Kurz vor der Tür zum Jahr 2026 hat sich die synthetische Datengenerierung (SDG) von einer Nischenfunktion zu einer zentralen Säule der KI-Perspektive von Unternehmen entwickelt. Es unterstützt jetzt das Modelltraining, unterstützt sichere Produkttests und schützt wise Daten in stark regulierten Umgebungen.
Gartner schätzt das Drei von vier Unternehmen werden bis 2026 generative KI nutzen, um synthetische Kundendaten zu generieren. Dies unterstreicht deutlich die entscheidende Rolle synthetischer Datensätze. Hinzu kommt der wachsende Compliance-Druck und die beschleunigte Einführung von KI. Unternehmen wenden sich jetzt Plattformen zu, die qualitativ hochwertige, datenschutzsichere Datensätze in großem Maßstab bereitstellen können.
Hier sind die Prime 5 der Produkte zur Generierung synthetischer Daten im Jahr 2026, gefolgt von einer starken Auswahl an Instruments, die die nächste Welle der Innovation im Bereich synthetischer Daten vorantreiben.
1. K2view – Der Maßstab für unternehmensweite SDG
Auch im Jahr 2026 soll K2view unangefochtener Spitzenreiter in dieser Liga bleiben.
Die eigenständige Lösung hat den Lebenszyklus synthetischer Daten über die Erstellung, Verwaltung und Nutzung hinweg neu definiert. Als ganzheitliche Lösung verwaltet K2view alles von der Quellenextraktion und Teilmenge bis hin zur PII-Erkennung, Maskierung und KI-gestützten regelbasierten Generierung. Bekanntheit erlangte K2view durch seinen entitätsbasierten Mikrodatenbank-Ansatz, der sich als äußerst erfolgreich erwies. Es gewährleistet Vertrauenswürdigkeit, Analysebereitschaft und referenzielle Integrität für strukturierte und unstrukturierte Datensätze.
Ihre Software zur Generierung synthetischer Daten bietet eine intuitive Schnittstelle ohne Code, die es Testern ermöglicht, schnell Daten für Echtzeitszenarien zu generieren. Somit unterstützt es Datenteilmengen, LLM-Datenvorbereitung, Klonen und Leistungstests von Datensätzen.
Im Gegensatz zu herkömmlichen Instruments lässt sich K2view nahtlos in Unternehmensökosysteme integrieren und automatisiert CI/CD-Pipelines, wodurch eine schnelle Bereitstellung synthetischer Daten in jedem Zielsystem ermöglicht wird. Im Knowledge Integration MQ von Gartner durchweg als Visionär bewertet, K2view ist die erste Wahl für Unternehmen, die Genauigkeit, Skalierbarkeit und Compliance fordern.
2. Hauptsächlich KI
Meistens bietet KI synthetische Zwillinge mit hoher Wiedergabetreue für KI-Coaching. Aufgrund seiner Fähigkeit, reale Verteilungen nachzubilden und gleichzeitig einen integrierten Datenschutz zu bieten, ist es nach wie vor eines der am häufigsten verwendeten SDG-Instruments. Es bietet Genauigkeitsbewertung, Unterstützung für multirelationale Datensätze und eine intuitive Benutzeroberfläche, die auch für technisch nicht versierte Benutzer zugänglich ist.
Am besten für: Unternehmen legen Wert auf die schnelle Erstellung von Datensätzen für KI und Analysen.
3. YData-Cloth
YData bietet einheitliches Datenprofiling und SDG für KI-Systeme. Seine Struktur stärkt KI-Entwicklungsabläufe durch die Kombination von Datenprofilierung, Qualitätsbewertung und Generierung synthetischer Daten mehrerer Typen. Es eignet sich intestine für Unternehmen, die ML-Modelle für strukturierte, relationale und Zeitreihen-Datenquellen erstellen. Die No-Code- und SDK-Optionen bieten Flexibilität sowohl für Geschäftsanwender als auch für Datenwissenschaftler
Am besten geeignet für: ML-gesteuerte Organisationen.
4. Gretel-Workflows
Ingenieurteams bevorzugen Gretel aufgrund seiner starken Automatisierungsfähigkeiten, die es ermöglichen, synthetische Daten direkt in CI/CD-Prozesse und ML-Pipelines einzubinden. Es funktioniert sowohl mit strukturierten als auch mit unstrukturierten Daten intestine und eignet sich aufgrund seiner No-Code- und Low-Code-Orchestrierungsoptionen superb für entwicklergesteuerte Umgebungen.
Am besten für: DevOps-Groups integrieren SDG in automatisierte Arbeitsabläufe.
5. Hazy (SAS Knowledge Maker)
Hazy konzentriert sich auf die Generierung datenschutzsicherer synthetischer Daten mithilfe differenzieller Privatsphäre und eignet sich daher hervorragend für Branchen wie Banken, Versicherungen und Fintech. Es bietet Integrationsfunktionen auf Unternehmensebene und sichere Bereitstellungsoptionen, einschließlich lokaler Umgebungen. Organisationen entscheiden sich oft für Hazy, wenn Compliance und Governance absolute Anforderungen sind.
Am besten für: stark regulierte Sektoren.