Gebruiksgeval vir sintetiese data
Sintetiese data as toetsdata
Genereer verteenwoordigende sintetiese toetsdata vir nie-produksie-omgewings om die nuutste sagteware-oplossings te lewer en vry te stel
Inleiding tot toetsdata
Organisasies het nie-produksie-omgewings om sagteware-oplossings veilig te ontwikkel en te toets sonder om die lewendige of produksiestelsel te beïnvloed. Verteenwoordigende toetsdata is belangrik in hierdie omgewings om werklike toestande akkuraat na te boots en te verseker dat die sagteware optree soos verwag in produksie, wat help om probleme vroeg in die ontwikkelingsproses te identifiseer en reg te stel.
Toetsing met persoonlike data word nie toegelaat nie
Die gebruik van produksiedata as toetsdata lyk voor die hand liggend, maar die gebruik van regte persoonlike data as toetsdata word nie toegelaat nie weens (privaatheids-) regulasies, soos die GDPR en privaatheidsowerhede, soos die Nederlandse Databeskermingsowerheid. Dit stel uitdagings vir baie organisasies in om die toetsdata reg te kry. As oplossing stel die Nederlandse DPA egter voor om sintetiese data of skyndata as toetsdata te gebruik
''Toets met persoonlike data is moeilik om te versoen met die GDPR''
''Jy kan die beskikbaarheid van sintetiese data of skyndata ondersoek''
Toets Data Uitdagings
- Besigheidslogika word nie bewaar nie en data weerspieël nie produksiedata nie
- Geen verwysende integriteit en konsekwentheid oor datastelle / databasisse / stelsels nie
Toetsdata verg tyd en handwerk
- Baie handmatige konfigurasies word van jou ontwikkelaars benodig
- Onstabiele selfbou-oplossings stel voortsettingsrisiko's in
Toetsdata dek nie nuwe scenario's nie
- Produksiedata dek nie vir hipotetiese toekomsscenario's nie
- Vir nuwe funksies het jy glad nie data nie
Ons oplossing: Test Data Management
Gebruik ons beste-praktyk-oplossings om toetsdata te genereer wat produksiedata weerspieël vir omvattende toetsing en ontwikkeling in verteenwoordigende scenario's.
Skep sintetiese data gebaseer op vooraf gedefinieerde reëls en beperkings, met die doel om werklike data na te boots of spesifieke scenario's te simuleer.
Verminder rekords om 'n kleiner, verteenwoordigende subset van 'n relasionele databasis te skep, terwyl verwysingsintegriteit gehandhaaf word
Het jy enige vrae?
Praat met een van ons kundiges
Hoekom gebruik organisasies ons Test Data Management Oplossings?
Privaatheid-deur-ontwerp en Produksie-agtige data
- Produksieagtige sintetiese toetsdata gegenereer op grond van jou produksiedata deur die krag van KI
- Behoue verwysingsintegriteit vir konsekwentheid oor datastelle / databasisse / stelsels
Maklik, vinnig en agile
- Naatloos verfris van jou hele toetsomgewing
- Vervang en minimaliseer handwerk met KI
- Maak jou toetsdata hanteerbaar
Toets Data dekking vir hipotetiese scenario's
- Dek enige hipotetiese toekomsscenario
- Volle buigsaamheid met reëlbasisse gegenereerde sintetiese data
- Skep sintetiese data van nuuts af, ingeval jy (nog) nie data het nie
Gevallestudies
Gevallestudies
Augustus 29, 2023
Gevallestudies
Augustus 28, 2023
vorige
volgende
Die waarde van die gebruik van sintetiese data as toetsdata
Lewer en stel moderne sagteware-oplossings makliker, vinniger en met hoër gehalte vry met verteenwoordigende sintetiese toetsdata
- Maak vinniger vry en verkort die time-to-market
- Spoel foute vinniger en vroeër in die ontwikkeling- en toetssiklus op
- Eerste keer-reg-ontplooiings
- Verbeter algehele toets-, ontwikkeling- en afleweringskwaliteit
- Gebruik toets- en ontwikkelingshulpbronne slimmer
- Hoër NPS-tellings
Stoor jou sintetiese datagids nou!
- Wat is sintetiese data?
- Hoekom gebruik organisasies dit?
- Waardetoevoegende sintetiese data-kliëntgevalle
- Hoe om te begin
