Die Herausforderung liegt auf der Hand: Die herkömmliche Datenerfassung kann zeitaufwändig und kostspielig sein und schränkt oft den Umfang der Forschung ein. Die Lösung? Synthetische und augmentierte Daten. Diese beiden innovativen Techniken verändern die Landschaft der Datenerzeugung und bieten aufregende neue Möglichkeiten zur Optimierung von Datenerfassungsmethoden.
Was sind synthetische und erweiterte Daten?
Lassen Sie uns zunächst klären, was synthetische Daten und Augmented Data sind. Obwohl diese Begriffe oft synonym verwendet werden, beziehen sie sich auf unterschiedliche Konzepte:
- Synthetische Daten werden vollständig von Algorithmen erzeugt und nicht aus realen Quellen gesammelt. Sie können verwendet werden, um Szenarien zu simulieren und Datensätze zu erstellen, wenn reale Daten knapp oder teuer zu beschaffen sind.
- Bei Augmented Data werden vorhandene, reale Daten erweitert oder modifiziert, um vielfältigere Datensätze zu erstellen. Diese Methode ersetzt die ursprünglichen Daten nicht, sondern ergänzt sie und bietet eine reichere Perspektive.
Um mehr zu erfahren, können Sie sich unten unser Webinar und die Folien zu Synthetischen Daten ansehen.
Der Aufstieg und die Auswirkungen von synthetischen Daten: Schnell und kosteneffektiv arbeiten
Synthetische Daten sind auf dem Vormarsch, weil sie eine praktische Lösung für zwei große Herausforderungen bieten: Geschwindigkeit und Kosten. Forschungsteams können große Datensätze schnell und zu einem Bruchteil der Kosten herkömmlicher Methoden erstellen. Diese Flexibilität macht synthetische Daten besonders attraktiv für Unternehmen, die schnelle Erkenntnisse benötigen oder mit begrenzten Ressourcen arbeiten.
Es ist jedoch wichtig zu wissen, dass synthetische Daten noch kein Ersatz für hochwertige, reale Daten sind. Synthetische Daten sind zwar schnell und kostengünstig, haben aber oft nicht die Tiefe und Genauigkeit, die traditionelle Methoden wie qualitative Forschung oder Expertenstichproben bieten. Mit anderen Worten: Synthetische Daten werden am besten in Verbindung mit realen Daten verwendet, um die Forschungsbemühungen zu ergänzen und zu verbessern.
Bedenken hinsichtlich der Datenqualität ansprechen
Ein Hauptanliegen bei der Arbeit mit synthetischen Daten ist die Qualität der Daten, auf denen sie basieren. Die klassische Regel „Garbage in, garbage out“ gilt immer noch. Wenn synthetische Daten auf Daten von schlechter Qualität beruhen, ist der resultierende Datensatz wahrscheinlich fehlerhaft.
Wenn die zugrunde liegenden Daten beispielsweise Fehler oder Verzerrungen enthalten, werden diese Probleme durch synthetische Daten repliziert und verstärkt. Aus diesem Grund ist es wichtig, dass die Daten, die zur Erstellung synthetischer Datensätze verwendet werden, genau und zuverlässig sind. Synthetische Daten funktionieren am besten, wenn sie auf soliden, qualitativ hochwertigen, realen Daten beruhen.
Neue Anwendungen für synthetische Daten in verschiedenen Branchen
Synthetische Daten mögen heute noch wie ein Nischentool erscheinen, aber in naher Zukunft werden sie zum Mainstream werden.
Ein Bereich, in dem synthetische Daten bereits an Bedeutung gewinnen, ist die Erstellung von synthetischen Personas. Unternehmen verwenden zunehmend synthetische Personas, um Kundensegmente zum Leben zu erwecken und eine detailliertere und menschenähnliche Sicht auf ihre Zielgruppen zu erhalten. Dieser Trend wird sich fortsetzen, und es ist wahrscheinlich, dass Personas zu Standardkomponenten von Segmentierungsberichten werden.
Ein weiterer Bereich, in dem synthetische Daten eine größere Rolle spielen werden, ist die Forschungsplanung im Vorfeld. Bei der Einführung eines neuen Produkts können Unternehmen beispielsweise synthetische Daten verwenden, um die Reaktionen der Verbraucher zu simulieren und potenzielle Marktreaktionen vorherzusehen. Dies ermöglicht eine fundiertere Entscheidungsfindung ohne den Zeit- und Kostenaufwand, der mit traditionellen Fokusgruppen oder Umfragen verbunden ist.
Wichtige Fragen zu synthetischen Daten
Zusätzlich zu den Erkenntnissen, die wir in unserem Webinar vermittelt haben, finden Sie hier einige der wichtigsten und zum Nachdenken anregenden Fragen unseres Publikums sowie die Antworten unserer Experten. Diese Fragen beleuchten die wichtigsten Herausforderungen und Chancen im Zusammenhang mit synthetischen und erweiterten Daten.
Diese Fragen wurden von Chris Robson, Vice President of Managed Services bei QuestionPro, und Dan Fleetwood, President of Research and Insights bei QuestionPro, beantwortet. Sie teilen mit uns ihre gemeinsamen Erfahrungen und Überlegungen über den Einfluss synthetischer Daten auf die jüngste Entwicklung des Forschungsmarktes.
F) Was sind die größten Herausforderungen bei der Erzeugung hochwertiger synthetischer Daten?
- Die größte Herausforderung bei der Generierung hochwertiger synthetischer Daten besteht darin, sicherzustellen, dass die zu ihrer Erstellung verwendeten Modelle genau und unvoreingenommen sind. Wenn die zugrunde liegenden Algorithmen fehlerhaft sind, könnten die synthetischen Daten die realen Szenarien nicht widerspiegeln und die Ergebnisse von Tests oder Simulationen beeinträchtigen. Außerdem ist die Wahrung der Privatsphäre bei der Generierung synthetischer Daten aus realen Quellen eine Herausforderung, die sorgfältig gehandhabt werden muss.
F) Wie können erweiterte Daten die Entscheidungsfindung in Branchen wie dem Gesundheitswesen verbessern?
- Erweiterte Daten können im Gesundheitswesen eingesetzt werden, um Patientenakten oder klinische Daten mit zusätzlichen Informationen anzureichern und so umfassendere Analysen zu ermöglichen. Durch die Anreicherung der Daten mit neuen Variablen können Gesundheitsdienstleister die Diagnosegenauigkeit verbessern, die Ergebnisse besser vorhersagen und die Behandlung der Patienten personalisieren. Zum Beispiel könnte die Kombination der Patientengeschichte mit Lebensstilfaktoren zu präziseren Vorhersagen von Gesundheitsrisiken führen.
F) Können synthetische Daten verwendet werden, um Modelle für maschinelles Lernen zu trainieren?
- Unbedingt. Synthetische Daten sind besonders wertvoll für das Training von maschinellen Lernmodellen, wenn der Zugang zu realen Daten begrenzt oder kostspielig ist. Modelle für maschinelles Lernen können in einer kontrollierten, sicheren Umgebung trainiert und getestet werden, indem synthetische Daten erzeugt werden, die die realen Bedingungen widerspiegeln. Dies ist besonders in Bereichen wie autonomen Fahrzeugen nützlich, wo die Generierung von realen Daten für Trainingszwecke teuer und gefährlich sein kann.
F) Wie stellen Sie die ethische Verwendung synthetischer und erweiterter Daten sicher?
- Ethische Bedenken im Zusammenhang mit synthetischen und erweiterten Daten können durch die Gewährleistung von Transparenz und Fairness im Prozess der Datengenerierung ausgeräumt werden. Es ist wichtig, Algorithmen und Modelle zu verwenden, die unvoreingenommen und repräsentativ für verschiedene Bevölkerungsgruppen sind. Darüber hinaus ist es bei der Arbeit mit erweiterten Daten entscheidend, die Privatsphäre zu respektieren und zu vermeiden, dass reale Daten auf eine Art und Weise verzerrt werden, die Entscheidungsträger in die Irre führen oder Personen schaden könnte.
F) Wie sieht die Zukunft der synthetischen Daten in den wichtigsten Branchen aus?
- Die Zukunft der synthetischen Daten ist vielversprechend, denn sie werden zunehmend in verschiedenen Branchen eingesetzt. Wahrscheinlich werden sie in Sektoren wie dem Gesundheitswesen, dem Finanzwesen, der Automobilindustrie und dem Einzelhandel verstärkt zum Einsatz kommen. Mit der Verbesserung der Technologie können wir davon ausgehen, dass synthetische Daten zu einem Standardwerkzeug für das Training von KI-Modellen, die Durchführung von Simulationen und die Verbesserung der Forschung werden – und das alles unter Wahrung von Datenschutz und Effizienz.
Holen Sie sich die Insider-Infos: Bonus Q&A Session
Nachdem Sie unser Webinar über synthetische Daten gesehen haben, sollten Sie auf keinen Fall die Bonus-Fragerunde verpassen, in der wir Ihre dringendsten Fragen zu synthetischen und erweiterten Daten beantworten. In dieser exklusiven Folgeveranstaltung gehen wir auf spezifische Anwendungsfälle ein, gehen auf die Bedenken der Zuhörer ein und geben Tipps, wie Sie diese Datenstrategien für Ihre eigene Arbeit nutzen können.
Eine strahlende Zukunft für die Datengenerierung
Die Zukunft der Datengenerierung ist vielversprechend. Synthetische Daten spielen eine große Rolle bei der Förderung von Innovation und Effizienz in allen Branchen. Diese Tools zur Generierung synthetischer Daten bieten eine Möglichkeit, Daten zu erstellen und zu verbessern, die den Fortschritt in den Bereichen KI, maschinelles Lernen und Forschung vorantreiben, ohne die Einschränkungen herkömmlicher Datenerfassungsmethoden.
Wenn Sie bereit sind, die Vorteile synthetischer und erweiterter Daten in Ihren Forschungsprojekten zu nutzen, dann sind Sie hier genau richtig. QuestionPro bietet leistungsstarke Tools, die Ihnen helfen, diese innovativen Datentechniken effektiv zu nutzen.
Über unsere Redner
Chris Robson ist Vice President of Managed Services bei QuestionPro und bringt mehr als zwei Jahrzehnte Erfahrung in den Bereichen Data Science, Innovation und Analytik mit. Bevor er zu QuestionPro kam, war er Global Head of Data Science bei Human8, einem führenden globalen Markenberatungsunternehmen. Dort leistete er Pionierarbeit bei neuen Methoden, insbesondere bei der Anwendung von generativer KI und Large Language Models (LLMs), um innovative Lösungen zu entwickeln.
In seiner früheren Karriere leitete er fortschrittliche Forschungs- und Softwareteams bei HP, wo er mehr als 70 Mitarbeiter bei der Entwicklung innovativer Technologielösungen betreute. Als Chief Innovation Officer und Global Head of Research Science bei ORC war er federführend bei der Einführung neuartiger Datenansätze und gestaltete die Datenstrategie des Unternehmens mit Schwerpunkt auf verwertbaren Erkenntnissen.
Als erfahrener Unternehmer war Chris Mitbegründer und erfolgreicher Leiter von zwei Forschungsanalyseagenturen: Parametric Marketing und Deckchair Data. Er hat einen Bachelor of Science mit Auszeichnung in Mathematik von der Brunel University of London.
