Synthetische Testdaten gewinnen in der Softwareentwicklung zunehmend an Bedeutung. Insbesondere in regulierten Branchen und komplexen Systemlandschaften, wo realistische, aber datenschutzkonforme Testszenarien erforderlich sind. Herkömmliche Methoden mit Produktiv- oder anonymisierten Daten stoßen hier an Grenzen: Sie bergen Datenschutzrisiken, bieten oft nicht genug Vielfalt und sind in der Pflege aufwendig. In großen Projekten verursacht das Handling realer Testdaten zusätzlichen Aufwand für …