In der heutigen digitalen Welt möchten immer mehr Unternehmen die Potenziale von Machine Learning (ML), Data Science und Künstlicher Intelligenz (AI) nutzen, um aus ihren Daten wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen. Dabei stellt sich jedoch oft die Frage, wie dies in Einklang mit den strengen Vorgaben der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) geschehen kann. Insbesondere im Umgang mit personenbezogenen Daten gilt es, hohe Anforderungen zu erfüllen, um rechtliche Risiken zu vermeiden.
Eine innovative Möglichkeit, diese Herausforderungen zu meistern, ist die Generierung von synthetischen Daten. Dabei handelt es sich um vollständig künstliche Datensätze, die auf den ursprünglichen Daten basieren, aber keinerlei reale personenbezogene Informationen mehr enthalten. Lesen Sie mehr über die Vorteile dieser synthetischen „Zwillinge“https://www.datasense.at/post/datenschutzkonforme-anwendung-von-machine-learning-ein-leitfaden-f%C3%BCr-unternehmen.
Nach der Generierung der synthetischen Daten können Unternehmen diese ohne Bedenken für ihre ML-Projekte nutzen. Der nächste Schritt besteht darin, die synthetischen Daten für das Training und die Optimierung von Machine-Learning-Modellen zu verwenden. Hierzu wird ein passendes Modell ausgewählt, trainiert und verfeinert. Dank der hohen Qualität der synthetischen Daten bleibt die Leistungsfähigkeit der Modelle erhalten.
Sobald das Training abgeschlossen ist und das Modell optimiert wurde, kann es in einem sicheren System produktiv eingesetzt werden. Das Modell ist dann in der Lage, reale Daten zu verarbeiten und wertvolle Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen, ohne dass die ursprünglichen Daten jemals offengelegt wurden.
DSGVO-konform und sicher: Daten teilen ohne Risiko
Ein weiterer wesentlicher Vorteil synthetischer Daten ist die Möglichkeit, diese bedenkenlos mit externen Partnern zu teilen. Da keine personenbezogenen Informationen enthalten sind, können Unternehmen ihre Daten für gemeinsame Projekte, Kooperationen oder Forschungszwecke bereitstellen, ohne gegen die DSGVO zu verstoßen.
Fazit: Synthetische Daten als Schlüssel zur DSGVO-konformen Nutzung von Machine Learning
Für Unternehmen, die die Möglichkeiten von Machine Learning und Künstlicher Intelligenz ausschöpfen möchten, ohne dabei in Konflikt mit den strengen Datenschutzvorgaben der DSGVO zu geraten, bieten synthetische Daten eine äußerst attraktive Lösung. Durch die Erstellung von „Zwillingen“ ihrer originalen Datensätze können Unternehmen sowohl die Sicherheit ihrer Daten gewährleisten als auch die Qualität ihrer Machine-Learning-Modelle bewahren. Dies eröffnet neue Chancen für datengetriebene Innovationen und ermöglicht es, das volle Potenzial moderner Technologien auszuschöpfen – ohne dabei datenschutzrechtliche Risiken einzugehen.
Bei DataSense Consulting beschäftigen wir uns mit allen Aspekten von Data Analytics und Data Engineering und verstehen wie wichtig ist es, die Muster aus bestehenden Daten auswerten zu können, selbst, nachdem diese aus DSGVO Gründen nicht mehr verwendbar sind.
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