Lokal gelernte Datensätze: Modelltraining, Nutzen und Lizenzgrenzen. Wähle nach deinem benötigten Ablauf statt nach einem pauschalen Gewinner.
SDV lernt Muster aus vorhandenen Tabellen und erzeugt synthetische Daten über Python. Community umfasst Einzel-, Mehrtabellen- und sequenzielle Abläufe. Enterprise-Funktionen und Lizenzbedingungen sind separat.
SDV passt, wenn repräsentative Tabellen vorliegen und ihr die für eure Tests benötigten Muster messen könnt. Es bietet einen lokalen Ablauf für statistische Generierung und Prüfung.
Das Python-SDK von MOSTLY AI trainiert mit Tabellen- oder Sprachdaten und erzeugt Datensätze lokal oder über einen entfernten SDK-Endpunkt. Syntho übernahm die Markenwerte am 9. Juni 2026. Die Verfügbarkeit der früheren kommerziellen Plattform ist separat zu klären.
Kommt infrage, wenn repräsentative Trainingsdaten vorliegen und ihr Verteilungen, Beziehungen sowie den Nutzen für Folgetests messen könnt. Lokale Experimente sind dokumentiert.
Lokal mit denselben rein synthetischen Eingaben trainieren und Evaluierungszeilen zurückhalten. Seltene Fälle und Quellenüberschneidung getrennt von der Laufzeit messen. SDVs BSL-Bedingungen und die Apache-Lizenz des MOSTLY-SDK prüfen. Modelle und Generatorexporte belegen keine Portabilität zwischen Engines. Der Laufnachweis trennt erfolgreiche Ausführung und blockierte Versuche.
Verwende dasselbe Zielschema und dieselben fachlichen Abnahmekriterien für beide Produkte. Prüfe Quelldatenbedarf, Betrieb, genaue Edition und aktuellen Produktstatus. Erfasse Einrichtungsaufwand und Fehlerbehandlung getrennt von Generierungsgeschwindigkeit.
| Entscheidungskriterien | SDV Community / Enterprise | MOSTLY AI Synthetic Data SDK |
|---|---|---|
| Benötigte Eingaben | Repräsentative Quelltabellen plus Metadaten und geprüfte Regeln. | Repräsentative Tabellen-/Sprachtrainingsdaten; optionale Vorgabezeilen. |
| Ergebnis | Erzeugte Dataframes/Datensätze; keine automatisch vorgegebenen Transaktionsfälle. | Gelernte synthetische Datensätze; statistischen Nutzen und seltene Fälle prüfen. |
| Wer betreibt es? | Community läuft lokal in Python auf CPU. | Python im LOCAL-Modus auf eigener Infrastruktur oder CLIENT-Modus mit entferntem SDK-Endpunkt. |
| Wiederholbarkeit prüfen | reset_sampling auf trainiertem Modell | random_state; kein Byte-Nachweis über Laufzeiten hinweg |
| Export und Wiederverwendung | Gespeichertes Python-Modell in kompatiblem SDV-Stack nutzbar; kein herstellerneutrales ausführbares Modell. | SDK-Generatorexport/-import dokumentiert; andere Engines und frühere Plattform ungeklärt. |
| Lizenz / Edition | Community ist source-available unter BSL 1.1 und nicht pauschal Open Source. Zusätzliche Nutzungsbeschränkung und Bedingungen der installierten Version prüfen. Enterprise benötigt eine separate Lizenz. | Das öffentliche SDK steht unter Apache-2.0. Kommerzielle Plattformdienste und Supportbedingungen sind separat; aktuellen Anbieter und Leistungsumfang bestätigen. |
| Synthetische Generierung | Aus einer oder mehreren verbundenen Tabellen lernen | Lokal trainierte Tabellen- und Sprachmodelle |
| De-Identifizierung / Maskierung | UngeklärtDie zitierten Quellen belegen diese Fähigkeit für das betrachtete Produkt und die Edition nicht. | UngeklärtDie zitierten Quellen belegen diese Fähigkeit für das betrachtete Produkt und die Edition nicht. |
| Subsetting / Teilmengenplanung | UngeklärtDie zitierten Quellen belegen diese Fähigkeit für das betrachtete Produkt und die Edition nicht. | UngeklärtDie zitierten Quellen belegen diese Fähigkeit für das betrachtete Produkt und die Edition nicht. |
| Datenvirtualisierung | UngeklärtDie zitierten Quellen belegen diese Fähigkeit für das betrachtete Produkt und die Edition nicht. | UngeklärtDie zitierten Quellen belegen diese Fähigkeit für das betrachtete Produkt und die Edition nicht. |
| Seed-Replay, mit Bedingungen | Stichproben aus demselben trainierten Modell wiederholen | Seed für Stichproben; identische Dateien ungeprüft |
Herstellerdokumentation ist kein gemessener Direktvergleich. Offene Anforderungen brauchen Belege; dokumentierte Fähigkeiten verlinken ihre Quellen.
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