6 vragen die je moet stellen voordat je met synthetische data aan de slag gaat

6 vragen die je moet stellen voordat je met synthetische data aan de slag gaat

Op 28 januari is het Data Privacy Day, een jaarlijks moment om stil te staan bij hoe we zorgvuldig met data omgaan. In een wereld waarin data steeds meer de motor van innovatie is, groeit ook de behoefte om data op een veilige en verantwoorde manier te gebruiken. Synthetische data spelen hierbij een belangrijke rol: het biedt een krachtig alternatief voor echte data en opent nieuwe mogelijkheden. Maar hoe zorg je ervoor dat je het goed aanpakt?

Wat is synthetische data?

Synthetische data zijn kunstmatig gegenereerde gegevens die de kenmerken en patronen van echte data nabootsen, zonder daadwerkelijke informatie van individuen of entiteiten te bevatten. Deze data worden gecreëerd met behulp van algoritmen of modellen, vaak gebaseerd op bestaande datasets. Dit maakt het een ideaal hulpmiddel om privacy risico’s te minimaliseren, innovatie te versnellen, flexibiliteit richting specifieke behoeften te bieden en vaak kosten efficiënt ten opzichte van het verzamelen van ‘echte’ data.

Met synthetische data kunnen bedrijven nu financiële transacties, medische dossiers of gedragspatronen van klanten genereren die statistische relevantie behouden zoals echte data. Deze opkomende technologie kan helpen bij het trainen en testen van modellen, het beschermen van privacy en het opvullen van hiaten waar echte data schaars is.

Om optimaal gebruik te maken van de voordelen van synthetische data, is het essentieel om de juiste vragen te stellen die de effectiviteit en betrouwbaarheid ervan waarborgen. Hier zijn zes belangrijke vragen om mee te starten:

1. Wat is het doel van het genereren van synthetische data?

De eerste stap is het helder definiëren van het doel van het genereren van synthetische data. Wil je een dataset uitbreiden, zeldzame scenario’s simuleren of gevoelige informatie beschermen? Synthetische data is bijvoorbeeld ideaal voor het trainen en valideren van machine learning-modellen bij een tekort aan echte data of voor het simuleren van zeldzame gebeurtenissen. Een duidelijke doelstelling stuurt het proces en helpt bij de keuze van geschikte methoden en tools.

2. Welke methoden kun je gebruiken?

Er zijn verschillende methoden om synthetische data te genereren, elk met unieke voordelen en beperkingen. Een eenvoudige aanpak is het gebruik van regels, waarbij data wordt gegenereerd op basis van bekende patronen, zoals statistische verdelingen of domeinspecifieke logica. Hoewel dit effectief kan zijn, schalen regelgebaseerde methoden slecht bij complexe datasets met veel attributen en relaties.

Geavanceerdere technieken zoals Generative Adversarial Networks (GANs), Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE) en agent-gebaseerde modellering bieden meer flexibiliteit. GANs, zijn deep learning-modellen die bijzonder nuttig zijn voor het genereren van realistische data door twee neurale netwerken te trainen tot het verschil tussen echte en synthetische data niet meer waarneembaar is. SMOTE is effectief voor het balanceren van klassenverdelingen in onevenwichtige datasets door intelligent te interpoleren tussen echte datapunten.

3. Hoe garandeer je de kwaliteit en validiteit

Kwaliteit en validiteit zijn fundamenteel als het gaat om synthetische data. De gegenereerde data moeten de statistische eigenschappen van de originele data nauwkeurig weergeven, inclusief de correlatie tussen attributen/kolommen, zonder de integriteit ervan in gevaar te brengen. Dit omvat het gebruik van visuele en statistische evaluatiemetrieken om de kwaliteit van de synthetische data te beoordelen. Daarnaast is het essentieel om de synthetische data te valideren door deze te vergelijken met echte data (distributies en relaties) om ervoor te zorgen dat het voldoet aan de gewenste criteria en effectief het beoogde doel dient. Als synthetische data onvoldoende overeenkomt met de echte data, kan dit ernstige gevolgen hebben voor het trainen, testen en implementeren van modellen.

4. Hoe ga je om met privacy en veiligheid?

Een van de belangrijke voordelen van synthetische data is het vermogen om privacy te beschermen. Het is echter essentieel om ervoor te zorgen dat de data geen gevoelige informatie blootlegt of te herleiden is naar echte brongegevens. Technieken zoals “differentiële privacy” kunnen worden gebruikt om ruis toe te voegen aan de data tijdens het trainings- en generatieproces, waardoor het vrijwel onmogelijk wordt om individuen opnieuw te identificeren. Daarnaast moeten sterke beveiligingsmaatregelen worden genomen om de synthetische data te beschermen tegen ongeautoriseerde toegang en zo dataprivacy en -veiligheid te waarborgen.

5. Hoe voorkom je vooroordelen (bias) in de data?

Net als bij echte data kan bias in synthetische data leiden tot onnauwkeurige en oneerlijke resultaten, vooral bij machine learning-modellen die gebruikt worden voor beslissingen die impact hebben op mensen. Het is daarom cruciaal om eventuele vooroordelen in de originele dataset te identificeren en te beperken, zodat deze niet worden overgenomen in de synthetische data. Dit vereist een grondige analyse van ondervertegenwoordigde groepen of segmenten en aandacht voor een evenwichtige verdeling tijdens het genereren van de data. Het aanpakken van bias draagt bij aan eerlijke, betrouwbare synthetische data en betere besluitvorming.

6. Hoe integreer je synthetische data met echte data?

Het combineren van synthetische data met echte data kan de dataset verrijken en de modelprestaties verbeteren. Soms betekent dit het samenvoegen van beide soorten data om een uitgebreide dataset te creëren voor ontwikkeling en testen. In andere gevallen is het effectiever om synthetische data specifiek te gebruiken voor validatie, bijvoorbeeld om de robuustheid van modellen bij besluitvorming te toetsen.

Belangrijk is dat de synthetische data de echte data aanvult zonder inconsistenties te veroorzaken. Met een zorgvuldige integratie kun je optimaal profiteren van de voordelen van beide, wat resulteert in robuustere modellen en betere beslissingen.

Data Privacy Day helpt ons eraan herinneren hoe belangrijk het is om zorgvuldig om te gaan met persoonlijke gegevens. Synthetische data biedt een innovatieve oplossing om privacy te beschermen zonder concessies te doen aan de waarde van data-analyse. Door slimme keuzes te maken, kun je een balans vinden tussen innovatie en verantwoordelijkheid.

Dit is een ingezonden bijdrage van SAS. Via deze link vind je meer informatie over de mogelijkheden van het bedrijf.