Wat is synthetische data?
Erwin Berkouwer
Synthetische data is kunstmatig gegenereerde data die de statistische eigenschappen van een echte dataset nabootst zonder dat records herleidbaar zijn tot echte personen. Wordt gemaakt via regelgebaseerde methodes, statistische modellen of generatieve AI (GANs). Voor MKB-bedrijven relevant om AI-modellen en software te testen zonder gevoelige productiedata te delen, vooral in privacygevoelige sectoren zoals zorg en financiën. Geen vervanging voor echte data bij audits of wanneer patronen te complex zijn om na te bootsen.
Synthetische data bootst de statistische patronen van echte data na, zonder herleidbare informatie. Handig voor testen en trainen van AI zonder privacyrisico.
Synthetische data is kunstmatig gegenereerde data die de statistische eigenschappen van echte data nabootst, zonder dat er herleidbare informatie over echte personen of gebeurtenissen in zit. Een algoritme of simulatiemodel leert de patronen uit een bestaande dataset en produceert vervolgens nieuwe, fictieve records die er statistisch hetzelfde uitzien maar niet naar een echte klant, patiënt of transactie te herleiden zijn.
Voor een MKB-bedrijf is dat vooral interessant omdat het een manier biedt om met AI te experimenteren en te testen zonder gevoelige klantdata te hoeven delen of risico te lopen op een datalek.
Hoe werkt synthetische data genereren
Er zijn grofweg drie manieren waarop synthetische data wordt gemaakt:
- Regelgebaseerd: vaste regels en verdelingen bepalen hoe de data eruitziet (bijvoorbeeld: leeftijd tussen 18 en 90, verdeeld volgens een realistische leeftijdsopbouw).
- Statistische modellen: een model leert de verdeling en correlaties in de originele dataset en genereert nieuwe samples die dezelfde patronen volgen.
- Generatieve AI-modellen: modellen zoals GANs (Generative Adversarial Networks) of variational autoencoders genereren complexere, realistischere datasets, ook voor beeld- of tekstdata.
Het doel is steeds hetzelfde: de bruikbaarheid van de data behouden voor analyse of training, terwijl de privacyrisico's van de originele data wegvallen.
Na generatie wordt de synthetische dataset meestal getoetst op kwaliteit: komen de verdelingen en correlaties nog overeen met het origineel, en is de kans dat een record herleid kan worden tot een echt persoon verwaarloosbaar klein.
Waarom relevant voor het MKB
De meeste MKB-bedrijven werken met relatief kleine, gevoelige datasets: klantgegevens, orderhistorie, medische of financiële gegevens. Dat maakt het lastig om die data te delen met een extern ontwikkelteam, te gebruiken voor een demo, of te testen in een AI-project zonder een privacyrisico te introduceren.
Synthetische data lost dat op een aantal manieren op:
- Software testen en AI-modellen trainen zonder dat er echte klantdata het bedrijf hoeft te verlaten.
- Een realistische demo-omgeving bouwen voor een nieuwe applicatie, zonder productiedata te kopiëren.
- Een tekort aan data aanvullen, bijvoorbeeld voor zeldzame situaties (fraude, uitzonderingen) die je met echte data nauwelijks tegenkomt.: voor bedrijven die willen experimenteren met AI-agents of automatisering maar terughoudend zijn met het delen van productiedata, is synthetische data vaak de snelste manier om toch met realistische testcases te werken.
Een praktijkvoorbeeld
Stel: een accountantskantoor wil een AI-agent bouwen die facturen automatisch categoriseert. In plaats van honderden echte klantfacturen te gebruiken om het model te testen, wordt een synthetische set facturen gegenereerd, met realistische bedragen, leverancierscategorieën en foutpatronen, maar zonder echte bedrijfs- of klantnamen. Het testproces kan zo starten voordat er een dataverwerkingsovereenkomst met een externe partij nodig is.
Wanneer wel, wanneer niet
Synthetische data is geen vervanging voor echte data in elke situatie.
| Wel geschikt | Minder geschikt |
|---|---|
| Testen en ontwikkelen zonder productiedata | Situaties waarin exacte, herleidbare gevallen nodig zijn (bijvoorbeeld audits) |
| Trainen van modellen bij dataschaarste | Wanneer de onderliggende patronen te complex zijn om goed na te bootsen |
| Demo's en proof-of-concepts | Wettelijk verplichte rapportages die op echte brondata moeten steunen |
| Privacygevoelige sectoren (zorg, financiën) | Kleine datasets waar elk detail telt en synthetische ruis vertekening geeft |
Een belangrijke kanttekening: slecht gegenereerde synthetische data kan bias uit de originele dataset juist versterken, of net de zeldzame, belangrijke uitzonderingen wegpolijsten. De kwaliteit van de generatiemethode bepaalt dus grotendeels de bruikbaarheid.
Verwante begrippen
Synthetische data hangt nauw samen met andere onderwerpen rond data en AI:
- Data-anonimisering: het verwijderen of maskeren van identificerende gegevens uit bestaande data, in plaats van nieuwe data te genereren.
- Machine learning: synthetische data wordt vaak gebruikt om modellen te trainen wanneer echte data schaars of gevoelig is.
- Data-augmentatie: het kunstmatig uitbreiden van een bestaande dataset, bijvoorbeeld door bestaande beelden te draaien of te spiegelen.
Wil je onderzoeken of synthetische data een rol kan spelen in jouw AI-project, bijvoorbeeld om een AI-agent te trainen of testen zonder productiedata te gebruiken? Neem het mee in een gesprek over AI-consultancy, of doe eerst de gratis AI-scan om te zien waar data en AI-kansen in jouw organisatie liggen.
Veelgestelde vragen
Korte, heldere antwoorden die je helpen sneller beslissen.
Is synthetische data hetzelfde als geanonimiseerde data?
Nee. Geanonimiseerde data is nog steeds gebaseerd op echte records waarbij identificerende kenmerken zijn verwijderd. Synthetische data bestaat uit volledig kunstmatig gegenereerde records die nooit aan een echt persoon gekoppeld zijn geweest.
Kan synthetische data net zo goed zijn als echte data voor het trainen van AI-modellen?
Voor veel toepassingen wel, mits de generatiemethode de statistische patronen van de originele data goed vastlegt. Voor zeer specifieke of zeldzame situaties blijft een mix van synthetische en echte data vaak de betrouwbaarste aanpak.
Is het gebruik van synthetische data verplicht voor AVG-compliance?
Nee, het is geen wettelijke verplichting, maar wel een praktische manier om AVG-risico's te verkleinen bij testen, ontwikkelen en delen van data met derden.
Welke tools worden gebruikt om synthetische data te genereren?
Er bestaan gespecialiseerde platforms hiervoor, naast generieke aanpakken met statistische modellen of generatieve AI-modellen zoals GANs. De keuze hangt af van het datatype en het gewenste realisme.
