Synthetische Daten: Wie der Mittelstand KI trainiert, ohne an der DSGVO zu scheitern
Deutsche Unternehmen stehen vor einem Paradox: KI braucht Daten zum Lernen, aber die besten Daten — Kundendaten, Patientenakten, Finanztransaktionen — sind durch DSGVO, Compliance-Abteilungen und regulatorische Vorgaben blockiert. Anonymisierung allein reicht oft nicht aus, weil Re-Identifizierung bei kleinen Datensätzen realistisch bleibt. Die Folge: KI-Projekte verzögern sich um Monate oder werden ganz eingestellt.
Synthetische Daten lösen dieses Problem an der Wurzel. Sie bilden die statistischen Eigenschaften realer Daten nach — Verteilungen, Korrelationen, Muster — ohne dass ein einziger echter Datenpunkt enthalten ist. Da synthetische Datensätze keine personenbezogenen Informationen enthalten, fallen sie nicht unter die DSGVO. Kein Einwilligungsmanagement, keine Auftragsverarbeitungsverträge für Trainingsdaten, keine Datenschutz-Folgenabschätzung für den Datensatz selbst.
Warum gerade deutsche Unternehmen synthetische Daten brauchen
Die DSGVO als struktureller Engpass
Die DSGVO ist nicht das einzige Hindernis, aber das wirkmächtigste. Jede Verarbeitung personenbezogener Daten braucht eine Rechtsgrundlage nach Art. 6 DSGVO — auch das Training eines Machine-Learning-Modells. Die Einwilligung der Betroffenen für Trainingszwecke einzuholen, ist in der Praxis kaum umsetzbar: Wie erklärt man Tausenden von Kundinnen und Kunden, was genau ein neuronales Netz mit ihren Daten tut?
Dazu kommt: Spaniens Datenschutzbehörde AEPD hat 2025 klargestellt, dass bereits die Erzeugung synthetischer Daten aus personenbezogenen Originaldaten eine Verarbeitung im Sinne der DSGVO darstellt. Das bedeutet: Der Generierungsprozess selbst braucht eine Rechtsgrundlage — aber der resultierende synthetische Datensatz ist frei verwendbar. Wer diese Zweistufigkeit versteht, gewinnt einen enormen Handlungsspielraum.
Die technischen und rechtlichen Grundlagen für DSGVO-konforme KI-Systeme — einschließlich Anonymisierungstechniken, Hosting-Optionen und Auftragsverarbeitungsverträgen — haben wir in einem separaten Leitfaden aufbereitet.
Kleine Datensätze, große Ambitionen
Mittelständische Unternehmen haben selten Millionen von Datenpunkten. Ein Maschinenbauer mit 200 Kunden hat keine Big-Data-Grundlage für ein Predictive-Maintenance-Modell. Ein Fachlabor mit 5.000 Testergebnissen pro Jahr hat zu wenig Daten für ein robustes Anomalieerkennungsmodell. Synthetische Daten können diese Datensätze erweitern — nicht durch Duplikation, sondern durch statistisch valide Augmentation, die unterrepräsentierte Szenarien gezielt ergänzt.
Regulierte Branchen unter Doppeldruck
Gesundheitswesen, Finanzdienstleistungen und Fertigung unterliegen neben der DSGVO branchenspezifischen Regulierungen: BaFin-Anforderungen, Medizinprodukteverordnung, ISO-Normen für Qualitätsmanagement. Synthetische Daten reduzieren die Compliance-Last erheblich, weil sie die regulatorische Komplexität vom Daten-Layer trennen. Das KI-Modell trainiert auf synthetischen Daten — die echten Daten bleiben in der gesicherten Infrastruktur.
Drei Anwendungsfälle, die sofort Wirkung zeigen
Synthetische Daten sind kein theoretisches Konzept — sie werden heute in Produktion eingesetzt. Die folgenden drei Anwendungsfälle zeigen, wo synthetische Daten den größten Hebel bieten: beim Training von Machine-Learning-Modellen, bei Softwaretests und bei Marktsimulationen ohne Kundentracking.
1. ML-Modelltraining ohne personenbezogene Daten
Der klassische Use Case: Ein Unternehmen möchte ein Klassifikationsmodell trainieren — etwa für Kundensegmentierung, Churn-Prediction oder Betrugserkennung — aber die Trainingsdaten enthalten Namen, Adressen, Kontonummern und Transaktionshistorien.
Der synthetische Ansatz: Ein Generierungsmodell lernt die statistischen Zusammenhänge im Originaldatensatz — welche Merkmale korrelieren, welche Verteilungen vorliegen, welche Cluster existieren — und erzeugt einen neuen Datensatz mit identischen statistischen Eigenschaften, aber ohne reale Personen. Das trainierte ML-Modell lernt dieselben Muster, ohne je einen echten Kundendatenpunkt gesehen zu haben.
IBM stellt synthetische Datensätze für Kreditkartenbetrug, Versicherungsfälle und Anti-Geldwäsche-Szenarien bereit. Der Schweizer Versicherer Die Mobiliar hat den Ansatz für Churn-Prediction validiert und bestätigt, dass synthetische Daten die Modellqualität bei gleichzeitiger Datenschutzkonformität erhalten.
2. Softwaretests mit realistischen Daten
Entwicklungsteams brauchen Testdaten, die die Komplexität realer Daten abbilden: Edge Cases, ungewöhnliche Formatierungen, fehlende Felder, Extremwerte. Statische Testfixtures reichen nicht aus. Produktionsdaten zu verwenden, ist ein DSGVO-Verstoß.
Der synthetische Ansatz: Generierte Testdaten bilden die Verteilungen und Anomalien realer Produktionsdaten ab — inklusive seltener Randfälle, die manuell erstellte Testdaten nie abdecken würden. Das verbessert die Testabdeckung und verhindert Produktionsfehler, die nur bei bestimmten Datenkonstellationen auftreten.
Besonders relevant für Unternehmen, die ihre KI-Systeme in bestehende IT-Landschaften integrieren: Synthetische Testdaten ermöglichen realistische Integrationstests zwischen ERP, CRM und KI-Komponenten, ohne Produktionsdaten in Testumgebungen zu kopieren.
3. Marktsimulation ohne Kundentracking
Wie reagieren Kundinnen und Kunden auf eine Preisänderung? Was passiert, wenn ein neues Produkt in einem bestimmten Segment eingeführt wird? Traditionell erfordern solche Analysen umfangreiche Kundendaten und Tracking.
Der synthetische Ansatz: Aus historischen Transaktionsdaten wird ein synthetisches Marktmodell generiert, das Kaufverhalten, Preissensitivität und Segmentdynamiken abbildet. Szenarien können durchgespielt werden, ohne einen einzigen realen Kunden zu tracken. Das ist nicht nur datenschutzkonform — es ermöglicht auch Simulationen für Szenarien, für die noch keine historischen Daten existieren.
Reale vs. synthetische Daten: Wann welcher Ansatz
Reale Daten, anonymisierte Daten und synthetische Daten haben jeweils spezifische Stärken und Einschränkungen. Die richtige Wahl hängt vom DSGVO-Risiko, der benötigten statistischen Treue und dem Verwendungszweck ab. Nicht jeder Anwendungsfall erfordert synthetische Daten. Die Entscheidung hängt von Datensensibilität, Datenmenge und regulatorischem Kontext ab:
| App | Reale Daten | Anonymisierte Daten | Synthetische Daten |
|---|---|---|---|
| DSGVO-relevant | Ja | Eingeschränkt | — |
| Re-Identifizierungsrisiko | Ja | Eingeschränkt | — |
| Statistische Treue | 100 % | 85–95 % | 90–98 % |
| Datenerweiterung möglich | — | — | Ja |
| Freie Weitergabe | — | Eingeschränkt | Ja |
| Aufwand Erstellung | — | Mittel | Mittel bis hoch |
| Edge-Case-Generierung | — | — | Ja |
| Geeignet für ML-Training | Ja | Ja | Ja |
| Geeignet für Softwaretests | — | Eingeschränkt | Ja |
So sieht eine synthetische Datenpipeline aus
Eine synthetische Datenpipeline besteht aus fünf Phasen: Datenprofiling, Modellauswahl, Generierung, Validierung und Deployment. Jede Phase hat spezifische Qualitätskriterien, die sicherstellen, dass der Output statistisch valide, datenschutzkonform und für den Zielzweck geeignet ist. Die Generierung synthetischer Daten ist kein Knopfdruck. Sie folgt einer fünfstufigen Pipeline, die sicherstellt, dass der Output statistisch valide, datenschutzkonform und für den Zielzweck geeignet ist.
Schritt 1: Datenprofiling
Bevor synthetische Daten erzeugt werden können, muss der Originaldatensatz verstanden werden. Automatisiertes Profiling analysiert:
- Verteilungen jeder Spalte (numerisch, kategorisch, zeitlich)
- Korrelationen zwischen Merkmalen (welche Felder hängen zusammen?)
- Datenqualität — fehlende Werte, Ausreißer, Inkonsistenzen
- Relationale Strukturen — Fremdschlüssel, 1:n- und n:m-Beziehungen zwischen Tabellen
Profiling-Tools wie Great Expectations oder ydata-profiling erstellen automatisierte Reports, die als Baseline für die spätere Validierung dienen. Wer bereits eine KI-Dateninfrastruktur betreibt, kann die vorhandenen Data-Quality-Frameworks direkt nutzen.
Schritt 2: Modellauswahl und Konfiguration
Je nach Datentyp kommen unterschiedliche Generierungsmodelle zum Einsatz:
- Tabellarische Daten: Generative Adversarial Networks (GANs), Variational Autoencoders (VAEs) oder Gaussian Copula Models
- Zeitreihendaten: Sequential Models (z. B. TimeGAN), die temporale Abhängigkeiten erhalten
- Relationale Daten: Multi-Table-Synthesizer, die Fremdschlüssel-Beziehungen und referenzielle Integrität wahren
- Textdaten: LLM-basierte Generierung mit kontrollierter Varianz und Privacy-Constraints
Die Modellwahl beeinflusst direkt die statistische Treue und die Privatsphäre-Garantien. Komplexere Modelle liefern höhere Genauigkeit, erfordern aber mehr Rechenleistung und Tuning.
Schritt 3: Generierung
Das konfigurierte Modell erzeugt den synthetischen Datensatz. Kritische Parameter:
- Datensatzgröße: Muss nicht identisch mit dem Original sein — Augmentation erzeugt gezielt mehr Datenpunkte für unterrepräsentierte Klassen
- Privacy-Budget: Bei Differential-Privacy-Ansätzen bestimmt das Epsilon den Trade-off zwischen Genauigkeit und Privatsphäre
- Seed-Kontrolle: Reproduzierbarkeit der Generierung für Audit-Zwecke
Schritt 4: Validierung
Der generierte Datensatz wird gegen den Originaldatensatz validiert — ohne direkten Zugriff auf die Originaldaten (Hold-Out-Validierung):
- Statistische Tests: Kolmogorov-Smirnov-Test für Verteilungen, Korrelationsmatrizen-Vergleich
- ML-Utility-Test: Ein Modell wird auf synthetischen Daten trainiert und auf echten Testdaten evaluiert. Die Performance-Differenz zum rein auf Echtdaten trainierten Modell ist die zentrale Qualitätsmetrik.
- Privacy-Tests: Nearest-Neighbour-Distanz zwischen synthetischen und echten Datenpunkten. Zu geringe Distanz deutet auf Memorization hin — ein Privacy-Risiko.
- Plausibilitätsprüfung: Fachexpertise validiert, ob die synthetischen Daten realistische Geschäftsszenarien abbilden.
Schritt 5: Deployment und Monitoring
Synthetische Datensätze werden versioniert und dokumentiert abgelegt — mit Metadaten zu Generierungsmodell, Konfiguration, Validierungsergebnissen und Verwendungszweck. In der Produktion werden synthetische Daten regelmäßig regeneriert, wenn sich die Verteilungen im Originaldatensatz verschieben (Data Drift).
Rechtsgrundlage nicht vergessen
Die Erzeugung synthetischer Daten aus personenbezogenen Originaldaten ist selbst eine Verarbeitung im Sinne der DSGVO. Der Generierungsprozess braucht eine Rechtsgrundlage — typischerweise berechtigtes Interesse (Art. 6 Abs. 1 lit. f). Der resultierende synthetische Datensatz ist dagegen frei verwendbar, solange keine Re-Identifizierung möglich ist.
Tool-Landschaft: Drei Ansätze im Vergleich
Der Markt für synthetische Datengenerierung hat sich 2025/2026 konsolidiert. Drei Kategorien dominieren: Enterprise-Plattformen wie MOSTLY AI für regulierte Branchen, entwicklerfreundliche API-Plattformen wie Gretel für Data-Science-Teams und die Open-Source-Bibliothek SDV für Teams mit Python-Expertise und vollem Kontrollbedarf. Drei Kategorien decken die wichtigsten Anforderungen ab:
MOSTLY AI — Enterprise-Plattform für regulierte Branchen
MOSTLY AI ist auf Finanzdienstleistungen und Gesundheitswesen spezialisiert. Die Plattform transformiert Produktionsdaten in datenschutzkonforme synthetische Versionen über einen sechsstufigen Prozess mit automatisiertem Modelltraining. Stärke: Hohe Genauigkeit (97,8 % in Benchmarks), integrierte Privacy-Tests, EU-Hosting-Option.
Gretel — Entwicklerfreundliche API-Plattform
Gretel richtet sich an Data-Science-Teams, die synthetische Daten in bestehende Engineering-Workflows einbetten wollen. API-First-Ansatz mit Unterstützung für tabellarische, Text- und Bilddaten. Stärke: Flexible Pipeline-Integration, Hybrid-Deployment, breite Datentyp-Unterstützung.
SDV — Open-Source-Bibliothek
Synthetic Data Vault (SDV) ist eine Python-Bibliothek für tabellarische, relationale und Zeitreihendaten. Open Source, kostenlos, volle Kontrolle. Stärke: Kein Vendor Lock-in, lokal deploybar, ideal für Teams mit Data-Science-Kompetenz. Schwäche: Erfordert mehr manuelles Setup und Tuning als Managed-Plattformen.
Vorteile
- DSGVO-konform bei korrekter Implementierung
- Unbegrenzte Datensatzgröße möglich
- Freie Weitergabe an Partner und Dienstleister
- Edge-Case-Generierung für robustere Modelle
- Keine Einwilligungen für Trainingsdaten nötig
Nachteile
- Generierungsprozess selbst ist DSGVO-relevant
- Qualität hängt stark von Originaldaten ab
- Validierungsaufwand nicht trivial
- Komplexe relationale Strukturen sind anspruchsvoll
- Fachexpertise für Modellwahl und Tuning nötig
Entscheidungs-Checkliste: Passen synthetische Daten zu Ihrem Projekt?
Synthetische Daten sind kein Allheilmittel — aber für viele Unternehmen der effizienteste Weg zu DSGVO-konformem KI-Training. Die folgenden sieben Kriterien helfen bei der Einschätzung, ob ein Proof-of-Concept für Ihr Projekt sinnvoll ist. Nicht jedes KI-Projekt braucht synthetische Daten. Prüfen Sie diese sieben Kriterien:
- Personenbezogene Daten im Training? → Wenn ja, sind synthetische Daten eine starke Alternative zur Anonymisierung.
- Datensatz zu klein für robustes Training? → Synthetische Augmentation kann unterrepräsentierte Klassen gezielt erweitern.
- Realistische Testdaten benötigt? → Synthetische Testdaten bilden Produktionskomplexität ab, ohne Compliance-Risiko.
- Daten an Dritte weitergeben? → Synthetische Datensätze können frei geteilt werden — ideal für Partner-Integrationen und Outsourcing.
- Regulierte Branche? → Synthetische Daten reduzieren den Compliance-Aufwand für Audit-Anforderungen und branchenspezifische Regulierung erheblich.
- Ausreichende Datenqualität im Original? → Synthetische Daten sind nur so gut wie ihre Quelle. Schlechte Originaldaten erzeugen schlechte synthetische Daten.
- Data-Science-Kompetenz im Team? → Managed-Plattformen (MOSTLY AI, Gretel) senken die Einstiegshürde. SDV erfordert Python-Expertise.
FAQ: Synthetische Daten für den Mittelstand
Sind synthetische Daten wirklich DSGVO-konform?
Ja — der resultierende synthetische Datensatz enthält keine personenbezogenen Daten und fällt damit nicht unter die DSGVO. Aber: Der Generierungsprozess, bei dem das Modell aus realen personenbezogenen Daten lernt, ist selbst eine Datenverarbeitung und braucht eine Rechtsgrundlage. Typischerweise greift hier das berechtigte Interesse (Art. 6 Abs. 1 lit. f DSGVO) mit dokumentierter Interessenabwägung. Details zu DSGVO-Rechtsgrundlagen für KI-Anwendungen finden Sie in unserem Leitfaden zu DSGVO-konformer KI.
Wie hoch ist die Qualität synthetischer Daten im Vergleich zu echten Daten?
Moderne Generierungstools erreichen 90–98 % statistische Treue gegenüber den Originaldaten. In ML-Utility-Tests — bei denen ein Modell auf synthetischen Daten trainiert und auf echten Daten evaluiert wird — liegt der Performance-Verlust typischerweise bei 2–5 Prozentpunkten. Für viele Anwendungsfälle ist das akzeptabel, besonders wenn die Alternative kein Training ist.
Können synthetische Daten Re-Identifizierung ermöglichen?
Bei korrekter Implementierung nicht. Privacy-Tests (Nearest-Neighbour-Distanz, Membership-Inference-Angriffe) validieren, dass kein synthetischer Datenpunkt zu nah an einem echten liegt. Differential-Privacy-Verfahren bieten mathematische Garantien. Allerdings: Schlecht konfigurierte Generierung kann zu Memorization führen — deshalb ist die Validierungsphase nicht verhandelbar.
Was kostet der Einstieg in synthetische Daten?
Open-Source-Tools wie SDV sind kostenlos. Managed-Plattformen starten bei ca. 500–2.000 EUR/Monat je nach Datenvolumen und Features. Der größte Kostenfaktor ist nicht das Tool, sondern die Expertise: Datenprofiling, Modellkonfiguration und Validierung erfordern Data-Engineering-Kompetenz. Ein Proof-of-Concept mit einem einzelnen Datensatz ist in 2–4 Wochen umsetzbar.
Wie passen synthetische Daten zum EU AI Act?
Der EU AI Act fordert für Hochrisiko-KI-Systeme dokumentierte Trainingsdaten mit nachweisbarer Qualität und Bias-Freiheit. Synthetische Daten können hier helfen: Sie ermöglichen gezielte Bias-Korrektur durch kontrollierte Generierung und lückenlose Dokumentation des Datengenerierungsprozesses — beides Anforderungen des AI Act.
Fazit: Synthetische Daten als strategischer Enabler
Die wichtigste Erkenntnis: Synthetische Daten sind kein Nischenthema mehr. Sie sind ein strategischer Hebel für jedes Unternehmen, das KI-Projekte datenschutzkonform, skalierbar und mit begrenzten Datensätzen umsetzen will. Die Technologie ist ausgereift, die Tools sind verfügbar, und die rechtlichen Rahmenbedingungen sind klar.
Der entscheidende Schritt ist nicht die Tool-Auswahl — es ist die saubere Implementierung der Pipeline: vom Profiling über die Generierung bis zur Validierung. Wer diesen Prozess beherrscht, erschließt KI-Anwendungen, die ohne synthetische Daten unmöglich oder illegal wären.
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