Heb je je ooit afgevraagd hoe software-ingenieurs, gegevensanalisten en ondernemers de waarde van gegevens benutten zonder de privacy in gevaar te brengen? In dit geval komen synthetische testgegevens naar voren als een lichtende ridder. Hiermee kun je experimenteren, testen en gegevens analyseren zonder de ware identiteit van je proefpersonen prijs te geven.
Synthetische gegevens hebben verschillende namen, zoals nepgegevens, dummygegevens, schijngegevens of voorbeeldgegevens. Het zorgt ervoor dat het goed realistische gegevensinstellingen kan repliceren, waardoor het een nuttig hulpmiddel wordt in verschillende softwaretests en analytische toepassingen.
In deze blog leren we meer over synthetische testgegevens en de voordelen ervan in de huidige datagestuurde wereld. We leren ook hoe je synthetische testgegevens genereert en kennen de praktijkgevallen waarin datagestuurde creativiteit uitblinkt.
Wat zijn synthetische testgegevens?
Synthetische testgegevens zijn kunstmatige gegevens die gemaakt zijn om de kenmerken van echte gegevens na te bootsen. Ze zijn niet gebaseerd op werkelijke gegevens of huidige kennis, maar worden kunstmatig gegenereerd met algoritmen. Ze zijn ontworpen om eruit te zien, aan te voelen en zich te gedragen als echte gegevens.
Het is nuttig in verschillende bedrijfstakken, waaronder softwareontwikkeling, gegevensanalyse, kwaliteitsborging en naleving van privacyregels. Het stelt professionals in staat om echte omstandigheden na te bootsen met behoud van privacy en vertrouwelijkheid.
Synthetische testgegevens worden om twee belangrijke redenen gegenereerd. Ten eerste wordt gevoelige informatie afgeschermd die niet blootgesteld mag worden bij het testen of analyseren. Ten tweede worden ze ontworpen om aan bepaalde eisen te voldoen of situaties te reproduceren die mogelijk niet eenvoudig toegankelijk zijn in productiegegevens.
Voordelen van synthetische testgegevens
Een van de grootste voordelen van synthetische testgegevens is het beschermen van gevoelige gegevens. In de huidige datagestuurde wereld verzamelen en beheren organisaties enorme hoeveelheden gevoelige gegevens, waaronder financiële gegevens, gegevens uit de gezondheidszorg en persoonlijke identificatiegegevens. Deze informatie is uiterst waardevol en moet worden beschermd tegen mogelijke inbreuken of illegale toegang.
Hier volgen enkele van de belangrijkste voordelen van het gebruik van synthetische testgegevens in verschillende toepassingen:
- Beschermt de privacy en veiligheid van gegevens: In test- en ontwikkelomgevingen kunnen synthetische gegevens inbreuken op de beveiliging en privacy van echte klant-, werknemers- en persoonlijke gegevens voorkomen. Dit is essentieel voor GDPR-, HIPAA- en CCPA-compliance.
- Vermindert juridische en ethische risico’s: Synthetische testgegevens elimineren gebruikersgegevens, waardoor de kans op kostbare juridische gevechten en reputatieschade afneemt.
- Testen op schaalbaarheid: Met synthetische testgegevens kunnen bedrijven hun systemen, applicaties en databases evalueren zonder enorme hoeveelheden echte gegevens.
- Gegevensdiversiteit: Je kunt synthetische testgegevens zo aanpassen dat ze veel gegevenssituaties en -situaties bevatten die echte datasets mogelijk niet bevatten. Deze diversiteit helpt bij het identificeren van fouten en zwakke punten die mogelijk ontbreken in beperkte gegevens uit de echte wereld.
- Kwaliteitscontrole van gegevens: Door synthetische testgegevens zodanig te ontwerpen dat ze voldoen aan kwaliteitsnormen, wordt gegarandeerd dat ze foutloos zijn. Deze kwaliteitscontrole is cruciaal om betrouwbare testen en analyses uit te voeren.
- Veelzijdigheid in testen: Synthetische gegevens kunnen nauwkeurig worden gecontroleerd op kwaliteit en verdeling, waardoor ze geschikt zijn voor veel testscenario’s. Het simuleert uitschieters, extreme waarden en scheve verdelingen voor grondiger testen. Het simuleert uitschieters, extreme waarden en scheve verdelingen voor grondiger testen.
- Ontwikkeling en testen van algoritmen: Gegevenswetenschappers en machine learning-ingenieurs testen algoritmen met synthetische gegevens. Synthetische datasets maken gecontroleerd testen mogelijk, waardoor variabelen kunnen worden gescheiden en algoritmen kunnen worden geëvalueerd.
- Onderwijs- en trainingsomgevingen: De praktijk van gegevensanalyse, programmering en databasebeheer voor studenten en professionals wordt geregeld met synthetische testgegevens. Het beschermt echte gegevens tegen fouten van studenten.
Typen synthetische testgegevens
Naarmate je meer leert over het maken van synthetische data, zul je zien hoe aanpasbaar het is voor een breed scala aan testen en hoe het je toegang geeft tot een grote verscheidenheid aan testdatatypes. Laten we nu de verschillende typen synthetische testgegevens nader bekijken.
01. Geldige testgegevens
Geldige testgegevens voldoen aan de gegevensindelingen, regels en limieten van de applicatie. Deze datatypes dienen als maatstaf om te evalueren hoe goed de software door typische, foutloze omstandigheden navigeert. Het bestaan van authentieke testgegevens zorgt ervoor dat de software presteert zoals bedoeld wanneer deze nauwkeurige inputs krijgt.
Voorbeelden van geldige testgegevens zijn:
- Een geldig e-mailadres voor gebruikersregistratie.
- Data die correct zijn opgemaakt binnen een specifiek bereik.
- Numerieke waarden binnen aanvaardbare grenzen.
02. Ongeldige of foutieve testgegevens
Het werken met ongeldige of foutieve testgegevens evalueert het vermogen van de software om onverwachte invoer te herkennen en te verwerken. Door tests met foutieve gegevens uit te voeren, kun je actief het vermogen van de software om problemen op te lossen verbeteren en tegelijkertijd de algemene veiligheidswaarborgen verbeteren.
Hier zijn enkele voorbeelden van ongeldige testgegevens:
- Een e-mailadres dat het “@”-symbool mist.
- Tekst invoeren in een gebied dat alleen getallen accepteert.
- Een eerdere datum opgeven voor een toekomstige gebeurtenis.
03. Enorme testgegevens
Het werken met enorme testgegevens evalueert hoe effectief je software omgaat met grote datasets. Deze gegevens zijn essentieel om de prestaties en schaalbaarheid van je applicatie te evalueren, vooral bij het verwerken van grote datavolumes zonder vertragingen of crashes.
Voorbeelden van enorme testgegevens zijn:
- Een database met miljoenen records.
- Een e-commercesite met een grote productselectie.
- Platforms voor sociale media met miljoenen gebruikersaccounts en berichten.
04. Gegevens grenstest
Grenswaarde testgegevens onderzoeken hoe de software werkt bij de uitersten van het invoerbereik. Het identificeert kwetsbaarheden en fouten die kunnen optreden wanneer de invoergegevens de capaciteit van de applicatie overschrijden.
Voorbeelden van grenstestgegevens:
- Test een wachtwoordlengte net onder en boven de minimum en maximum tekens.
- De reactie van de toepassing op numerieke invoer in de buurt van de minimum- of maximumwaarde evalueren.
- Bestanden uploaden dichtbij of voorbij de limietgrootte testen.
Hoe genereer je synthetische testgegevens?
Het genereren van synthetische testgegevens is een kritieke stap in het creëren van een gecontroleerde en veilige testomgeving voor je apps. Laten we eens kijken naar vijf veelgebruikte benaderingen voor het genereren van synthetische testgegevens die je kunt gebruiken:
1. Willekeurige gegevensgeneratie
Als je kiest voor het willekeurig genereren van gegevens, dan creëer je data-items gewoon willekeurig zonder rekening te houden met patronen of verdelingen. Deze aanpak is eenvoudig en daarom geschikt voor basisscenario’s voor het testen van software.
Bedenk echter wel dat willekeurige gegevens mogelijk geen goede weergave zijn van de kwaliteit van gegevens in de echte wereld, vooral als er georganiseerde of geavanceerde datasets nodig zijn.
2. Statistische methoden
Statistische methoden kunnen worden gebruikt om synthetische gegevens te genereren die lijken op de statistische aspecten van echte datasets. Deze methode voor het genereren van synthetische gegevens houdt in dat gegevens worden geproduceerd volgens gespecificeerde statistische verdelingen en patronen in echte gegevens.
Het is een geweldige optie als je synthetische gegevens nodig hebt die sterk lijken op gegevens uit de echte wereld, zoals verdelingen en correlaties.
3. Maskeren en anonimiseren van gegevens
Als je nepgegevens wilt gebruiken voor privé- of gevoelige informatie in echte datasets terwijl het formaat en de structuur van de originele gegevens behouden blijven, denk dan eens na over het gebruik van technieken voor het maskeren en anonimiseren van gegevens.
De bescherming van de privacy van testdeelnemers is afhankelijk van deze techniek. Hiermee kun je bijvoorbeeld valse maar legale alternatieven gebruiken voor echte namen, adressen of persoonlijke identificatienummers.
4. Gegevenstransformatie
Datatransformatie is het proces waarbij bestaande gegevens worden gemanipuleerd tot synthetische testgegevens met behoud van de statistische kenmerken van de gegevens. Deze strategie is vooral gunstig voor augmented data in machine learning.
Om grotere datasets te maken voor het trainen en testen van machine-learning modellen, kunt u transformaties zoals rotatie, schalen of kleurwijzigingen toevoegen aan bestaande datasets.
5. Generatieve modellen (bijv. GAN’s en VAE’s)
Generatieve modellen zoals Generative Adversarial Networks (GAN’s) en Variational Autoencoders (VAE’s) worden gebruikt voor uiterst realistische synthetische gegevens. Deze geavanceerde algoritmen maken gebruik van neurale netwerken om gegevens te genereren die overeenkomen met werkelijke gegevens.
GAN’s zetten een generator tegenover een discriminator en produceren gegevens die bijna niet van echte gegevens te onderscheiden zijn. VAE’s leggen de werkelijke gegevensdistributies vast met behulp van probabilistische modellen en leveren synthetische gegevens die geschikt zijn voor gecompliceerde taken zoals beeld- en tekstsynthese.
Als je meer wilt weten, lees dan deze blog: 11 Beste Synthetische Data Generatie Tools in 2024
Gebruik van synthetische testgegevens
Synthetische testgegevens kunnen worden gebruikt in een groot aantal industrieën en sectoren. Hier lees je hoe je synthetische testgegevens in deze vele contexten kunt toepassen:
Softwareontwikkeling en testen
- Unit testen: Je kunt synthetische gegevens gebruiken om specifieke onderdelen of eenheden van een softwaretoepassing te evalueren om er zeker van te zijn dat ze afzonderlijk goed werken.
- Integratietesten: Wanneer er interactie is tussen meerdere componenten, helpen synthetische gegevens bij het evalueren van de integratiepunten en het identificeren van eventuele problemen die ontstaan tijdens de gegevensoverdracht.
- Regressietesten: Hierbij worden kunstmatige gegevens gebruikt om ervoor te zorgen dat nieuwe codewijzigingen geen defecten introduceren of de huidige functionaliteit doorbreken.
- Prestatietesten: Genereer enorme datasets met kunstmatige gegevens om te beoordelen hoe de software werkt onder hoge belastingen
Gegevensanalyse en bedrijfsintelligentie
- Datavisualisatie: Met behulp van synthetisch gegenereerde testdatasets kunt u datavisualisatiedashboards bouwen en verfijnen. Hiermee kunnen bedrijven inzichten verkrijgen uit gegevens zonder gevoelige informatie vrij te geven.
- Machine-leermodeltraining: Als echte gegevens beperkt of niet beschikbaar zijn, kunnen synthetische gegevens worden gebruikt om modellen voor machinaal leren te trainen. Hiermee kunnen algoritmen worden gemaakt en geoptimaliseerd.
- Marktonderzoek: U kunt synthetische testgegevens creëren om markttrends, klantvoorkeuren en demografische gegevens te beoordelen zonder de echte klantgegevens in gevaar te brengen.
Gezondheidszorg en medisch onderzoek
- Klinische proeven: Medische professionals kunnen synthetische patiëntgegevens gebruiken om klinische onderzoeken na te bootsen, de werkzaamheid van nieuwe medicijnen te evalueren en de privacy en veiligheid van gegevens te garanderen.
- Medische beeldvorming: Algoritmen voor beeldanalyse en software voor de gezondheidszorg kunnen worden ontwikkeld en getest met behulp van synthetische medische beelden en patiëntendossiers.
- Training voor de gezondheidszorg: Medische professionals kunnen hun diagnostische en behandelingsvaardigheden verbeteren door te trainen met gesimuleerde patiëntendossiers en foto’s.
Financiën en Bankwezen
- Risicobeoordeling: Je kunt risicomodellen en algoritmen analyseren door synthetische financiële testgegevens te gebruiken om markttrends te voorspellen en de impact van economische gebeurtenissen te beoordelen.
- Fraudedetectie: U kunt synthetische transactiegegevens gebruiken om fraudedetectiesystemen te trainen om frauduleuze handelingen te detecteren zonder echte klantrekeningen bloot te leggen.
- Algoritmische handel: In een gecontroleerde omgeving kunt u synthetische financiële gegevens gebruiken om handelsstrategieën en algoritmen te evalueren.
Onderwijs en opleiding
- Academisch onderzoek: Of je nu student of onderzoeker bent, synthetische gegevens kunnen waardevol zijn in academische onderzoeksprojecten. Hiermee kun je experimenten uitvoeren zonder echte gegevens te gebruiken.
- Training in de klas: Opleiders kunnen synthetische datasets ontwikkelen waarmee leerlingen in de klas kunnen oefenen met gegevensanalyse, programmeren en statistische analyse.
- Cyberbeveiligingstraining: U kunt cyberbeveiligingsprofessionals trainen in het identificeren en beperken van bedreigingen met behulp van realistische, maar gesimuleerde beveiligingsincidenten en gegevens over netwerkverkeer.
Conclusie
Synthetische testgegevens vormen een krachtige bondgenoot. Hiermee kunt u het volledige potentieel van uw softwaretoepassingen, analyseactiviteiten en onderzoeksprojecten realiseren en tegelijkertijd de privacy en beveiliging van gevoelige gegevens beschermen.
Of je nu een software engineer, data-analist, onderzoeker, opleider of industrie-expert bent, synthetische testgegevens stellen je in staat om tests uit te voeren, geïnformeerde beslissingen te nemen en je vaardigheden te verbeteren zonder afbreuk te doen aan de vertrouwelijkheid van echte gegevens.
QuestionPro is een online enquête- en onderzoeksplatform dat bedrijven en onderzoekers in staat stelt om belangrijke inzichten te verkrijgen uit enquêtes en beoordelingen. Hoewel QuestionPro over het algemeen wordt gebruikt voor het ontwikkelen van enquêtes, het verzamelen van gegevens en analyse, is het ook belangrijk in de context van synthetische testgegevens.
Voordat ze enquêtes aan een live publiek aanbieden, evalueren onderzoekers vaak de prestaties van de enquête, de duidelijkheid van de vragen en de antwoordalternatieven. Tijdens deze testfasen kunnen onderzoekers synthetische testgegevens gebruiken om reacties te repliceren, waardoor ze mogelijke fouten kunnen detecteren en hun enquêtes kunnen verbeteren zonder echte respondenten bloot te stellen aan onvolledige of onjuiste enquêtes.
Organisaties en onderzoekers kunnen de efficiëntie en betrouwbaarheid van hun gegevensverzamelings- en analyseprocessen verbeteren door synthetische testgegevens te introduceren in hun onderzoeks- en enquêtedraaiprocessen.
Er is geen beter moment dan nu om de kracht en veelzijdigheid van QuestionPro’s geavanceerde enquête- en onderzoeksplatform uit te proberen. Met een gratis proefversie kunt u de vele mogelijkheden van het platform uitproberen, van het ontwerpen van enquêtes en het verzamelen van gegevens tot het gebruik van krachtige analysetools om inzichten te verkrijgen. Begin nu!
