DataCebo vernieuwt synthetische datasoftware die ING al gebruikt
DataCebo heeft SDV 2.0 uitgebracht, software waarmee bedrijven binnen hun eigen infrastructuur generatieve modellen van relationele databases kunnen bouwen. Het product verscheen op 15 september 2026 om 08.15 uur Amerikaanse oostkusttijd, 14.15 uur in Nederland. ING Belgium gebruikt voorganger SDV Enterprise al om synthetische SEPA-betalingen voor softwaretests te maken.
SDV 2.0 leert niet alleen de inhoud van afzonderlijke tabellen, maar ook relaties, datatypes, sleutels en bedrijfsregels tussen tabellen. Een onderneming kan daarmee een generatief model van de eigen database maken en vervolgens nieuwe synthetische gegevens produceren zonder productiegegevens naar een externe AI-dienst te verplaatsen.
De software kan onder meer schema’s, primary keys, foreign keys en samengestelde sleutels automatisch herkennen. Ook kan het systeem specifieke datasets voor zeldzame gebeurtenissen en uitzonderingssituaties genereren. SDV 2.0 ondersteunt directe verbindingen met onder meer Oracle, SQL Server, BigQuery, Spanner en AlloyDB en draait binnen de infrastructuur van de klant.
DataCebo stelt SDV 2.0 per direct beschikbaar. De selfservicevariant begint bij 500 dollar per maand plus gebruikskosten. De onderliggende SDV-software is volgens het bedrijf inmiddels meer dan 18 miljoen keer gedownload en gebruikt door meer dan 30.000 dataspecialisten.
ING genereert 10.000 synthetische betalingen in twee minuten
De Nederlandse relevantie loopt via ING. ING Belgium gebruikt DataCebo voor tests rond SEPA-betalingen. Voorheen maakten medewerkers testbetalingen handmatig omdat echte productiegegevens gevoelige persoonsgegevens bevatten en niet vrij naar ontwikkelomgevingen konden worden gekopieerd.
ING trainde het model lokaal met 5.000 historische SEPA-betalingen, minder dan één procent van het dagelijkse volume. De training duurde volgens de gezamenlijke klantcase minder dan vijf minuten op lokale hardware zonder GPU’s. Vervolgens konden 10.000 synthetische betalingen in minder dan twee minuten worden gegenereerd. ING en DataCebo rapporteren honderd keer meer testdekking in minder dan een tiende van de eerdere tijd. Deze cijfers komen uit de klantcase en zijn niet onafhankelijk gecontroleerd.
ING Group heeft zijn wereldwijde hoofdkantoor in Amsterdam.
Bedrijfsdata wordt trainingsgrond zonder productiegegevens te kopiëren
Synthetische data krijgt extra betekenis nu bedrijven agents en andere AI-systemen willen testen. Productiedata bevat vaak juist de klantrelaties en uitzonderingen die zo’n systeem moet begrijpen, maar die gegevens kunnen vanwege beveiliging en privacy niet onbeperkt naar ontwikkelaars of externe modellen worden gestuurd.
DataCebo probeert dat probleem op te lossen door een generatief model binnen de eigen beveiligingsomgeving van de onderneming te trainen. Dat model kan vervolgens nieuwe testgevallen en uitzonderingen produceren zonder bestaande klantrecords letterlijk te hergebruiken.
Duiding: Nederlandse SaaS kan realistischer testen zonder klantdata rond te sturen
Een concrete kans ligt bij Nederlandse banken, verzekeraars en SaaS-bedrijven met gevoelige productiedata. Synthetische datasets kunnen ontwikkelteams meer variatie geven voor softwaretests en evaluatie van agents zonder volledige kopieën van klantdatabases te verspreiden. De ING-case laat zien dat dit ook bij complexe betaalprocessen praktisch kan worden ingezet.
Het risico is dat synthetisch niet automatisch representatief betekent. Een model kan zeldzame fouten missen of bestaande vertekeningen uit de brondata reproduceren. Bedrijven moeten daarom kwaliteit en privacy afzonderlijk blijven testen en synthetische gegevens niet beschouwen als vervanging voor alle tests met echte productieomstandigheden. Dit is redactionele duiding.
Meer informatie
Primaire bron: DataCebo over SDV 2.0
Aanvullende primaire bron: ING over zijn hoofdkantoor in Amsterdam