gebaut und wurde von großen Institutionen implementiert. - Skalierbar: Durch den Betrieb auf Apache Spark verarbeitet es effizient Datensätze mit Milliarden von Zeilen, was es für groß angelegte Datenanalysetätigkeiten geeignet macht. - Benutzerfreundliche APIs: Die Plattform bietet Python-APIs, die Nutzern von Pandas und PySpark vertraut sind, was die einfache Einführung und Integration in bestehende Arbeitsabläufe erleichtert. - Umfassende Funktionalität: Sie unterstützt eine breite Palette von Aggregationsfunktionen, Datentransformationsoperatoren und Datenschutzdefinitionen, die eine flexible und leistungsstarke Datenanalyse unter mehreren Datenschutzmodellen ermöglichen. Primärer Wert und gelöstes Problem: Tumult Analytics adressiert die kritische Herausforderung, wertvolle Erkenntnisse aus sensiblen Daten zu gewinnen, ohne die Privatsphäre des Einzelnen zu gefährden. Durch die Implementierung von Differential Privacy wird sichergestellt, dass das Risiko der Re-Identifikation minimiert wird, was es Organisationen ermöglicht, Daten verantwortungsbewusst zu teilen und zu analysieren. Diese Fähigkeit ist besonders wichtig für Sektoren, die mit sensiblen Informationen umgehen, wie öffentliche Institutionen, Gesundheitswesen und Finanzen, wo die Wahrung der Datenprivatsphäre sowohl eine regulatorische Anforderung als auch eine ethische Verpflichtung ist.


  **Average Rating:** 4.4/5.0
  **Total Reviews:** 38


**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [Tumult Labs, Inc.](https://www.g2.com/de/sellers/tumult-labs-inc)
- **Gründungsjahr:** 2019
- **Hauptsitz:** Durham
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/tmltlabs (3 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Top Industries:** Informationstechnologie und Dienstleistungen
  - **Company Size:** 50% Kleinunternehmen, 32% Unternehmen mittlerer Größe


### 3. [YData](https://www.g2.com/de/products/ydata/reviews)
  YData hilft Data-Science-Teams, bessere Datensätze für KI zu erstellen.


  **Average Rating:** 4.6/5.0
  **Total Reviews:** 12


**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [YData](https://www.g2.com/de/sellers/ydata)
- **Gründungsjahr:** 2019
- **Hauptsitz:** Seattle, WA
- **Twitter:** @YData_ai (685 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/ydataai (38 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Company Size:** 67% Unternehmen mittlerer Größe, 25% Kleinunternehmen


### 4. [Tonic.ai](https://www.g2.com/de/products/tonic-ai/reviews)
  Tonic.ai ermöglicht es Entwicklern, mit sicheren, hochpräzisen synthetischen Daten zu arbeiten, um Software- und KI-Innovationen zu beschleunigen und gleichzeitig den Datenschutz zu wahren. Durch branchenführende Lösungen für Datensynthese, De-Identifikation und Teilmengenbildung ermöglichen unsere Produkte den bedarfsgerechten Zugriff auf realistische strukturierte, semi-strukturierte und unstrukturierte Daten für Softwareentwicklung, Tests und KI-Modelltraining. Die Produktpalette umfasst: - Tonic Fabricate für KI-gestützte synthetische Daten von Grund auf - Tonic Structural für modernes Testdatenmanagement - Tonic Textual für die Redaktion und Synthese unstrukturierter Daten. Entfesseln Sie Innovation, beseitigen Sie Kollisionen beim Testen, beschleunigen Sie Ihre Entwicklungsgeschwindigkeit und liefern Sie bessere Produkte, während Sie den Datenschutz gewährleisten. Gegründet im Jahr 2018, mit Büros in San Francisco, Atlanta, New York und London, ist das Unternehmen Vorreiter bei Unternehmenswerkzeugen für Datensynthese und De-Identifikation, um seine Mission zu verfolgen, Innovation mit nutzbaren Daten zu entfesseln. Tausende von Entwicklern nutzen täglich die mit der Tonic.ai-Plattform generierten Daten, um Produkte schneller zu entwickeln und Modelle in Branchen wie Gesundheitswesen, Finanzdienstleistungen, Versicherungen, Logistik, Edtech und E-Commerce zu trainieren. In Zusammenarbeit mit Kunden wie Comcast, eBay, UnitedHealthcare und Fidelity Investments entwickelt Tonic.ai Entwicklerlösungen, um seine Ziele zu fördern, die Privatsphäre von Individuen zu schützen und gleichzeitig Unternehmen zu ermöglichen, ihre beste Arbeit zu leisten. Seien Sie frei, mit hochpräzisen synthetischen Daten für Software- und KI-Entwicklung zu arbeiten.


  **Average Rating:** 4.2/5.0
  **Total Reviews:** 38


**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [Tonic.ai](https://www.g2.com/de/sellers/tonic-ai)
- **Gründungsjahr:** 2018
- **Hauptsitz:** San Francisco, California
- **Twitter:** @tonicfakedata (699 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/18621512 (100 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Top Industries:** Computersoftware, Finanzdienstleistungen
  - **Company Size:** 45% Unternehmen mittlerer Größe, 32% Kleinunternehmen


### 5. [Gretel.ai](https://www.g2.com/de/products/gretel-ai/reviews)
  Unsere Mission ist es, Entwicklern zu ermöglichen, sicher und schnell mit Daten zu experimentieren, zusammenzuarbeiten und zu bauen.


  **Average Rating:** 4.4/5.0
  **Total Reviews:** 13


**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [Gretel.ai](https://www.g2.com/de/sellers/gretel-ai)
- **Gründungsjahr:** 2020
- **Hauptsitz:** Palo Alto, US
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/51732380 (37 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Company Size:** 77% Unternehmen mittlerer Größe, 23% Kleinunternehmen


### 6. [KopiKat](https://www.g2.com/de/products/kopikat/reviews)
  KopiKats Sportforma ist ein umfassender Datensatz, der darauf ausgelegt ist, die Entwicklung und Bewertung von Computer-Vision-Modellen in der Sportanalyse zu verbessern. Er bietet eine vielfältige Sammlung von hochqualitativen Bildern und Videos, die verschiedene Sportszenarien einfangen, und ermöglicht es Forschern und Entwicklern, Algorithmen für Aufgaben wie Spielererkennung, Aktionserkennung und Ereignisklassifizierung zu trainieren und zu testen. Hauptmerkmale und Funktionalität: - Vielfältige Sportabdeckung: Beinhaltet eine breite Palette von Sportarten und bietet ein breites Spektrum an Szenarien für das Modelltraining. - Hochwertige visuelle Daten: Bietet hochauflösende Bilder und Videos, um eine detaillierte Analyse und eine genaue Modellentwicklung zu gewährleisten. - Annotierte Daten: Kommt mit umfassenden Anmerkungen, die das überwachte Lernen und die präzise Bewertung von Modellen erleichtern. - Skalierbarer Datensatz: Geeignet für sowohl kleine Experimente als auch groß angelegte Modelltrainings und erfüllt verschiedene Forschungsbedürfnisse. Primärer Wert und Benutzerlösungen: Sportforma adressiert die Herausforderung, vielfältige und annotierte Sportdaten für Computer-Vision-Anwendungen zu erhalten. Durch die Bereitstellung eines reichhaltigen Datensatzes ermöglicht es den Nutzern, robuste Modelle zu entwickeln, die in der Lage sind, komplexe Sportszenen zu verstehen und zu interpretieren. Dies ist besonders vorteilhaft für Anwendungen in der Sportanalyse, Leistungsüberwachung und automatisierten Inhaltserstellung, bei denen eine genaue visuelle Analyse entscheidend ist.


  **Average Rating:** 4.5/5.0
  **Total Reviews:** 13


**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [OpenCV.ai](https://www.g2.com/de/sellers/opencv-ai)
- **Gründungsjahr:** 2023
- **Hauptsitz:** Palo Alto, US
- **LinkedIn®-Seite:** http://www.linkedin.com/company/opencv-ai (14 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Company Size:** 69% Kleinunternehmen, 23% Unternehmen mittlerer Größe


### 7. [Syntheticus.ai | Synthetic Data Generator](https://www.g2.com/de/products/syntheticus-ai-synthetic-data-generator/reviews)
  Syntheticus® ist ein Technologieunternehmen, das 2021 gegründet wurde und seinen Hauptsitz in Zürich, Schweiz, hat. Wir sind an der Spitze der Innovation und Forschung in Privacy-Enhancing Technologies und arbeiten in Zusammenarbeit mit führenden Schweizer akademischen Institutionen. Unterstützt von prominenten Investoren, widmen wir uns der Förderung verantwortungsvollen Unternehmenswachstums und der Förderung von Transparenz, Vertrauen und Innovation in der Datenwirtschaft. Unsere Vision konzentriert sich darauf, eine neue Ära des Datenaustauschs zu schaffen, die allen zugutekommt. Wir glauben an Datentransparenz, Inklusivität und Zugänglichkeit, während wir ein starkes Engagement für Datenschutz und Sicherheit aufrechterhalten. Mit der Syntheticus®-Plattform führen wir die Revolution an, wie Unternehmen Daten auf eine datenschutzfreundliche Weise nutzen und teilen. Die Syntheticus®-Plattform überbrückt nahtlos die Lücke zwischen datengesteuerten Erkenntnissen und Datenverfügbarkeit und bietet mühelosen Zugang zu hochwertigen synthetischen Datensätzen. Angetrieben von modernsten Privacy-Enhancing Technologies, priorisieren wir Datenschutz, Sicherheit und Compliance und gewährleisten eine verantwortungsvolle Datennutzung. Vertrauen Sie auf die Genauigkeit und Qualität der generierten Datensätze mit Echtzeit-Validierungstools und -funktionen. Schützen Sie sensible Informationen und persönlich identifizierbare Daten, während Sie sichere, realistische Alternativen nutzen, um die Privatsphäre zu verbessern und Compliance-Risiken zu mindern. Unsere Plattform ist für die nahtlose Integration in sensible Arbeitsumgebungen konzipiert und unterstützt verschiedene Datentypen, einschließlich strukturierter Tabellendaten, relationaler Datenbanken, Geodaten, Zeitreihen, offener Textdaten und mehr. Sie können auch zwischen Cloud-, On-Premises- oder EDGE-Infrastruktur-Optionen wählen, die auf Ihre spezifischen Datenmanagementbedürfnisse zugeschnitten sind. Als stolzes Mitglied des "Swiss Made Software"-Labels wird unser unternehmensbereites Framework auf sicheren Google Cloud-Servern gehostet und bietet robusten Datenschutz und Zuverlässigkeit.


  **Average Rating:** 4.4/5.0
  **Total Reviews:** 10


**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [Syntheticus Ltd.](https://www.g2.com/de/sellers/syntheticus-ltd)
- **Gründungsjahr:** 2021
- **Hauptsitz:** Zurich, CH
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/syntheticus/ (5 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Company Size:** 60% Kleinunternehmen, 30% Unternehmen mittlerer Größe


### 8. [CA Test Data Manager](https://www.g2.com/de/products/ca-test-data-manager/reviews)
  CA Test Data Manager kombiniert einzigartig Elemente der Datenauswahl, Maskierung, synthetischen Daten, Klonen und bedarfsgesteuerter Datengenerierung, um Testteams zu ermöglichen, die agilen Testanforderungen ihrer Organisation zu erfüllen. Diese Lösung automatisiert eines der zeitaufwändigsten und ressourcenintensivsten Probleme in der kontinuierlichen Bereitstellung: das Erstellen, Pflegen und Bereitstellen der Testdaten, die benötigt werden, um sich entwickelnde Anwendungen gründlich zu testen.


  **Average Rating:** 4.0/5.0
  **Total Reviews:** 21


**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [Broadcom](https://www.g2.com/de/sellers/broadcom-ab3091cd-4724-46a8-ac89-219d6bc8e166)
- **Gründungsjahr:** 1991
- **Hauptsitz:** San Jose, CA
- **Twitter:** @broadcom (63,117 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/broadcom/ (55,707 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)
- **Eigentum:** NASDAQ: CA

**Reviewer Demographics:**
  - **Top Industries:** Bankwesen, Buchhaltung
  - **Company Size:** 48% Kleinunternehmen, 33% Unternehmen


### 9. [Synthesis AI](https://www.g2.com/de/products/synthesis-ai/reviews)
  Synthesis AI ist eine wegweisende synthetische Datentechnologie, die leistungsfähigere KI entwickelt.


  **Average Rating:** 4.2/5.0
  **Total Reviews:** 11


**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [Synthesis](https://www.g2.com/de/sellers/synthesis-863e5e7a-d8da-42fd-a274-f85882c524af)
- **Gründungsjahr:** 2019
- **Hauptsitz:** San Francisco, CA
- **Twitter:** @SynthesisAI_ (650 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/synthesis-ai (14 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Company Size:** 73% Kleinunternehmen, 27% Unternehmen mittlerer Größe


### 10. [MOSTLY AI Synthetic Data Platform](https://www.g2.com/de/products/mostly-ai-synthetic-data-platform/reviews)
  Die synthetische Datenplattform von MOSTLY AI ist der führende Generator für synthetische Daten weltweit. Ihre Plattform ermöglicht es Unternehmen in verschiedenen Branchen, Daten freizuschalten, zu teilen, zu korrigieren und zu simulieren. Dank der Fortschritte in der künstlichen Intelligenz sehen die synthetischen Daten von MOSTLY AI aus und fühlen sich an wie echte Daten, können wertvolle, detaillierte Informationen bewahren und garantieren dennoch, dass keine Einzelperson jemals exponiert wird. Dies ermöglicht es Unternehmen, Innovation und digitale Transformation voranzutreiben, Datensilos zu überwinden, maschinelle Lernmodelle zu verbessern sowie die Testfähigkeiten von Anwendungen zu steigern. MOSTLY AI bedient Kunden in verschiedenen Branchen, darunter Banken, Versicherungen und Telekommunikation.


  **Average Rating:** 4.5/5.0
  **Total Reviews:** 17


**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [MOSTLY AI](https://www.g2.com/de/sellers/mostly-ai)
- **Gründungsjahr:** 2017
- **Hauptsitz:** Vienna, Wien
- **Twitter:** @mostly_ai (489 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/mostlyai/ (60 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Company Size:** 53% Kleinunternehmen, 24% Unternehmen


### 11. [Syntho](https://www.g2.com/de/products/syntho/reviews)
  Syntho ist ein in Amsterdam ansässiges Unternehmen, das die Technologiebranche mit KI-generierten synthetischen Daten revolutioniert. Als führender Anbieter von Software für synthetische Daten ist es Synthos Mission, Unternehmen weltweit zu befähigen, hochwertige synthetische Daten in großem Maßstab zu erzeugen und zu nutzen. Syntho löst 3 Hauptprobleme beim Datenzugriff: 1. KI-generierte Daten für Analysen: Nachahmung der statistischen Muster, Beziehungen und Merkmale der Originaldaten in synthetischen Daten mit der Kraft von Algorithmen der künstlichen Intelligenz (KI). Kunden können synthetische Daten teilen und für KI-Modellierung verwenden. 2. Intelligente De-Identifikation: De-Identifikation ist ein Prozess, der verwendet wird, um sensible Informationen zu schützen, indem persönlich identifizierbare Informationen (PII) aus einem Datensatz oder einer Datenbank entfernt oder modifiziert werden. 3. Testdatenmanagement: Nutzung synthetischer Daten in einer robusten Lösung zur Sicherstellung von Datenschutz, Genauigkeit und Nützlichkeit in Testumgebungen. Durch die Generierung realistischer synthetischer Datensätze wird umfassendes Testen ermöglicht, während sensible Informationen geschützt, Entwicklungszyklen beschleunigt und Ressourcenallokation optimiert werden.


  **Average Rating:** 4.6/5.0
  **Total Reviews:** 16


**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [Syntho](https://www.g2.com/de/sellers/syntho)
- **Gründungsjahr:** 2020
- **Hauptsitz:** Amsterdam, Noord Holland
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/syntho/ (11 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Company Size:** 69% Kleinunternehmen, 19% Unternehmen mittlerer Größe


### 12. [GenRocket](https://www.g2.com/de/products/genrocket/reviews)
  GenRocket ist der Technologieführer in der Generierung synthetischer Daten für Anwendungsfälle in der Qualitätsentwicklung und im maschinellen Lernen. Wir nennen es Synthetic Test Data Automation (TDA) und es ist die nächste Generation des Test Data Management (TDM). GenRocket bietet eine umfassende Self-Service-Plattform für mehr als 50 der weltweit größten Organisationen, die überlegene Qualität und Effizienz in ihren Qualitätsentwicklungs- und Datenwissenschaftsoperationen verlangen. WICHTIGE MERKMALE GESCHWINDIGKEIT: Daten werden mit 10.000 Zeilen/Sekunde und einer Milliarde Zeilen in weniger als zwei Stunden generiert QUALITÄT: Beliebiges Volumen und Vielfalt an Daten (einzigartig, negativ, konditioniert, Permutationen) WIEDERVERWENDBARKEIT: Testdatensätze und Testdatenregeln können leicht wiederverwendet werden SELBSTBEDIENUNG: Modellieren, entwerfen und bereitstellen von Testdaten auf Abruf in CI/CD-Pipelines SICHERHEIT: Sichere Plattform verwendet oder speichert niemals sensible Kundendaten VIELSEITIGKEIT: 101+ Datenformate z.B. SQL, XML, JSON, EDI, PDF, Kafka, Parquet, AWS S3 PREIS-LEISTUNGS-VERHÄLTNIS: Attraktive Lizenz- und Implementierungskosten maximieren den Wert BEWIESENE VORTEILE BESCHLEUNIGUNG: 100-mal schneller als das Erstellen von Daten in Tabellenkalkulationen oder über Skripte ABDECKUNG: Verbesserung der Testabdeckung von weniger als 50% auf mehr als 90%, um die Qualität zu maximieren WERT: Reduzierung der TCO um 90% im Vergleich zu traditionellem Test Data Management


  **Average Rating:** 4.6/5.0
  **Total Reviews:** 9


**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [GenRocket](https://www.g2.com/de/sellers/genrocket)
- **Gründungsjahr:** 2012
- **Hauptsitz:** Ojai, CA
- **Twitter:** @GenRocketINC (371 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/genrocket (36 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Company Size:** 73% Unternehmen, 27% Kleinunternehmen


### 13. [Marvin AI](https://www.g2.com/de/products/marvin-ai/reviews)
  Marvin verarbeitet strukturierte Daten für die Softwareentwicklung und verbessert Ihren Softwareentwicklungsprozess.


  **Average Rating:** 4.3/5.0
  **Total Reviews:** 12


**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [Askmarvinai](https://www.g2.com/de/sellers/askmarvinai)
- **Hauptsitz:** N/A
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Company Size:** 50% Kleinunternehmen, 33% Unternehmen mittlerer Größe


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Benutzerfreundlichkeit (7 reviews)
- Einfach (3 reviews)
- Nützlich (3 reviews)
- KI-Technologie (2 reviews)
- Einfache Integrationen (2 reviews)

**Cons:**

- KI-Einschränkungen (2 reviews)
- Einschränkungen (2 reviews)
- Nutzungsbeschränkungen (2 reviews)
- Komplexe Implementierung (1 reviews)
- Komplexe Einrichtung (1 reviews)

### 14. [AI vision](https://www.g2.com/de/products/ai-vision/reviews)
  Deep Vision Data spezialisiert sich auf die Erstellung synthetischer Trainingsdaten für das überwachte und unüberwachte Training von maschinellen Lernsystemen wie tiefen neuronalen Netzwerken und auch auf die Entwicklung von XR-Umgebungen als Plattformen für Verstärkungs- und Imitationslernen.


  **Average Rating:** 4.1/5.0
  **Total Reviews:** 7


**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [Deep Vision Data](https://www.g2.com/de/sellers/deep-vision-data)
- **Hauptsitz:** N/A
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Company Size:** 38% Unternehmen mittlerer Größe, 38% Kleinunternehmen


### 15. [Test Data Generation](https://www.g2.com/de/products/test-data-generation/reviews)
  Testdatengenerierung hilft, die Erstellung von Testdaten zu automatisieren und zu beschleunigen, wenn Kopien von Produktionsdaten unvollständig sind, nicht verfügbar sind oder die Datensicherheit nicht gewährleisten können.


  **Average Rating:** 4.6/5.0
  **Total Reviews:** 7


**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [Informatica](https://www.g2.com/de/sellers/informatica)
- **Gründungsjahr:** 1993
- **Hauptsitz:** Redwood City, CA
- **Twitter:** @Informatica (99,880 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/3858/ (5,337 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)
- **Eigentum:** NYSE: INFA

**Reviewer Demographics:**
  - **Company Size:** 71% Kleinunternehmen, 29% Unternehmen mittlerer Größe


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Automatisierung (1 reviews)
- Benutzerfreundlichkeit (1 reviews)
- Effizienzsteigerung (1 reviews)
- Integrationen (1 reviews)

**Cons:**

- Schwierige Lernkurve (1 reviews)
- Integrationsprobleme (1 reviews)
- Begrenzte Anpassung (1 reviews)
- Langsame Leistung (1 reviews)

### 16. [brudata.ai](https://www.g2.com/de/products/brudata-ai/reviews)
  - Identifiziert PII (personenbezogene Informationen) und PHI (persönliche Gesundheitsinformationen) in Unternehmensdatenspeichern (RDBMS, XML, JSON) - Hilft bei der De-Identifizierung der Daten, sodass ein versehentliches Leck von PII und PHI beim Teilen der Daten mit internen Teams und externen Organisationen vermieden wird. - Profiliert bestehende Datensätze statistisch und generiert zusätzliche Daten, die den inhärenten statistischen Eigenschaften entsprechen, wodurch die Semantik erhalten bleibt. Dies gewährleistet hochwertige Daten (mit korrigierten Verzerrungen usw.) für das nachgelagerte ML-Training.


  **Average Rating:** 4.6/5.0
  **Total Reviews:** 5


**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [Brudata](https://www.g2.com/de/sellers/brudata)
- **Hauptsitz:** N/A
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Company Size:** 80% Kleinunternehmen, 20% Unternehmen mittlerer Größe


### 17. [Subsalt](https://www.g2.com/de/products/subsalt/reviews)
  Subsalt erstellt synthetische Daten, die die Ausnahmen für anonymisierte und de-identifizierte Daten in den wichtigsten Datenschutzgesetzen erfüllen, sodass wertvolle Daten mit internen Teams, Anbietern und Partnern ohne Risiko von Nichteinhaltung, Problemen mit der Benutzerzustimmung oder Datenverletzungen geteilt werden können.


  **Average Rating:** 4.5/5.0
  **Total Reviews:** 5


**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [Subsalt](https://www.g2.com/de/sellers/subsalt)
- **Gründungsjahr:** 2021
- **Hauptsitz:** Distributed, US
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/getsubsalt/ (7 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Company Size:** 60% Unternehmen mittlerer Größe, 20% Unternehmen


### 18. [K2View](https://www.g2.com/de/products/k2view/reviews)
  Die K2view Data Product Platform erstellt und liefert operationellen Kontext als wiederverwendbare Datenprodukte, um Anwendungsfälle wie agentische KI, Customer 360, synthetische Datengenerierung, Datenschutz und Compliance sowie Testdatenmanagement zu unterstützen. Der operationelle Kontext stellt vollständige, verwaltete, Echtzeitansichten von Geschäftseinheiten wie Kunden, Bestellungen und Produkten dar, die konsistente, vertrauenswürdige Daten für operationelle, analytische und KI-Anwendungsfälle ermöglichen. Die Plattform integriert fragmentierte Daten aus mehreren Quellen in konsistente, kontinuierlich aktualisierte Datenprodukte, die auf Abruf an nachgelagerte Systeme und Benutzer geliefert werden. Jedes Datenprodukt ist eine eigenständige Einheit, die mehrquellen Daten nach Entität integriert und organisiert, sie in einer leistungsstarken Mikro-Datenbank speichert und sie während des Transports verwaltet. Es verarbeitet und bereichert Daten im Speicher, synchronisiert sie kontinuierlich mit Quellsystemen und liefert sie über APIs, SQL, Messaging, CDC, MCP und RAG an autorisierte Systeme. Kernfähigkeiten umfassen: • K2Studio: Grafisches Tool zum Entwerfen, Erstellen und Bereitstellen von Datenprodukten, beschleunigt durch KI-Copiloten • Universelle Konnektivität & Integration: Verbindung zu jeder Quelle oder jedem Ziel (strukturiert, semi-strukturiert, unstrukturiert) über Cloud und On-Prem, unterstützt Batch und Echtzeit, synchron/asynchron und Push/Pull-Lieferung • Erweitertes Datenkatalog und Governance: KI-gesteuerte Entdeckung und Klassifizierung mit Durchsetzung von Datenschutz- und Datenqualitätsrichtlinien während des Transports • Erweiterte Transformation: In-Memory (RAM) Datenumwandlungen und Anreicherung für nahezu Echtzeitverarbeitung • KI & Agentische Befähigung: Eingebauter MCP-Server pro Datenprodukt und Fähigkeit zur Erstellung von Datenagenten mit Planungs-, Denk- und Ausführungsfähigkeiten • Flexible Bereitstellung: Cloud, On-Prem, Hybrid; unterstützt Fabric-, Mesh-, Hub-Architekturen • K2Cloud Monitoring: Einblick in die Nutzung von Datenprodukten und SLAs


  **Average Rating:** 4.6/5.0
  **Total Reviews:** 38


**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [K2View](https://www.g2.com/de/sellers/k2view)
- **Gründungsjahr:** 2009
- **Hauptsitz:** Dallas, TX
- **Twitter:** @K2View (144 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/1012853 (192 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Top Industries:** Telekommunikation, Informationstechnologie und Dienstleistungen
  - **Company Size:** 38% Unternehmen, 38% Kleinunternehmen


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Datenverwaltung (3 reviews)
- Datenfreigabe (3 reviews)
- Benutzerfreundlichkeit (3 reviews)
- Effizienz (3 reviews)
- Organisation (3 reviews)

**Cons:**

- Komplexität (3 reviews)
- Komplexe Einrichtung (3 reviews)
- Hohe technische Anforderung (3 reviews)
- Lernkurve (3 reviews)
- Lernschwierigkeit (3 reviews)

### 19. [MDClone](https://www.g2.com/de/products/mdclone/reviews)
  MDClone bietet eine innovative, selbstbedienbare Datenanalyseumgebung, die Erkundung, Entdeckung und Zusammenarbeit in den Gesundheitssystemen, institutionenübergreifend und weltweit ermöglicht. Die leistungsstarke zugrunde liegende Infrastruktur der MDClone ADAMS-Plattform ermöglicht es den Nutzern, häufige Barrieren im Gesundheitswesen zu überwinden, um die Organisation, den Zugang und den Schutz der Privatsphäre von Patientendaten zu gewährleisten, während die Forschung beschleunigt, die Abläufe und Qualität verbessert und Innovationen vorangetrieben werden, um bessere Patientenergebnisse zu erzielen. Gegründet in Israel im Jahr 2016, bedient MDClone große Gesundheitssysteme, Kostenträger und Kunden aus der Biowissenschaft in den Vereinigten Staaten, Kanada und Israel. Für weitere Informationen besuchen Sie mdclone.com.


  **Average Rating:** 4.9/5.0
  **Total Reviews:** 4


**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [MDClone](https://www.g2.com/de/sellers/mdclone)
- **Gründungsjahr:** 2015
- **Hauptsitz:** Beer-Sheva, IL
- **Twitter:** @MDCloneHQ (301 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/mdclone/ (132 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Company Size:** 75% Kleinunternehmen, 25% Unternehmen mittlerer Größe


### 20. [DATAMIMIC](https://www.g2.com/de/products/datamimic/reviews)
  DATAMIMIC ist eine deterministische Testdatenplattform, die sich auf unternehmensgerechte synthetische Generierung, richtlinienbasierte Anonymisierung und komplexe JSON- und XML-Verarbeitung spezialisiert hat. Teams definieren Datenanforderungen als wiederverwendbare Modelle – nicht als anfällige Skripte – und erzeugen reproduzierbare, PII-sichere Datensätze auf Abruf. Entwickelt für regulierte Branchen, wird jeder Generierungslauf protokolliert, wiederholbar und entspricht den Anforderungen von GDPR, DORA, BCBS 239 und PCI DSS. Gegründet in Hamburg im Jahr 2019, entwickelt rapiddweller Werkzeuge, die Ingenieurteams helfen, die Lieferung zu beschleunigen, ohne Produktionsdaten offenzulegen. Von unseren Büros in Deutschland und Vietnam aus bedienen wir Banken, Versicherer, Zahlungsabwickler und öffentliche Organisationen in ganz Europa und darüber hinaus – und kombinieren tiefes Fachwissen mit einer Plattform, die für die anspruchsvollsten Compliance-Umgebungen entwickelt wurde. DATAMIMIC gibt Ihrem Team die Kontrolle: Definieren Sie Ihr Datenmodell einmal, generieren Sie in jeder Umgebung, testen Sie mit Vertrauen. Modellieren. Generieren. Testen.


  **Average Rating:** 4.1/5.0
  **Total Reviews:** 5


**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [rapiddweller](https://www.g2.com/de/sellers/rapiddweller-1f2f7004-87af-448c-bde0-c8a67062cda1)
- **Gründungsjahr:** 2019
- **Hauptsitz:** Hamburg, DE
- **Twitter:** @rapiddweller (8 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/rapiddweller/ (15 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Company Size:** 40% Kleinunternehmen, 40% Unternehmen


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Datenverwaltung (1 reviews)
- Leistung (1 reviews)

**Cons:**

- Datenbeschränkungen (1 reviews)
- Teuer (1 reviews)
- Integrationsprobleme (1 reviews)

### 21. [SyntheticAIdata](https://www.g2.com/de/products/syntheticaidata/reviews)
  syntheticAIdata ist Ihr Partner bei der Erstellung synthetischer Daten, die es Ihnen ermöglichen, mühelos und in großem Maßstab vielfältige Datensätze zu erstellen. Die Nutzung unserer Lösung bedeutet nicht nur erhebliche Kosteneinsparungen; es bedeutet auch die Gewährleistung von Datenschutz, regulatorischer Konformität und die Beschleunigung des Markteintritts Ihrer KI-Produkte. Lassen Sie syntheticAIdata der Katalysator sein, der Ihre KI-Aspirationen in Erfolge verwandelt.


  **Average Rating:** 4.7/5.0
  **Total Reviews:** 3


**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [SyntheticAIdata](https://www.g2.com/de/sellers/syntheticaidata)
- **Gründungsjahr:** 2021
- **Hauptsitz:** Copenhagen, DK
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/syntheticaidata (6 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Company Size:** 100% Kleinunternehmen, 33% Unternehmen mittlerer Größe


### 22. [BENERATOR](https://www.g2.com/de/products/benerator/reviews)
  BENERATOR ist eine führende Lösung zur Generierung synthetischer Daten, Anonymisierung und Verschleierung von Produktionsdaten, die einen modellgesteuerten Ansatz für die sichere, DSGVO-konforme Nutzung in Entwicklung, Test und Schulung nutzt. Gegründet in Hamburg im Jahr 2019, stattet unser globales Team bei rapiddweller Entwickler mit den Werkzeugen aus, die sie benötigen, um Entwicklungszyklen zu beschleunigen und gleichzeitig die Datensicherheit zu gewährleisten. Von unseren Büros in Vietnam und Deutschland aus sind wir zu einem Vorreiter in den Bereichen Data Masking Software, Data De-Identification Tools und Synthetic Data Software geworden und bedienen Kunden in verschiedenen Branchen. Erleben Sie die Kraft von BENERATOR und "Gestalten Sie Ihr Testdaten-Universum" — sichere, nützliche Daten, die eine effiziente Lieferung antreiben und perfekt mit dem Tempo Ihrer Entwickler synchronisieren.


  **Average Rating:** 3.0/5.0
  **Total Reviews:** 2


**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [rapiddweller](https://www.g2.com/de/sellers/rapiddweller-1f2f7004-87af-448c-bde0-c8a67062cda1)
- **Gründungsjahr:** 2019
- **Hauptsitz:** Hamburg, DE
- **Twitter:** @rapiddweller (8 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/rapiddweller/ (15 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Company Size:** 100% Kleinunternehmen


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Merkmale (1 reviews)

**Cons:**

- Komplexe Einrichtung (1 reviews)
- Teuer (1 reviews)

### 23. [DATPROF Privacy](https://www.g2.com/de/products/datprof-privacy/reviews)
  Datenmaskierung und Generierung synthetischer Daten konsistent über alle unterstützten Datenbanken oder Systeme: Oracle, DB2, PostgreSQL, Microsoft SQL Server, MySQL, MariaDB und viele mehr.


  **Average Rating:** 4.5/5.0
  **Total Reviews:** 6


**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [DATPROF](https://www.g2.com/de/sellers/datprof)
- **Gründungsjahr:** 2003
- **Hauptsitz:** Groningen, NL
- **Twitter:** @DATPROF (168 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/datprof/ (17 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Company Size:** 50% Kleinunternehmen, 33% Unternehmen mittlerer Größe


### 24. [Perforce Delphix](https://www.g2.com/de/products/perforce-delphix/reviews)
  Unternehmen auf der ganzen Welt wählen Perforce Delphix, um konforme Daten für DevOps zu automatisieren. Die Delphix DevOps Data Platform bietet integriertes Datenmaskieren und Virtualisierung, um konforme Daten schnell in nicht-produktive Umgebungen bereitzustellen. Mit Delphix automatisieren Kunden das Testdatenmanagement und CI/CD, liefern konforme Daten für KI und erholen sich schnell von Ausfallzeiten, während sie die Datensicherheit und den Datenschutz gewährleisten. Für weitere Informationen besuchen Sie www.perforce.com/products/delphix


  **Average Rating:** 4.1/5.0
  **Total Reviews:** 11


**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [Perforce](https://www.g2.com/de/sellers/perforce)
- **Gründungsjahr:** 1995
- **Hauptsitz:** Minneapolis, MN
- **Twitter:** @perforce (5,092 Twitter-Follower)
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/perforce/ (2,032 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Company Size:** 55% Unternehmen, 36% Unternehmen mittlerer Größe


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Datenbankverwaltung (2 reviews)
- Datenverwaltung (2 reviews)
- Datensicherheit (2 reviews)
- Benutzerfreundlichkeit (2 reviews)
- Merkmale (2 reviews)

**Cons:**

- Teuer (3 reviews)
- Teure Preisgestaltung (3 reviews)
- Komplexität (2 reviews)
- Komplexe Einrichtung (2 reviews)
- Integrationsprobleme (2 reviews)

### 25. [Statice](https://www.g2.com/de/products/statice/reviews)
  Eine unternehmensbereite Plattform zur Generierung von datenschutzfreundlichen synthetischen Daten aus strukturierten Datentypen. ✅ Hoher Nutzen und Datenschutzgarantien ✅ Verwenden Sie die synthetischen Daten als direkten Ersatz für jede Art von Verhaltens-, Vorhersage- oder Transaktionsanalyse in Übereinstimmung mit Datenschutzgesetzen. ✅ Mögliche Testversion. Mehr unter www.statice.ai


  **Average Rating:** 4.1/5.0
  **Total Reviews:** 4


**Seller Details:**

- **Verkäufer:** [Statice](https://www.g2.com/de/sellers/statice)
- **Gründungsjahr:** 2018
- **Hauptsitz:** Berlin, DE
- **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/staticeberlin/ (6 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®)
- **Gesamterlös (USD Mio):** $1,869

**Reviewer Demographics:**
  - **Company Size:** 75% Kleinunternehmen, 25% Unternehmen mittlerer Größe




## Parent Category

[Künstliche Intelligenz Software](https://www.g2.com/de/categories/artificial-intelligence)




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## Buyer Guide

### Was Sie über synthetische Daten wissen sollten

Synthetische Daten-Software bezieht sich auf Werkzeuge und Plattformen, die entwickelt wurden, um künstliche Datensätze zu generieren, die die statistischen Eigenschaften und Muster von realen Daten nachbilden. Im Gegensatz zu traditionellen Datenquellen sind synthetische Daten vollständig künstlich und werden erstellt, um die Merkmale echter Daten zu imitieren, ohne sensible oder [personenbezogene Informationen (PII)](https://www.g2.com/glossary/personally-identifiable-information-definition) zu enthalten. Dieser Ansatz hilft Organisationen, verschiedene Datenschutzbestimmungen wie die [Allgemeine Datenschutzverordnung (GDPR)](https://www.g2.com/glossary/gdpr-definition) einzuhalten.

Diese Software-Tools werden häufig verwendet, um Datensätze zu erweitern, Ereignisse zu simulieren und Klassenungleichgewichte zu adressieren, und bieten eine kosteneffiziente Lösung für Datenknappheit. Durch die Verwendung synthetischer Daten können Unternehmen Algorithmen, [prädiktive Modelle](https://www.g2.com/articles/predictive-analytics), Anwendungen und Systeme sicher testen, ohne die Risiken, die mit echten Daten verbunden sind. Dies schützt nicht nur die Privatsphäre, sondern verbessert auch die Einhaltung von Datenschutzgesetzen.

### Was ist die Generierung synthetischer Daten?

Die Generierung synthetischer Daten ist der Prozess der Erstellung künstlicher Daten, die die statistischen Eigenschaften realer Datensätze widerspiegeln. Diese Methode ist besonders nützlich, wenn die Entwicklung eines Datensatzes von Grund auf zu zeitaufwendig und kostspielig wäre, was oft zu unvollständigen oder ungenauen Daten führt. Werkzeuge zur Generierung synthetischer Daten erleichtern diesen Prozess, indem sie Entwicklern ermöglichen, schnell genaue und detaillierte Datensätze mit den erforderlichen Variablen zu erstellen.

Die Generierung synthetischer Datensätze dient mehreren wichtigen Zwecken, wie der Verbesserung des Datenschutzes, der Verbesserung von [Machine-Learning (ML)-Modellen](https://www.g2.com/articles/machine-learning-models), der Unterstützung rechtlicher Forschung, der Betrugserkennung und dem Testen von Softwareanwendungen. Sie befähigt Organisationen, zu innovieren und zu analysieren, während die Risiken, die mit der Verwendung realer Daten verbunden sind, minimiert werden.

### Wie generiert man synthetische Daten?

Im Folgenden finden Sie einen allgemeinen Überblick über die Schritte zur Generierung synthetischer Daten.

- **Definieren Sie die Datenanforderungen:** Beginnen Sie damit, Ihre Bedürfnisse zu identifizieren (z.B. Training von Maschinenlernmodellen, Testen von Algorithmen oder Validierung von Datenpipelines), den Datentyp (wie Bilder, Text oder numerisch) und die erforderlichen Datenmerkmale (Größe, Format und Verteilung). Legen Sie auch das erforderliche Volumen synthetischer Daten fest.
- **Wählen Sie eine Generierungsmethode:** Wählen Sie eine Generierungsmethode. Es gibt drei Hauptansätze, aus denen Sie wählen können:

-[Statistische Modellierung](https://www.g2.com/articles/statistical-modeling) **:** Durch die Analyse realer Daten identifizieren Datenwissenschaftler deren zugrunde liegende statistische Muster (z.B. normal oder exponentiell). Sie generieren dann synthetische Daten, die diesen Verteilungen folgen, und erstellen einen Datensatz, der das Original widerspiegelt.

**-Modellbasiert:** Maschinenlernmodelle werden auf realen Daten trainiert, um deren Merkmale zu erlernen. Sobald sie trainiert sind, können diese Modelle synthetische Daten generieren, die die statistischen Muster des Originals nachahmen. Dieser Ansatz ist nützlich zur Erstellung hybrider Datensätze.

**-Deep-Learning-Methoden:** Fortgeschrittene Techniken wie GANs und Variational Autoencoders (VAEs) generieren hochwertige synthetische Daten, insbesondere für komplexe Datentypen wie Bilder oder Zeitreihen.



- **Bereiten Sie die Trainingsdaten vor:** Sammeln Sie einen repräsentativen Datensatz, um reale Szenarien zu simulieren. Stellen Sie sicher, dass diese Daten bereinigt und vorverarbeitet sind, um ein effektives Training zu gewährleisten.
- **Trainieren Sie das Modell:** Wählen Sie einen geeigneten Algorithmus und trainieren Sie Ihr Modell, indem Sie ihm die vorbereiteten Daten zuführen, damit es die relevanten Muster erlernen kann.
- **Generieren Sie synthetische Daten:** Geben Sie die gewünschten Attribute und das Volumen in das trainierte Modell ein, um neue synthetische Daten zu erzeugen, die reale Muster nachahmen.
- **Bewerten und verfeinern:** Bewerten Sie die Qualität der generierten Daten, um sicherzustellen, dass sie den Standards entsprechen. Falls erforderlich, verfeinern Sie das Modell oder trainieren Sie es neu, um die Ergebnisse zu verbessern.
- **Zusätzliche Überlegungen:** Stellen Sie sicher, dass der Prozess der Generierung synthetischer Daten den Datenschutzbestimmungen und ethischen Richtlinien entspricht und die Identität von Einzelpersonen schützt. Adressieren Sie eventuelle Verzerrungen, um eine faire Repräsentation zu gewährleisten, und streben Sie nach Realismus, insbesondere wenn die Daten zum Training von KI oder zum Testen von Software verwendet werden.

### Hauptmerkmale von Werkzeugen zur Generierung synthetischer Daten

Hier sind die Hauptmerkmale, die in einigen der besten Werkzeuge zur Generierung synthetischer Daten zu finden sind. Beachten Sie, dass spezifische Merkmale je nach Produkt variieren können.

- **Algorithmen zur Datengenerierung:** Synthetische Daten-Software erstellt realistische und statistisch relevante Datensätze, die das Verhalten realer Daten nachahmen sollen.
- **Wahrung der Privatsphäre:** Diese Werkzeuge stellen sicher, dass die generierten Daten keine persönlichen Informationen enthalten, um die Privatsphäre der Benutzer zu schützen.
- **Datenaugmentation:** Diese Funktion verbessert bestehende Datensätze mit synthetischen Daten. Datenaugmentation adressiert Probleme wie Klassenungleichgewicht oder Datenknappheit.
- **Unterstützung von Datentypen:** Diese Art von Software kann eine Vielzahl von Datentypen generieren, einschließlich [strukturierte Daten](https://www.g2.com/articles/structured-vs-unstructured-data#structured) (Tabellen), [unstrukturierte Daten](https://www.g2.com/articles/structured-vs-unstructured-data#unstructured) (Text und Bilder) und Zeitreihendaten.
- [Skalierbarkeit](https://www.g2.com/glossary/scalability) **:** Der synthetische Datengenerator ermöglicht die Erstellung großer Datenmengen, was ihn zu einer flexiblen und skalierbaren Lösung macht, die den unterschiedlichen Datenanforderungen einer Organisation gerecht wird.

### 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)](https://www.g2.com/articles/what-is-artificial-intelligence)-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](https://www.g2.com/categories/deep-learning) **und Autoencoder-Software:** [Deep-Learning-Techniken](https://www.g2.com/articles/deep-learning), insbesondere Autoencoder, generieren synthetische Daten. Autoencoder sind [neuronale Netzwerke](https://www.g2.com/glossary/artificial-neural-network-definition), 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](https://www.g2.com/glossary/algorithmic-bias-definition) **.** 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](https://www.g2.com/articles/data-breach) 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](https://www.g2.com/glossary/debugging-definition) 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](https://www.g2.com/categories/data-masking) 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](https://www.g2.com/articles/what-is-a-database). 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](https://www.g2.com/glossary/stakeholder-definition) ermöglicht.
- [Maschinenlern-Frameworks](https://www.g2.com/categories/machine-learning) 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](https://www.g2.com/glossary/data-security-definition) 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)](https://learn.g2.com/california-consumer-privacy-act).
- **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](https://learn.g2.com/data-storage) und **Abfragekosten:** Werkzeuge zur Generierung synthetischer Daten können zusätzliche Kosten für Speicherung und Abfrage verursachen, da sie [Cloud-Computing](https://www.g2.com/articles/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](https://www.g2.com/articles/inventory-management) 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](https://www.g2.com/articles/what-is-an-api) und [SDKs](https://www.g2.com/articles/sdk), die eine einfache Integration in bestehende Systeme, Datenbanken und Workflows bieten.
- [Regulatorische Compliance](https://www.g2.com/glossary/regulatory-compliance-definition), um sicherzustellen, dass die Software den Datenschutzbestimmungen wie GDPR und [Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA)](https://www.g2.com/glossary/hipaa-definition) 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](https://www.g2.com/glossary/end-user-definition), 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_](https://learn.g2.com/author/shalaka-joshi)

_Überprüft und bearbeitet von_ [_Aisha West_](https://learn.g2.com/author/aisha-west)