লাইভ বা প্রোডাকশন সিস্টেমকে প্রভাবিত না করে সফ্টওয়্যার সমাধানগুলিকে নিরাপদে বিকাশ এবং পরীক্ষা করার জন্য সংস্থাগুলির অ-উৎপাদন পরিবেশ রয়েছে। বাস্তব-বিশ্বের অবস্থার সঠিকভাবে অনুকরণ করতে এবং সফ্টওয়্যারটি উত্পাদনে প্রত্যাশিতভাবে আচরণ করে তা নিশ্চিত করতে এই পরিবেশে প্রতিনিধি পরীক্ষার ডেটা গুরুত্বপূর্ণ, বিকাশ প্রক্রিয়ার প্রথম দিকে সমস্যাগুলি সনাক্ত করতে এবং সমাধান করতে সহায়তা করে।
পরীক্ষার ডেটা হিসাবে উত্পাদন ডেটা ব্যবহার করা সুস্পষ্ট বলে মনে হচ্ছে, তবে (গোপনীয়তা) প্রবিধানগুলির কারণে, যেমন ডাচ ডেটা সুরক্ষা কর্তৃপক্ষের মতো জিডিপিআর এবং গোপনীয়তা কর্তৃপক্ষের কারণে প্রকৃত ব্যক্তিগত ডেটা পরীক্ষার ডেটা হিসাবে ব্যবহার করা অনুমোদিত নয়৷ এটি পরীক্ষার ডেটা সঠিকভাবে পাওয়ার ক্ষেত্রে অনেক সংস্থার জন্য চ্যালেঞ্জ প্রবর্তন করে। যাইহোক, সমাধান হিসাবে, ডাচ ডিপিএ পরীক্ষার ডেটা হিসাবে সিন্থেটিক ডেটা বা মক ডেটা ব্যবহার করার পরামর্শ দেয়
''ব্যক্তিগত ডেটার সাথে পরীক্ষা করা GDPR-এর সাথে সমন্বয় করা কঠিন''
''আপনি সিন্থেটিক ডেটা বা মক ডেটার প্রাপ্যতা অন্বেষণ করতে পারেন''
পরীক্ষার ডেটা তৈরি করতে আমাদের সেরা-অভ্যাস সমাধানগুলি ব্যবহার করুন যা প্রতিনিধিত্বমূলক পরিস্থিতিতে ব্যাপক পরীক্ষা এবং বিকাশের জন্য উত্পাদন ডেটা প্রতিফলিত করে।
পূর্ব-সংজ্ঞায়িত নিয়ম এবং সীমাবদ্ধতার উপর ভিত্তি করে সিন্থেটিক ডেটা তৈরি করুন, বাস্তব-বিশ্বের ডেটা অনুকরণ বা নির্দিষ্ট পরিস্থিতিতে অনুকরণ করার লক্ষ্যে।
রেফারেন্সিয়াল অখণ্ডতা বজায় রেখে একটি রিলেশনাল ডাটাবেসের একটি ছোট, প্রতিনিধি উপসেট তৈরি করতে রেকর্ডগুলি হ্রাস করুন
প্রতিনিধি কৃত্রিম পরীক্ষার ডেটা সহ অত্যাধুনিক সফ্টওয়্যার সমাধান সহজ, দ্রুত এবং উচ্চ মানের সাথে সরবরাহ এবং প্রকাশ করুন