Realistische, datenschutzsichere Datensätze, die die Statistik des Echten bewahren, ohne eine reale Person offenzulegen — für Test, Training und seltene Fälle.
Wenn echte Daten knapp, sensibel oder stark unausgewogen sind, werden sie zum Engpass: Modelle können nicht trainieren, Teams nicht teilen, und ganze Projekte hängen an einer Datenschutzfreigabe, die nie kommt. Synthetische Daten lösen das, indem sie Datensätze erzeugen, die die statistische Struktur bewahren, ohne eine einzige reale Person zu enthalten.
Der Wert liegt nicht nur im Datenschutz. Synthetische Erzeugung erlaubt es, gezielt die seltenen Fälle zu schaffen, die echte Datensätze kaum enthalten — das Betrugsmuster, das einmal in zehntausend Transaktionen auftritt. Sie können schiefe Klassen ausbalancieren und Testumgebungen befüllen, ohne Produktionsdaten zu kopieren.
Unvorsichtig gemacht kann synthetische Daten jedoch lecken. Ein Generator, der sich seinen Trainingssatz merkt, reproduziert reale Menschen. Deshalb zählt Messung ebenso wie Erzeugung: Wir quantifizieren das Re-Identifikationsrisiko und den Nutzen und dokumentieren beides.
Wir beginnen bei Ihrem realen Schema und den Fragen, die Ihre Modelle beantworten müssen, und wählen dann die passende Methode — statistische Modelle für einfache Tabellendaten, tiefe generative Modelle für komplexe Daten und spezialisierte Ansätze für Zeitreihen und Text. Ziel ist Treue dort, wo es zählt.
Jeder gelieferte Datensatz kommt mit zwei gemessenen Eigenschaften: einem Datenschutz-Score, der das Re-Identifikationsrisiko quantifiziert, mit Differential-Privacy-Garantien wo nötig, und einem Nutzen-Score, der zeigt, wie ein auf synthetischen Daten trainiertes Modell gegen ein echtes Hold-out abschneidet.
Staging- und QA-Umgebungen mit realistischen Daten ohne echte Kunden füllen.
Betrugs-, Fehler- oder Grenzfälle erzeugen, die echte Daten kaum enthalten.
Datensätze über Grenzen und Teams teilen, ohne PII zu bewegen.
Schiefe Datensätze korrigieren, damit Modelle Minderheitsklassen nicht ignorieren.
Ein erstes Modell trainieren, bevor genug echte Daten existieren.
Kontrollierte Szenarien für Betrugs- und Anomaliesysteme erstellen.
Wir vereinbaren Zielschema, relevante Treue und die Datenschutzhürde.
Wir untersuchen Struktur und Statistik Ihrer echten Daten und legen ein Hold-out beiseite.
Wir wählen und konfigurieren die Generierungsmethode passend zu Datentyp und Rahmen.
Wir erzeugen den synthetischen Datensatz und stimmen ihn auf die nötige Treue ab.
Wir messen Re-Identifikationsrisiko und Nutzen gegen das Hold-out.
Wir liefern Datensatz, Pipeline und dokumentierten Datenschutz- und Nutzenbericht.
Wir wählen den Generierungsansatz nach Datentyp und benötigter Treue und kombinieren ihn stets mit Datenschutz- und Nutzenmessung.
Wir messen das Re-Identifikationsrisiko direkt, wenden bei Bedarf Differential-Privacy-Garantien an und dokumentieren das Restrisiko.
Wir validieren Treue und Leistung gegen ein echtes Hold-out vor der Lieferung und zeigen die Zahlen.
Tabellen, Zeitreihen und Text werden gut unterstützt; Bilder und multimodal auf Anfrage.
Meist ergänzt es — schließt Lücken, gleicht Klassen aus und öffnet Umgebungen für echte Daten unzugänglich.
Kompakte, effiziente Modelle am Edge — geringe Latenz, volle Privatsphäre.
Modelle vor dem Einsatz benchmarken, testen und adversarial prüfen.
Kooperierende Agenten mit Tool-Calling, Handoff und MCP/A2A-Protokollen.
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