Anwendungsfall für synthetische Daten
Synthetische Daten als Testdaten
Generieren Sie repräsentative synthetische Testdaten für Nicht-Produktionsumgebungen, um hochmoderne Softwarelösungen bereitzustellen und freizugeben
Einführung in Testdaten
Unternehmen verfügen über Nicht-Produktionsumgebungen, in denen sie Softwarelösungen sicher entwickeln und testen können, ohne das Live- oder Produktionssystem zu beeinträchtigen. Repräsentative Testdaten sind in diesen Umgebungen wichtig, um reale Bedingungen genau nachzubilden und sicherzustellen, dass sich die Software in der Produktion wie erwartet verhält, was dazu beiträgt, Probleme frühzeitig im Entwicklungsprozess zu erkennen und zu beheben.
Tests mit personenbezogenen Daten sind nicht gestattet
Die Verwendung von Produktionsdaten als Testdaten scheint offensichtlich, aber die Verwendung echter personenbezogener Daten als Testdaten ist aufgrund von (Datenschutz-)Vorschriften wie der DSGVO und Datenschutzbehörden wie der niederländischen Datenschutzbehörde nicht zulässig. Dies stellt für viele Unternehmen die Herausforderung dar, die Testdaten richtig zu erfassen. Als Lösung schlägt die niederländische Datenschutzbehörde jedoch vor, synthetische Daten oder Scheindaten als Testdaten zu verwenden
„Testen mit personenbezogenen Daten ist schwer mit der DSGVO vereinbar“
''Sie können die Verfügbarkeit von synthetischen Daten oder Scheindaten erkunden''
Testdaten-Herausforderungen
- Die Geschäftslogik wird nicht beibehalten und die Daten spiegeln keine Produktionsdaten wider
- Keine referenzielle Integrität und Konsistenz über Datensätze/Datenbanken/Systeme hinweg
Testdaten erfordern Zeit und manuelle Arbeit
- Viele manuelle Konfigurationen sind von Ihren Entwicklern erforderlich
- Instabile Selbstbaulösungen bergen Fortführungsrisiken
Die Testdaten decken keine neuen Szenarien ab
- Die Produktionsdaten decken keine hypothetischen Zukunftsszenarien ab
- Für neue Funktionalitäten liegen Ihnen überhaupt keine Daten vor
Unsere Lösung: Test Data Management
Nutzen Sie unsere Best-Practice-Lösungen, um Testdaten zu generieren, die Produktionsdaten widerspiegeln, für umfassende Tests und Entwicklung in repräsentativen Szenarien.
Erstellen Sie synthetische Daten auf der Grundlage vordefinierter Regeln und Einschränkungen mit dem Ziel, reale Daten nachzuahmen oder bestimmte Szenarien zu simulieren.
Reduzieren Sie Datensätze, um eine kleinere, repräsentative Teilmenge einer relationalen Datenbank zu erstellen und gleichzeitig die referenzielle Integrität aufrechtzuerhalten
Sprechen Sie mit einem unserer Experten
Warum nutzen Organisationen unsere? Test Data Management Lösungen?
Privacy-by-Design und produktionsähnliche Daten
- Produktionsähnliche synthetische Testdaten, die auf der Grundlage Ihrer Produktionsdaten durch die Kraft der KI generiert werden
- Bewahrte referenzielle Integrität für Konsistenz über Datensätze/Datenbanken/Systeme hinweg
Einfach, schnell und agile
- Aktualisieren Sie Ihre gesamte Testumgebung nahtlos
- Ersetzen und minimieren Sie manuelle Arbeit durch KI
- Machen Sie Ihre Testdaten überschaubar
Testen Sie die Datenabdeckung für hypothetische Szenarien
- Decken Sie jedes hypothetische Zukunftsszenario ab
- Volle Flexibilität mit regelbasiert generierten synthetischen Daten
- Erstellen Sie synthetische Daten von Grund auf, falls Sie (noch) keine Daten haben
Fallstudien
Fallstudien
29. August 2023
Fallstudien
28. August 2023
Vorherige
Weiter
Der Wert der Verwendung synthetischer Daten als Testdaten
Liefern und veröffentlichen Sie hochmoderne Softwarelösungen einfacher, schneller und mit höherer Qualität mit repräsentativen synthetischen Testdaten
- Schneller veröffentlichen und Time-to-Market verkürzen
- Erkennen Sie Fehler schneller und früher im Entwicklungs- und Testzyklus
- First-Time-Right-Bereitstellungen
- Verbesserung der Test-, Entwicklungs- und Lieferqualität insgesamt
- Nutzen Sie Test- und Entwicklungsressourcen intelligenter
- Höhere NPS-Werte
Speichern Sie jetzt Ihren Leitfaden für synthetische Daten!
- Was sind synthetische Daten?
- Warum nutzen Organisationen es?
- Kundenfälle mit Mehrwert für synthetische Daten
- Erste Schritte
