Los datos sintéticos, según la Agencia Española de Protección de Datos (AEPD), son conjuntos de información generados artificialmente que replican las propiedades y la estructura de los datos reales con el fin de cumplir un propósito específico. Esta práctica se ha convertido en una herramienta esencial en el ámbito de la ciencia de datos y la inteligencia artificial, ya que permite a los investigadores y desarrolladores superar las limitaciones asociadas con la disponibilidad y la calidad de los datos reales.
Utilidad de los Datos Sintéticos
En un entorno en el que el acceso a datos reales puede ser limitado debido a restricciones de privacidad, falta de disponibilidad o situaciones en las que se necesitan datos que representen escenarios extremos o poco comunes, los datos sintéticos ofrecen una solución prometedora. Estos conjuntos de datos generados artificialmente se utilizan ampliamente en diversas aplicaciones, como el desarrollo y la validación de algoritmos de aprendizaje automático, pruebas de sistemas de seguridad cibernética, análisis de riesgos y detección de fraudes, entre otros.
La generación de datos sintéticos implica la aplicación de técnicas sofisticadas, como el modelado secuencial, el uso de datos simulados y el empleo de algoritmos de aprendizaje profundo, como las redes generativas antagónicas (GAN). Estas técnicas permiten crear conjuntos de datos sintéticos que imitan con precisión la distribución estadística y las propiedades de los datos reales, lo que garantiza la utilidad y la aplicabilidad de estos datos en diversas tareas analíticas y de modelado.
Los datos sintéticos pueden funcionar como una tecnología avanzada de privacidad (PET), permitiendo la implementación de un enfoque de protección de datos desde el diseño en escenarios que involucran el procesamiento de datos personales. Destaca que la generación de datos sintéticos puede minimizar o incluso evitar el tratamiento de datos personales al tiempo que produce conclusiones equivalentes a las obtenidas con datos personales originales. Es fundamental que, bajo el marco del RGPD, los datos sintéticos estén libres de información identificable, aun cuando se generen a partir de datos personales reales.
La creación de datos sintéticos implica un proceso de modelado y síntesis que debe preservar el valor analítico específico para el caso de uso, al tiempo que cumple con las normativas de protección de datos y los requisitos de privacidad. La preservación del valor analítico se refiere a la utilidad del conjunto de datos en relación con el propósito o el caso de uso específico. En este sentido, se resalta la importancia de que los datos sintéticos mantengan la distribución estadística y las propiedades fundamentales de los datos reales sin comprometer la privacidad de los individuos.
¿Por qué un empresa los datos sintéticos son una herramienta valiosa?
En el ámbito empresarial, los datos sintéticos han demostrado ser una herramienta valiosa para la toma de decisiones estratégicas y el análisis de mercado. Al permitir a las empresas realizar estudios de mercado y análisis de tendencias sin revelar información confidencial sobre sus clientes y operaciones internas, los datos sintéticos se han convertido en un activo importante para las empresas que buscan mantener un equilibrio entre la innovación y la protección de la privacidad de sus clientes.
- La AEPD reconoce que los datos sintéticos desempeñan un papel crucial en la protección de la privacidad y la confidencialidad de los datos, ya que permiten a las organizaciones y entidades gubernamentales llevar a cabo análisis y estudios estadísticos sin comprometer la información personal sensible. Al replicar las características fundamentales de los datos reales sin revelar detalles específicos sobre individuos o entidades, los datos sintéticos proporcionan una capa de anonimato que es fundamental en el marco del Reglamento General de Protección de Datos (RGPD) de la Unión Europea.
- Además, la AEPD subraya que los datos sintéticos pueden utilizarse como una alternativa efectiva en situaciones en las que la divulgación de información sensible puede representar un riesgo para la seguridad y la privacidad de los individuos. Por ejemplo, en el ámbito de la salud, los datos sintéticos pueden ser empleados para realizar análisis epidemiológicos y de tendencias sin exponer la información médica confidencial de los pacientes.
- Otra aplicación importante de los datos sintéticos se encuentra en el campo de la investigación y el desarrollo, donde estos conjuntos de datos pueden utilizarse para probar y validar hipótesis científicas sin comprometer la confidencialidad de los datos reales. Esto es especialmente relevante en áreas como la medicina, la biología y la ingeniería, donde la experimentación y la investigación requieren un alto nivel de precisión y control de variables.
Sin embargo, la AEPD también destaca la importancia de adoptar un enfoque cauteloso al utilizar datos sintéticos, ya que su aplicación inadecuada o incorrecta puede conducir a resultados erróneos y conclusiones engañosas. Es fundamental comprender los límites y las limitaciones de los datos sintéticos y utilizarlos de manera responsable para garantizar la precisión y la integridad de los resultados obtenidos.
Al imitar las propiedades y la distribución estadística de los datos reales, los datos sintéticos ofrecen una solución efectiva para abordar los desafíos relacionados con la privacidad y la confidencialidad de los datos, al tiempo que fomentan la innovación y el avance científico en una variedad de disciplinas. Sin embargo, es crucial adoptar un enfoque reflexivo y ético al utilizar datos sintéticos, y garantizar que se respeten los principios fundamentales de privacidad y protección de datos en todas las etapas del proceso de generación y aplicación de estos conjuntos de datos.
