Fake-Daten-Generator (Testdaten)

Erzeuge Testdatensätze mit Feldern deiner Wahl und exportiere sie als JSON, CSV oder SQL – ohne echte Personen zu verwenden.

Der Fake-Daten-Generator erstellt zufällige, fiktive Datensätze für Entwicklung, Tests, Mockups und Demos. Du wählst Felder wie Vor- und Nachname, E-Mail (mit reservierten Beispiel-Domains), deutsche Adresse, fiktive Telefonnummer, Geburtsdatum, Firma, Beruf, Test-IBAN, UUID und Text. Ausgabe als JSON, CSV oder SQL-INSERT-Statements. Alle Daten sind erfunden; Übereinstimmungen mit echten Personen sind Zufall.

So erzeugst du Testdaten

Felder auswählenHake die Felder an, die dein Datensatz enthalten soll. Namen, Adressen und Firmen stammen aus Listen, Zahlen und Datumsangaben werden zufällig berechnet.
Format wählenJSON für APIs und Mocks, CSV für Tabellenkalkulation und Importe, SQL INSERT für Datenbanken. Bei SQL legst du den Tabellennamen fest.
ExportierenKopiere die Ausgabe oder speichere sie als Datei.

Wofür Fake-Daten gebraucht werden

Entwicklung und Tests von Software, ohne echte Kundendaten zu verwenden – das erfüllt Anforderungen der DSGVO an Test- und Entwicklungsumgebungen.
Mockups und Prototypen in Design-Tools und Frontend-Projekten.
Schulungen und Demos, in denen realistische, aber erfundene Datensätze gezeigt werden.
Leistungstests von Datenbanken mit größeren Datenmengen.
Screenshots und Dokumentation, in denen keine echten Personen erscheinen dürfen.

Reservierte Beispieldaten

Datentyp	Verwendung im Generator	Grund
E-Mail	example.com, example.org, example.net	Nach RFC 2606 reserviert, nie echte Postfächer
Telefon	030 23125 000–999	Von der Bundesnetzagentur für fiktive Verwendung reserviert
IBAN	DE… mit gültiger Prüfziffer, Testbereich	Formal gültig, aber nicht für Zahlungen
IP-Adresse	Zufällig aus 192.0.2.0/24, 198.51.100.0/24, 203.0.113.0/24	Dokumentationsbereiche (RFC 5737)

Datenschutz und Testdaten

Produktivdaten haben in Test- und Entwicklungssystemen nichts verloren: Sie werden oft weniger gut geschützt und weit verteilt. Die DSGVO verlangt, personenbezogene Daten nur zweckgebunden und mit angemessenem Schutz zu verarbeiten – für Tests genügen erfundene Daten. Anonymisierte Kopien echter Daten sind riskant, weil sich Personen manchmal re-identifizieren lassen. Generierte Daten sind die sichere Alternative. Beachte, dass die erzeugten Namen zufällig mit realen Personen übereinstimmen können; das ist bei häufigen Namen unvermeidbar und unproblematisch, solange keine Verbindung zu realen Personen hergestellt wird.

Reale Aufgaben, die der Generator löst

Ein Demo-Shop braucht für die Vorführung 200 Kundenzeilen. Du hakst Vorname, Nachname, E-Mail, Straße, PLZ, Ort und Betrag an, wählst SQL INSERT, trägst kunden als Tabellenname ein und fügst die Ausgabe in die Testumgebung ein – statt Hunderte Namen selbst zu tippen. Die Ausgabe nennt die gewählten Felder in genau dieser Reihenfolge, sodass die Spalten deiner Tabelle bereits stimmen.

Im zweiten Fall entsteht ein Dashboard-Mockup: Der Designer braucht 25 Datensätze als JSON, damit die Liste echt wirkt, ohne dass Namen echter Personen verwendet werden. Felder wie Firma, Beruf und Geburtsdatum machen die Ansatzstelle plausibel, Beträge und Statuswerte kommen als Zahl und als wahr oder falsch, wie es ein Frontend-Prototyp erwartet.

Für eine Schulung reicht CSV mit Semikolon, das sich direkt in Excel öffnen lässt; über „Als Datei speichern“ landet die Liste im Ordner und steht für die Übungsunterlagen bereit.

Wenn die Testdaten nicht passen: typische Fehler

Ausgabe bittet um mindestens ein Feld: Alle Häkchen sind gelöst. Ein Feld markieren, dann erscheint die Liste sofort.
Die Anzahl wird nicht übernommen: Das Feld liest ganze Zahlen und begrenzt auf 1 bis 500 Datensätze, ein leerer Eintrag ergibt einen Datensatz.
CSV öffnet in Excel in einer einzigen Spalte: Das Format ist CSV mit Semikolon, außerdem erscheinen Zahlen mit Punkt als Dezimaltrenner. Das Trennzeichen lässt sich mit dem CSV-Trennzeichen ändern umstellen, die Dezimalpunkte korrigierst du nach dem Import in der Tabelle.
Tabellenname im SQL weicht vom Feld ab: Für Zeichen außerhalb von Buchstaben und Ziffern setzt das Tool Unterstriche ein. Einen Namen ohne Leerzeichen und Bindestriche eintragen, dann stimmen die Anweisungen.
Die Liste verändert sich beim nächsten Klick: Jede Erzeugung zieht alle Werte neu. Wer eine feste Auswahl behalten will, kopiert sie vorher oder speichert sie als Datei.

Für wen sich der Generator eignet

In erster Linie für Entwicklerinnen und Entwickler sowie QA-Teams, die Test- und Entwicklungsumgebungen ohne echte Kundendaten füllen. Dazu kommen Design und Produkt, die in Mockups realistische Listen brauchen, Schulungsteams, die Beispieldaten für Übungen zusammenstellen, sowie Verantwortliche, die zeigen wollen, dass in Testsystemen keine personenbezogenen Daten liegen. Auch Agenturen, die in Präsentationen Beispiellisten zeigen, vermeiden so den Zufall, dass ein echter Name auftaucht. Und für Testläufe mit vielen Zeilen, die niemand von Hand schreibt, ist die Auswahl schnell getroffen.

Für einzelne Bausteine gibt es kleinere Werkzeuge: Einen fiktiven Namen erzeugt der Namen-Generator, eine einzelne Kontonummer der IBAN-Generator.

Datenschutz & Prüfung: Dieses Tool arbeitet vollständig lokal in deinem Browser – Eingaben und Dateien werden nicht hochgeladen oder gespeichert. Funktion geprüft: Oktober 2026.