Synthetische Datengenerierung

Eine aktuelle Umfrage von Gartner unter über 2.500 Führungskräften enthüllte, dass 45 % ihre Investitionen in KI als Reaktion auf den Hype um ChatGPT erhöht haben. Bei DataSunrise halten wir mit diesem Trend Schritt. Sie haben wahrscheinlich unseren vorherigen Artikel über die KI-gestützten Tools zur Generierung synthetischer (zufälliger oder gefälschter) Daten gelesen. Dieser Artikel befasst sich ausführlicher mit dem Thema der synthetischen Datengenerierung mit DataSunrise und einigen anderen frei verfügbaren Werkzeugen.

Ob zum Testen, Trainieren oder Entwickeln – der Zugang zu echten Daten stellt oft eine Herausforderung dar. Datenschutzbedenken, Datenverfügbarkeitsprobleme und regulatorische Beschränkungen behindern häufig den Zugang zu echten Daten. Hier kommt die Generierung zufälliger Daten ins Spiel. Sie bietet eine Lösung, indem künstliche Daten erzeugt werden, die die Eigenschaften echter Daten nachahmen, ohne die Privatsphäre oder Sicherheit zu gefährden.

Was sind synthetische Daten?

Synthetische Daten sind künstlich erzeugte Daten, die echten Daten in Bezug auf statistische Eigenschaften, Muster und Strukturen ähneln. Sie enthalten keine tatsächlichen Informationen über Einzelpersonen oder Entitäten. Stattdessen werden diese Daten mithilfe von Algorithmen und mathematischen Modellen erstellt, um Authentizität zu gewährleisten, ohne die Risiken im Zusammenhang mit der Verarbeitung sensibler Daten einzugehen.

Fähigkeiten von DataSunrise bei der Generierung synthetischer Daten

DataSunrise bietet eine robuste Funktion zur Generierung zufälliger Daten, die echte Daten genau nachahmt. Diese Funktion wird für verschiedene geschäftliche Zwecke genutzt, von der Entwicklung und dem Testen bis hin zur Verbesserung von maschinellen Lernalgorithmen. Lassen Sie uns die Fähigkeiten von DataSunrise im Bereich der synthetischen Datengenerierung näher betrachten.

Datenschutz- und Sicherheitstests

Einer der Hauptanwendungsbereiche für Daten sind Datenschutz– und Sicherheitstests. Organisationen, insbesondere in Sektoren wie Finanzen, Gesundheitswesen und Recht, können synthetische Daten nutzen, um ihre Sicherheitssysteme zu bewerten, ohne echte sensible Informationen offenzulegen. Beispielsweise kann eine Finanzinstitution synthetische Transaktionsdaten generieren, um ihre Betrugserkennungssysteme zu testen.

Training von maschinellen Lernmodellen

Branchen nutzen zunehmend gefälschte Daten zur Schulung von maschinellen Lernmodellen. Dieser Ansatz stellt sicher, dass die Privatsphäre der tatsächlichen Daten nicht gefährdet wird. So kann beispielsweise ein Unternehmen im Gesundheitswesen synthetische Patientendaten generieren, um ein Vorhersagemodell zur Diagnose von Krankheiten zu trainieren, ohne die Vertraulichkeit der Patienten zu verletzen.

Softwareentwicklung und -tests

Synthetische Daten sind in der Softwareentwicklung von unschätzbarem Wert. Sie bieten realistische Datensätze zur Erstellung und Bewertung von Anwendungen, insbesondere in Branchen wie der Telekommunikation. Beispielsweise kann ein Telekommunikationsunternehmen synthetische Anrufdatensätze generieren, um seine Abrechnungssoftware zu testen.

Analyse im Gesundheitswesen

Im Gesundheitswesen ermöglichen solche Daten Forschern und Datenwissenschaftlern, Studien und Experimente durchzuführen, ohne die Vertraulichkeit der Patienten zu verletzen. So kann ein Forschungsteam beispielsweise synthetische Patientendaten generieren, um die Auswirkungen eines neuen Medikaments zu untersuchen.

Wie man mit DataSunrise synthetische Daten generiert

DataSunrise vereinfacht den Prozess der zufälligen Datengenerierung und macht es einfach, Daten in verschiedene Workflows zu integrieren. Hier ist eine Schritt-für-Schritt-Anleitung zur Generierung von Daten mit DataSunrise.

Schritt 1: Allgemeine Einstellungen

Gehen Sie zu Konfiguration – Periodische Aufgaben. Klicken Sie auf +Neue Aufgabe. Im Unterabschnitt Allgemeine Einstellungen legen Sie den Namen für Ihre periodische Aufgabe fest. Wählen Sie die Art der Aufgabe – Synthetische Datengenerierung – und legen Sie optional fest, auf welchem Server sie gestartet werden soll.

Schritt 2: Datenbankinstanz auswählen

Im Unterabschnitt Synthetische Datengenerierung wählen Sie die Datenbankinstanz aus. In der Abbildung unten ist eine PostgreSQL-Instanz ausgewählt.

Schritt 3: Generierte Tabellen

Im Unterabschnitt Generierte Tabellen wählen Sie die benötigten Checkboxen aus (z. B. Leere Zieltabelle und Tabellengenerierung bei Fehlern überspringen). Klicken Sie auf +Auswählen, um ein Fenster zu öffnen, in dem Sie die benötigten Datenbankobjekte auswählen können. Wählen Sie eine Datenbank, ein Schema, eine Tabelle und eine Spalte, für die synthetische Daten generiert werden sollen. Nachdem Sie Ihre Auswahl getroffen haben, klicken Sie auf Speichern.

Schritt 4: Auswahl von Datengeneratoren (optional)

Im Abschnitt Alle Generatoren können Sie den Generator auswählen oder erstellen. Im Abschnitt Beispielergebnisse sehen Sie die Liste der generierten Daten. Nachdem alles erledigt ist, klicken Sie auf Anwenden oder Speichern. Dies ist optional, da das System den ausgewählten Spalten standardmäßig Generatoren zuweist.

Wenn Sie Ihren eigenen spezifischen Generator erstellen möchten (bevor Sie die Aufgabe zur synthetischen Datengenerierung erstellen), gehen Sie zu Konfiguration – Generatoren und klicken Sie auf +Generator erstellen. Wählen Sie einen Generatortyp aus und spezifizieren Sie dessen Parameter. Klicken Sie auf Speichern, und Sie können Ihren Generator in der Aufgabe zur synthetischen Datengenerierung anwenden.

‘Anzahl der Zeilen’ oben in der Tabelle wird aktiv, wenn die Spalte ausgewählt ist.

Schritt 5: Speichern und Ausführen der Aufgabe

Hier sehen Sie die periodischen Aufgaben mit der Aufgabe zur synthetischen Datengenerierung zusammen mit einigen zuvor erstellten periodischen Aufgaben für das Benutzerverhalten.

Die Aufgabe ist jetzt bereit. Führen Sie die Aufgabe nach Bedarf aus oder lassen Sie sie periodisch laufen.

Online-Tools und Open-Source-Lösungen

DataSunrise bietet eine äußerst flexible und robuste Kontrolle über die Generierung zufälliger Daten sowie erstklassige Datenbanksicherheits-lösungen, die die größte Abdeckung von Datenbanken und Cloud-Warehouses auf dem Markt bieten. Aber was ist mit kostenlosen Optionen? Es gibt mehrere Online-Tools und Open-Source-Bibliotheken, die kostenlose Generierung gefälschter Daten ermöglichen. Lassen Sie uns einige beliebte Optionen erkunden:

SDV (Synthetic Data Vault)

Wir haben dieses Thema in unserem vorherigen Artikel zur KI-Datengenerierung kurz angesprochen. Dort erwähnten wir, dass CTGAN eine Komponente von SDV (Synthetic Data Vault) ist. Zur Erinnerung: SDV ist eine Open-Source-Python-Bibliothek zur Generierung von Multi-Table-Relationdaten. Sie verwendet maschinelles Lernen, um künstliche Daten zu erstellen, die die statistischen Eigenschaften des Originaldatensatzes beibehalten. Zur Installation mit pip verwenden Sie folgenden Befehl:

pip install sdv

Beispielverwendung:

from sdv.datasets.demo import download_demo
from sdv.single_table import GaussianCopulaSynthesizer

# Download the demo dataset
real_data, metadata = download_demo(
    modality='single_table',
    dataset_name='fake_hotel_guests'
)

# Create and fit the synthesizer
synthesizer = GaussianCopulaSynthesizer(metadata)
synthesizer.fit(real_data)

# Generate fake data
synthetic_data = synthesizer.sample(num_rows=500)

# Display the first few rows of the generated data
print(synthetic_data.head())

Dieses Skript verwendet den GaussianCopula-Synthesizer von SDV, um synthetische Daten basierend auf den statistischen Eigenschaften eines echten Datensatzes zu generieren.

Das Ergebnis könnte so aussehen:

CTGAN (Conditional Tabular GAN)

CTGAN ist ein modellbasiertes GAN, das speziell zur Generierung synthetischer Tabellendaten entwickelt wurde. Es ist besonders nützlich für komplexe Datensätze mit gemischten Datentypen.

Sehen Sie sich unseren vorherigen Artikel zu KI-bezogenen Tools zur Generierung synthetischer Daten für ein CTGAN-Codebeispiel an.

Mockaroo

Mockaroo ist ein webbasiertes Tool, das in Ruby geschrieben ist und es Ihnen ermöglicht, realistische zufällige Daten in verschiedenen Formaten (CSV, JSON, SQL usw.) ohne Programmierung zu generieren. Es bietet eine benutzerfreundliche Oberfläche und unterstützt benutzerdefinierte Datenschemata. Der freie Zugang ist auf 1000 Zeilen Daten begrenzt.

Best Practices für die Generierung gefälschter Daten

Um qualitativ hochwertige Mock-Daten sicherzustellen:

1. Verstehen Sie Ihre Datenanforderungen und Anwendungsfälle
2. Wählen Sie die geeignete Generierungsmethode basierend auf Ihren Bedürfnissen aus
3. Validieren Sie die generierten Daten anhand Ihres Originaldatensatzes oder Ihrer Anforderungen
4. Stellen Sie den Datenschutz sicher, indem Sie die Aufnahme sensibler Informationen vermeiden
5. Verbessern Sie kontinuierlich Ihren Generierungsprozess anhand von Feedback und Ergebnissen

Fazit

Die synthetische Datengenerierung bietet eine wertvolle Lösung für Organisationen, die mit realistischen Daten arbeiten möchten, ohne Datenschutz- und Sicherheitsprobleme zu gefährden. DataSunrise vereinfacht diesen Prozess und macht es einfach, künstliche Daten in verschiedene Workflows zu integrieren. Es ist jedoch wichtig, die Wirksamkeit und Zuverlässigkeit synthetischer Daten zu validieren. Organisationen sollten sicherstellen, dass die generierten Daten die Verteilung der echten Daten genau repräsentieren und die notwendigen Beziehungen und Abhängigkeiten aufrechterhalten.

Zusammenfassend bietet die Datengenerierung zahlreiche Vorteile, von der Verbesserung des Datenschutzes und der Sicherheit bis hin zur Verbesserung von maschinellen Lernmodellen und Softwaretests. Mit der DataSunrise-Funktion zur synthetischen Datengenerierung können Organisationen sicher durch die Datenlandschaft navigieren und die Vorteile künstlich generierter Daten für ihre geschäftlichen Anforderungen nutzen.

Für weitere Informationen besuchen Sie unsere Website oder fordern Sie eine Online-Demo an.