KI-Tools für synthetische Datengenerierung im Vergleich 2026: Tonic.ai, Syntho, K2view und 7 weitere (Preise & kostenlose Tarife)

Die Auswahl eines KI-Tools für die Generierung synthetischer Daten ist schwieriger, als es scheint. Manche Tools erzeugen Daten von Grund auf, manche anonymisieren Produktionsdaten, und manche konzentrieren sich auf einen Bereich wie SAP, Gesundheitswesen oder Zeitreihendaten. Viele Anbieter veröffentlichen zudem keine Preise, sodass Kosten schwer zu vergleichen sind.

Dieser Artikel vergleicht 10 Tools: Tonic.ai, Syntho, K2view, GenRocket, Synthesized, SAS Data Maker, DataCebo SDV, Betterdata, Rockfish Data und Aindo. Für jedes betrachten wir Preise, kostenlose Tarife, Japanisch-Unterstützung, unterstützte Plattformen, Stärken und Schwächen. Den Vergleich haben wir anhand der offiziellen Website des jeweiligen Anbieters erstellt, Stand November 2026.

Nach den Abschnitten zu den einzelnen Tools finden Sie Empfehlungen nach Einsatzzweck und praktische Tipps zur Auswahl. Funktionen und Preise können sich ändern. Prüfen Sie daher vor Ihrer Entscheidung die offiziellen Websites auf die neuesten Angaben.

Was sind KI-Tools zur Generierung synthetischer Daten? Funktionen und wichtige Punkte vor der Auswahl

KI-Tools zur Generierung synthetischer Daten erstellen künstliche Daten, die sich wie echte Daten verhalten, aber keine realen Personen oder Datensätze offenlegen. Teams nutzen sie, um Software zu testen, KI-Modelle zu trainieren und Daten sicherer zu teilen. Die Tools in diesem Artikel arbeiten auf unterschiedliche Weise. Manche erzeugen Daten anhand von Regeln oder eines Schemas, manche lernen Muster aus Produktionsdaten, und manche maskieren sensible Werte.

Typische Einsatzzwecke sind:

• Testdaten für Entwicklung und QA: Erstellung realistischer Datenbanken, die Beziehungen zwischen Tabellen beibehalten, etwa bei Tonic.ai, Syntho und K2view.
• Anonymisierung von Produktionsdaten: Maskieren oder Ersetzen sensibler Werte, damit Daten in Nicht-Produktionsumgebungen genutzt werden können.
• Trainingsdaten für KI und ML: Erzeugung tabellarischer, relationaler oder Zeitreihendaten, etwa bei DataCebo SDV und Betterdata.
• Validierung von KI-Agenten: Vorbereitung von Szenarien und erwarteten Antworten, etwa bei Synthesized und Rockfish Data.
• Schwärzung von Dokumenten und Text: Erkennung personenbezogener Daten in unstrukturierten Daten, etwa bei Tonic.ai und GenRocket.
• Gesundheits- und Forschungsdaten: Erstellung synthetischer Kohorten und Kontrollarme, etwa bei Aindo.

Prüfen Sie vor der Auswahl, was ein kostenloser Tarif oder eine kostenlose Testphase tatsächlich abdeckt. Tonic.ai führt einen Fabricate-Tarif mit kostenlosem Tarif und $5 Guthaben pro Monat auf, während DataCebo SDV Community kostenlos ist, aber die kommerzielle Nutzung einschränkt. Rockfish Data bietet kostenlosen Zugang nach Antrag. Viele andere erfordern ein Angebot oder eine Demo.

Die Japanisch-Unterstützung unterscheidet sich ebenfalls. Mehrere Tools verarbeiten einige japanische Daten oder Locales, die meisten Websites und Dokumentationen sind jedoch auf Englisch. Klären Sie, ob Sie eine japanische Benutzeroberfläche, eine Verarbeitung japanischer Daten oder beides benötigen.

Vergleichen Sie schließlich das Preismodell, die Plattform und die Unternehmensgröße. Manche Tools arbeiten mit nutzungsbasierter Abrechnung, manche mit jährlichen Lizenzen und manche mit funktionsbasierten Tarifen. Manche laufen nur in Ihrer eigenen Umgebung, andere sind cloudbasiert. Auf Unternehmen ausgerichtete Tools bringen oft längere Vertragslaufzeiten und Einrichtungsaufwand mit sich.

Vergleichstabelle der Top-10-Tools (Preise, Japanisch-Unterstützung, Plattformen)

Tool	Wichtigste Tarife	Japanisch-Unterstützung	Plattformen
Tonic.ai	Fabricate: Kostenloser Tarif $0/Monat / Plus $29/Monat	Teilweise	Web (Tonic Cloud), Self-hosted (Enterprise), REST API, Python SDK (Textual) und mehr
Syntho	Siehe offizielle Website	Teilweise	Self-hosted (vor Ort oder in Ihrer eigenen Cloud), Docker Compose, Kubernetes (Helm), REST API
K2view	Auf Anfrage	Keine Angabe	On-premises, Cloud, Hybrid, Self-service-Portal und mehr
GenRocket	Siehe offizielle Website	Teilweise	Web (Multi-Tenant-Hosting), Single-Tenant-Hosting (auf Angebotsbasis), API und CI/CD-Integration, Self-service-Portal (G-Portal)
Synthesized	Auf Anfrage	Keine Angabe	Self-hosted (Docker Compose, Kubernetes/Helm), Offline-Installation, REST API, CI/CD-Integration (GitHub Actions, Azure DevOps)
SAS Data Maker	Siehe offizielle Preisseite	Teilweise	Web (bereitgestellt auf Microsoft Azure), Microsoft Marketplace
DataCebo SDV	SDV Enterprise Developer Plan $500/Nutzer/Monat zuzüglich nutzungsbasierter Abrechnung von $1 pro 1 Million Zellen synthetischer Stichprobendaten	Keine Angabe	Python SDK, Eigene Umgebung (self-hosted), Air-gapped-Bereitstellung (Team Plan, Kontakt für Details)
Betterdata	Auf Anfrage	Keine Angabe	On-premises (Air-gapped unterstützt), Cloud (GCP, AWS, Azure, Alibaba Cloud)
Rockfish Data	Siehe offizielle Website	Keine Angabe	Eigene VPC, On-premises, Snowflake Native App, Python SDK und mehr
Aindo	Auf Anfrage	Keine Angabe	Web-UI, REST API, Eigene Cloud / On-premises (Single-Node und Multi-Node), Python-Bibliotheken (aindo.rdml, aindo-anonymize)

AIpedia hat diese Tools nicht bewertet, da sie noch keine eigenen Seiten auf AIpedia haben. Preise und Tarife ändern sich; wir haben die offizielle Website des jeweiligen Anbieters im November 2026 geprüft. Prüfen Sie die neuesten Angaben auf der offiziellen Website, bevor Sie sich registrieren.

Funktionen, Preise und Geeignet für: 10 Tools

1. Tonic.ai

Tonic.ai ist eine Suite aus drei Produkten zur Vorbereitung von Daten für Entwicklung, Tests und KI-Training. Tonic Fabricate erzeugt synthetische Daten von Grund auf im Dialog mit einem KI-Agenten. Tonic Structural anonymisiert und teilt strukturierte Produktionsdaten auf, und Tonic Textual erkennt und maskiert sensible Informationen in Dokumenten und Texten.

Der Data Agent von Fabricate kann Datenbanken erzeugen, die referenzielle Integrität bewahren, sowie Dokumente wie PDFs und DOCX-Dateien. Ein Validation Agent prüft die Ausgabe und fordert Korrekturen an. Weitere Funktionen sind die Generierung von Mock-APIs und der Zugriff über MCP.

• Stärken: Ein Anbieter deckt die Generierung neuer synthetischer Daten, die Anonymisierung von Produktionsdaten und die Schwärzung unstrukturierter Daten ab.
• Stärken: Der kostenlose Tarif und der Plus-Tarif von Fabricate sind öffentlich aufgeführt, und Structural Cloud bietet laut offizieller Dokumentation eine kostenlose Testphase von 14 Tagen.
• Stärken: Es bietet viele entwicklerorientierte Verbindungsoptionen, darunter MCP, ein Python SDK und eine REST API. Textual kann sensible Informationen in japanischem Text erkennen.
• Zu beachten: Die höherwertigen Tarife von Structural und Textual werden auf Angebotsbasis vergeben, und die nutzungsbasierte Rate von Textual wird auf der Preisseite nicht angezeigt.
• Zu beachten: Die Nutzung von Fabricate wird nach Tokens abgerechnet, daher schwanken die Kosten. Die offizielle FAQ nennt eine Richtlinie von etwa $0.17 bis $0.37 pro Durchgang. Die Website und die Admin-Konsole sind nur auf Englisch verfügbar.

Preise: Fabricate: Kostenloser Tarif $0/Monat ($5 an Credits pro Monat, Tonic Cloud, keine Kreditkarte erforderlich) / Plus $29/Monat ($25 an Credits pro Monat, danach nutzungsbasiert) / Enterprise auf Anfrage (Tonic Cloud oder selbst gehostet). Structural: Professional auf Anfrage (bis zu 10TB Quelldaten, 10 Benutzer und 2 Datenquellentypen, Tonic Cloud) / Enterprise auf Anfrage (unbegrenzt, Cloud oder selbst gehostet). Die Preise für Jahresverträge richten sich nach dem Tarif und der Menge der angebundenen Quelldaten. Textual: Pay-as-you-go (Pauschalpreis pro 1.000 Wörter; der Preis ist auf der Seite nicht angegeben; die kostenlose Testphase hat ein Wortlimit) / Enterprise auf Anfrage.

Geeignet für: Teams, die die Erzeugung synthetischer Daten mit einem öffentlich verfügbaren kostenlosen Tarif testen möchten, oder die Generierung, Anonymisierung und Textschwärzung von einem Anbieter benötigen.

2. Syntho

Syntho ist eine Plattform zur Erzeugung synthetischer Daten für das Testdatenmanagement und für Entwicklungsdaten. Sie ermöglicht es, drei Methoden auf einer Plattform zu kombinieren: synthetisches Daten-Masking, regelbasierte synthetische Daten und KI-generierte synthetische Daten. Am 9. Juni 2026 hat Syntho die Marke MOSTLY AI übernommen; MOSTLY AI besteht als „MOSTLY AI, powered by Syntho“ weiter.

Syntho wird in Ihrer eigenen Umgebung mit Docker Compose oder Kubernetes (Helm) selbst gehostet. Der Syntho AI Assistant kann Sie im Dialog dabei unterstützen, eine Generierungsmethode auszuwählen und Geschäftsregeln zu formulieren.

• Stärken: Sie können je nach Anwendungsfall Masking, regelbasierte Generierung und KI-Generierung kombinieren.
• Stärken: Die Preise richten sich nach Funktionen; es fallen keine nutzungsbasierten Gebühren nach Generierungsvolumen oder Anzahl der Datenbanken an.
• Stärken: Die Lösung wird in Ihrer eigenen Umgebung betrieben, sodass Sie keine Produktionsdaten an den Anbieter weitergeben müssen. Viele Mock-Generatoren, etwa für Adressen, unterstützen die japanische Locale.
• Zu beachten: Alle Tarife sind auf Anfrage erhältlich. Da die Lösung selbst gehostet wird, müssen Sie einen Linux-Server (mindestens 8 vCPU und 32 GB Arbeitsspeicher) bereitstellen und betreiben.
• Zu beachten: Der AI Assistant ist standardmäßig deaktiviert und benötigt eine Internetverbindung. Eine Liste der unterstützten Bildschirmsprachen konnte nicht gefunden werden; die Website und die Dokumentation sind auf Englisch.

Preise: Basic, Standard und Ultimate sind alle auf Anfrage erhältlich („Get a quote“). Die Preise richten sich nach Funktionen; es fallen keine nutzungsbasierten Gebühren nach Generierungsvolumen oder Anzahl der Datenbanken an. DB-Verbindungen: 1 bis 5 bei Basic, 6 bis 10 bei Standard und 11 bis 15 bei Ultimate (zusätzliche Verbindungen für Ultimate können besprochen werden). Umschaltung der UI-Sprache und QA-Berichte sind ab Standard verfügbar; der Scanner für sensible Informationen in Freitextfeldern ist nur in Ultimate enthalten. Enthalten sind Implementierungspakete (Small, Medium, Large) und Support.

Geeignet für: Teams, die Daten in ihrer eigenen Umgebung behalten und für das Testdatenmanagement Masking, regelbasierte und KI-generierte Daten miteinander kombinieren möchten.

3. K2view

K2view bietet eine Grundlage für Datenintegration und Testdatenmanagement; das Tool für synthetische Daten ist Teil davon. Die Daten werden nach Geschäftsentitäten wie Kunden, Konten und Bestellungen organisiert. So lassen sich Daten über mehrere Systeme hinweg erzeugen und verteilen, wobei die Beziehungen erhalten bleiben.

Die Lösung kombiniert vier Methoden: KI-Generierung, regelbasierte Generierung, Daten-Cloning und Daten-Masking. Mit Agentic TDM liest ein Daten-Agent Testfälle, ermittelt die benötigten Daten und automatisiert die Erzeugung sowie die Verteilung in nachgelagerte Umgebungen.

• Stärken: Ein Produkt vereint KI, Regeln, Cloning und Masking, sodass Sie für jedes Testszenario eine Methode wählen können.
• Stärken: Das entitätsbasierte Design hilft, die Konsistenz über mehrere Systeme hinweg zu wahren. Laut der offiziellen Seite ist ein separates ETL-Tool nicht erforderlich.
• Stärken: Außerdem bietet die Lösung Subsetting, Reservierung, Aging, Rollback, ein Self-Service-Portal und CI/CD-Integration. Laut der offiziellen Website wurde K2view im SPARK Matrix 2026 der QKS Group als Leader eingestuft (Data Masking, Tokenization und Synthetic Data).
• Zu beachten: Die Preise sind nicht öffentlich einsehbar, und für die Produkttour ist eine Registrierung mit E-Mail-Adresse erforderlich.
• Zu beachten: Die Website ist nur auf Englisch verfügbar. Die japanische Seite liefert einen 404-Fehler, und es wurde keine japanische Benutzeroberfläche, kein Partner und keine Niederlassung in Japan gefunden.

Preise: Auf Anfrage (auf der offiziellen Website gibt es keine Preisseite; /pricing liefert einen 404-Fehler. Anfragen sind über eine Demoanfrage möglich. Eine interaktive Produkttour ist nach Registrierung mit E-Mail-Adresse verfügbar).

Geeignet für: Unternehmen, die konsistente Testdaten über mehrere Systeme hinweg benötigen, einschließlich Mainframes und NoSQL, und die mit einem demobasierten Vertriebsprozess einverstanden sind.

4. GenRocket

GenRocket ist eine designgesteuerte Plattform für synthetische Testdaten. Anstatt Produktionsdaten zu kopieren, entwirft und erzeugt sie Daten, die dem Zweck jedes Tests entsprechen. Sie bietet über 750 Datengeneratoren, und laut der offiziellen Website wird sie von mehr als 50 der Forbes Global 2000 genutzt.

Der AI Orchestrator wandelt Anforderungen in natürlicher Sprache in ausführbare Skripte namens G-Cases um. Sie können zwischen einem deterministischen Modus, der keine KI verwendet, und einem Konversationsmodus, der ein integriertes LLM nutzt, wählen.

• Stärken: Die Daten werden aus dem Design erstellt, ohne Produktionsdaten zu verwenden, wodurch das Risiko vermieden wird, Produktionsdaten herauszugeben.
• Stärken: Der deterministische Modus ermöglicht den Einsatz des Tools dort, wo die Nutzung von KI eingeschränkt ist. Die Lizenz umfasst unbegrenzte Benutzer und unbegrenzte Testdatensätze in Nicht-Produktionsumgebungen.
• Stärken: Eine öffentlich zugängliche Fallstudie beschreibt den Einsatz bei einem großen japanischen Versicherungsunternehmen, bei dem Kanji- und Kana-Unterstützung ohne Mehrkosten ergänzt wurde.
• Zu beachten: Die Preise sind nicht öffentlich einsehbar; es handelt sich um einen Jahresvertrag mit einem Minimum von 20 Projekten.
• Zu beachten: Offizielle Seiten nennen unterschiedliche Angaben zur Anzahl der Datenformate („125+“, „109“ und „110+“). Die Website und die Benutzeroberfläche sind nur auf Englisch verfügbar.

Preise: Jahreslizenz pro Testdatenprojekt (Minimum 20 Projekte; Preis auf Anfrage). Enthalten sind unbegrenzte Benutzer, unbegrenzte Testdatensätze in Nicht-Produktionsumgebungen und 20 Stunden Onboarding. Enthalten ist Multi-Tenant-Hosting (Single-Tenant auf Anfrage). X12 EDI Accelerator, Unstructured Data Accelerator und zusätzliche Services sind auf Anfrage erhältlich.

Geeignet für: Größere QA- und Testdatenteams, die Testdaten aus dem Design generieren möchten und sich zu einer Jahreslizenz verpflichten können.

5. Synthesized

Synthesized ist eine Plattform für das Testdatenmanagement, die Masking, Subsetting und die Generierung synthetischer Daten durchführt. Sie unterstützt SAP, verschiedene Datenbanken und Dokumente und läuft in Ihrer eigenen Umgebung. Der Test Data Agent ist allgemein verfügbar und bereitet Geschäftsdaten und Systemzustände für die Validierung von KI-Agenten vor.

Sie beschreiben ein Geschäftsszenario, und der Agent ermittelt die benötigten Datensätze und Beziehungen. Er bereitet Daten für normale, Ausnahme-, Fehler- und adversariale Fälle vor. Die Bewertung wird vorhandenen Evaluierungstools überlassen.

• Stärken: Es bietet Pakete, die auf SAP-Testdaten spezialisiert sind, was sich für Tests bei der Migration und Aktualisierung auf S/4HANA eignet.
• Stärken: Nicht-Produktionskopien sind unbegrenzt, ohne nutzungsbasierte oder token-basierte Gebühren. Es läuft in Ihrer eigenen Umgebung und sendet keine Produktionsdaten nach außen.
• Stärken: Es kann über SAP Store, AWS Marketplace und Google Cloud Marketplace erworben werden. Außerdem ist es in Tricentis Tosca und UiPath Test Suite integriert.
• Zu beachten: Preise sind nicht öffentlich, nur die Paketstruktur. Die veröffentlichten Preise gelten für SAP, und die Preise für andere Geschäftsanwendungen als SAP lassen sich auf den öffentlichen Seiten nicht bestätigen.
• Zu beachten: Die Website und die Dokumentation sind auf Englisch, und Japanisch-Unterstützung wird nicht erwähnt.

Preise: Vier jährliche Abonnementpakete für SAP (alle auf Anfrage): Starter (500GB Produktionsdaten, 1 Quelle, 12 Monate) / Growth (3TB, 3 Quellen) / Enterprise (10TB, 10 Quellen, Premium-Support) / Scale (30TB, 20 Quellen, Premium-Support). Alle außer Starter sind 36-Monats-Verträge, bei jährlicher Abrechnung. Eine 30-minütige Zustandsprüfung ist kostenlos, und eine 10-tägige Validierung mit Ihren eigenen Daten erfolgt zu einer vorab vereinbarten Festgebühr. Außerdem erhältlich über SAP Store, AWS Marketplace und Google Cloud Marketplace.

Geeignet für: Unternehmen, die SAP-Testdaten vorbereiten, oder Teams, die kontrollierte Umgebungen für die Validierung von KI-Agenten benötigen.

6. SAS Data Maker

SAS Data Maker ist eine Low-Code-/No-Code-Plattform von SAS zur Erzeugung synthetischer Daten. Sie integriert die Technologie für synthetische Daten von Hazy, deren wichtigste Softwarebestände SAS am 12. November 2024 übernommen hat. Sie erzeugt synthetische Daten, die die statistischen, relationalen und zeitlichen Merkmale realer Daten nachbilden.

Die Plattform unterstützt Daten mit mehreren Tabellen und Zeitreihendaten sowie Differential Privacy. Automatisierte, visuelle statistische Kennzahlen ermöglichen es Ihnen, die Qualität und den Datenschutz der erzeugten Daten zu bewerten. Die Verfügbarkeit im Microsoft Marketplace begann nach einer privaten Vorschau, laut der Veröffentlichung vom 24. November 2025.

• Stärken: Sie können synthetische Daten über eine grafische Oberfläche ohne Programmierung erzeugen und die Qualität visuell prüfen.
• Stärken: Es bietet Funktionen, die auf Unternehmensdaten zugeschnitten sind, etwa Differential Privacy, Lineage und Audit-Protokolle.
• Stärken: SAS hat eine japanische Website. Laut der offiziellen Veröffentlichung verbesserte sich die Genauigkeit eines Kreditscoring-Modells bei einem Teilnehmer der Vorschau um 28 %.
• Zu beachten: Auf der Produktseite von SAS ist kein Preis angegeben, und wir konnten die Marketplace-Auflistung nicht bestätigen. Als Bezugsweg wird nur Microsoft Azure über den Microsoft Marketplace beschrieben.
• Zu beachten: Die japanische Produktseite zeigt noch Inhalte aus der Vorschauphase vor dem Start. Japanisch-Unterstützung in den Produktoberflächen konnte nicht bestätigt werden.

Preise: Prüfen Sie die offizielle Seite (Auf der Produktseite von SAS ist kein Preis angegeben. Es wird auf den Kauf über den Microsoft Marketplace verwiesen, die Marketplace-Seite konnte jedoch nicht automatisch abgerufen werden, daher konnte der Preis nicht bestätigt werden). Die aktuellen Preise und Funktionen finden Sie auf der offiziellen Website.

Geeignet für: Organisationen auf Microsoft Azure, die einen No-Code-Ansatz für synthetische Daten mit mehreren Tabellen oder Zeitreihen mit integrierten Qualitätsprüfungen suchen.

7. DataCebo SDV

DataCebo SDV stammt von DataCebo, dem Entwickler von SDV (Synthetic Data Vault), einer weit verbreiteten Python-Bibliothek für synthetische Daten. Es erstellt aus relationalen Unternehmensdatenbanken mit mehreren Tabellen ein generatives relationales Modell (GRM) und nutzt dieses, um synthetische Datenbanken zu erzeugen. Laut der offiziellen Website übersteigen die Downloads 18 Millionen.

SDV Community ist kostenlos, und SDV Enterprise ist ein SDK, das in Ihrer eigenen Umgebung bereitgestellt wird. Die Qualität der erzeugten Daten lässt sich mit dem Open-Source-Tool SDMetrics prüfen.

• Stärken: Die kostenlose SDV Community ermöglicht es Ihnen, die Grundlagen synthetischer Daten selbstständig auszuprobieren.
• Stärken: Die Preise des Developer Plans sind veröffentlicht, und Sie können für die nutzungsbasierte Abrechnung eine monatliche Obergrenze festlegen.
• Stärken: Es ist stark darin, Beziehungen zwischen mehreren Tabellen und Geschäftsregeln zu erhalten. Öffentliche Fallstudien umfassen ING Belgium und MAPFRE.
• Zu beachten: Community steht unter der Business Source License, die die kommerzielle Nutzung einschränkt, und unterstützt nur einfache Setups mit bis zu 3 Tabellen und Tiefe 1.
• Zu beachten: Der Developer Plan benötigt eine Netzwerkverbindung zum SDV-Enterprise-Server. Er setzt das Python-SDK voraus, und eine Bedienung über eine grafische Oberfläche wird nicht beschrieben. Japanisch-Unterstützung wird nicht erwähnt.

Preise: SDV Community ist kostenlos (Business Source License, die kommerzielle Nutzung ist eingeschränkt, für einfache Datenbanken mit bis zu 3 Tabellen und Tiefe 1) / SDV Enterprise Developer Plan $500/Nutzer/Monat zuzüglich nutzungsbasierter Abrechnung von $1 pro 1 Million Zellen synthetischer Stichprobendaten (Sie können selbst eine monatliche Obergrenze festlegen. Die kostenlose Testphase wird auf Antrag gewährt) / Team Plan auf Anfrage (keine nutzungsbasierte Abrechnung für das Stichprobenvolumen, die Bereitstellung in abgeschotteten Umgebungen kann ebenfalls besprochen werden) / Zusätzliche Pakete (AI Connectors, Constraint Augmented Generation, Differential Privacy, Targeted Sampling, XSynthesizers) kosten im Developer Plan jeweils $250/Nutzer/Monat.

Geeignet für: Python-basierte Datenteams, die synthetische Datenbanken mit mehreren Tabellen benötigen und veröffentlichte Preise wünschen.

8. Betterdata

Betterdata ist eine Plattform für synthetische Daten von BetterData Pte Ltd, einem 2021 gegründeten Unternehmen aus Singapur. Sie synthetisiert tabellarische, relationale und Zeitreihendaten so, dass einzelne Personen nicht identifiziert werden können. Anwendungsfälle sind die Entwicklung von KI und ML, Systemtests und der Datenaustausch zwischen Organisationen.

Je nach Datenmenge wählt sie unter mehreren proprietären Modellen aus. Dazu gehören ein tabellarisches Foundation-Modell (TFM), GANs und LLMs. Ein promptbasiertes Modell kann außerdem aus Prompts in natürlicher Sprache synthetische Daten erzeugen.

• Stärken: Je nach Datenvolumen können Sie vortrainierte Modelle, Feinabstimmung oder vollständiges Training wählen, sodass es auch mit wenig Daten arbeiten kann.
• Stärken: Das promptbasierte Modell erleichtert die Nutzung für Nicht-Ingenieure. Außerdem bietet es Differential Privacy, PII-Schwärzung sowie Berichte zur Qualitäts- und Datenschutzsicherung.
• Stärken: Die Bereitstellungsoptionen reichen von abgeschotteten lokalen Installationen bis zu GCP, AWS, Azure und Alibaba Cloud. Zu den Fallstudien gehören das U.S. Department of Homeland Security und Kajima Corporation.
• Zu beachten: Die Preise sind nicht öffentlich. Laut der offiziellen FAQ wird für große Modelle wie LLMs eine GPU benötigt.
• Zu beachten: Eine japanische Benutzeroberfläche oder Unterstützung für japanischsprachige Daten wird nicht erwähnt. Die unterstützten Dateiformate werden auf der Produktseite und in der FAQ unterschiedlich beschrieben.

Preise: Auf Anfrage (Die offizielle Website hat keine Preisseite, und /pricing liefert einen 404-Fehler. Kontaktieren Sie uns über Contact Sales oder Try Demo).

Geeignet für: Teams, die flexible Bereitstellung benötigen, einschließlich abgeschotteter Umgebungen, oder die nur begrenzte Quelldaten haben und eine Auswahl an Modellansätzen wünschen.

9. Rockfish Data

Rockfish Data ist ein im Juni 2022 gegründetes Unternehmen für synthetische Daten, das auf Forschung an der Carnegie Mellon University beruht. Es konzentriert sich auf Zeitreihen- und tabellarische Geschäftsdaten wie Netzwerktelemetrie, Gerätemetriken, Transaktionen und Ereignisströme. Die Daten werden verwendet, um ML-Modelle zu trainieren und zu testen sowie KI-Agenten zu bewerten.

Die Plattform besteht aus vier Modulen. DataFuel lernt aus Produktionsstichproben, und SchemaFuel erzeugt Daten anhand eines Schemas oder einer Beschreibung. Scenario Studio fügt Anomalien und seltene Ereignisse ein, und AgentFuel erstellt Fragen und erwartete Antworten für die Bewertung von KI-Agenten.

• Stärken: Das Tool ist auf Zeitreihen- und Telemetriedaten spezialisiert und kann gezielt seltene Ausfälle und Anomalien einfügen.
• Stärken: Es kann zusammen mit den Daten Fragen und richtige Antworten für die Bewertung von KI-Agenten erstellen.
• Stärken: Es läuft in Ihrer eigenen VPC, On-Premises oder als Snowflake Native App, sodass die Originaldaten in Ihrer Umgebung bleiben. Sie können kostenlosen Zugang beantragen.
• Zu beachten: Die Preise werden nicht veröffentlicht, und Japanisch-Unterstützung wird nicht erwähnt. Die Website und die Dokumentation sind nur auf Englisch verfügbar.
• Zu beachten: Es synthetisiert keine Dokumente oder Bilder. Prüfen Sie deshalb zuerst, ob es zu Ihrem Anwendungsfall passt.

Preise: Preise nicht veröffentlicht (/pricing liefert einen 404-Fehler) / laut den offiziellen häufigen Fragen gibt es kostenlosen Zugang zur Plattform (über das Formular auf der offiziellen Website beantragen, dann wird ein Team-Zugangsschlüssel ausgestellt) / Kontaktieren Sie uns, indem Sie eine Demo anfragen.

Geeignet für: Teams, die mit Telemetrie- oder Transaktions-Zeitreihen arbeiten, Ausfallszenarien testen oder KI-Agenten bewerten möchten und zuerst den kostenlosen Zugang ausprobieren wollen.

10. Aindo

Aindo ist eine Plattform für synthetische Daten von Aindo SpA aus Triest, Italien. Sie nutzt generative KI, um synthetische Daten zu erzeugen, die keine personenbezogenen Informationen enthalten, aber der Realität nahekommen. Der Schwerpunkt liegt derzeit auf Gesundheitswesen und Pharmazie.

Zu den wichtigsten Einsatzzwecken gehören Real-World-Evidence durch synthetische Kohorten, externe Kontrollarme für klinische Studien und die Planung im Bereich öffentlicher Gesundheit. Es gibt drei Generatortypen: vollständig synthetisch, teilweise synthetisch und Anonymisierung.

• Stärken: Es verfügt über Funktionen und Fallstudien, die auf Anwendungsfälle im Gesundheitswesen und in der Pharmazie spezialisiert sind.
• Stärken: Bei der teilweisen Synthese wählen Sie aus, welche Spalten der Originaldaten erhalten bleiben, und passen das Gleichgewicht zwischen Genauigkeit und Datenschutz an. Ähnlichkeits- und Datenschutzwerte helfen bei der Bewertung der Ergebnisse.
• Stärken: Es kann in Ihrer eigenen Cloud oder On-Premises bereitgestellt werden und verfügt über die Europrivacy-Zertifizierung und ISO 27001. Außerdem stellt es eine REST API und Python-Bibliotheken bereit.
• Zu beachten: Die Preise werden nicht veröffentlicht. Öffentliche Informationen konzentrieren sich auf Gesundheitswesen und öffentlichen Sektor, daher ist der Einsatz in anderen Branchen gesondert zu klären.
• Zu beachten: Die Website ist nur auf Englisch und Italienisch verfügbar. Japanisch-Unterstützung und die Einhaltung japanischer Vorschriften werden nicht angegeben. Die Erläuterungen zur Compliance beziehen sich hauptsächlich auf europäische Rahmenwerke wie die DSGVO und den EHDS.

Preise: Auf Anfrage (auf der offiziellen Website gibt es keine Preisseite; /pricing liefert einen 404-Fehler. Kontaktieren Sie uns über „Contact us“ / „Request a demo“).

Geeignet für: Organisationen aus dem Gesundheitswesen und der Pharmazie, besonders in Europa, die synthetische Kohorten oder externe Kontrollarme benötigen. Wenn Sie japanische medizinische Daten verwenden, sollten Sie die endgültige Entscheidung mit einer qualifizierten Fachperson abstimmen.

Empfehlungen nach Einsatzzweck

Ziel	Empfehlung	Begründung
Mit einem kostenlosen Tarif oder einer kostenlosen Testphase beginnen	Tonic.ai, DataCebo SDV	Tonic Fabricate hat einen kostenlosen Tarif mit $5 Guthaben pro Monat, und SDV Community ist kostenlos, mit Einschränkungen bei der kommerziellen Nutzung.
Kostenlosen Zugang für Zeitreihendaten testen	Rockfish Data	Laut den offiziellen häufigen Fragen ist kostenloser Zugang nach Antrag über ein Formular verfügbar.
Mit japanischen Daten arbeiten	Tonic.ai, GenRocket	Tonic Textual erkennt sensible Informationen in japanischem Text, und GenRocket hat eine Fallstudie mit Unterstützung für Kanji und Kana.
Preise vor der Kontaktaufnahme mit dem Vertrieb kennen	Tonic.ai, DataCebo SDV	Beide veröffentlichen Tarifpreise, etwa Plus für $29/Monat und den SDV Developer Plan für $500/Nutzer/Monat.
Daten in der eigenen Umgebung behalten	Syntho, Synthesized	Beide sind selbst gehostet, und Syntho gibt an, nicht auf Ihre Daten zuzugreifen.
Testdaten über mehrere Systeme hinweg prüfen	K2view, GenRocket	K2view nutzt ein Geschäftsobjektmodell über Systeme hinweg, und GenRocket bietet mehr als 750 Generatoren und CI/CD-Integration.
SAP-Testdaten oder Validierung von KI-Agenten	Synthesized	Es bietet SAP-spezifische Pakete und einen allgemein verfügbaren Test Data Agent.
Forschung im Gesundheitswesen und in der Pharmazie	Aindo	Es stellt synthetische Kohorten und externe Kontrollarme mit teilweiser Synthese bereit.

Die meisten Tools hier erfordern ein Angebot. Preise und Eignung lassen sich daher am besten über eine Demo oder Testphase klären. Die aktuellen Preise und Funktionen finden Sie auf den offiziellen Websites.

So wählen Sie richtig

Prüfen Sie, was der kostenlose Tarif oder die Testphase abdeckt

Kostenlose Angebote unterscheiden sich stark. Tonic.ai führt einen kostenlosen Fabricate-Tarif mit $5 Guthaben pro Monat auf, und Structural Cloud bietet eine 14-tägige kostenlose Testphase. DataCebo SDV Community ist kostenlos, beschränkt aber die kommerzielle Nutzung und verarbeitet nur bis zu 3 Tabellen.

Rockfish Data bietet kostenlosen Zugang nach Antrag. Die meisten anderen erfordern eine Demo oder ein Angebot. Testen Sie daher mit Ihrer eigenen Datenstruktur, bevor Sie sich festlegen.

Passen Sie das Preismodell an Ihre Nutzung an

Preismodelle unterscheiden sich. Tonic.ai Fabricate und DataCebo SDV haben nutzungsbasierte Elemente, während Syntho angibt, dass es keine nutzungsbasierten Gebühren nach Generierungsvolumen gibt. GenRocket verwendet eine Jahreslizenz pro Testdatenprojekt mit einem Mindestumfang von 20 Projekten.

Synthesized verwendet Jahrespakete, die sich nach dem Volumen und den Quellen der Produktionsdaten richten. Schätzen Sie zuerst Ihr voraussichtliches Volumen und vergleichen Sie dann, wie sich die einzelnen Modelle skalieren.

Entscheiden Sie, wie viel Japanisch-Unterstützung Sie benötigen

Die Japanisch-Unterstützung ist in dieser Gruppe begrenzt. Tonic.ai kann sensible Informationen in japanischem Text erkennen, und Syntho unterstützt bei vielen Mock-Generatoren das japanische Locale. GenRocket hat eine Fallstudie zur japanischen Versicherungsbranche.

Die meisten Websites und die Dokumentation sind auf Englisch. Unterscheiden Sie daher zwischen dem Bedarf an der Verarbeitung japanischer Daten und dem Bedarf an einer japanischen Benutzeroberfläche oder lokalem Support.

Wählen Sie nach Unternehmensgröße und Vertriebsprozess

Manche Tools eignen sich für kleine Teams, die gerade anfangen, etwa Tonic.ai und DataCebo SDV mit öffentlichen Preisen. Andere sind auf Unternehmen ausgerichtet und setzen auf einen demobasierten Vertrieb, etwa K2view und Synthesized. Enterprise-Tools können längere Vertragslaufzeiten mit sich bringen, zum Beispiel die 36-monatigen Laufzeiten von Synthesized für die meisten Pakete.

Überlegen Sie, wer das Tool betreiben wird. Selbst gehostete Optionen wie Syntho erfordern eine Serveraufbereitung und Betrieb.

Prüfen Sie Plattformen und Passung zu Ihren Daten

Die Plattformen unterscheiden sich. SAS Data Maker wird auf Microsoft Azure über den Microsoft Marketplace beschrieben, DataCebo SDV ist ein Python-SDK, und Rockfish Data bietet eine Snowflake Native App. Betterdata unterstützt air-gapped On-Premises-Umgebungen und mehrere Clouds.

Auch der Datentyp ist wichtig. Rockfish Data richtet sich an Zeitreihen- und tabellarische Daten, und Aindo konzentriert sich auf das Gesundheitswesen. Prüfen Sie, ob das Tool Ihren Datentyp und Ihre Branche unterstützt.

Häufige Fragen

Q. Welche Tools bieten einen kostenlosen Tarif oder kostenlosen Zugang?

A. Tonic.ai hat einen Fabricate-Free-Tarif für $0/Monat mit $5 Guthaben pro Monat. DataCebo SDV Community ist kostenlos, doch die kommerzielle Nutzung ist unter der Business Source License eingeschränkt. Rockfish Data bietet kostenlosen Zugang auf Antrag, und Tonic.ai Structural Cloud hat laut der offiziellen Dokumentation eine kostenlose Testphase von 14 Tagen.

Q. Welche Tools veröffentlichen ihre Preise?

A. Tonic.ai nennt für Fabricate Plus $29/Monat mit $25 Guthaben pro Monat. DataCebo SDV nennt für den Developer-Tarif $500/Nutzer/Monat zuzüglich $1 pro 1 Million gesampelter synthetischer Zellen. Zusätzliche Pakete kosten $250/Nutzer/Monat pro Paket im Developer-Tarif.

Q. Welche Tools haben keine öffentlichen Preise?

A. Syntho, K2view, GenRocket, Synthesized, Betterdata, Rockfish Data und Aindo erfordern ein Angebot, eine Demo oder den Kontakt zum Vertrieb. SAS Data Maker nennt auf der Produktseite von SAS keinen Preis und verweist Käufer auf den Microsoft Marketplace. Prüfen Sie die aktuellen Preise und Funktionen auf den offiziellen Websites.

Q. Können diese Tools mit japanischen Daten verwendet werden?

A. Die Unterstützung ist allenfalls teilweise. Tonic Textual kann sensible Informationen in japanischem Text erkennen, und die Mock-Generatoren von Syntho, etwa für Adressen, unterstützen die japanische Locale. GenRocket hat eine Fallstudie mit Unterstützung für Kanji und Kana. Die meisten Websites und die Dokumentation sind auf Englisch.

Q. Welche Tools können in meiner eigenen Umgebung laufen?

A. Syntho und Synthesized werden mit Docker Compose oder Kubernetes selbst gehostet. DataCebo SDV ist ein SDK, das in Ihrer eigenen Umgebung bereitgestellt wird, und Rockfish Data läuft in Ihrer eigenen VPC, On-Premises oder als Snowflake Native App. Betterdata und Aindo bieten ebenfalls On-Premises-Optionen, und K2view unterstützt On-Premises, Cloud und Hybrid.

Fazit

Die 10 Tools unterscheiden sich eher im Einsatzzweck als in ihrer grundlegenden Leistungsfähigkeit. Tonic.ai und DataCebo SDV veröffentlichen einige Preise und bieten kostenlose Optionen, während die meisten anderen ein Angebot oder eine Demo erfordern. Die Unterstützung für Japanisch ist begrenzt und allenfalls teilweise, und die meisten Websites sind auf Englisch.

Die Eignung hängt von Ihren Daten und Ihrer Umgebung ab. Syntho, Synthesized und DataCebo SDV betonen den Betrieb in der eigenen Umgebung, während Synthesized, Rockfish Data und Aindo sich auf bestimmte Bereiche konzentrieren. Testen Sie mit Ihren eigenen Daten, bevor Sie sich entscheiden.

• Mit einem kostenlosen Tarif beginnen → Tonic.ai (Fabricate hat einen kostenlosen Tarif mit $5 Guthaben pro Monat)
• Testdaten über mehrere Systeme hinweg → K2view (entitätsbasiertes Design über Systeme hinweg, mit einem demobasierten Vertriebsprozess)
• Gesundheits- oder Pharmadaten → Aindo (spezialisiert auf synthetische Kohorten und externe Kontrollarme)

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