De uitdaging is duidelijk: traditionele gegevensverzameling kan tijdrovend en duur zijn en beperkt vaak de schaal van het onderzoek. De oplossing? Synthetische en augmented data. Deze twee innovatieve technieken veranderen het landschap van gegevensverzameling en bieden spannende nieuwe mogelijkheden voor het optimaliseren van methoden voor gegevensverzameling.
Wat zijn synthetische en augmented data?
Laten we eerst verduidelijken wat synthetische gegevens en augmented data zijn. Hoewel deze termen vaak door elkaar worden gebruikt, verwijzen ze naar verschillende concepten:
- Synthetische gegevens worden volledig gegenereerd door algoritmen in plaats van verzameld uit echte bronnen. Ze kunnen worden gebruikt om scenario’s te simuleren en datasets te creëren wanneer echte gegevens schaars of duur zijn om te verkrijgen.
- Augmented data neemt bestaande gegevens uit de echte wereld en verbetert of wijzigt deze om meer diverse datasets te creëren. Deze methode vervangt de originele gegevens niet, maar voegt ze toe en biedt een rijker perspectief.
Voor meer informatie kun je hieronder ons webinar en de dia’s over synthetische gegevens bekijken.
De opkomst en impact van synthetische gegevens: Snel en kosteneffectief handelen
Synthetische data worden steeds populairder omdat ze een praktische oplossing bieden voor twee belangrijke uitdagingen: snelheid en kosten. Onderzoeksteams kunnen snel en tegen een fractie van de kosten van traditionele methoden grote datasets genereren. Deze flexibiliteit maakt synthetische data bijzonder aantrekkelijk voor bedrijven die snel inzichten nodig hebben of werken met beperkte middelen.
Het is echter belangrijk op te merken dat synthetische gegevens nog geen vervanging zijn voor hoogwaardige gegevens uit de echte wereld. Hoewel synthetische gegevens snel en goedkoop kunnen worden gebruikt, missen ze vaak de diepgang en nauwkeurigheid van traditionele methoden zoals kwalitatief onderzoek of steekproeven van experts. Met andere woorden, synthetische gegevens kunnen het beste worden gebruikt in combinatie met echte gegevens om onderzoeksinspanningen aan te vullen en te verbeteren.
Aanpak van problemen met gegevenskwaliteit
Een belangrijk aandachtspunt bij het werken met synthetische gegevens is de kwaliteit van de gegevens waarop ze gebaseerd zijn. De klassieke regel “garbage in, garbage out” is nog steeds van toepassing. Als synthetische gegevens zijn gebaseerd op gegevens van slechte kwaliteit, zal de resulterende dataset waarschijnlijk gebreken vertonen.
Als de onderliggende gegevens bijvoorbeeld fouten of vertekeningen bevatten, zullen synthetische gegevens deze problemen repliceren en versterken. Daarom is het cruciaal om ervoor te zorgen dat de gegevens die gebruikt worden om synthetische datasets te genereren accuraat en betrouwbaar zijn. Synthetische gegevens werken het beste als ze zijn gebaseerd op solide, hoogwaardige gegevens uit de echte wereld.
Opkomende toepassingen van synthetische gegevens in verschillende sectoren
Hoewel synthetische gegevens vandaag de dag misschien een niche lijken, zijn ze klaar om in de nabije toekomst mainstream te worden.
Een gebied waar synthetische gegevens al aan populariteit winnen, is het creëren van synthetische persona’s. Bedrijven gebruiken steeds vaker synthetische persona’s om klantsegmenten tot leven te brengen. Bedrijven maken steeds meer gebruik van synthetische persona’s om klantsegmenten tot leven te brengen, waardoor ze een gedetailleerder en menselijker beeld krijgen van hun doelgroepen. Deze trend zal zich voortzetten en het is waarschijnlijk dat persona’s standaardonderdelen zullen worden van segmentatierapporten.
Een ander gebied waar synthetische gegevens een prominentere rol zullen spelen, is de onderzoeksplanning vooraf. Bij de lancering van een nieuw product kunnen bedrijven bijvoorbeeld synthetische gegevens gebruiken om de reacties van consumenten te simuleren en te anticiperen op potentiële marktreacties. Dit maakt beter geïnformeerde besluitvorming mogelijk zonder de tijd en kosten die traditionele focusgroepen of enquêtes met zich meebrengen.
Belangrijke vragen over synthetische gegevens
In aanvulling op de inzichten die tijdens ons webinar werden gedeeld, zijn hier enkele van de meest relevante en tot nadenken stemmende vragen van ons publiek, samen met de antwoorden van onze experts. Deze vragen benadrukken de belangrijkste uitdagingen en kansen rondom synthetische en augmented data.
Deze vragen zijn beantwoord door Chris Robson, Vice President of Managed Services bij QuestionPro, en Dan Fleetwood, President of Research and Insights bij QuestionPro. Zij delen met ons hun verenigde ervaringen en reflecties over de impact van synthetische data in de recente evolutie van de onderzoeksmarkt.
V) Wat zijn de belangrijkste uitdagingen bij het genereren van synthetische gegevens van hoge kwaliteit?
- De grootste uitdaging bij het genereren van synthetische gegevens van hoge kwaliteit is ervoor te zorgen dat de modellen die worden gebruikt om de gegevens te creëren accuraat en onbevooroordeeld zijn. Als de onderliggende algoritmen tekortkomingen vertonen, kunnen de synthetische gegevens niet overeenkomen met de werkelijkheid, waardoor de uitkomsten van tests of simulaties worden beïnvloed. Daarnaast is het behoud van privacy bij het genereren van synthetische gegevens uit echte bronnen een uitdaging die zorgvuldig moet worden aangepakt.
V) Hoe kunnen augmented data de besluitvorming verbeteren in sectoren zoals de gezondheidszorg?
- Augmented data kunnen in de gezondheidszorg gebruikt worden om extra informatielagen toe te voegen aan patiëntendossiers of klinische gegevens, waardoor uitgebreidere analyses mogelijk worden. Door de gegevens te verrijken met nieuwe variabelen kunnen zorgverleners de diagnostische nauwkeurigheid verbeteren, de resultaten beter voorspellen en de behandeling van patiënten personaliseren. Zo zou het combineren van de voorgeschiedenis van de patiënt met leefstijlfactoren kunnen leiden tot nauwkeurigere voorspellingen van gezondheidsrisico’s.
V) Kunnen synthetische gegevens worden gebruikt om modellen voor machinaal leren te trainen?
- Absoluut. Synthetische gegevens zijn bijzonder waardevol voor het trainen van modellen voor machinaal leren wanneer de toegang tot gegevens uit de echte wereld beperkt of duur is. Modellen voor machinaal leren kunnen worden getraind en getest in een gecontroleerde, veilige omgeving door synthetische gegevens te genereren die de werkelijke omstandigheden weerspiegelen. Dit is vooral nuttig op gebieden zoals autonome voertuigen, waar het genereren van gegevens uit de echte wereld voor trainingsdoeleinden duur en gevaarlijk kan zijn.
V) Hoe zorg je voor ethisch verantwoord gebruik van synthetische en augmented data?
- Ethische bezwaren met betrekking tot synthetische en augmented data kunnen worden weggenomen door te zorgen voor transparantie en eerlijkheid in het proces van gegevensgeneratie. Het is essentieel om algoritmen en modellen te gebruiken die onbevooroordeeld zijn en representatief voor verschillende populaties. Daarnaast is het bij het werken met verrijkte gegevens cruciaal om de privacy te respecteren en te voorkomen dat gegevens uit de echte wereld worden vervormd op manieren die besluitvormers zouden kunnen misleiden of individuen zouden kunnen schaden.
V) Wat is de toekomst van synthetische gegevens in mainstream industrieën?
- De toekomst van synthetische data ziet er rooskleurig uit, aangezien het steeds meer wordt toegepast in verschillende sectoren. We zullen waarschijnlijk een breder gebruik zien in sectoren als de gezondheidszorg, de financiële sector, de auto-industrie en de detailhandel. Naarmate de technologie verbetert, kunnen we verwachten dat synthetische data een standaardtool wordt voor het trainen van AI-modellen, het uitvoeren van simulaties en het verbeteren van onderzoek, en dat alles met behoud van privacy en efficiëntie.
Krijg de primeur: Bonus vraag en antwoord sessie
Na het bekijken van ons webinar over synthetische data mag je de bonus V&A-sessie niet missen waarin we je meest dringende vragen over synthetische en augmented data beantwoorden. In deze exclusieve follow-up duiken we dieper in specifieke use cases, gaan we in op de zorgen van het publiek en delen we tips over hoe je deze datastrategieën kunt inzetten in je eigen werk.
Een mooie toekomst voor het genereren van gegevens
De toekomst van het genereren van gegevens ziet er rooskleurig uit, met synthetische gegevens die een grote rol spelen bij het stimuleren van innovatie en efficiëntie in verschillende sectoren. Deze tools voor het genereren van synthetische gegevens bieden een manier om gegevens te creëren en te verbeteren die de vooruitgang in AI, machinaal leren en onderzoek kunnen voeden zonder de beperkingen van traditionele methoden voor gegevensverzameling.
Als u klaar bent om te profiteren van synthetische en augmented data in uw onderzoeksprojecten, dan bent u op de juiste plaats. QuestionPro biedt krachtige tools om u te helpen deze innovatieve datatechnieken effectief in te zetten.
Over onze sprekers
Chris Robson is Vice President Managed Services bij QuestionPro en brengt meer dan twintig jaar ervaring op het gebied van datawetenschap, innovatie en analyse met zich mee. Voordat hij bij QuestionPro kwam, was hij Global Head of Data Science bij Human8, een toonaangevend wereldwijd merkenadviesbureau, waar hij pionierde met nieuwe methodologieën, met name in de toepassing van Generative AI en Large Language Models (LLM’s) om geavanceerde oplossingen te ontwikkelen.
Chris gaf eerder leiding aan geavanceerde onderzoeks- en softwareteams bij HP, waar hij meer dan 70 mensen aanstuurde om innovatieve technologische oplossingen te leveren. Als Chief Innovation Officer en Global Head of Research Science bij ORC leidde hij de invoering van nieuwe data-benaderingen en gaf hij vorm aan de datastrategie van het bedrijf met een focus op bruikbare inzichten.
Chris is een doorgewinterde ondernemer en was medeoprichter en succesvol manager van twee onderzoeksanalysebureaus: Parametric Marketing en Deckchair Data. Hij heeft een Bachelor of Science met onderscheiding in wiskunde van de Brunel Universiteit van Londen.
