¿Qué son los datos de prueba? Importancia, aplicaciones y desafíos
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¿Qué son los datos de prueba en las pruebas de software?
En lenguaje sencillo, definición de datos de prueba es este: Los datos de prueba son los seleccionados conjuntos de datos se utiliza para encontrar fallas y asegurarse de que el software funcione como se supone que debe hacerlo.
Los probadores e ingenieros confían en conjuntos de datos de prueba, ya sea ensamblado manualmente o con especialistas herramientas de generación de datos de prueba, para verificar la funcionalidad del software, evaluar el rendimiento y reforzar la seguridad.
Ampliando este concepto, ¿Qué son los datos de prueba en las pruebas?? Más allá del mero conjuntos de datos, los datos de prueba incluyen una variedad de valores de entrada, escenarios y condiciones. Estos elementos se seleccionan cuidadosamente para validar si los entregables cumplen con los rigurosos criterios de calidad y funcionalidad que se esperan del software.
Para comprender mejor definición de datos de prueba, exploremos varios tipos de datos de prueba.
¿Cuáles son los tipos de datos de prueba?
Si bien el objetivo principal de datos de prueba es garantizar que el software se comporte como se espera, los factores que afectan el rendimiento del software varían mucho. Esta variabilidad significa que los evaluadores deben utilizar diferentes tipos de datos para evaluar el comportamiento del sistema en diferentes condiciones.
Entonces, respondamos esta pregunta:¿Qué son los datos de prueba en las pruebas de software? (con ejemplos).
- Datos de prueba positivos se utiliza para probar el software en condiciones normales de funcionamiento, por ejemplo, para comprobar si un coche circula suavemente en una carretera plana y sin obstáculos.
- Datos de prueba negativos Es como probar el rendimiento del coche con determinados recambios averiados. Ayuda a identificar cómo responde el software a Datos inválidos entradas o sobrecarga del sistema.
- Datos de prueba de clase de equivalencia ayuda a representar el comportamiento de un grupo o categoría específica dentro del software para probar, en particular, cómo el software maneja diferentes tipos de usuarios o entradas.
- Datos de prueba aleatorios se genera sin ningún patrón específico. Ayuda a garantizar que el software pueda manejar escenarios inesperados sin problemas.
- Datos de prueba basados en reglas se genera según reglas o criterios predefinidos. En una aplicación bancaria, se pueden generar datos de transacciones para garantizar que todas las transacciones cumplan con ciertos requisitos regulatorios o que los saldos de las cuentas permanezcan dentro de límites específicos.
- Datos de prueba de límites comprueba cómo el software gestiona los valores en los extremos de los rangos aceptables. Es similar a llevar algún equipo a sus límites absolutos.
- Datos de prueba de regresión se utiliza para comprobar si algún cambio reciente en el software ha provocado nuevos defectos o problemas.
Al utilizar estos diferentes tipos de datos de prueba, los especialistas en control de calidad pueden evaluar eficazmente si el software funciona según lo previsto, identificar cualquier debilidad o error y, en última instancia, mejorar el rendimiento del sistema.
Pero, ¿dónde pueden obtener estos datos los equipos de software? Discutamos eso a continuación.
¿Cómo se crean los datos de prueba?
Tienes las siguientes tres opciones para crear datos de prueba para su proyecto:
- Seleccione los datos de la base de datos existente, enmascarando la información del cliente, como la información de identificación personal (PII).
- Crear manualmente datos de prueba realistas con aplicaciones de datos basadas en reglas.
- Generar datos sintéticos.
Muchos equipos de ingeniería de datos se basan solo en uno de los enfoques, eligiendo con demasiada frecuencia el método de análisis que requiere más tiempo y esfuerzo. generación de datos de prueba. Por ejemplo, al escoger Data de muestra de las bases de datos existentes, los equipos de ingeniería primero deben extraerlas de múltiples fuentes, luego formatearlas, limpiarlas y enmascararlas, para que sean aptas para entornos de desarrollo o prueba.
Otro desafío es garantizar que los datos cumplan con criterios de prueba específicos: precisión, diversidad, especificidad de una solución particular, alta calidad y cumplimiento de las regulaciones sobre protección de datos personales. Sin embargo, estos desafíos son abordados eficazmente por las modernas test data management enfoques, tales como generación automatizada de datos de prueba.
La plataforma Syntho ofrece una gama de capacidades para manejar estos desafíos, que incluyen:
- Desidentificación inteligente cuando una herramienta identifica automáticamente toda la PII, lo que ahorra tiempo y esfuerzo a los expertos.
- Evitar información confidencial reemplazando la PII y otros identificadores con sintéticos datos simulados que se alinea con la lógica y los patrones de negocios.
- Mantener la integridad referencial mediante un mapeo de datos consistente entre bases de datos y sistemas.
Exploraremos estas capacidades con más detalle. Pero primero, profundicemos en las cuestiones relacionadas con creando datos de prueba para que seas consciente de ellos y sepas cómo abordarlos.
Desafíos de los datos de prueba en las pruebas de software
Sourcing datos de prueba válidos es la piedra angular de las pruebas efectivas. Sin embargo, los equipos de ingeniería enfrentan bastantes desafíos en el camino hacia un software confiable.
Fuentes de datos dispersas
Los datos, especialmente los datos empresariales, residen en una infinidad de fuentes, incluidos mainframes heredados, SAP, bases de datos relacionales, NoSQL y diversos entornos de nube. Esta dispersión, unida a la amplia gama de formatos, complica acceso a datos de producción para equipos de software. También ralentiza el proceso de obtención de los datos correctos para las pruebas y los resultados en datos de prueba no válidos.
Subconjunto para enfocar
Los equipos de ingeniería a menudo tienen dificultades para segmentar conjuntos de datos de prueba grandes y diversos en subconjuntos específicos más pequeños. Pero es algo que deben hacer ya que esta ruptura les ayuda a centrarse en objetivos específicos. Casos de prueba, lo que facilita la reproducción y la solución de problemas y, al mismo tiempo, mantiene bajo el volumen de datos de prueba y los costos asociados.
Maximizar la cobertura de la prueba
Los ingenieros también son responsables de asegurarse de que los datos de prueba sean lo suficientemente completos como para probar minuciosamente los parámetros definidos. Casos de prueba, minimizar la densidad de defectos y fortalecer la confiabilidad del software. Sin embargo, enfrentan desafíos en este esfuerzo debido a varios factores, como la complejidad del sistema, recursos limitados, cambios en el software, preocupaciones de seguridad y privacidad de los datos, y problemas de escalabilidad.
Realismo en los datos de prueba.
La búsqueda del realismo en los datos de prueba muestra lo crucial que es reflejar el original. valores de datos con suma fidelidad. Los datos de prueba deben parecerse mucho al entorno de producción para evitar falsos positivos o negativos. Si no se logra este realismo, puede perjudicar la calidad y confiabilidad del software. Teniendo esto en cuenta, los especialistas deben prestar mucha atención a los detalles a medida que preparar datos de prueba.
Actualización y mantenimiento de datos.
Los datos de prueba deben actualizarse periódicamente para reflejar los cambios en el entorno de producción y los requisitos de la aplicación. Sin embargo, esta tarea conlleva importantes desafíos, especialmente en entornos donde el acceso a los datos es limitado debido al cumplimiento normativo. Coordinar los ciclos de actualización de datos y garantizar la coherencia de los datos en todos los entornos de prueba se convierten en tareas complejas que exigen una coordinación cuidadosa y medidas de cumplimiento estrictas.
Desafíos con datos de prueba reales
Según la encuesta de Syntho en LinkedIn, El 50% de las empresas utilizan datos de producción.y el 22% utiliza datos enmascarados para probar su software. Ellos eligen Información actual pues parece una decisión fácil: copiar los datos existentes desde el entorno de producción, péguelo en el entorno de prueba y utilícelo según sea necesario.
Sin embargo, utilizando real datos para probar presenta varios desafíos, entre ellos:
- Enmascarar datos para cumplir con las normas de privacidad de datos, evitar seguridad de datos infracciones y cumplir con las leyes que prohíben el uso de datos reales con fines de prueba.
- Ajustar los datos al entorno de prueba, que normalmente difiere del entorno de producción.
- Actualizar las bases de datos con suficiente regularidad.
Además de estos desafíos, las empresas se enfrentan a tres cuestiones críticas a la hora de elegir datos reales para las pruebas.
Disponibilidad limitada
Los datos limitados, escasos o perdidos son comunes cuando los desarrolladores consideran los datos de producción como datos de prueba adecuados. Acceder a datos de prueba de alta calidad, especialmente para sistemas o escenarios complejos, se vuelve cada vez más difícil. Esta escasez de datos obstaculiza los procesos integrales de prueba y validación, lo que hace que los esfuerzos de prueba de software sean menos efectivos.
Cuestiones de cumplimiento
Las estrictas leyes de privacidad de datos, como CPRA y GDPR, exigen la protección de la PII en entornos de prueba, imponiendo rigurosos estándares de cumplimiento en materia de desinfección de datos. En este contexto, se consideran los nombres reales, direcciones, números de teléfono y números de seguro social que se encuentran en los datos de producción. formatos de datos ilegales.
Problemas relativos a la privacidad
El desafío del cumplimiento es claro: está prohibido utilizar datos personales originales como datos de prueba. Para abordar este problema y garantizar que no se utilice ninguna PII para construir Casos de prueba, los evaluadores deben volver a verificar que datos sensibles se desinfecta o anonimiza antes de usarlo en entornos de prueba. Si bien es crítico para seguridad de datos, esta tarea consume mucho tiempo y agrega otra capa de complejidad para los equipos de prueba.
Importancia de los datos de prueba de calidad
Buenos datos de prueba Sirve como columna vertebral de todo el proceso de control de calidad. Es una garantía de que el software funciona como debería, funciona bien en diferentes condiciones y se mantiene a salvo de filtraciones de datos y ataques maliciosos. Sin embargo, hay otro beneficio importante.
¿Está familiarizado con las pruebas de desplazamiento a la izquierda? Este enfoque impulsa las pruebas hacia las primeras etapas del ciclo de vida del desarrollo para no ralentizar el proceso. agile proceso. Las pruebas de desplazamiento a la izquierda reducen el tiempo y los costos asociados con las pruebas y la depuración más adelante en el ciclo al detectar y solucionar problemas desde el principio.
Para que las pruebas de desplazamiento a la izquierda funcionen bien, se necesitan conjuntos de datos de prueba compatibles. Estos ayudan a los equipos de desarrollo y control de calidad a probar escenarios específicos a fondo. La automatización y la racionalización de los procesos manuales son clave aquí. Puede acelerar el aprovisionamiento y abordar la mayoría de los desafíos que analizamos mediante el uso de pruebas adecuadas. herramientas de generación de datos con datos sintéticos.
Datos sintéticos como solución.
Una base de datos sintética test data management enfoque es una estrategia relativamente nueva pero eficiente para mantener la calidad y al mismo tiempo afrontar los desafíos. Las empresas pueden confiar en la generación de datos sintéticos para crear rápidamente datos de prueba de alta calidad.
Definición y características
Los datos de prueba sintéticos son datos generados artificialmente diseñados para simular entornos de prueba de datos para el desarrollo de software. Al reemplazar la PII con datos simulados sin ninguna información confidencial, los datos sintéticos hacen test data management Más rápido y más fácil.
Los datos de prueba sintéticos reducen los riesgos de privacidad y también permiten a los desarrolladores evaluar rigurosamente el rendimiento, la seguridad y la funcionalidad de la aplicación en una variedad de escenarios potenciales sin afectar el sistema real. Ahora, exploremos qué más pueden hacer las herramientas de datos sintéticos.
Abordar los desafíos de cumplimiento y privacidad
Tomemos como ejemplo la solución de Syntho. Para abordar los desafíos de cumplimiento y privacidad, empleamos sofisticados enmascaramiento de datos técnicas junto con tecnología de escaneo de PII de última generación. Escáner PII impulsado por IA de Syntho identifica y marca automáticamente cualquier columna en las bases de datos de usuarios que contengan PII directas. Esto reduce el trabajo manual y garantiza una detección precisa de datos confidenciales, lo que reduce el riesgo de violaciones de datos y el incumplimiento de las normas de privacidad.
Una vez que se identifican las columnas con PII, la plataforma de Syntho ofrece datos simulados como el mejor método de desidentificación en este caso. Esta característica protege la PII original confidencial reemplazándola con datos simulados representativos que aún mantienen la integridad referencial para fines de prueba en bases de datos y sistemas. Esto se logra a través de funcionalidad de mapeo consistente, lo que garantiza que los datos sustituidos coincidan con la lógica y los patrones comerciales y al mismo tiempo cumplan con regulaciones como GDPR e HIPAA.
Proporcionar versatilidad en las pruebas.
Los datos de prueba versátiles pueden ayudar a las empresas a superar el desafío de la disponibilidad limitada de datos y maximizar la cobertura de las pruebas. La plataforma Syntho admite la versatilidad con su generación de datos sintéticos basada en reglas.
Este concepto implica creando datos de prueba siguiendo reglas y restricciones predefinidas para imitar datos del mundo real o simular escenarios específicos. La generación de datos sintéticos basada en reglas ofrece versatilidad en las pruebas a través de varias estrategias:
- Generando datos desde cero: Los datos sintéticos basados en reglas permiten generar datos cuando no hay datos reales disponibles o son limitados. Esto equipa a los evaluadores y desarrolladores con los datos necesarios.
- Datos enriquecedores: Enriquece los datos agregando más filas y columnas, lo que facilita la creación de conjuntos de datos más grandes.
- Flexibilidad y personalización: Con el enfoque basado en reglas, podemos mantenernos flexibles y adaptarnos a diferentes formatos y estructuras de datos, generando datos sintéticos adaptados a necesidades y escenarios específicos.
- Limpieza de datos: Esto implica seguir reglas predefinidas al generar datos para corregir inconsistencias, completar valores faltantes y eliminar datos de prueba corruptos. Se asegura calidad de los datos e integridad, particularmente importante cuando el conjunto de datos original contiene imprecisiones que podrían afectar los resultados de las pruebas.
Al elegir el derecho herramientas de generación de datos, Es esencial considerar ciertos factores para asegurarse de que realmente alivien la carga de trabajo de sus equipos.
Consideraciones al elegir herramientas de datos sintéticos
La elección de herramientas de datos sintéticos depende de las necesidades de su negocio, las capacidades de integración y los requisitos de privacidad de los datos. Si bien cada organización es única, hemos delineado los criterios clave para seleccionar productos sintéticos. herramientas de generación de datos.
Realismo de datos
Asegúrese de que la herramienta que considere genera datos de prueba muy parecidos a los datos del mundo real. Sólo entonces simulará eficazmente varios escenarios de prueba y detectará posibles problemas. La herramienta también debería ofrecer opciones de personalización para imitar diferentes distribuciones, patrones y anomalías de datos en entornos de producción.
Diversidad de datos
Busque herramientas que puedan generar Data de muestra cubriendo una amplia gama de casos de uso, incluidos diferentes tipos de datos, formatos y estructuras relevantes para el software bajo prueba. Esta diversidad ayuda a validar si el sistema es sólido y garantiza una cobertura de prueba integral.
Escalabilidad y rendimiento
Compruebe qué tan bien la herramienta puede generar grandes volúmenes de datos sintéticos, especialmente para probar sistemas complejos o de gran volumen. Quiere una herramienta que pueda ampliarse para cumplir con los requisitos de datos de las aplicaciones de escala empresarial sin comprometer el rendimiento o la confiabilidad.
Privacidad y seguridad de los datos
Priorice las herramientas con funciones integradas para salvaguardar la información sensible o confidencial al generar datos. Busque funciones como la anonimización de datos y el cumplimiento de las normas de protección de datos para minimizar los riesgos de privacidad y cumplir con la ley.
Integración y compatibilidad
Elija un software que se adapte perfectamente a su configuración de pruebas existente para facilitar la adopción e integración en el flujo de trabajo de desarrollo de software. Una herramienta que sea compatible con varios sistemas de almacenamiento de datos, bases de datos y plataformas de prueba será más versátil y fácil de usar.
Por ejemplo, Soportes sintetizados Más de 20 conectores de bases de datos y más de 5 conectores de sistemas de archivos, incluidas opciones populares como Microsoft SQL Server, Amazon S3 y Oracle, que garantizan la seguridad de los datos y una fácil generación de datos.
Personalización y flexibilidad
Busque herramientas que ofrezcan opciones de personalización flexibles para adaptar la generación de datos sintéticos a escenarios y requisitos de prueba específicos. Los parámetros personalizables, como las reglas, relaciones y restricciones de generación de datos, le permiten ajustar los datos generados para que coincidan con los criterios y objetivos de las pruebas.
En resumen
La significado de los datos de prueba No se puede exagerar la importancia en el desarrollo de software: es lo que nos ayuda a identificar y corregir fallas en la funcionalidad del software. Pero gestionar los datos de las pruebas no es sólo una cuestión de conveniencia; es crucial para cumplir con las regulaciones y reglas de privacidad. Hacerlo bien puede aliviar la carga de trabajo de sus equipos de desarrollo, ahorrar dinero y lanzar productos al mercado más rápido.
Ahí es donde los datos sintéticos resultan útiles. Proporciona datos realistas y versátiles sin mucho trabajo que requiera mucho tiempo, lo que mantiene a las empresas seguras y en cumplimiento. Con herramientas de generación de datos sintéticos, la gestión de datos de prueba se vuelve más rápida y eficiente.
La mejor parte es que los datos de pruebas sintéticas de calidad están al alcance de todas las empresas, sin importar sus propósitos. Todo lo que necesita hacer es encontrar un proveedor confiable de herramientas de generación de datos sintéticos. Póngase en contacto con Syntho hoy y reserva una demo gratis para ver cómo los datos sintéticos pueden beneficiar sus pruebas de software.
Sobre los autores
Director de Producto y Cofundador
Marijn tiene formación académica en ciencias de la computación, ingeniería industrial y finanzas, y desde entonces se ha destacado en funciones de desarrollo de productos de software, análisis de datos y seguridad cibernética. Marijn ahora actúa como fundadora y directora de productos (CPO) de Syntho, impulsando la innovación y la visión estratégica a la vanguardia de la tecnología.
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