Introductie

Synthetic data is kunstmatig gegenereerde data die echte gegevens nabootst, zonder dat ze direct uit bestaande databronnen afkomstig is.
Ze wordt gemaakt met behulp van algoritmen, simulatiemodellen of generatieve AI om de statistische eigenschappen en patronen van originele datasets te repliceren — maar zonder gevoelige of identificeerbare informatie.
In een tijd waarin dataprivacy, schaarste aan kwalitatieve data en compliance steeds belangrijker worden, is synthetic data een veilig en schaalbaar alternatief voor het trainen, testen en valideren van AI-modellen.

Werking

Het genereren van synthetic data gebeurt in drie hoofdfasen:

1. Analyseren van de oorspronkelijke dataset

1. Algoritmen onderzoeken de verdeling, correlaties en variatie in de echte data.

2. De output is een statistisch profiel of “data model”.

2. Genereren van synthetische data

1. Op basis van dat profiel worden nieuwe datapunten gegenereerd met technieken zoals:

1. Generative Adversarial Networks (GANs)

2. Variational Autoencoders (VAE’s)

3. Agent-based simulaties

4. Large Language Models (LLM’s) voor tekstuele data

2. De gegenereerde data lijkt echt, maar bevat geen directe herleidbare records.

3. Validatie en kwaliteitscontrole

1. Synthetic data wordt vergeleken met originele data om te controleren of statistische consistentie behouden blijft.

2. Bias en onnatuurlijke patronen worden opgespoord en gecorrigeerd.

➡️ Het resultaat: data die bruikbaar is als trainingsmateriaal voor AI-modellen, zonder juridische of ethische risico’s.

Kenmerken

• Privacyvriendelijk: bevat geen persoonlijke of bedrijfsgevoelige informatie.

• Representatief: behoudt de statistische structuur van echte data.

• Schaalbaar: onbeperkt uit te breiden met nieuwe scenario’s.

• Kostenbesparend: vermindert de noodzaak van dure of risicovolle dataverzameling.

• Veilig voor delen: kan vrij gebruikt worden voor testen, training en samenwerking.

• Controleerbaar: kwaliteit en variatie zijn instelbaar op basis van modeldoelen.

Toepassingen

1. AI-training en modelontwikkeling

Gebruik synthetic data wanneer echte data schaars, onvolledig of gevoelig is.
➡️ Voorbeeld: het trainen van medische AI-modellen zonder patiëntgegevens te gebruiken.

2. Software- en systeemtesten

Simuleer realistische data voor testomgevingen zonder echte klant- of transactiegegevens.
➡️ Voordeel: veilig testen van applicaties, workflows en datapipe­lines.

3. Data-anonimisering en privacybescherming

Vervang gevoelige datasets door synthetische equivalenten.
➡️ Voordeel: naleving van AVG zonder verlies van datakwaliteit.

4. Bias-correctie en fairness

Genereer extra data om ondervertegenwoordigde groepen of scenario’s te balanceren.
➡️ Voordeel: eerlijkere en robuustere AI-modellen.

5. Simulaties en scenario-analyse

Gebruik synthetic data om hypothetische situaties te modelleren, zoals vraagpieken of risicoscenario’s.
➡️ Voordeel: betere voorbereiding en stress testing van AI-systemen.

Wanneer gebruik je synthetic data?

Synthetic data is vooral nuttig in situaties waarin:

• Echte data niet beschikbaar of onvoldoende representatief is.

• Privacywetgeving (zoals AVG of HIPAA) het gebruik van echte data beperkt.

• Kosten of tijd van dataverzameling te hoog zijn.

• Modelperformance lijdt onder data-imbalance of beperkte variatie.

• Samenwerking met derden vereist dat data gedeeld wordt zonder vertrouwelijke inhoud.

Uitdagingen

• Validiteit: synthetische data kan subtiele patronen missen die cruciaal zijn voor modelprestaties.

• Bias-replicatie: als de brondata bevooroordeeld is, kan de bias ook in synthetic data blijven bestaan.

• Kwaliteitscontrole: het meten van realisme en bruikbaarheid blijft complex.

• Complexe regelgeving: niet alle sectoren accepteren synthetic data voor audit- of compliance-doeleinden.

• Onderhoud: bij veranderende datarealiteit moet ook de synthetische dataset worden herzien.

Samenvatting

Synthetic data biedt een krachtig middel om AI-training, testen en innovatie te versnellen zonder privacy- of compliance-risico’s.
Ze maakt het mogelijk om veilig te experimenteren, te schalen en eerlijkere modellen te bouwen — mits zorgvuldig gevalideerd en goed beheerd.
Voor enterprises is het gebruik van synthetic data een strategische stap richting datagedreven innovatie met behoud van vertrouwen en verantwoordelijkheid.

Bron: Blackbirds.ai — AI & Data Consultancy

‍