Synthetische Daten sind längst kein Zukunftsthema mehr – sie sind dabei, zu einem echten Gamechanger für KI‑Projekte zu werden. Das zeigt auch eine am Institut für Wirtschaftsinformatik (Hochschule Heilbronn) durchgeführte Analyse, die untersucht hat, welche Methoden heute genutzt werden und wo synthetische Daten bereits echten Mehrwert schaffen.
Warum überhaupt synthetische Daten?
KI-Systeme brauchen riesige Datenmengen – und zwar solche, die realistisch, unverzerrt und gleichzeitig datenschutzkonform sind. Genau hier kommen synthetische Daten ins Spiel. Sie bilden die statistischen Eigenschaften echter Datensätze nach, ohne personenbezogene Informationen zu enthalten. Oder wie es in der Analyse heißt:
„Synthetische Daten behalten immer die statistischen Eigenschaften des Originaldatensatzes…“
Damit lassen sich KI-Modelle sicher trainieren, ohne Datenschutzrisiken oder teure Datenerhebung.
Die wichtigsten Methoden – GANs dominieren
Die Analyse zeigt klar: Generative Adversarial Networks (GANs) sind die unangefochtene Nummer 1. Über die Hälfte aller untersuchten Studien setzt auf GANs – und der Trend steigt weiter.
Daneben gibt es weitere Ansätze:
Simulationsbasierte Methoden – ideal, wenn reale Prozesse gut modellierbar sind
Statistische Verfahren – klassisch, robust, aber weniger flexibel
SMOTE, Regressionsanalyse, GENCDA – selten genutzt, aber in Spezialfällen relevant
Kurz gesagt: GANs sind der Platzhirsch, Simulationen die vielseitige Alternative.
Wo werden synthetische Daten heute eingesetzt?
Die Analyse identifiziert sieben zentrale Einsatzgebiete, die zeigen, wie breit das Thema inzwischen geworden ist:
Verbesserung von Lernmodellen (Top‑Anwendungsfall!)
Umgang mit unausgewogenen Datensätzen
Datenschutz & Sicherheit
Fehlende oder schwer verfügbare Daten
Hoher Aufwand oder Kosten bei der Datenerhebung
Qualitätsverbesserung bestehender Daten
Bedarf an großen Datenmengen für KI‑Training
Besonders spannend: Viele dieser Einsatzgebiete überschneiden sich. Synthetische Daten sind also oft ein Mehrfach‑Lösungsansatz.
Fazit: Ein Forschungsfeld mit viel Potenzial
Die Arbeit zeigt deutlich: Synthetische Datengenerierung ist auf dem Weg ins produktive KI‑Ökosystem. Mit sechs etablierten Methoden und sieben klaren Einsatzgebieten ist das Feld inzwischen gut strukturiert – und gleichzeitig voller Möglichkeiten für zukünftige Forschung.
Für Unternehmen bedeutet das: Wer KI-Projekte plant, sollte synthetische Daten unbedingt auf dem Radar haben. Sie sind skalierbar, sicher und vielseitig einsetzbar – und oft der Schlüssel zu besseren Modellen.
Zu diesem Thema wurde eine umfassende Studienarbeit am Institut für Wirtschaftsinformatik der Hochschule Heilbronn verfasst, die Teil eines über den Steinbeis Verlag erschienenen eBooks der Schriftenreihe Wirtschaftsinformatik ist: