Synthetic data is kunstmatig gegenereerde data die echte data nabootst in structuur en statistische eigenschappen, maar geen directe kopieën bevat van bestaande records.
Het wordt gebruikt om datasets aan te vullen, te balanceren of te beschermen wanneer echte data schaars, duur of privacygevoelig is.
Met de opkomst van generatieve modellen en data privacy-regelgeving (zoals de GDPR) is synthetic data een belangrijk instrument geworden voor veilige, schaalbare en ethisch verantwoorde data-analyse.

Werking

Synthetic data wordt gecreëerd via algoritmen of generatieve AI-modellen die leren van echte data en vervolgens nieuwe, vergelijkbare data genereren.
Het proces bestaat doorgaans uit vier stappen:

1. Data-analyse: statistische eigenschappen en verdelingen van de originele dataset worden gemodelleerd.
2. Modeltraining: een generatief model (bijv. GAN, VAE of Diffusion Model) leert de onderliggende patronen en correlaties.
3. Datageneratie: het model produceert nieuwe datarecords die voldoen aan dezelfde statistische kenmerken.
4. Validatie: de gegenereerde data wordt geëvalueerd op realisme, diversiteit en privacygaranties.

Er bestaan verschillende benaderingen:

• Statistische simulatie: gebaseerd op probabilistische modellen of bootstrapping.
• Agent-based modelling: simuleert interacties tussen virtuele entiteiten.
• Generatieve AI: gebruikt deep learning om complexe, multidimensionale data te creëren (zoals tekst, beelden of tabellen).

Kenmerken

• Privacyvriendelijk: bevat geen direct identificeerbare persoonsgegevens.
• Realistisch: behoudt de statistische eigenschappen van echte data.
• Schaalbaar: grote hoeveelheden data kunnen snel worden gegenereerd.
• Controleerbaar: specifieke scenario’s of randgevallen kunnen gericht worden gesimuleerd.
• Domeinonafhankelijk: toepasbaar op tekst, beeld, audio, tabellen of tijdreeksen.
• Validatie vereist: kwaliteit en bruikbaarheid hangen af van de gekozen generatiemethode.

Toepassingen

Synthetic data en datageneratie worden breed toegepast in AI en data-analyse:

• Machine learning training: uitbreiden of balanceren van datasets bij dataschaarste.
• Privacybescherming: testen of ontwikkelen zonder gebruik van echte persoonsgegevens.
• Autonome voertuigen: simulatie van zeldzame verkeerssituaties.
• Gezondheidszorg: synthetische patiëntdata voor onderzoek en modelvalidatie.
• Financiële sector: risicomodellering zonder gevoelige klantinformatie.
• Computer vision: genereren van beelden of 3D-scènes voor detectiemodellen.
• Softwaretesting: creëren van representatieve testdata voor dataplatforms of API’s.

Uitdagingen

• Kwaliteitsborging: synthetische data kan subtiele correlaties of patronen missen.
• Privacyrisico’s: onvoldoende getrainde modellen kunnen onbedoeld echte data reproduceren (data leakage).
• Bias-overdracht: vooroordelen uit originele data kunnen worden overgenomen of versterkt.
• Validatiecomplexiteit: moeilijk te bepalen hoe goed synthetic data het origineel representeert.
• Regulering: juridische status van synthetic data is nog niet volledig uitgekristalliseerd.
• Rekenintensief: generatieve datamodellen vereisen aanzienlijke resources.

Samenvatting

Synthetic data en datageneratie maken het mogelijk om realistische, privacyveilige datasets te creëren zonder toegang tot gevoelige of kostbare brondata.
Ze vormen een krachtig instrument voor innovatie, testautomatisering en AI-ontwikkeling, mits de kwaliteit en privacy zorgvuldig worden bewaakt.
In de praktijk zal de toekomst van data steeds vaker hybride zijn — een combinatie van echte, synthetische en gesimuleerde data.

Bron: Blackbirds.ai — AI & Data Consultancy