Synthetische Daten werden oft als Loesung fuer Datenschutz, Datenknappheit und Testfaelle beschrieben. Das stimmt teilweise, aber nur, wenn klar ist, wofuer sie geeignet sind und wofuer nicht.
Die wichtigsten Vorteile
Synthetische Daten koennen helfen bei:
- Datenschutz und kontrollierter Freigabe;
- Ausgleich seltener Ereignisse;
- fruehen Experimenten und Tests;
- schnellerem Iterieren im Modellaufbau.
Wo die Grenzen liegen
Wenn synthetische Daten die reale Verteilung zu stark vereinfachen oder systematische Fehler reproduzieren, sinkt ihr praktischer Nutzen deutlich. Deshalb muessen sie validiert werden.
Fazit
Synthetische Daten sind ein starkes Werkzeug, aber kein Freifahrtschein. Ihr Wert entsteht durch saubere Generierung und konsequente Qualitaetspruefung.