Synthetische Daten: Definition, Nutzen und Grenzen
Synthetische Daten Aktualisiert
Definition
Synthetische Daten sind künstlich erzeugte Datensätze, die echte Daten nachbilden, ohne echte Personen oder Vorgänge zu enthalten. Sie behalten Struktur und statistische Muster der Originale, lassen aber keinen Rückschluss auf reale Fälle zu. In der Prozessautomatisierung dienen sie dazu, Abläufe zu testen und KI-Schritte zu trainieren, ohne sensible Echtdaten aus SAP, CRM oder DATEV in eine Testumgebung zu geben.
Warum der Begriff zählt
Wer eine Automatisierung baut, braucht Daten zum Testen, darf aber echte Kunden- oder Belegdaten oft nicht frei kopieren. Synthetische Daten lösen das, indem sie realistische Testfälle liefern, die datenschutzrechtlich unkritisch sind. Wer den Begriff versteht, kann früh und breit testen, statt auf wenige freigegebene Echtfälle zu warten, und behält dabei die Kontrolle über sensible Informationen.
Wann es relevant ist
- Eine Automatisierung soll getestet werden, ohne Echtdaten in die Testumgebung zu spielen.
- Ein KI-Schritt braucht viele Beispielfälle, auch seltene Ausnahmen.
- Datenschutz oder ein Betriebsrat begrenzt die Nutzung echter Datensätze.
- Randfälle sollen gezielt erzeugt werden, die in Echtdaten selten vorkommen.
Wann nicht
Wenn genügend anonymisierte Echtdaten verfügbar und freigegeben sind, ist der Aufwand für synthetische Daten oft nicht nötig. Und für die Abnahme im scharfen Betrieb ersetzen sie keine echten Fälle, denn nur reale Daten zeigen, ob die Automatisierung im Alltag wirklich trägt.
Branchen, die das nutzen
- Versicherung: Schadenfälle für den Test von Prüf-Automatisierungen erzeugen, ohne echte Personendaten zu bewegen.
- Gesundheitswesen: Abläufe mit patientenähnlichen Datensätzen testen, die keine echten Patienten betreffen.
- Banken und Finanzdienstleister: Transaktionsmuster für Betrugserkennung nachbilden, ohne Kontodaten offenzulegen.
- Softwarehäuser: realistische Demo- und Testdatensätze für Kundenprojekte bereitstellen.
Typische Anwendungsfälle
- Testdaten für einen RPA-Ablauf erzeugen, bevor echte Systeme angebunden sind.
- Beispielbelege für das Training eines KI-Extraktionsschritts generieren.
- Seltene Ausnahmefälle gezielt bauen, um die Fehlerbehandlung zu prüfen.
- Demo-Datensätze für eine Präsentation ohne echte Kundendaten liefern.
- Lasttests mit großen Datenmengen fahren, ohne Produktivdaten zu kopieren.
Entscheidungshilfe
| Signal | Synthetische Daten passen | Alternative |
|---|---|---|
| Echtdaten dürfen nicht in den Test | künstliche Datensätze erzeugen | freigegebene Anonymdaten nutzen |
| Seltene Fälle fehlen | Randfälle gezielt generieren | auf Echtfälle warten |
| KI braucht viele Beispiele | synthetisches Trainingsset | vorhandene Daten reichen |
| Endabnahme im Betrieb | echte Fälle nötig | synthetisch reicht nicht |
Beispiel
Ein Mittelständler will einen KI-Schritt zur Belegprüfung trainieren, darf aber echte Rechnungen nicht in die Testumgebung geben. Er erzeugt synthetische Belege mit realistischer Struktur, inklusive gezielt eingebauter Fehler, und trainiert den Schritt darauf. Vor dem Rollout wird an wenigen freigegebenen Echtfällen abgenommen. Das Beispiel beschreibt die Methode, keine behauptete Kundenkennzahl.
Verbindung zu Services
Synthetische Daten begleiten oft eine Prozessautomatisierung mit KI oder eine RPA-Umsetzung, die Einordnung liefert die Prozessautomatisierung-Beratung.
Quellen
Diese Einordnung beschreibt gängige Praxis beim Einsatz synthetischer Daten in Automatisierungsprojekten. Konkrete Umsetzung, Erzeugung und Datenschutz hängen vom Fall, den Systemen und den Werkzeugen ab und müssen im Einzelfall geprüft werden.