¿Qué datos de prueba usas?
El video ilustra los resultados de la encuesta y explica qué datos de prueba usan las personas.
Este video es una captura del seminario web de Syntho sobre por qué las organizaciones usan datos sintéticos como datos de prueba. Mira el video completo aquí.
En LinkedIn, preguntamos a las personas qué datos de prueba utilizan.
Introducción
Hicimos la pregunta sobre el tipo de datos de prueba que se usa comúnmente y discutimos las opciones y los desafíos de usar datos de producción para las pruebas.
Uso de datos de producción para pruebas
Francis compartió su experiencia sobre cómo el uso de datos de producción para pruebas puede ser mucho trabajo. Copiar datos de producción en el entorno de prueba puede parecer fácil, pero presenta desafíos. Por ejemplo, puede haber problemas con el ajuste de los datos en el entorno de prueba, lo que hace que se ejecute lentamente o que no se cargue en absoluto.
Los desafíos de enmascarar datos
Francis también mencionó que enmascarar los datos hará que el proceso sea aún más desafiante. Requerirá un esfuerzo adicional y los problemas pueden volverse aún más complejos. Si bien parece un paso fácil usar los datos de producción para realizar pruebas, en la práctica no es tan simple.
Percepción vs Realidad:
Frederick señaló que muchas personas creen que usar los datos de producción para realizar pruebas es más fácil porque están fácilmente disponibles. Sin embargo, es una creencia profundamente arraigada que no necesariamente refleja la realidad.
Datos confiables
Francis enfatizó que el uso de datos de producción para realizar pruebas puede hacer que los datos se vuelvan obsoletos y poco confiables. Con el tiempo, es posible que los datos ya no reflejen el entorno de producción, lo que dificulta determinar si los resultados de las pruebas son precisos.
Conclusión
En conclusión, el uso de datos de producción para pruebas puede parecer una solución simple, pero puede presentar numerosos desafíos. Requiere un esfuerzo significativo y es posible que no produzca resultados confiables a largo plazo. Las empresas deben considerar opciones alternativas, como datos sintéticos u otros métodos, para garantizar pruebas precisas.
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