Test Data Management
Erstellen, pflegen und kontrollieren Sie repräsentative Testdaten für Nicht-Produktionsumgebungen
Einleitung test data management
Was ist Test Data Management?
Test data management (TDM) ist der Prozess der Erstellung, Pflege und Steuerung der Daten, die für Nicht-Produktionsumgebungen (Test-, Entwicklungs- und Abnahmeumgebungen) verwendet werden.
Warum verwenden Organisationen Test Data Management?
Produktionsdaten unterliegen dem Datenschutz
Tests und Entwicklung mit repräsentativen Testdaten sind für die Bereitstellung hochmoderner Softwarelösungen unerlässlich. Die Verwendung von Original-Produktionsdaten liegt auf der Hand, ist jedoch aufgrund der (Datenschutz-)Bestimmungen der DSGVO und der niederländischen Datenschutzbehörde nicht zulässig. Dies stellt für viele Unternehmen die Herausforderung dar, die Testdaten richtig zu erfassen.
Die niederländische Datenschutzbehörde:
„Testen mit personenbezogenen Daten ist schwer mit der DSGVO vereinbar“
Produktionsdaten decken nicht alle Testszenarien ab
Test data management ist unerlässlich, da Produktionsdaten häufig die für umfassende Tests erforderliche Vielfalt fehlt (oder (noch) nicht vorhanden ist) und Randfälle und potenzielle Zukunftsszenarien außer Acht gelassen werden. Durch die Erstellung und Verwaltung verschiedener Testdatensätze wird eine umfassende Testabdeckung gewährleistet und hilft, potenzielle Probleme vor der Bereitstellung zu identifizieren, Risiken und Fehler in der Produktion zu mindern und so die Softwarequalität zu verbessern.
Optimieren Sie Tests und Entwicklung
Lassen Sie Ihre Tester und Entwickler sich auf das Testen und Entwickeln konzentrieren, anstatt auf die Erstellung von Testdaten. Test data management Optimiert Tests und Entwicklung durch Pflege und Aktualisierung von Testdaten und spart so Entwicklern und Testern Zeit, die normalerweise für die Datenvorbereitung aufgewendet wird. Die Automatisierung der Bereitstellung und Aktualisierung von Testdaten stellt die Relevanz und Genauigkeit der Daten sicher und ermöglicht es den Teams, sich auf die Analyse der Ergebnisse und die effiziente Verbesserung der Softwarequalität zu konzentrieren. Dieser optimierte Prozess verbessert die allgemeine Testgeschwindigkeit, Agilität und Produktivität im Entwicklungslebenszyklus.
Alle Test Data Management Lösungen auf einer Plattform
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
Wofür gibt es typische Anwendungsfälle? Test Data Management?
Bei der De-Identifizierung werden personenbezogene Daten (PII) aus vorhandenen Datensätzen und/oder Datenbanken geändert oder entfernt. Es ist besonders effektiv für Anwendungsfälle mit mehreren relationalen Tabellen, Datenbanken und/oder Systemen und wird häufig in Testdaten-Anwendungsfällen eingesetzt.
Testdaten für Nicht-Produktionsumgebungen
Liefern und veröffentlichen Sie hochmoderne Softwarelösungen schneller und mit höherer Qualität mit repräsentativen Testdaten.
Demo-Daten
Überraschen Sie Ihre Interessenten mit Produktdemos der nächsten Generation, die auf repräsentative Daten zugeschnitten sind.
Wie kann ich Synthos nutzen? Test Data Management?
Konfigurieren und generieren!
Konfigurieren Sie unsere Syntho Engine ganz einfach für umfassende Funktionen test data management, unterstützt alle Best Practices zur Verbesserung der Testeffektivität auf einer Plattform. Mit besseren Testdaten können sowohl Entwickler als auch Tester den Test- und Entwicklungsprozess für verbesserte, überlegene Softwarelösungen optimieren.
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- Was sind synthetische Daten?
- Warum nutzen Organisationen es?
- Kundenfälle mit Mehrwert für synthetische Daten
- Erste Schritte
