Synthetic Data: Testdaten DSGVO-konform erzeugen

Die Erzeugung von synthetischen Testdaten, die DSGVO-konform sind, ist für Schweizer KMU eine essenzielle Herausforderung, die durch präzise Planung und Durchführung gemeistert werden kann. Ein zentraler Aspekt dabei ist, sowohl die datenschutzrechtlichen Anforderungen zu erfüllen als auch die Qualität der Daten zu gewährleisten, damit sie für Tests und Analysen nutzbar sind.

Typische Fehler bei der Erzeugung synthetischer Daten

Ein häufiger Fehler besteht darin, nicht ausreichend zwischen echten und synthetischen Daten zu unterscheiden. Es ist unerlässlich, dass synthetische Daten vollständig losgelöst von den Originaldaten generiert werden, um keine persönlichen Informationen preiszugeben. Eine klare Trennung erreicht man, indem man Modelle und Algorithmen verwendet, die lediglich die Struktur der Originaldaten abbilden, jedoch keine individuellen Datensätze replizieren.

Ein zweiter Fehler liegt in der unzureichenden Modellierung der Datenstruktur. Oftmals wird der Fehler gemacht, nur einzelne Datenfelder zu vervielfältigen, ohne den Kontext oder die Beziehungen zwischen diesen Feldern zu berücksichtigen. Eine Korrektur dieser Problematik besteht darin, komplexe Modellierungsansätze zu verwenden, die auch die Beziehungen und Interaktionen zwischen den Datenfeldern originalgetreu abbilden, um aussagekräftige Testdaten zu erstellen.

Ein weiterer Fehler, der häufig anzutreffen ist, besteht in der mangelhaften Validierung der synthetischen Daten. Ohne einen Validierungsprozess kann es passieren, dass die generierten Daten keine repräsentativen Testbedingungen bieten oder unerwünschte Rückschlüsse auf die Originaldaten zulassen. Durch die Implementierung eines rigorosen Validierungsprozesses, der sowohl statistische als auch funktionale Aspekte berücksichtigt, kann gewährleistet werden, dass die synthetischen Daten sowohl nützlich als auch sicher sind.

Handlungsanleitung für die nächsten 14–30 Tage

1. Evaluierung der Anforderungen: Innerhalb der ersten Woche sollten Sie eine klare Übersicht über Ihre Testdatenanforderungen erstellen. Identifizieren Sie, welche Datenkategorien Sie benötigen und welche spezifischen Anforderungen diese erfüllen müssen.
2. Auswahl geeigneter Tools und Technologien: Recherchieren Sie innerhalb der zweiten Woche nach Tools und Technologien, die für die Generierung synthetischer Daten geeignet sind. Berücksichtigen Sie dabei Faktoren wie Benutzerfreundlichkeit, Anpassungsfähigkeit und die Fähigkeit, anspruchsvolle Datenmodelle zu erstellen.
3. Entwicklung und Test der Modelle: In der dritten Woche sollten Sie einen Prototyp Ihres Datenmodells entwickeln und erste Tests zur Validierung der generierten Daten durchführen. Achten Sie darauf, dass die synthetischen Daten nicht nur strukturell, sondern auch inhaltlich Ihren Anforderungen entsprechen.
4. Feedback und Anpassung: Nutzen Sie die vierte Woche, um Rückmeldungen aus den Tests zu sammeln und Ihr Modell entsprechend anzupassen. Stellen Sie sicher, dass alle fehlerhaften Daten oder modellbedingten Verzerrungen behoben werden und dass die Daten weiterhin DSGVO-konform sind.

Dieser strukturierte Ansatz zur Erzeugung von synthetischen Daten garantiert, dass die entsprechenden Daten die Anforderungen des Datenschutzes erfüllen und gleichzeitig für Ihre spezifischen Testzwecke geeignet sind. Eine sorgfältige Planung und Umsetzung ermöglicht nachhaltigen Erfolg und schützt vor rechtlichen Risiken.