datagenereren

Datagenereren is het proces van het creëren of samenstellen van gegevens voor gebruik in analyse, modellering, simulatie of testing. Het kan zowel betrekking hebben op het genereren van synthetische data als op het omzetten en combineren van bestaande data. Synthetische data zijn kunstmatig geproduceerde records die statistisch overeenkomen met een doeldataset zonder identificeerbare informatie te onthullen.

Methoden voor datageneratie variëren van statistische en computer-gegenereerde technieken tot modellering. Voorbeelden zijn random sampling, bootstrapping en andere resampling-technieken; simulatie met wiskundige modellen en Monte Carlo-methoden; en agent-based modellen. Daarnaast zijn generatieve modellen in opkomst, zoals Generative Adversarial Networks (GANs), variational autoencoders (VAEs) en autoregressieve netwerken. Data augmentation en rule-based generation worden vaak toegepast om variatie of specifieke kenmerken te toevoegen aan de gegenereerde data.

Doeleinden van datageneratie zijn onder meer het testen en valideren van data pipelines en software, het trainen en evalueren van machine learning-modellen, privacybescherming bij data-uitwisseling en benchmarking van systemen. Het stelt organisaties in staat om scenario’s te simuleren en toekomstige omstandigheden te verkennen zonder afhankelijk te zijn van gevoelige of zeldzame echte datasets.

Toepassingsgebieden omvatten onder meer gezondheidszorg, financiën, verkeer en logistiek, telecommunicatie en klimaat- en milieumodellering. Bij datageneratie spelen ook ethische en juridische overwegingen een rol, zoals privacy, bias, gegevenskwaliteit, reproducibiliteit en de expliciete transparantie van gebruikte methoden.