Statistiekbureaus
- Gegevens delen met privacy als prioriteit
- Inzichten klaar om te simuleren
- AI-gedreven innovatie
- Toekomstbestendige samenwerking
- Naleving van regelgeving
Gedetailleerde data.
Nationale bureaus voor de statistiek beschikken over een goudmijn aan gedetailleerde gegevens: volkstellingsgegevens, gezondheidsenquêtes, energieverbruikspatronen en inzichten in de arbeidsmarkt. Toch blijft deze schat grotendeels onbeheerd achter slot en grendel, beperkt door privacywetgeving en risico’s op openbaarmaking. Ondertussen hebben beleidsmakers dringend behoefte aan rijkere, meer gedetailleerde gegevens om complexe uitdagingen zoals de vergrijzing van de bevolking, klimaattransities en crises in de volksgezondheid aan te pakken.
Synthetische data doorbreken deze impasse. Door statistisch nauwkeurige datasets te genereren die geen echte persoonlijke gegevens bevatten, kunnen statistische bureaus eindelijk hun kluizen openen. Dit maakt onderzoek mogelijk, stimuleert de ontwikkeling van AI en ondersteunt op bewijs gebaseerde beleidsvorming op ongekende schaal, allemaal terwijl de privacy van de burger wordt gewaarborgd.
Uitdagingen.
Statistiekbureaus staan onder toenemende druk om toegang tot microdata te democratiseren en tegelijkertijd strikte geheimhoudingsverplichtingen na te komen. Traditionele anonimiseringstechnieken schieten tekort: ze verwijderen te veel details waardoor ze niet meer bruikbaar zijn, of vormen risico’s voor openbaarmaking, die het vrij gebruik van gegevens in de weg staan. Het resultaat? Er is te weinig data-suitwisseling met onderzoekers, universiteiten en de private sector, terwijl de vraag naar datagestuurde inzichten juist explosief toeneemt.
Naast de uitdagingen met betrekking tot de toegang, vereisen de beleidsvragen van vandaag de dag ook een toekomstgerichte analyse die niet met alleen historische gegevens kan worden geleverd. Hoe zal de vraag naar gezondheidszorg zich ontwikkelen naarmate de bevolking ouder wordt? Wat gebeurt er als we de energietransitie versnellen? Welke interventies werken het beste bij een toekomstige pandemie? Deze ‘wat als’-scenario’s vereisen simulatiemogelijkheden die veel verder gaan dan traditionele statistische rapportage. Toch was het tot nu toe vrijwel onmogelijk om simulatieklare datasets te bouwen uit vertrouwelijke microdata.
Use cases
Het delen van gegevens voor onderzoek en beleidsvorming
Geef synthetische microdatabestanden vrij voor openbaar gebruik, die onderzoekers, journalisten en regionale ambtenaren vrij kunnen analyseren. Zo wordt innovatie mogelijk zonder dat de privacy van individuen in gevaar komt.
Beleidssimulatie
Voer 'what-if'-scenario's uit op synthetische populaties om gezondheidscrises, pensioenhervormingen, klimaatbeleid en demografische transities te modelleren voordat u ze in de praktijk worden toegepast.
AI-ontwikkeling
Train machine learning-modellen voor fraudedetectie, voorspellingen van de arbeidsmarkt en het voorspellen van ziekte-uitbraken op basis van synthetische data. Om blootstelling van gevoelige gegevens te voorkomen terwijl vergelijkbare nauwkeurigheid wel bereikt wordt.
Systemen testen
Voorzie leveranciers en IT-teams van realistische synthetische testdatasets voor de ontwikkeling van nieuwe software, dashboards en analyse tools, waardoor juridische belemmeringen voor systeemontwikkeling worden weggenomen.
Voorbereiden op gezondheidscrisis
Simuleer strategieën voor respons op een pandemie, planning van de ziekenhuiscapaciteit en vaccinatie-uitrol met behulp van synthetische patiëntpopulaties met realistische comorbiditeiten en demografische verdelingen.
Energietransitieplanning
Genereer synthetische slimme metergegevens en energieprofielen van huishoudens om de impact van elektrische voertuigen, de adoptie van zonne-energie en vraagsturing op het elektriciteitsnet te modelleren, zonder de gebruikspatronen van consumenten bloot te leggen.
Demografische verouderingsanalyse
Geef synthetische microdatabestanden vrij voor openbaar gebruik, die onderzoekers, journalisten en regionale ambtenaren vrij kunnen analyseren. Zo wordt innovatie mogelijk zonder dat de privacy van individuen in gevaar komt.
Grensoverschrijdende gegevensuitwisseling
Deel synthetische datasets met internationale statistische organisaties en onderzoeksnetwerken en omzeil zo wettelijke beperkingen op de grensoverschrijdende overdracht van persoonsgegevens.
Onderwijs- en trainingsdoeleinden
Bied studenten, onderzoekers en interne medewerkers realistische praktijkdatasets voor het ontwikkelen van analytische vaardigheden zonder dat ze toegang hoeven te krijgen tot vertrouwelijke gegevens.
Voorlopige analyse 'sandbox'
Laat onderzoekers code ontwikkelen, hypothesen testen en modellen verfijnen op basis van synthetische gegevens voordat ze toegang aanvragen tot vertrouwelijke echte gegevens. Zo stroomlijnt u onderzoeksworkflows en vermindert u de belasting van beveiligde toegangsfaciliteiten.
Wat zijn de voordelen?
Transformeer vertrouwelijke microdata in deelbare synthetische datasets die samenwerking met universiteiten, ministeries en internationale partners mogelijk maken, zonder dat dit ten koste gaat van de privacy.
Verschuif van het rapporteren van wat er is gebeurd naar het simuleren van wat er zou kunnen gebeuren. Geef beleidsmakers de mogelijkheid om scenario’s te analyseren en beslissingen te ondersteunen op basis van bewijs.
Voldoe aan de strengste vertrouwelijkheidsnormen met differentiële privacygaranties. Zo verandert privacynaleving van een belemmering in een stimulans voor gegevensgebruik.
Laat u inspireren door onze casestudies.
"Ons strategische gebruik van synthetische data heeft opmerkelijk succes opgeleverd, waarbij het transformatieve potentieel ervan in data-innovatie werd getoond en tegelijkertijd privacy en transparantie werd gewaarborgd. Deze mijlpaal versterkt niet alleen ons leiderschap in geavanceerde analyses, maar zet ook een baanbrekend model neer voor toekomstige groei en schaalbaarheid."