Fordeler med syntetiske data
Syntetiske data gir oss friheten til å teste uten risiko for personvernbrudd. Ved å erstatte ekte personopplysninger med realistiske, men kunstig genererte data, sikrer vi både kvalitet og compliance med GDPR/Personvernforordningen.
Resultatet?
En tryggere, mer effektiv testhverdag – på tvers av systemer, sektorer og landegrenser.
Personvern og compliance
Eliminerer risikoen for brudd på GDPR og personopplysningsloven ved å unngå bruk av ekte persondata.
Trygg deling og samarbeid
Muliggjør deling av testdata på tvers av organisasjoner og landegrenser uten juridiske eller etiske utfordringer.
Realistiske testscenarier
Gir data som er statistisk og strukturelt lik ekte data, slik at testene blir relevante og pålitelige.
Skalerbarhet og fleksibilitet
Generer store mengder data raskt for komplekse testmiljøer og verdikjeder.
Redusert kostnad og tid
Fjerner behovet for anonymisering og manuell tilpasning av ekte data.
Innovasjon og kvalitet
Støtter utvikling og testing av nye løsninger uten å kompromittere sikkerhet eller integritet.
Farer ved bruk av produksjonsdata i testmiljø
Høy risiko for personvernbrudd: Å bruke ekte produksjonsdata (med virkelige personopplysninger) i test kan føre til at sensitive data spres ukontrollert. Kopier av produksjonsdatabaser kan dukke opp i flere utviklings-, test- og QA-miljøer uten at de blir håndtert strengt nok. Hvert ekstra sted øker sjansen for at data kommer på avveie. Skjer det en lekkasje eller uautorisert innsyn i slike testdata, har man et personvernbrudd som må rapporteres til Datatilsynet. Konsekvensene kan bli alvorlige bøter, omdømmetap og pålegg om kostbare tiltak. Kort sagt: jo mer man dupliserer produksjonsdata, desto større blir angrepsflaten for potensielle datalekkasjer.
Bryter med regelverk og etiske retningslinjer: Personvernforordningen (GDPR) og nasjonale lover setter strenge grenser for bruk av persondata utover det opprinnelige formålet. Å legge produksjonsdata inn i et testmiljø kan være i strid med disse reglene dersom dataene ikke er tilstrekkelig anonymisert eller det ikke foreligger et lovlig grunnlag. I helse- og offentlig sektor finnes det til og med egne bestemmelser som sier at identifiserbare helseopplysninger kun kan brukes i lukkede testmiljøer hvis det er “umulig eller uforholdsmessig vanskelig” å bruke fiktive/anonyme data i stedet. Det innebærer at man som hovedregel skal la være å bruke ekte data til test. Å ignorere dette kan ikke bare være ulovlig, men også uetisk, siden man utsetter folks private opplysninger for unødvendig risiko.
Mulighet for re-identifisering: Noen prøver å omgå personvernrisikoen ved å anonymisere eller maskere produksjonsdata før de brukes i test. Men selv anonymiserte data bærer ofte preg av virkeligheten – det kan finnes unike kombinasjoner eller mønstre som gjør at en person kan gjenkjennes hvis man sammenstiller testdataene med annen informasjon. Forskning og erfaring viser at det i en del tilfeller er mulig å re-identifisere “anonyme” datasett ved hjelp av eksterne kilder. Det vil si at selv om navn og fødselsnummer er fjernet, kan f.eks. en sjelden diagnose kombinert med bosted og alder peke tilbake på en bestemt pasient. Dette er en alvorlig fare ved å bruke faktiske data – man tror kanskje de er trygget, men i realiteten kan personvernet fortsatt kompromitteres. Syntetiske data eliminerer denne faren fullstendig, ettersom det ikke finnes noen virkelig person i utgangspunktet som kan identifiseres.
Tidkrevende anonymisering og svekket datakvalitet: For å gjøre produksjonsdata “trygge” for test formål, må de som nevnt typisk anonymiseres eller maskeres kraftig. Denne prosessen er både arbeidskrevende og har en tendens til å forringe kvaliteten på dataene. Viktige statistiske egenskaper i datasettet kan gå tapt når man fjerner eller endrer personopplysninger. Resultatet blir at de modifiserte produksjonsdataene ofte ikke holder mål – de kan mangle nøkkelvariasjoner, korrelasjoner eller edge cases som er nødvendige for god testing. Ironisk nok kan man ende opp med et dårligere testgrunnlag samtidig som man fortsatt har en personvernrisiko. Syntetiske data slippe dette dilemmaet: man får beholde rikheten og strukturene fra ekte data, uten å måtte bruke tid på anonymisering eller risikere at dataene blir ubrukelige.
Operasjonelle utfordringer og kompleksitet: Å håndtere produksjonsdata utenfor produksjonsmiljøet skaper ekstra kompleksitet i drift og rutiner. Man må sørge for strenge tilgangskontroller i test, sporing av hvem som kopierer data hvor, og kontinuerlig oppdatere testdata når produksjonen endrer seg (ellers tester man kanskje på utdaterte scenarioer). Dette er vanskelig å skalere. I praksis ser man ofte at kopierte datafiler blir liggende i glemte hjørner av testmiljøene, noe som gir en uoversiktlig situasjon og teknisk gjeld. Ved å gå “all in” på syntetiske testdata unngår man disse hodepinene – testmiljøet blir ryddigere, sikrere og enklere å vedlikeholde.
Oppsummert
Gevinstene ved syntetiske testdata er betydelige – man får realistiske og varierte datasett som oppfyller krav til personvern, kan deles og skaleres fritt, og som gjør kvalitetssikring både tryggere og mer effektiv. Samtidig unngår man alle de alvorlige risikoene knyttet til bruk av ekte produksjonsdata utenfor produksjon.
Derfor er trenden klar: Alle testmiljø bør så langt det er mulig benytte syntetiske data i stedet for produksjonsdata. Det gir det beste fra to verdener – høy kvalitet og lav risiko.