In der Praxis besteht häufig der nachvollziehbare Wunsch, auf echte Daten zurückzugreifen, da nur diese produktive Strukturen, Komplexitäten und Geschäftslogiken verlässlich abbilden können. Gerade im Finanzsektor, wo Fehler gravierende Auswirkungen haben können, erscheint der Einsatz produktiver Daten häufig als notwendiger Schritt, um realistische Testergebnisse zu erzielen.

Doch genau hier beginnt die Herausforderung. Sobald personenbezogene und vertrauliche Informationen ins Spiel kommen, wi…