Zabere to spoustu času nebo manuální práce, než získat správná data z testu?
Správné získání testovacích dat může být časově náročné a vyžadovat manuální úsilí, zejména pokud data musí přesně odrážet skutečné podmínky. V tomto videu vám vysvětlíme, jak fungují syntetická data, abyste ušetřili váš čas a manuální práci.
Toto video je zachyceno z webináře Syntho o tom, proč organizace používají syntetická data jako testovací data?. Podívejte se na celé video zde.
Provedli jsme průzkum, abychom zjistili, zda to lidem připadá časově náročné a/nebo vyžadují manuální úsilí, aby získali správná testovací data.
Význam přesných testovacích dat
Pokud jde o testování, je nezbytné mít přesná testovací data. Špatná testovací data mohou vést k nepřesným výsledkům, které mohou v konečném důsledku poškodit váš projekt nebo produkt. Vytváření dobrých testovacích dat však může být časově náročný a náročný úkol.
Zapojená ruční práce
Podle Wima Keese může vytvoření dobrých testovacích dat vyžadovat hodně manuální práce. To platí zejména, pokud jde o vytváření syntetických dat, kde může být obtížné zohlednit všechny možné výjimky a vzory.
Profesionální testování
Profesionální testeři chápou důležitost přesných testovacích dat, ať už jde o manuální nebo automatizované testování nebo dokonce pro syntetická testovací data. Vynakládají velké úsilí na zajištění toho, aby jejich testovací data byla spolehlivá a přesná.
Zjednodušení testovacích dat
Dobrou zprávou je, že jsou k dispozici nástroje, které mohou pomoci zjednodušit proces vytváření a používání přesných testovacích dat. Díky důvěryhodným testovacím datům, která jsou opakovaně použitelná a sdílená, mohou profesionální testeři ušetřit čas a námahu.
Závěrečné poznámky
Stručně řečeno, mít přesná testovací data je zásadní pro úspěšné testování a profesionální testeři by měli upřednostňovat vytváření a používání spolehlivých testovacích dat. Použití nástrojů ke zjednodušení tohoto procesu může mít významný rozdíl v efektivitě a účinnosti vašeho testovacího úsilí. A konečně je důležité snažit se minimalizovat používání osobních údajů, kdykoli je to možné, abyste dosáhli maximálních výhod.
Je relevantní pro téma syntetických dat, protože zdůrazňuje výzvy vytváření dobrých testovacích dat, zejména v kontextu syntetických dat, kde může být obtížné zohlednit všechny možné výjimky a vzory. Zdůrazňuje také důležitost přesných testovacích dat pro úspěšné testování, ať už se jedná o manuální, automatizované nebo syntetické testování. Navíc naznačuje, že používání nástrojů pro zjednodušení procesu vytváření a používání přesných testovacích dat může profesionálním testerům pomoci ušetřit čas a úsilí. Co je důležité, musíme mít na paměti, že upřednostňujeme soukromí a snažíme se minimalizovat používání osobních údajů, kdykoli je to možné, abychom dosáhli maximálních výhod.
Data jsou syntetická, ale náš tým je skutečný!
Kontaktujte Syntho a jeden z našich odborníků se s vámi spojí rychlostí světla, aby prozkoumal hodnotu syntetických dat!