Mapeo consistente
Preservar a integridade referencial en todo un ecosistema de datos relacionais
Introdución Mapeo consistente
Que é a cartografía consistente?
Preserve a integridade referencial cunha cartografía consistente nun ecosistema de datos completo para combinar os datos entre táboas, bases de datos e sistemas.
Que é a integridade referencial?
A integridade referencial é un concepto na xestión de bases de datos que garante a coherencia e a precisión entre as táboas dunha base de datos relacional. A integridade referencial aseguraría que cada valor que corresponde "Persoa 1"Ou"Táboa 1” corresponde o valor correcto de "persoa 1" in "Táboa 2" e calquera outro vinculado táboa.
Facer cumprir a integridade referencial é fundamental para manter a fiabilidade de datos da proba nunha base de datos relacional como parte de ambientes non produtivos. Prevéns incoherencias de datos e garante que as relacións entre táboas sexan significativas e fiables para probas adecuadas e desenvolvemento de software.
Como preservar a integridade referencial cunha cartografía consistente?
A cartografía coherente garante que a integridade referencial entre táboas, bases de datos e sistemas se preserve como parte da desidentificación.
Para calquera columna que teña o simulador de nomes aplicado coa función de asignación consistente activada, os valores do nome de "Karen" asignarase de forma consistente o mesmo valor simulado sintético, que é "Olivia" no exemplo.
Para calquera columna que teña o SSN mocker aplicado coa función de mapeo consistente activada, o SSN valores de "755-59-6947" asignarase de forma consistente o mesmo valor sintético simulado, que está en "478-29-1089" no exemplo.
A través das táboas
A cartografía coherente funciona en táboas
A través das bases de datos
A cartografía coherente funciona en todas as bases de datos
A través de Sistemas
A cartografía coherente funciona en todos os sistemas
¿Tes algunha dúbida?
Fale cun dos nosos expertos
Por que as organizacións teñen unha cartografía coherente e a integridade referencial como requisitos clave?
Os datos de proba nun ambiente de base de datos relacional deben preservar a integridade referencial para poder utilizar. Manter a integridade referencial en ambientes que non son de produción, como os utilizados para probas e desenvolvemento de software, é importante por varias razóns:
- Probas de integración e end-to-end probas: En sistemas complexos, os diferentes módulos ou compoñentes poden depender uns dos outros a través de relacións de bases de datos, potencialmente en diferentes sistemas. A integridade referencial é fundamental durante as probas de integración para garantir que estas dependencias se manteñen correctamente e que os compoñentes integrados funcionen xuntos como se espera.
- Escenarios de proba realistas: Os ambientes de proba deben reflectir o ambiente de produción o máis preto posible para garantir que os escenarios de proba sexan realistas. Se non se mantén a integridade referencial, o comportamento do sistema pode diferir do que se espera nunha configuración de produción, o que provoca resultados de proba imprecisos.
- Calidade dos datos: Os ambientes que non son de produción non están exentos da necesidade de datos de alta calidade. Manter a integridade referencial garante que os datos utilizados para a proba e o desenvolvemento reflictan con precisión as relacións entre as entidades do sistema. Isto é esencial para producir resultados fiables e tomar decisións informadas durante o proceso de desenvolvemento.
Como podo aplicar cartografía coherente?
Aplicar burladores a PII automaticamente
Os usuarios poden aplicar cartografía coherente no Syntho Engine sobre espazos de traballo, a nivel de espazo de traballo e a nivel de columna para cada burlador. Isto permite a aplicación de mapas coherentes específicos do dominio, proporcionando aos usuarios flexibilidade e a capacidade de xerar datos de proba precisos cunha integridade referencial preservada.
Garda a túa guía de datos sintéticos agora!
- Que son os datos sintéticos?
- Por que o utilizan as organizacións?
- Casos de clientes de datos sintéticos de valor engadido
- Como comezar
