Synthetische data versus echte data: wat is de beste keuze?

De vraag synthetische data versus echte data is cruciaal voor dataspecialisten in sectoren als financiën, verzekeringen, gezondheidszorg en e-overheid. Deze beslissing kan een aanzienlijke impact hebben op het succes van machine learning-modellen en data-analyseprojecten.

Zelfs met enorme hoeveelheden real-world data die uit talloze bronnen binnenstromen, worstelen veel organisaties nog steeds met het omzetten van die data in bruikbare inzichten. Echte datasets blijven vaak silo's, niet-gestandaardiseerd en beperkt door regelgeving op het gebied van databeveiliging en privacy, waardoor het moeilijk is om hun volledige potentieel te benutten.

Synthetische data biedt een kans om datasets te creëren die real-world scenario's simuleren, en zo barrières zoals privacyzorgen en datatekorten te overwinnen. Toch wordt het in bepaalde kringen nog steeds met enige scepsis en een gebrek aan begrip bekeken.

Als u vastzit in het dilemma van echte versus synthetische data, laten we u dan helpen het op te lossen. In dit artikel bespreken we de voordelen, uitdagingen en belangrijkste overwegingen om u te helpen een weloverwogen beslissing te nemen.

Begrijpen van echte data

Echte data vangen echte gebeurtenissen op die rechtstreeks zijn verzameld uit echte activiteiten en interacties. Ze zijn afkomstig van productiesystemen, leveranciers, openbare registers of andere datasets die operationele informatie bevatten. Het kan bijvoorbeeld een back-up van tien jaar oud zijn met details over echte personen of transacties of een set openbare registers die zijn verkregen voor testdoeleinden.

Omdat echte data daadwerkelijke gebeurtenissen en interacties weerspiegelen, is het cruciaal voor toepassingen waarbij precisie en authenticiteit essentieel zijn. De datapunten representeren nauwkeurig real-world contexten, waardoor het een betrouwbare basis is voor analytics en om machine learning-modellen te trainen.

Echte data kent echter ook uitdagingen. Het bevat vaak ruis, inconsistenties en vooroordelen die de rommelige aard van de echte wereld weerspiegelen. Het beheren van echte data roept ook aanzienlijke zorgen op over privacy en naleving, omdat het vaak persoonlijk identificeerbare informatie (PII) die zorgvuldig en volgens strikte regels behandeld moeten worden.

De voor- en nadelen van echte data

We hebben besproken waarom het al lang praktisch is om real-world data te gebruiken in softwareontwikkeling en analytische contexten, en ook enkele van de inherente beperkingen ervan. Om de rol ervan volledig te begrijpen, gaan we de voordelen en uitdagingen ervan verkennen.

De voordelen van het gebruik van echte data

Het vermogen van echte data om de complexiteit en nuances van werkelijke omgevingen vast te leggen, maakt het een krachtig hulpmiddel om kunstmatige intelligentie (AI) te trainen en waardevolle inzichten te bieden via analyses. Hier zijn enkele voordelen die het gebruik ervan bijzonder voordelig maken:

• Authenticity : Echte data weerspiegelen nauwkeurig real-world scenario's, waardoor het van onschatbare waarde is voor het begrijpen van gebruikersgedrag, markttrends en bedrijfsactiviteiten. De authentieke aard ervan stelt analisten in staat om inzichten te verkrijgen die gegrond zijn in de realiteit.
• Rijkdom aan details: Real-world data bevat natuurlijke variaties, outliers en subtiele patronen die andere soorten data mogelijk missen. Deze rijkdom kan unieke inzichten onthullen, met name in sectoren als gezondheidszorg of financiën, waar zelfs kleine variaties een aanzienlijke impact kunnen hebben op analyseresultaten.
• Hoge relevantie:Gegevens afkomstig uit activiteiten in de echte wereld zijn direct toepasbaar op de specifieke omstandigheden die ze representeren. Hierdoor zijn ze ideaal voor het trainen van machine learning-modellen en het ontwikkelen van toepassingen die geschikt zijn voor echte omgevingen. 

Maar er is altijd een keerzijde aan de medaille…

De nadelen van real-world data

Omdat het hele proces van machinaal leren sterk afhankelijk is van de data die worden gebruikt om modellen te trainen en testen, is het belangrijk om de uitdagingen te herkennen die gepaard gaan met het gebruik van echte data. Deze zijn niet altijd eenvoudig te overwinnen:

• Privacy- en nalevingsrisico'sEchte data bevatten vaak gevoelige informatie, zoals PII, waarvoor strikte naleving van wetten inzake databescherming vereist is, wat de toegang en het gebruik ervan mogelijk beperkt.
• Problemen met datakwaliteit:Het kan ruis bevatten, fouten bevatten en inherente vooroordelen hebben, die de analyse kunnen verstoren als ze niet goed worden beheerd.
• Gelimiteerde beschikbaarheid: Het verkrijgen van real-world data, vooral in grote hoeveelheden, is geen eitje. Zelfs als je erin slaagt om het te verzamelen, dekken de data mogelijk niet alle mogelijke scenario's, waardoor het minder effectief is voor bredere toepassingen.
• verborgen kostenEchte data zijn schaars en vaak niet transparant tot na de aankoop. Hierdoor is het lastig, tijdrovend en mogelijk kostbaar om de waarde ervan volledig te beoordelen.

Gezien deze uitdagingen is synthetische data een praktisch alternatief dat het onderzoeken waard is.

Synthetische data begrijpen

Synthetische data wordt kunstmatig gegenereerd, ontworpen om de kenmerken en patronen van echte data nauwkeurig te repliceren. Het wordt gemaakt met behulp van algoritmen of modellen die de statistische patronen en bedrijfslogica van de originele data simuleren, zonder informatie te bevatten die direct aan individuen of entiteiten is gekoppeld. Deze aanpak zorgt ervoor dat de synthetische data de structuur en inzichten van de originele dataset behoudt, maar vrij blijft van privacyrisico's.

Tegen het einde van 2024, Gartner voorspelt dat 60% van de data die voor AI wordt gebruikt synthetisch zal zijn, een aanzienlijke stijging ten opzichte van slechts 1% in 2021. Deze groei weerspiegelt de cruciale rol van synthetische data bij het simuleren van de realiteit, het modelleren van toekomstige scenario's en het minimaliseren van risico's bij AI-ontwikkeling.

Maar wat maakt synthetische data zo'n veelbelovende en breed omarmde oplossing? Voor veel industrieën is verbeterde dataprivacy een van de belangrijkste voordelen van synthetische data. De voordelen ervan reiken echter verder dan privacy. In het volgende gedeelte onderzoeken we de belangrijkste voordelen die synthetische data tot een steeds waardevoller hulpmiddel maken, waarbij we rekening houden met de beperkingen ervan en de manieren om deze aan te pakken.

De voordelen van synthetische data

Synthetische data transformeert de manier waarop organisaties informatie beheren en analyseren door een veilig, efficiënt alternatief te bieden voor traditionele databronnen. Laten we deze stelling staven met feiten.

Meer controle over de kwaliteit en het formaat van de dataset

Synthetische data bieden organisaties de flexibiliteit om synthetische datasets te creëren die aansluiten bij hun specifieke behoeften. Zo wordt gezorgd voor consistentie en dekking van zeldzame scenario's die mogelijk ontbreken in echte data. 

Syntho ondersteunt bijvoorbeeld het creëren van synthetische data over verschillende complexe datatypen, inclusief tijdreeksdata en grote multi-tabel datasets. Het genereren van data met zo'n hoge mate van flexibiliteit stelt bedrijven in staat om diverse tijdsgebaseerde scenario's te simuleren terwijl ze gestructureerde tabeldata verwerken die doorgaans in databases en spreadsheets worden aangetroffen. Gebruikers kunnen specifieke voorwaarden definiëren om datasets te produceren die nauw aansluiten bij hun unieke behoeften, of ze nu data in meerdere talen, ondersteuning voor verschillende alfabetten of geografische locatiedata zoals GPS-coördinaten nodig hebben. Op deze manier werken synthetische data effectief voor beheer van testdata, waarmee realistische niet-productieomgevingen kunnen worden gecreëerd die de werkelijke data weerspiegelen, zonder dat er risico bestaat dat gevoelige informatie wordt blootgesteld. 

In samenwerking met SAS en de Nederlandse AI Coalitie, Syntho analyseerden het belang van het gebruik van synthetische data om de datakwaliteit te verbeteren en de voorspellende mogelijkheden van kunstmatige intelligentie in verschillende toepassingen te verbeteren.

De bevindingen geven aan dat synthetische data niet alleen basispatronen bevat, maar ook diep verborgen statistische patronen vastlegt die nodig zijn voor geavanceerde analysetaken. Het model dat is getraind op synthetische data, vertoont prestaties die vergelijkbaar zijn met het gebruik van een echte dataset, en biedt een schaalbare methode voor het genereren van grote datasets zonder de bijbehorende privacyrisico's.

Meer privacy en veiligheid voor gevoelige databronnen

Synthetische data verbetert de privacy en beveiliging aanzienlijk, met name in sectoren als gezondheidszorg, waar het beschermen van persoonlijke informatie essentieel is. Door data te genereren die de statistische eigenschappen van echte datasets weerspiegelen zonder daadwerkelijke persoonlijke details te onthullen, kunnen organisaties analyses uitvoeren, AI-modellen ontwikkelen en applicaties testen zonder privacyrisico's. Deze "nepdata" heeft geen betrekking op echte personen, waardoor het risico op gevoelige datalekken wordt geminimaliseerd.

Het juridische landschap voor dataprivacy verschilt per rechtsgebied, met talloze wetten en regels die gericht zijn op de bescherming van persoonsdata. Hoewel velen bekend zijn met de Algemene Verordening Gegevensbescherming (AVG) en de Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA), waren er in 2023 162 nationale wetten voor dataprivacy en 20 actieve wetsvoorstellen. Door synthetische data te gebruiken, kunnen bedrijven het risico op wettelijke overtredingen verkleinen en toch waardevolle inzichten verkrijgen.

Bij Syntho bieden wij ook PII Scanner-integratieDeze tool identificeert en markeert gevoelige data binnen datasets, waardoor wordt gegarandeerd dat echte data effectief worden beheerd en vervangen door synthetische alternatieven, waardoor de privacy verder wordt verbeterd en nalevingsinspanningen worden ondersteund.

Verfijnde prestaties van machine learning-algoritmen

Synthetische data verbetert de prestaties van machine learning door gebalanceerde datasets te creëren zonder gevoelige informatie bloot te leggen, ter aanvulling van echte data. Bijvoorbeeld, AI-gestuurde fraudedetectie in de financiële sector heeft vaak te maken met een gebrek aan evenwicht in de data en beperkte voorbeelden van fraude, waardoor het voor modellen lastig is om nieuwe bedreigingen te herkennen.

Een veelvoorkomende oplossing is upsamplen, wat de minderheidsklasse-instanties vergroot om de training te verbeteren. Het gebruik van synthetische data maakt dit proces effectiever door extra samples te genereren die lijken op echte fraudegevallen, terwijl de privacy behouden blijft. Dit biedt modellen diverse, realistische trainingsdata, wat de fraudedetectie in real-world scenario's aanzienlijk verbetert.

Een geweldige oplossing wanneer het verkrijgen van echte data een uitdaging is

Laten we zeldzame gebeurtenissen nemen, zoals specifieke medische aandoeningen of nichemarktgedragingen; het verzamelen van voldoende echte data om modellen te trainen kan bijna onmogelijk zijn. In de financiële wereld bijvoorbeeld, zijn fraudegevallen zeldzaam en vormen ze vaak slechts 7-10% van alle transacties. Deze onevenwichtigheid maakt het moeilijk om AI-modellen effectief te trainen, aangezien de meeste beschikbare data niet-frauduleuze activiteiten vertegenwoordigen.

Bovendien kunnen ethische en juridische beperkingen in gereguleerde industrieën het verzamelen van data compliceren, waardoor de toegang tot essentiële datasets verder wordt beperkt. Synthetische data vormen een praktische oplossing, waardoor organisaties scenario's kunnen simuleren en analyseren zonder de logistieke hoofdpijn van het verzamelen van data in de echte wereld.

Maakt samenwerking mogelijk zonder dat gevoelige informatie wordt blootgesteld

In de gezondheidszorg kunnen onderzoekers inzichten delen die zijn afgeleid van synthetische datasets die echte patiëntdata nabootsen zonder de werkelijke identiteiten te onthullen, en zo samenwerking aan studies bevorderen terwijl ze zich houden aan regelgeving zoals HIPAA. Op dezelfde manier kunnen bedrijven in de financiële wereld synthetische data gebruiken om markttrends of klantgedrag te analyseren, waardoor samenwerking mogelijk wordt zonder gevoelige financiële details bloot te leggen.

Door synthetische alternatieven te gebruiken, kunnen organisaties relevante inzichten en datastructuren uitwisselen zonder angst om gevoelige informatie in gevaar te brengen. Dit bouwt vertrouwen op tussen medewerkers, stimuleert innovatie en ondersteunt joint ventures terwijl de naleving van de regelgeving inzake databescherming behouden blijft.

De uitdagingen van het gebruik van synthetische data

Hoewel synthetische data veel voordelen met zich meebrengt, is het essentieel om de uitdagingen te herkennen die kunnen ontstaan ​​wanneer u besluit om synthetische data te creëren voor uw projecten. Bij Syntho begrijpen we deze uitdagingen door en door en hebben we uitgebreide strategieën ontwikkeld om ze effectief aan te pakken:

• Afhankelijkheid van echte datakwaliteit: De effectiviteit van synthetische data is sterk afhankelijk van de kwaliteit en diversiteit van de echte dataset waarnaar het is gemodelleerd. Als de originele dataset niet van goede kwaliteit is, zullen de gegenereerde synthetische data waarschijnlijk gebrekkig zijn, wat resulteert in ineffectieve uitkomsten.
• Problemen met nauwkeurigheid en weergave: Niet alle tools waarmee u synthetische data kunt genereren, garanderen dat u behoud de statistische eigenschappen en referentiële integriteit van echte data. Deze tekortkoming kan leiden tot onnauwkeurige voorspellingen en misleidende analyses. Organisaties moeten een grondige validatie uitvoeren, modeluitvoer vergelijken en stresstests uitvoeren om betrouwbaarheid te garanderen.
• generatieve AI hallucinaties: AI-algoritmen die worden gebruikt om synthetische data te genereren, kunnen soms "hallucineren" en misleidende of onjuiste datapunten produceren die statistisch gezien betrouwbaar lijken. Regelmatige menselijke beoordelingen in uw datastrategie zijn essentieel om deze anomalieën te ontdekken.
• Versterkte anomalieën in datasets: Als de originele data anomalieën of outliers bevat, bestaat het risico dat synthetische versies deze problemen overdrijven of verhullen. Dit kan leiden tot modellen die overgevoelig zijn voor zeldzame patronen, moeite hebben met generaliseren naar bredere datasets of kritieke gebeurtenissen helemaal missen.

Betrouwbare platforms zoals syntho deze uitdagingen het hoofd te bieden met robuuste algoritmen die zijn getraind op gecontroleerde datasets, waardoor zowel statistische nauwkeurigheid en compliance. Daarnaast biedt Syntho functies waarmee organisaties de generatie van synthetische data kunnen aanpassen reglement, scannen op PIIen valideren van uitvoer, wat bijdraagt ​​aan het bereiken van hoge normen voor synthetische datakwaliteit.

Wat is het verschil tussen echte en synthetische data?

Nadat we de specifieke kenmerken van echte en synthetische data grondig hebben onderzocht, hebben we een vergelijkingstabel samengesteld waarin de belangrijkste verschillen voor u worden samengevat.

Kunnen synthetische data echte data vervangen?

Synthetische data heeft indrukwekkende voordelen, met name op het gebied van privacy en het stroomlijnen van testen en ontwikkelen. Het stelt organisaties in staat om data te creëren die real-world scenario's nabootsen zonder gevoelige informatie in gevaar te brengen. Dit maakt een verschil in de financiële, gezondheidszorg- en verzekeringssector, waar het beschermen van persoonlijke data niet onderhandelbaar is.

Echte data in productie brengt specifieke uitdagingen met zich mee. De complexe structuren en unieke edge cases zijn moeilijk volledig te repliceren, waardoor er vaak hiaten in de testdekking ontstaan. Echte data kan ook niet overeenkomen met evoluerende bedrijfsregels, wat leidt tot onnauwkeurige testresultaten. 

Bovendien kunnen data van onderling verbonden systemen een gebrek aan consistentie en relationele integriteit hebben, vooral wanneer ze onafhankelijk worden bijgewerkt of overgedragen. Het verwerken van echte data vereist bovendien uitgebreid handmatig werk om informatie te anonimiseren en te filteren, wat ontwikkelaarstijd kost en de risico's vergroot met aangepaste, vaak onstabiele oplossingen.

Voor meer informatie over synthetische data voor testdatabeheer, lees ons gedetailleerde artikel hier.

Dat gezegd hebbende, het doel zou niet moeten zijn om echte data volledig te vervangen. In plaats daarvan zouden organisaties synthetische data naast echte datasets moeten gebruiken, met de focus op kwaliteit en representativiteit. Hoogwaardige data is essentieel voor het effectief trainen van machine learning-algoritmen. Technieken zoals upsampling kunnen deze mix verder verbeteren, waardoor modellen goed worden getraind en rijkere inzichten en resultaten opleveren.

Synthetische data versus echte data: wat is de beste keuze?

Synthetische datageneratie is een effectieve oplossing voor organisaties die bezorgd zijn over privacy, schaalbaarheid en snelle toegang tot data voor softwareontwikkeling, machine learning en samenwerking. Het stelt u in staat om scenario's te simuleren en tegelijkertijd te voldoen aan privacyregelgeving, wat het vooral waardevol maakt in gevoelige sectoren zoals gezondheidszorg en financiën.

Wanneer u data synthetisch genereert, creëert u een flexibel en veilig alternatief dat echte data kan aanvullen, wat essentieel is voor nauwkeurigheid en representativiteit. 

Het Syntho-platform biedt een scala aan kunstmatig gegenereerde datamethoden die zijn afgestemd op uw specifieke behoeften. Zo kunt u de juiste synthetische dataoplossing kiezen om innovatie te stimuleren en vertrouwen in uw digitale werkwijze te vergroten. Boek een gratis demo met Syntho vandaag om te ontdekken hoe u deze krachtige bron kunt benutten!Als u overweegt hoe u data op de meest effectieve manier kunt verduisteren, kunt u handmatige methoden het beste vermijden: ze zijn tijdrovend en foutgevoelig. Geautomatiseerde tools, zoals Syntho's AI-gestuurde de-identificatie- en synthetisatieoplossingen, bieden een betrouwbaar alternatief. Hier zijn andere belangrijke praktijken: