Kasus Penggunaan Data Sintetis
Data Sintetis sebagai data uji
Menghasilkan Data Pengujian Sintetis yang representatif untuk lingkungan non-produksi guna memberikan dan merilis solusi perangkat lunak canggih
Pengantar data uji
Organisasi memiliki lingkungan non-produksi untuk mengembangkan dan menguji solusi perangkat lunak dengan aman tanpa memengaruhi sistem langsung atau produksi. Data pengujian yang representatif penting dalam lingkungan ini untuk secara akurat meniru kondisi dunia nyata dan memastikan bahwa perangkat lunak berperilaku seperti yang diharapkan dalam produksi, membantu mengidentifikasi dan memperbaiki masalah di awal proses pengembangan.
Pengujian dengan data pribadi tidak diperbolehkan
Menggunakan data produksi sebagai data pengujian tampak jelas, namun penggunaan data pribadi asli sebagai data pengujian tidak diperbolehkan karena peraturan (privasi), seperti GDPR dan otoritas privasi, seperti Otoritas Perlindungan Data Belanda. Hal ini menimbulkan tantangan bagi banyak organisasi dalam mendapatkan data pengujian yang benar. Namun sebagai solusinya, DPA Belanda menyarankan penggunaan data sintetik atau data tiruan sebagai data uji
''Menguji dengan data pribadi sulit untuk direkonsiliasi dengan GDPR''
''Anda dapat menjelajahi ketersediaan data sintetik atau data palsu''
Tantangan Uji Data
- Logika bisnis tidak dipertahankan dan data tidak mencerminkan data produksi
- Tidak ada integritas referensial dan konsistensi atas kumpulan data/database/sistem
Data pengujian membutuhkan waktu dan kerja manual
- Banyak konfigurasi manual yang diperlukan dari pengembang Anda
- Solusi yang dibangun sendiri dan tidak stabil menimbulkan risiko yang berkelanjutan
Data pengujian tidak mencakup skenario baru
- Data produksi tidak mencakup skenario hipotetis masa depan
- Untuk fungsi baru, Anda tidak memiliki data sama sekali
Solusi kami: Test Data Management
Manfaatkan solusi praktik terbaik kami untuk menghasilkan data pengujian yang mencerminkan data produksi untuk pengujian dan pengembangan komprehensif dalam skenario yang representatif.
Buat data sintetis berdasarkan aturan dan batasan yang telah ditentukan sebelumnya, yang bertujuan untuk meniru data dunia nyata atau menyimulasikan skenario tertentu.
Kurangi catatan untuk membuat subset database relasional yang lebih kecil dan representatif dengan tetap menjaga integritas referensial
Anda punya pertanyaan?
Bicaralah dengan salah satu pakar kami
Mengapa organisasi menggunakan kami Test Data Management Solusi?
Privasi berdasarkan desain dan data seperti Produksi
- Data pengujian sintetis seperti produksi yang dihasilkan berdasarkan data produksi Anda dengan kekuatan AI
- Integritas referensial yang dipertahankan untuk konsistensi pada kumpulan data/database/sistem
Mudah, cepat dan agile
- Segarkan seluruh lingkungan pengujian Anda dengan lancar
- Ganti dan minimalkan pekerjaan manual dengan AI
- Jadikan data pengujian Anda dapat dikelola
Uji cakupan data untuk skenario hipotetis
- Tutupi skenario hipotetis masa depan apa pun
- Fleksibilitas penuh dengan basis aturan menghasilkan data sintetis
- Buat data sintetis dari awal, jika Anda belum memiliki data (belum)
Studi kasus
Studi kasus
28 Agustus 2023
sebelumnya
Selanjutnya
Nilai menggunakan data sintetik sebagai data uji
Memberikan dan merilis solusi perangkat lunak canggih dengan lebih mudah, cepat, dan berkualitas lebih tinggi dengan data pengujian sintetik yang representatif
- Rilis lebih cepat dan mempersingkat waktu ke pasar
- Temukan bug lebih cepat dan lebih awal dalam siklus pengembangan dan pengujian
- Penerapan pertama kali yang tepat
- Tingkatkan kualitas pengujian, pengembangan, dan pengiriman secara keseluruhan
- Manfaatkan sumber daya pengujian dan pengembangan dengan lebih cerdas
- Skor NPS Lebih Tinggi
Simpan panduan data sintetis Anda sekarang!
- Apa itu data sintetis?
- Mengapa organisasi menggunakannya?
- Nilai tambah kasus klien data sintetis
- Cara memulai
