Diferencia entre datos sintéticos y enmascaramiento de datos

Hoy conoceremos cuál es la diferencia entre datos sintéticos y enmascaramiento de datos. Y es que la fase de pruebas es crucial en el desarrollo de software, especialmente cuando se trata de información sensible. Ya sea que estés creando plataformas de encuestas, herramientas de análisis o modelos de machine learning, no puedes arriesgarte a exponer datos de producción reales.

Al mismo tiempo, usar datos ficticios que no reflejan la complejidad de los escenarios del mundo real simplemente no es suficiente.

Ahí es donde entran en juego la generación de datos sintéticos y el enmascaramiento de datos. Ambas son formas populares de proteger datos de producción sensibles en entornos que no son de producción. Pero, ¿cuál es la adecuada para tus necesidades de prueba?

Analicemos ambos métodos, comparemos sus fortalezas y debilidades, y exploremos cuál podría ser mejor para tus entornos de prueba, pruebas de software y proyectos de machine learning.

¿Qué son los datos sintéticos?

Los datos sintéticos son datos falsos que tienen las mismas propiedades estadísticas que los datos reales, pero no se derivan de datos de producción reales. Se crean utilizando simulaciones, modelos generativos o reglas que replican escenarios del mundo real sin exponer información sensible.

Piensa en ellos como datos ficticios que parecen reales, pero mantienen tu información privada.

Cuándo usar datos sintéticos

Aquí te comparto los principales escenarios en los que es apropiado utilizar datos sintéticos:

• Necesitas crear datos sintéticos que se vean y se comporten como datos de producción reales, pero sin ninguna preocupación por la privacidad.
• Para el entrenamiento de modelos de machine learning, donde la utilidad de los datos y la integridad referencial son importantes, pero el uso de datos de producción reales plantea riesgos de cumplimiento.
• Para pruebas continuas en entornos que no son de producción, especialmente cuando tu cobertura de pruebas incluye casos extremos.
• En organizaciones de infraestructura crítica, incluso los datos de producción enmascarados pueden violar las regulaciones de privacidad de datos.

Ventajas de los datos sintéticos

Los datos sintéticos ofrecen una serie de ventajas significativas en el mundo actual impulsado por los datos y la inteligencia artificial. Aquí te presento algunas de las ventajas de los datos sintéticos:

• No hay riesgo de reidentificación ya que los datos son completamente falsos.
• Ayuda a generar datos sintéticos para escenarios específicos, como amenazas de seguridad raras o casos de detección de fraude.
• Mejora los entornos de prueba al simular una amplia variedad de patrones de datos del mundo real.
• Soporta el entrenamiento de modelos sin tener que enmascarar datos sensibles.

Desafíos de los Datos Sintéticos

Los datos sintéticos son una herramienta muy valiosa, pero no están exentos de desafíos. Entender estas limitaciones es crucial para implementarlos de manera efectiva y evitar problemas inesperados. Aquí te presento los principales desafíos de los datos sintéticos:

• Crear conjuntos de datos sintéticos de alta calidad requiere una profunda comprensión de los datos originales y la lógica del negocio.
• La utilidad de los datos puede verse comprometida si la versión sintética no captura todos los puntos de datos con precisión.
• Puede requerir validación para asegurar que refleja con precisión los escenarios del mundo real.

Conozcamos la diferencia entre datos sintéticos y enmascaramiento de datos…

¿Qué es el enmascaramiento de datos?

El enmascaramiento de datos es un proceso que consiste en reemplazar datos reales por datos ficticios pero estructuralmente similares, con el objetivo de ocultar información de identificación personal (PII, por sus siglas en inglés). Esta técnica se utiliza principalmente cuando se requiere trabajar con datos de producción en entornos no productivos, como pruebas de software o diseño de bases de datos, garantizando así la privacidad y la seguridad de los datos sensibles.

Los datos enmascarados se parecen a los reales, pero no exponen datos de producción sensibles o datos de clientes.

Cuándo usar el enmascaramiento de datos

A diferencia de los datos sintéticos (que generan información completamente nueva que imita la real), el enmascaramiento de datos modifica o reemplaza los datos existentes para que la información original no pueda ser identificada, pero el formato y la utilidad de los datos se mantengan en la medida de lo posible.

Aquí te presento los escenarios clave en los que se debe usar el enmascaramiento de datos:

• Cuando tus pruebas necesitan datos realistas, pero exponer información sensible es un riesgo.
• Para pruebas de rendimiento y simulaciones de violaciones de seguridad.
• Cuando necesitas mantener la integridad referencial en la base de datos de producción durante las pruebas de la aplicación.
• Cuando las leyes de privacidad de datos exigen la anonimización de conjuntos de datos reales para entornos que no son de producción.

Ventajas del enmascaramiento de datos

• Mantiene el formato y las relaciones de los datos del mundo real, lo que hace que las pruebas sean más precisas.
• Cumple con las regulaciones de privacidad de datos al enmascarar la información de identificación personal.
• Útil en las pruebas de software cuando los datos originales son necesarios para la depuración o las pruebas funcionales.

Desafíos del enmascaramiento de datos

El enmascaramiento de datos, si bien es una técnica valiosa para proteger la privacidad, presenta su propio conjunto de desafíos que las organizaciones deben considerar cuidadosamente. No es una solución de «configurar y olvidarse», y una implementación inadecuada puede llevar a problemas de utilidad, seguridad o rendimiento. 

Entre sus desafíos destacan:

• Todavía se basa en datos reales, por lo que existen preocupaciones de privacidad y riesgos de seguridad si el proceso de enmascaramiento es débil.
• No es ideal para el aprendizaje automático, donde las propiedades estadísticas del original podrían sesgar los resultados o limitar el entrenamiento del modelo.
• No genera nuevos conjuntos de datos, por lo que la cobertura de pruebas para escenarios no vistos o raros puede ser limitada.

Diferencia entre datos sintéticos y enmascaramiento de datos

Cuando las organizaciones trabajan con datos sensibles en entornos que no son de producción, se enfrentan a un desafío común: cómo proteger la información sensible sin sacrificar la calidad o el realismo de las pruebas y el análisis.

Dos de las soluciones más populares son los datos sintéticos y el enmascaramiento de datos. Si bien ambos tienen como objetivo reducir los riesgos de seguridad y garantizar el cumplimiento de las leyes de privacidad de datos, adoptan enfoques muy diferentes.

Aquí tienes una comparativa para ayudarte a decidir cuál se adapta mejor a tus necesidades:

Criterios	Datos Sintéticos	Enmascaramiento de Datos
Fuente	Completamente generados, no vinculados a datos reales	Basado en datos reales, con partes sensibles enmascaradas
Riesgo de Privacidad	Extremadamente bajo: no hay datos originales involucrados	Moderado: depende de cuán bien esté enmascarado
Casos de Uso	Entrenamiento de IA/ML, simulaciones, pruebas de casos extremos	Pruebas funcionales, depuración y escenarios de cumplimiento
Flexibilidad	Muy flexible: puede generar escenarios raros y personalizados	Menos flexible: limitado a los patrones de datos originales
Complejidad de Configuración	Puede ser complejo: requiere herramientas de modelado o generación	Moderado: requiere reglas de enmascaramiento, pero basado en datos existentes
Realismo	Alta variabilidad, pero puede carecer de matices	Muy realista, ya que se basa en datos reales
Integridad Referencial	Puede ser simulada	Naturalmente conservada
¿Compatible con la Normativa?	Sí, excelente para regulaciones estrictas de privacidad de datos	Sí, si el enmascaramiento se realiza correctamente

Datos sintéticos vs. Enmascaramiento de datos: ¿Cuál usar?

Entonces, conociendo la diferencia entre datos sintéticos y enmascaramiento de datos ¿qué enfoque deberías usar? Depende de la naturaleza de tus pruebas, el tipo de datos requeridos y tus necesidades de privacidad de datos:

Si te enfocas en proteger datos sensibles mientras entrenas modelos o exploras escenarios del mundo real sin los riesgos de reidentificación, entonces la creación de datos sintéticos es un camino mejor. Ofrece flexibilidad y escalabilidad, y soporta el aprendizaje automático sin depender de datos de producción reales.

Por otro lado, si tus pruebas dependen de la estructura de la base de datos, la lógica del negocio o la integridad referencial de los sistemas reales, y necesitas datos realistas para pruebas funcionales, los datos enmascarados mantendrán tus pruebas con una base sólida mientras reduces las preocupaciones de privacidad.

En la práctica, muchas organizaciones usan ambos. Por ejemplo:

• Los conjuntos de datos sintéticos a menudo se prefieren en el desarrollo de modelos y los flujos de trabajo de análisis de datos.
• Los datos de producción enmascarados funcionan bien para el desarrollo de software, especialmente cuando los sistemas interactúan con infraestructura crítica o datos de clientes.

¿La solución ideal? Una que equilibre la utilidad de los datos, la privacidad y los requisitos específicos de tus entornos de producción y propósitos de prueba.

Conclusión

Elegir entre datos sintéticos vs. enmascaramiento de datos no es solo cuestión de preferencia. Es cuestión de contexto. Si estás trabajando con datos de producción sensibles, ambas opciones te ofrecen una forma de protegerlos mientras pruebas, entrenas y desarrollas.

En este panorama, empresas como QuestionPro juegan un papel fundamental al facilitar la recolección, el análisis y la gestión segura de datos. Al proporcionar plataformas robustas para encuestas y recolección de información, QuestionPro contribuye a que las organizaciones puedan recopilar datos de manera ética desde el origen, lo que es un primer paso esencial para cualquier estrategia de datos sintéticos o enmascaramiento. ¡Prueba QuestionPro ahora!