Syntetisk databrug
Syntetiske data som testdata
Generer repræsentative syntetiske testdata til ikke-produktionsmiljøer for at levere og frigive state-of-the-art softwareløsninger
Introduktion til testdata
Organisationer har ikke-produktionsmiljøer til sikkert at udvikle og teste softwareløsninger uden at påvirke live- eller produktionssystemet. Repræsentative testdata er vigtige i disse miljøer for nøjagtigt at efterligne virkelige forhold og sikre, at softwaren opfører sig som forventet i produktionen, hvilket hjælper med at identificere og løse problemer tidligt i udviklingsprocessen.
Test med personlige data er ikke tilladt
Brug af produktionsdata som testdata virker indlysende, men brug af rigtige persondata som testdata er ikke tilladt på grund af (privatlivs)forskrifter, såsom GDPR og privatlivsmyndigheder, såsom den hollandske databeskyttelsesmyndighed. Dette introducerer udfordringer for mange organisationer med at få testdataene rigtige. Som løsning foreslår den hollandske databeskyttelsesmyndighed dog at bruge syntetiske data eller falske data som testdata
''Test med persondata er svært at forene med GDPR''
''Du kan udforske tilgængeligheden af syntetiske data eller falske data''
Test Data Udfordringer
- Forretningslogik er ikke bevaret, og data afspejler ikke produktionsdata
- Ingen referentiel integritet og konsistens over datasæt / databaser / systemer
Testdata tager tid og manuelt arbejde
- Mange manuelle konfigurationer er nødvendige fra dine udviklere
- Ustabile selvbyggende løsninger introducerer fortsættelsesrisici
Testdata dækker ikke nye scenarier
- Produktionsdata dækker ikke for hypotetiske fremtidsscenarier
- For nye funktionaliteter har du slet ikke data
Vores løsning: Test Data Management
Udnyt vores bedste praksis-løsninger til at generere testdata, der afspejler produktionsdata til omfattende test og udvikling i repræsentative scenarier.
Opret syntetiske data baseret på foruddefinerede regler og begrænsninger med det formål at efterligne data fra den virkelige verden eller simulere specifikke scenarier.
Reducer registreringer for at skabe et mindre, repræsentativt undersæt af en relationel database, samtidig med at referentiel integritet bevares
Har du nogen spørgsmål?
Tal med en af vores eksperter
Hvorfor bruger organisationer vores Test Data Management Løsninger?
Privacy-by-design og produktionslignende data
- Produktionslignende syntetiske testdata genereret baseret på dine produktionsdata ved hjælp af AI
- Bevaret referentiel integritet for konsistens over datasæt / databaser / systemer
Nemt, hurtigt og agile
- Opdater problemfrit hele dit testmiljø
- Erstat og minimer manuelt arbejde med AI
- Gør dine testdata overskuelige
Test Datadækning for hypotetiske scenarier
- Dæk ethvert hypotetisk fremtidsscenarie
- Fuld fleksibilitet med regelbaser genereret syntetiske data
- Opret syntetiske data fra bunden, hvis du ikke har data (endnu)
Casestudier
Casestudier
August 29, 2023
Casestudier
August 28, 2023
Tidligere
Næste
Værdien af at bruge syntetiske data som testdata
Levere og frigive state-of-the-art softwareløsninger nemmere, hurtigere og med højere kvalitet med repræsentative syntetiske testdata
- Slip hurtigere og forkort time-to-market
- Find fejl hurtigere og tidligere i udviklings- og testcyklussen
- Førstegangs-højre-implementeringer
- Forbedre overordnet test, udvikling og leveringskvalitet
- Udnyt test- og udviklingsressourcer smartere
- Højere NPS-score
Gem din guide til syntetiske data nu!
- Hvad er syntetiske data?
- Hvorfor bruger organisationer det?
- Værdiskabende syntetiske data klientcases
- Sådan starter du
