Synthetic Data (Synthetische Daten)

Was ist Synthetic Data (synthetische Daten)? Synthetic Data sind künstlich erzeugte Trainings- und Testdaten, die reale Daten statistisch oder strukturell nachbilden, ohne zwingend echte Personen- oder Unternehmensdaten zu enthalten. Sie werden genutzt, um Datensätze zu skalieren, Lücken zu schließen (z. B. seltene Fälle) und KI-Modelle schneller, günstiger oder datenschutzfreundlicher zu entwickeln.

Was bedeutet „synthetisch“ in diesem Kontext? „Synthetisch“ heißt: Die Daten stammen nicht direkt aus einer Messung, einem Logfile oder einer Datenbank der Realität, sondern werden erzeugt – z. B. durch Simulation, regelbasierte Generatoren oder Modelle der Generative KI (Generative AI). Ziel ist, dass die Daten für den gewünschten Zweck „realistisch genug“ sind (Verteilungen, Korrelationen, Randfälle), aber keine 1:1-Kopien echter Datensätze darstellen.

Wie funktioniert Synthetic Data?

• 1) Ziel definieren: Wofür werden die Daten gebraucht – Training, Evaluation, Lasttest, Edge-Cases, Datenanreicherung?
• 2) Datenmodell festlegen: Welche Felder, Formate, Constraints (z. B. „PLZ muss zu Land passen“), Klassenverteilungen, Zeitreihenlogik?
• 3) Generierung: Erzeugen per Simulation (z. B. Sensoren), regelbasiert (Templates), oder modellbasiert (z. B. mit Large Language Model (LLM), Diffusionsmodellen, GANs).
• 4) Qualitätsprüfung: Plausibilität, statistische Ähnlichkeit, Abdeckung seltener Fälle, Duplikate, Leakage-Risiko (zu nahe an echten Daten).
• 5) Einsatz & Iteration: Modell trainieren/validieren, Fehler analysieren, Generator nachschärfen.

Beispiele aus KI, LLMs & Automation

Im LLM-Umfeld werden synthetische Daten häufig als „synthetische Trainingspaare“ genutzt: Ein Large Language Model (LLM) erzeugt z. B. Fragen und passende Antworten, um ein Modell für eine Domäne zu verbessern (Self-Instruct-Ansatz). Für Support-Chatbots kann man synthetische Kundentickets, Chatverläufe oder Wissensartikel-Fragen generieren und daraus Trainings- oder Testsets bauen – oft kombiniert mit Prompt Engineering, um Format, Tonalität und Schwierigkeit zu steuern.

Für RAG (Retrieval-Augmented Generation) können synthetische Queries erzeugt werden, die typische Nutzerfragen abbilden. Damit testet man, ob Retrieval, Embeddings und die Vektordatenbank (Vector Database) die richtigen Passagen finden. In Automations-Workflows (z. B. mit n8n und Automatisierung (Automation)) lassen sich synthetische Events (Bestellungen, Leads, Fehlermeldungen) erzeugen, um Integrationen, Rate-Limits und Fehlerpfade sicher zu testen.

Warum sind synthetische Daten wichtig?

• Datenschutz & Compliance: Weniger Abhängigkeit von personenbezogenen Daten (relevant für Datenschutz (DSGVO/GDPR) & KI und AI Governance).
• Skalierung: Mehr Daten, wenn echte Daten knapp, teuer oder langsam zu sammeln sind.
• Edge-Cases: Seltene, aber kritische Fälle gezielt erzeugen (z. B. Betrugsmuster, Ausnahmen, Grenzwerte).
• Testbarkeit: Reproduzierbare Testsets für Regressionstests und MLOps-Pipelines.

Grenzen & typische Risiken

Synthetische Daten können Bias verstärken, wenn der Generator falsche Annahmen übernimmt oder die Realität unzureichend abbildet. Zudem besteht das Risiko von „Leakage“, wenn synthetische Daten zu nah an echten Beispielen liegen. Für LLMs gilt außerdem: Wenn synthetische Daten Fehler enthalten, können diese das Modellverhalten verschlechtern (z. B. mehr Halluzinationen (Hallucinations)) – daher sind Validierung, Human Review und klare Qualitätsmetriken entscheidend.

Was kostet Synthetic Data?

Die Kosten hängen stark vom Ansatz ab: Regelbasierte Generatoren sind oft günstig, aber begrenzt realistisch. Modellbasierte Generierung (z. B. per API-Aufrufen an ein LLM) verursacht Token-/Rechenkosten und Aufwand für QA. Zusätzlich fallen Kosten für Daten-Design, Tests, Monitoring und ggf. Anpassungen in Training (z. B. Fine-Tuning oder LoRA) an. In vielen Projekten sind nicht die Generierungskosten, sondern Qualitätsprüfung und Iteration der größte Posten.