*Synthetische Daten* sind künstlich erzeugte, aber realistisch wirkende Datensätze. Sie dienen dazu, reale Daten zu ersetzen oder zu ergänzen – besonders in Bereichen, in denen Datenschutz, Skalierbarkeit oder Trainingsdatenmangel eine Rolle spielen.

Typische Einsatzbereiche:

• Testdaten für Software & Systeme
• Training von KI- oder ML-Modellen
• Simulation realistischer Szenarien (z. B. Kundendaten, Verkehr, Medizin)
• Datenschutzfreundliche Alternativen zu echten Nutzerdaten
• Edge Cases gezielt erzeugen

Ein strukturierter Prompt sollte enthalten:

• Ziel des Datensatzes (z. B. Tests, Modelltraining, Demo)
• Struktur & Format (CSV, JSON, SQL-Tabelle etc.)
• Anzahl der Datensätze
• Felder & Regeln (z. B. Name, Geburtsdatum, E-Mail, Wertebereich)
• Optional: Variationen, Ausreißer, Korrelationen
• Datenschutzanforderungen (z. B. keine echten Namen, keine Kombinationen, die rückverfolgbar sind)

Prompt: > Generiere einen CSV-Datensatz mit 100 fiktiven Kund:innen. Die Spalten sollen enthalten: Vorname, Nachname, E-Mail-Adresse, Land, Registrierungsdatum. Keine realen Namen oder Domains verwenden.

Beispielausgabe:

Vorname,Nachname,E-Mail,Land,Registriert_Am
Lina,Schwarz,lina.s@demo.com,Deutschland,2023-02-14
Aron,Müller,aron.mu@demo.org,Österreich,2023-05-22
...

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Prompt: > Erstelle einen Datensatz mit 500 fiktiven Patient:innen für ein ML-Modell. Felder: Alter (18–90), Geschlecht, Blutdruck, Herzfrequenz, Raucherstatus (Ja/Nein), Diagnose (aus Liste). Format: JSON. Achte darauf, realistische Zusammenhänge (z. B. Rauchen → höherer Blutdruck) zu simulieren.

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Prompt: > Generiere Testdaten für ein Bewerbermanagement-System. 50 Einträge im CSV-Format. Spalten: Name, Geburtsjahr, Ausbildungsgrad, Jahre Berufserfahrung, gewünschte Position, Gehaltsvorstellung (€/Jahr). Streue gezielt ein paar Extremwerte ein (z. B. unrealistisch hohes Gehalt).

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Prompt: > Erstelle einen synthetischen Datensatz zur Schulung eines Modells zur Anomalie-Erkennung im Netzwerkverkehr. 1000 Zeilen mit IP-Adresse, Port, Bytes gesendet, Zeitstempel, Anomalie (True/False). Füge 5 % echte Ausreißer ein.

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Prompt: > Simuliere 200 Bestellungen aus einem Online-Shop mit folgenden Spalten: Bestellnummer, Artikelname, Kategorie, Stückzahl, Preis pro Stück, Gesamtsumme, Datum, Zahlungsmethode. Nutze realistische Preisbereiche (5–200 €), verschiedene Produktkategorien.

• Definiere klare Regeln und Bereiche (z. B. Alter 18–90, feste Länderliste etc.)
• Gib Datenformate explizit an (z. B. „ISO-Datum“, „CSV mit UTF-8“)
• Für Modelltraining: Erwähne, ob Korrelationen gewünscht sind
• Baue gezielt Edge Cases / Ausreißer / Lücken ein (für Testrobustheit)
• Gib einen Verwendungszweck an – Test, Training, Visualisierung, Validierung

• MOSTLY AI
  1. KI-generierte synthetische Daten mit realistischer Verteilung
  2. Unterstützt Tabellen, Relationen, Szenarien
  3. Ideal für Datenschutz & Modelltraining

• Gretel.ai
  1. API-basierte Plattform zur Erstellung & Prüfung synthetischer Daten
  2. Gute Dokumentation, auch für DevOps einsetzbar
  3. Unterstützt JSON, CSV, relational

• Synthea
  1. Open-Source-Tool zur Simulation realistischer Gesundheitsdaten
  2. Ideal für Forschung, MedTech, eHealth
  3. Konfigurierbare Szenarien (Krankheiten, Behandlungen etc.)

• DataGen
  1. Fokus auf visuelle & sensorgestützte 3D-Daten (z. B. für Robotik, Fahrzeuge)
  2. Simulation für KI-Modelle im Bereich Computer Vision

• YData
  1. Generiert qualitativ hochwertige strukturierte Daten für ML-Training
  2. Mit Fokus auf Fairness, Qualität und Augmentation
  3. Kombinierbar mit Data-Centric-AI-Workflows

• Faker (Python-Bibliothek)
  1. Erzeugt schnell zufällige Testdaten (Namen, Adressen, IBAN etc.)
  2. Ideal für Entwickler:innen, lokal ausführbar
  3. Leicht integrierbar in Pipelines oder Tests

→ Weiter mit: 3D-Modellierung (Text-to-3D, NeRF)