Datengenerieren

Datengenerieren bezeichnet den Prozess der systematischen Erzeugung von Datensätzen zu unterschiedlichen Zwecken. Dabei kann es sich um synthetische Daten handeln, die keine direkte Abbildung realer Ereignisse darstellen, oder um transformierte bzw. augmentierte Datensätze, die aus vorhandenen Daten abgeleitet werden. Synthetische Daten können durch regelbasierte Methoden, Simulationen oder generative Modelle erzeugt werden, während Datenaugmentation vor allem in der maschinellen Lernpraxis genutzt wird, um Datensätze robuster zu machen.

Zu den gängigen Methoden gehören statistische Generierung, regelbasierte oder modellbasierte Prozesse, simulationsgestützte Ansätze sowie datenbasierte Generierung mittels Generative Adversarial Networks (GANs), Variational Autoencoders (VAEs) oder Diffusionsmodellen. Procedurale oder grafische Generierung kommt in digitalen Welten und Testszenarien zum Einsatz, wohingegen time series- oder tabellarische Datensätze durch spezialisierte Transformations- oder Sampling-Verfahren erzeugt werden.

Anwendungsfelder liegen in Softwaretests, Benchmarking, maschinellem Lernen, Simulationen wissenschaftlicher Systeme und dem Datenschutz durch synthetische Daten. Vorteile sind größere Kontrolle über Merkmalsverteilungen, Unabhängigkeit von sensiblen Realweltdaten, verbesserte Reproduzierbarkeit und weniger Datenschutzrisiken. Herausforderungen bestehen in der Gewährleistung von Realismus, Validität, Verzerrungen und ethischen- bzw. rechtlichen Fragen. Eine sorgfältige Datengovernance, Transparenz über Erzeugungskriterien und regelmäßige Validierung sind daher zentral.

Beispiele reichen von tabellarischen und zeitabhängigen Datensätzen bis hin zu Bild- oder Sensordaten, die gezielt bestimmte Merkmale simulieren.