Obtener el tipo correcto de datos puede ser complicado ¿Qué pasa si los datos que necesitas están bloqueados por muros de privacidad o simplemente aún no existen? En estos casos, conocer la diferencia entre datos sintéticos y datos simulados nos puede ayudar a encontrar la solución adecuada.
Ambos brindan alternativas seguras y sin riesgos frente a los datos reales, ayudándote a construir, probar e innovar con confianza. Pero no son lo mismo. Cada uno cumple un propósito distinto, y elegir el correcto puede determinar el éxito o el fracaso de tu proyecto.
En este artículo, explicaremos qué significa cada uno, cómo funcionan y cuándo deberías usarlos.
¿Listos para aclarar la confusión?
¿Qué son los datos sintéticos?
Los datos sintéticos son datos generados artificialmente que imitan las características, estructura y propiedades estadísticas de datos reales de encuestas. Suelen crearse mediante algoritmos, modelos de machine learning o técnicas avanzadas de generación de datos.
¿El objetivo? Crear un conjunto de datos que se vea y se comporte como respuestas reales, pero sin contener información de ningún encuestado.
Ejemplo del uso de datos sintéticos en encuestas
Imagina que realizaste una encuesta de satisfacción del cliente con 10,000 participantes, pero no puedes compartir el conjunto de datos real debido a preocupaciones de privacidad. Usas una herramienta de generación de datos sintéticos para crear un nuevo conjunto que refleje las tendencias, patrones y distribuciones de las respuestas originales. Esto te permite analizarlos y compartirlos de forma segura.
Características de los datos sintéticos
Estas son algunas de las características que distinguen a este tipo de datos:
- Generados a partir de patrones o distribuciones de datos reales.
- Conservan propiedades estadísticas (medias, varianzas, correlaciones).
No contienen información real de los encuestados. - Útiles para compartir datos, realizar pruebas, entrenar modelos de IA o cumplir normativas.
Ventajas de los datos sintéticos
Te comparto algunas de las ventajas de los datos sintéticos que debes de considerar:
- Sin riesgo de privacidad, ya que los datos son artificiales y no contienen información personal real.
- Se pueden personalizar para incluir escenarios poco frecuentes o casos extremos que son difíciles de encontrar en datos reales.
- Ayudan a crear conjuntos de datos balanceados en machine learning generando cantidades iguales para diferentes clases o categorías.
- Permiten probar sistemas y aplicaciones de forma segura, sin exponer datos sensibles o confidenciales.
Desafíos de los datos sintéticos
Los datos sintéticos ofrecen grandes ventajas, pero también implican desafíos. Generarlos con realismo y calidad requiere experiencia. Por eso, es clave validarlos para garantizar que representen con precisión los escenarios que buscamos analizar.
- Requieren experiencia para generar datos realistas y de alta calidad.
- Pueden no capturar todos los matices del comportamiento real.
- Necesitan validación para asegurar que reflejen con precisión escenarios reales.
¿Qué son los datos simulados?
Los datos simulados son creados artificialmente a partir de modelos teóricos o reglas predefinidas, en lugar de basarse en patrones reales. Suelen provenir de escenarios hipotéticos, supuestos matemáticos o modelos de simulación diseñados por investigadores.
El objetivo principal suele ser probar hipótesis, realizar experimentos o predecir resultados antes de llevar a cabo la encuesta real.
Ejemplo del uso de datos simulados en encuestas
Estás planeando una nueva encuesta de precios. Antes de ejecutarla, simula respuestas según tus supuestos: por ejemplo, que el 30% elegirá la Opción A, el 50% la Opción B y el 20% la Opción C. Luego usas estos datos simulados para probar cómo maneja los resultados tu software de encuestas o cómo se muestran en los paneles de análisis.
Características de los datos simulados
- Creación a partir de modelos hipotéticos, no de datos reales.
- Siguen reglas o probabilidades predefinidas.
- Se utilizan para pruebas, pronósticos o experimentación.
- No buscan replicar directamente el comportamiento de datos reales.
Beneficios de los datos simulados
Los datos simulados son una poderosa herramienta para modelar procesos y hacer pronósticos, ya que permiten replicar el comportamiento de un sistema bajo distintas condiciones a lo largo del tiempo. Aquí más de sus ventajas:
- Ideales para modelar procesos y hacer pronósticos, ya que permiten replicar cómo se comporta un sistema a lo largo del tiempo bajo diferentes condiciones.
- Facilitan probar el comportamiento de un sistema en un entorno virtual seguro, permitiendo observar resultados sin afectar operaciones reales.
- Pueden generarse cuando los experimentos en tiempo real son costosos, tardados o riesgosos, ofreciendo una alternativa práctica para la investigación y las pruebas.
Desafíos de los datos simulados
Los datos simulados son valiosos para probar escenarios y anticipar resultados, pero presentan retos importantes. Su precisión depende por completo del modelo y las reglas que los generan, y muchas veces no incorporan el ruido aleatorio o las sorpresas del mundo real. Además, desarrollar una simulación realista puede ser un proceso complejo y que requiere tiempo.
- Su precisión depende en gran medida del modelo y las reglas utilizadas.
- Pueden no reflejar el ruido aleatorio o los resultados inesperados del mundo real.
- Crear una buena simulación puede ser complejo y demandar tiempo.
¿Cuál es la diferencia entre datos sintéticos y datos simulados?
Aunque ambos se crean de manera artificial, así es como se comparan:
| Criterio | Datos sintéticos | Datos simulados |
|---|---|---|
| Origen | Generados para parecerse a datos reales | Provienen de modelar un sistema o proceso |
| Propósito | Sustituir datos reales por privacidad y en ML | Comprender o predecir el comportamiento de un sistema |
| Uso | Entrenamiento de IA/ML, pruebas y anonimización | Investigación científica, simulación de sistemas |
| Realismo | Imitan patrones reales | Siguen reglas o fórmulas lógicas |
| Flexibilidad | Altamente personalizables | Limitados por la precisión del modelo |
| Tipo | Tabular, imagen, texto, etc. | Series temporales, simulaciones numéricas, etc. |
¿Cuál deberías usar?
Elegir entre datos sintéticos y datos simulados depende de tus objetivos, tus necesidades de datos y cómo planeas equilibrar datos reales y artificiales considerando las preocupaciones de privacidad.
- Si trabajas con modelos de machine learning, necesitas proteger información sensible o quieres crear conjuntos de datos realistas pero artificiales, los datos sintéticos son la mejor opción.
- Si tu objetivo es comprender cómo se comporta un sistema bajo diferentes condiciones o modelar procesos reales como el flujo de tráfico, los mercados financieros o los patrones climáticos, los datos simulados son más adecuados.
En algunos casos, incluso puedes usar ambos. Por ejemplo, podrías simular un escenario (como un recorrido del cliente o una falla en un sistema) y luego completarlo con datos sintéticos para hacerlo más realista.
La mejor elección depende de lo que quieras lograr, pero en cualquier caso, ambas opciones ofrecen alternativas seguras y flexibles al uso de datos reales.
Conclusión
Los datos sintéticos y los datos simulados son herramientas potentes, pero sirven a propósitos distintos. La generación de datos sintéticos es ideal cuando necesitas una versión libre de riesgos de un conjunto de datos reales. Los datos simulados ayudan a comprender cómo se comportan los sistemas en diferentes condiciones.
Saber cuándo usar cada uno te permitirá crear proyectos de datos más seguros, inteligentes y eficaces, sin comprometer la privacidad ni el rendimiento.
Así que, la próxima vez que tengas que elegir entre los dos, pregúntate: “¿Necesito datos falsos que parezcan reales o resultados de la simulación de un proceso del mundo real?”
La respuesta te guiará por el camino correcto.
Respuesta: Los datos sintéticos imitan conjuntos de datos reales utilizando modelos estadísticos o IA, lo que es ideal para entrenar modelos de ML o proteger la privacidad. Los datos simulados, en cambio, provienen de ejecutar simulaciones de procesos del mundo real (como el clima o el tráfico) para estudiar cómo se comportan los sistemas a lo largo del tiempo.
Respuesta: Genera datos sintéticos cuando necesites conjuntos de datos realistas y compatibles con la privacidad para aprendizaje automático o pruebas de software, especialmente cuando los datos reales son escasos o sensibles.
Respuesta: Por supuesto. Puedes simular un escenario, como una falla de dispositivo, y luego superponer datos sintéticos (por ejemplo, registros de usuario o lecturas de sensores) para añadir realismo. Este enfoque híbrido te ofrece lo mejor de ambos mundos: un comportamiento lógico del sistema y datos ricos y seguros.
Respuesta: Pregúntate: ¿Necesito imitar patrones de datos del mundo real (usa datos sintéticos) o modelar el comportamiento de un sistema/proceso a lo largo del tiempo (usa datos simulados)? Si tu proyecto implica ML, privacidad o balanceo de conjuntos de datos, los datos sintéticos suelen ser ideales. Para pronósticos o modelado de sistemas, ganan los datos simulados.
Respuesta: Los datos sintéticos son ideales para entrenar modelos de IA porque pueden imitar datos del mundo real sin problemas de privacidad. Los datos simulados son más adecuados para probar el comportamiento de sistemas o hacer pronósticos, en lugar de entrenar IA de forma directa.
