Szintetikus adathasználati eset
Szintetikus adatok tesztadatokként
Reprezentatív szintetikus tesztadatok generálása nem gyártási környezetekhez a legkorszerűbb szoftvermegoldások szállításához és kiadásához
Bevezetés a tesztadatokba
A szervezetek nem termelési környezettel rendelkeznek a szoftvermegoldások biztonságos fejlesztéséhez és teszteléséhez anélkül, hogy az élő vagy éles rendszert befolyásolnák. A reprezentatív tesztadatok fontosak ezekben a környezetekben, hogy pontosan utánozzák a valós körülményeket, és biztosítsák, hogy a szoftver az elvárásoknak megfelelően működjön a termelés során, segítve a problémák azonosítását és kijavítását a fejlesztési folyamat korai szakaszában.
Személyes adatokkal történő tesztelés nem megengedett
A gyártási adatok tesztadatként való felhasználása kézenfekvőnek tűnik, de a valódi személyes adatok tesztadatként való felhasználása nem megengedett az (adatvédelmi) szabályozások, például a GDPR és az adatvédelmi hatóságok, például a holland adatvédelmi hatóság miatt. Ez számos szervezet számára kihívást jelent a tesztadatok helyes beszerzése terén. Megoldásként azonban a holland DPA szintetikus adatok vagy áladatok használatát javasolja tesztadatként
„A személyes adatokkal végzett tesztelés nehezen egyeztethető össze a GDPR-ral”
"Felfedezheti a szintetikus adatok elérhetőségét vagy a hamis adatok elérhetőségét"
Tesztadatok kihívásai
- Az üzleti logika nem őrződik meg, és az adatok nem tükrözik a termelési adatokat
- Nincs hivatkozási integritás és konzisztencia az adatkészletekkel / adatbázisokkal / rendszerekkel szemben
A tesztadatok időt és kézi munkát igényelnek
- Sok kézi konfigurációra van szükség a fejlesztőktől
- Az instabil önépítő megoldások folyamatos kockázatot jelentenek
A tesztadatok nem fedik le az új forgatókönyveket
- A termelési adatok nem terjednek ki a feltételezett jövőbeli forgatókönyvekre
- Az új funkciókhoz egyáltalán nem rendelkezik adatokkal
Megoldásunk: Test Data Management
Használja bevált gyakorlati megoldásainkat a termelési adatokat tükröző tesztadatok előállításához, átfogó teszteléshez és fejlesztéshez reprezentatív forgatókönyvekben.
Szintetikus adatokat hozhat létre előre meghatározott szabályok és megszorítások alapján, amelyek célja a valós adatok utánzása vagy konkrét forgatókönyvek szimulálása.
Csökkentse a rekordok számát egy relációs adatbázis kisebb, reprezentatív részhalmazának létrehozásához, miközben megőrzi a hivatkozási integritást
Kérdése van?
Beszéljen egyik szakértőnkkel
Miért használják a szervezetek a mi Test Data Management Megoldások?
Tervezés szerinti adatvédelem és gyártáshoz hasonló adatok
- Gyártásszerű szintetikus tesztadatok, amelyeket az Ön termelési adatai alapján generál az AI erejével
- Megőrzött hivatkozási integritás az adatkészletek / adatbázisok / rendszerek közötti konzisztencia érdekében
Könnyű, gyors és agile
- A teljes tesztkörnyezet zökkenőmentes frissítése
- Cserélje ki és minimalizálja a kézi munkát AI-val
- Tegye kezelhetővé tesztadatait
Teszt Adatlefedettség hipotetikus forgatókönyvekhez
- Fedezzen fel minden feltételezett jövőbeli forgatókönyvet
- Teljes rugalmasság a szabálybázisok által generált szintetikus adatokkal
- Szintetikus adatok létrehozása a semmiből, arra az esetre, ha nincsenek adatai (még)
Esettanulmányok
Esettanulmányok
28. augusztus 2023.
Előző
Következő
Szintetikus adatok tesztadatként való használatának értéke
A legkorszerűbb szoftvermegoldások szállítása és kiadása egyszerűbben, gyorsabban és jobb minőségben reprezentatív szintetikus tesztadatokkal
- Engedje fel gyorsabban, és rövidítse le a forgalomba hozatali időt
- Gyorsabban és korábban észleli a hibákat a fejlesztési és tesztelési ciklusban
- Első alkalommal megfelelő telepítések
- Javítsa az általános tesztelési, fejlesztési és szállítási minőséget
- Okosabban használja a teszt- és fejlesztési erőforrásokat
- Magasabb NPS-pontszámok
Mentse el a szintetikus adatok útmutatóját most!
- Mi a szintetikus adat?
- Miért használják a szervezetek?
- Értéknövelő szintetikus adatok ügyfélesetek
- Kezdés
