Synthetic data management: i principi per una governance efficace

A cura di Teresa Roma, Business Line Manager di Kirey Group 

Non sono dati falsi. Non sono un surrogato di comodo. Sono dati fittizi, sì, ma costruiti su fondamenta solidamente reali. E il loro obiettivo non è "inventare" la realtà, ma riprodurla fedelmente, in sicurezza, rispettando la complessità e la specificità dei fenomeni aziendali che rappresentano. È così che, in estrema sintesi, potremmo definire i synthetic data, la nuova frontiera dell’evoluzione digitale scaturita dai più recenti vincoli normativi, dalle preoccupazioni legate alla privacy, e dalla crescente esigenza di alimentare sistemi intelligenti con informazioni qualitativamente impeccabili.

I dati sintetici sono infatti un ecosistema di dati artificiali, indistinguibile da quello reale sotto il profilo comportamentale, ma completamente svincolato da identità o riferimenti sensibili. Per questo non sostituiscono i dati reali, ma diventano uno strumento chiave per accelerare l’innovazione, ridurre il time-to-market, e affrontare le sfide della trasformazione digitale in modo sicuro, scalabile e sostenibile. 

Le applicazioni sono molteplici, dall’healthcare ai servizi finanziari. Pensiamo ad esempio a una banca che voglia attuare un progetto di dynamic pricing: qui i synthetic data permettono di analizzare i comportamenti della clientela senza esporre dati sensibili, velocizzando la sperimentazione e garantendo piena compliance. 

Il punto chiave è infatti la rappresentatività: il dato sintetico deve essere una trasposizione comportamentale coerente del dato reale, replicato per scopi precisi. E proprio in quest’ottica, anche la gestione del dato sintetico non può prescindere da una forte governance.  

La nuova data challenge: governare il dato, anche quello sintetico  

Generare dati sintetici richiede competenza, metodo e consapevolezza. Si tratta di progettare rappresentazioni fedeli di processi di business, mantenendo coerenza con i metadati e l’identità aziendale, attraverso un preciso know-how, tuning dei modelli e valutazione accurata. Il rischio, altrimenti, è di generare non un patrimonio, ma un artefatto che, se costruito male, può anche rivelare informazioni sensibili.  

Una metodologia rigorosa: l’innovazione non si improvvisa 

La creazione di dati sintetici deve partire sempre dallo studio approfondito dei dati reali, che devono essere puliti, certificati e rappresentativi, in maniera da modellare comportamenti, abitudini e correlazioni attraverso tecniche statistiche avanzate e algoritmi generativi. 

Un percorso rigoroso e replicabile potrebbe essere schematizzato in cinque fasi: 

1. Pulizia e certificazione del dato di partenza
   Nessun dato sintetico può essere affidabile se il dato reale da cui parte non è pulito, coerente e governato. Questo significa definire chiaramente i metadati, la semantica e il contesto di utilizzo. Il dato deve essere “aziendalmente riconosciuto”.
2. Analisi statistico-fenomenologica
   Questa fase è la più delicata: si studia il fenomeno che i dati descrivono (comportamenti d’acquisto, flussi di navigazione, sequenze operative, ecc.), con l’obiettivo di estrarne la struttura statistica di base. È qui che si costruisce la “carta d’identità del dato”.
3. Progettazione degli algoritmi generativi
   Vengono scelti e configurati gli algoritmi (GANs, simulazioni probabilistiche, agent-based modelling, ecc.) che permetteranno di generare dati coerenti. Il focus non è solo sulla forma, ma sulla dinamica del dato.
4. Validazione della coerenza statistica
   I dati sintetici generati vengono confrontati con quelli reali attraverso misure di similarità, distribuzione, correlazione, per verificare che replichino il comportamento e non solo l’aspetto dei dati di partenza.
5. Etichettatura e documentazione
   Ogni dato sintetico, anche se anonimizzato, deve essere infine chiaramente identificabile come tale. È essenziale marcare l’origine sintetica in modo inequivocabile, per garantire trasparenza e tracciabilità. Questa marcatura può avvenire, ad esempio, attraverso metadati associati al file o al record, l’uso di convenzioni di nomenclatura, tag nei sistemi di gestione dei dati, oppure — nei casi più avanzati — mediante tecniche di watermarking digitale. L’obiettivo è evitare ogni possibile ambiguità con i dati reali e consentire controlli, audit e analisi mirate. 

Synthetic data management: cultura, oltre alla tecnologia 

Come si può intuire, il valore dei synthetic data non sta solo nella tecnologia che li genera, ma nella gestione del loro ciclo di vita. Questo comporta il possesso di metodo, cultura e visione che concorrono a formare una vera e propria governance per definire ruoli, regole e responsabilità per l’utilizzo dei dati sintetici, un controllo dei loro rischi e della loro integrazione nei processi aziendali.  

Solo in questo modo il synthetic data può elevarsi da “trend” a leva concreta di innovazione responsabile e ponte tra l’urgenza di fare AI e data-driven business, proteggendo i dati personali e rispettando la regolamentazione.