Test Data Management
Crear, manter e controlar datos de proba representativos para ambientes que non sexan de produción
introdución test data management
O que é Test Data Management?
Test data management (TDM) é o proceso de creación, mantemento e control dos datos utilizados para contornas non de produción (contornas de proba, desenvolvemento e aceptación).
Por que usan as organizacións Test Data Management?
Os datos de produción son sensibles á privacidade
A proba e o desenvolvemento con datos de proba representativos son esenciais para ofrecer solucións de software de última xeración. O uso de datos de produción orixinais parece obvio, pero non está permitido debido ás normativas (de privacidade) segundo o GDPR e a Autoridade de Protección de Datos holandesa. Isto presenta retos para moitas organizacións para obter os datos de proba correctamente.
A Autoridade Holandesa de Protección de Datos:
''A proba con datos persoais é difícil de conciliar co GDPR''
Os datos de produción non abarcan todos os escenarios de proba
Test data management é esencial porque os datos de produción a miúdo carecen da diversidade necesaria para realizar probas exhaustivas (ou non existen (aínda) en absoluto), deixando fóra casos extremos e posibles escenarios futuros. Ao crear e xestionar diversos conxuntos de datos de proba, garante unha cobertura completa das probas e axuda a identificar posibles problemas antes da implantación, mitigando os riscos e os erros na produción para mellorar a calidade do software.
Optimizar as probas e o desenvolvemento
Deixa que os teus probadores e desenvolvedores se centren nas probas e no desenvolvemento, en lugar da creación de datos de proba. Test data management optimiza as probas e o desenvolvemento mantendo e actualizando os datos das probas, aforrando aos desenvolvedores e probadores o tempo que normalmente dedican á preparación dos datos. A automatización do aprovisionamento e actualización de datos de proba garante a relevancia e a precisión dos datos, o que permite aos equipos centrarse na análise dos resultados e na mellora da calidade do software de forma eficiente. Este proceso simplificado mellora a velocidade, a axilidade e a produtividade das probas xerais no ciclo de vida do desenvolvemento.
todo Test Data Management solucións nunha soa plataforma
Use as nosas solucións de mellores prácticas para xerar datos de proba que reflictan os datos de produción para realizar probas e desenvolvemento completos en escenarios representativos.
Crea datos sintéticos baseados en regras e restricións predefinidas, co obxectivo de imitar datos do mundo real ou simular escenarios específicos.
Reducir os rexistros para crear un subconxunto máis pequeno e representativo dunha base de datos relacional mantendo a integridade referencial
¿Tes algunha dúbida?
Fale cun dos nosos expertos
Para que serven os casos de uso típicos Test Data Management?
A desidentificación implica a modificación ou eliminación da información de identificación persoal (PII) dos conxuntos de datos e/ou bases de datos existentes. É particularmente eficaz para casos de uso que inclúen múltiples táboas relacionais, bases de datos e/ou sistemas e adoita aplicarse en casos de uso de datos de proba.
Datos de proba para ambientes non produtivos
Entregue e lance solucións de software de última xeración máis rápido e con maior calidade con datos de proba representativos.
Datos de demostración
Sorprende aos teus clientes potenciales con demostracións de produtos de nivel seguinte, adaptadas con datos representativos.
Como podo utilizar Syntho Test Data Management?
Configura e xera!
Configure facilmente o noso motor de sintetizador para un completo test data management, que admite todas as mellores prácticas para mellorar a eficacia das probas nunha soa plataforma. Con mellores datos de proba, tanto os desenvolvedores como os probadores poden optimizar o proceso de proba e desenvolvemento para mellorar as solucións de software superiores.
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
