संगठनों के पास लाइव या उत्पादन प्रणाली को प्रभावित किए बिना सॉफ़्टवेयर समाधानों को सुरक्षित रूप से विकसित करने और परीक्षण करने के लिए गैर-उत्पादन वातावरण होता है। इन वातावरणों में वास्तविक दुनिया की स्थितियों की सटीक नकल करने और यह सुनिश्चित करने के लिए प्रतिनिधि परीक्षण डेटा महत्वपूर्ण है कि सॉफ्टवेयर उत्पादन में अपेक्षित व्यवहार करता है, जिससे विकास प्रक्रिया में मुद्दों को जल्दी पहचानने और ठीक करने में मदद मिलती है।
परीक्षण डेटा के रूप में उत्पादन डेटा का उपयोग करना स्पष्ट प्रतीत होता है, लेकिन जीडीपीआर जैसे (गोपनीयता) नियमों और डच डेटा संरक्षण प्राधिकरण जैसे गोपनीयता अधिकारियों के कारण परीक्षण डेटा के रूप में वास्तविक व्यक्तिगत डेटा का उपयोग करने की अनुमति नहीं है। यह कई संगठनों के लिए परीक्षण डेटा को सही तरीके से प्राप्त करने में चुनौतियों का परिचय देता है। हालाँकि, समाधान के रूप में, डच डीपीए परीक्षण डेटा के रूप में सिंथेटिक डेटा या नकली डेटा का उपयोग करने का सुझाव देता है
''व्यक्तिगत डेटा के साथ परीक्षण करना GDPR के साथ सामंजस्य स्थापित करना कठिन है''
''आप सिंथेटिक डेटा या नकली डेटा की उपलब्धता का पता लगा सकते हैं''
परीक्षण डेटा उत्पन्न करने के लिए हमारे सर्वोत्तम अभ्यास समाधानों का उपयोग करें जो प्रतिनिधि परिदृश्यों में व्यापक परीक्षण और विकास के लिए उत्पादन डेटा को दर्शाता है।
पूर्व-निर्धारित नियमों और बाधाओं के आधार पर सिंथेटिक डेटा बनाएं, जिसका लक्ष्य वास्तविक दुनिया के डेटा की नकल करना या विशिष्ट परिदृश्यों का अनुकरण करना है।
संदर्भात्मक अखंडता को बनाए रखते हुए संबंधपरक डेटाबेस का एक छोटा, प्रतिनिधि उपसमूह बनाने के लिए रिकॉर्ड कम करें
प्रतिनिधि सिंथेटिक परीक्षण डेटा के साथ अत्याधुनिक सॉफ़्टवेयर समाधान आसान, तेज़ और उच्च गुणवत्ता के साथ वितरित और जारी करें