Apakah butuh banyak waktu atau pekerjaan manual untuk mendapatkan data pengujian Anda dengan benar?

Mendapatkan data pengujian dengan benar dapat memakan waktu dan memerlukan upaya manual, terutama jika data perlu mencerminkan kondisi dunia nyata secara akurat. Dalam video ini, kami akan menjelaskan cara kerja data sintetis untuk menghemat waktu dan pekerjaan manual Anda.

Video ini diambil dari webinar Syntho tentang mengapa organisasi menggunakan data sintetis sebagai data uji?. Tonton video lengkapnya di sini.

Kami melakukan survei untuk menanyakan apakah orang menganggapnya memakan waktu dan/atau memerlukan upaya manual untuk mendapatkan data pengujian mereka dengan benar.

Apakah butuh banyak waktu atau pekerjaan manual untuk mendapatkan data uji dengan benar

Pentingnya Data Uji Akurat

Dalam hal pengujian, memiliki data pengujian yang akurat sangat penting. Data pengujian yang buruk dapat menyebabkan hasil yang tidak akurat, yang pada akhirnya dapat membahayakan proyek atau produk Anda. Namun, membuat data pengujian yang baik bisa menjadi tugas yang memakan waktu dan menantang.

Pekerjaan Manual Terlibat

Menurut Wim Kees, membuat data pengujian yang baik membutuhkan banyak pekerjaan manual. Hal ini terutama berlaku saat membuat data sintetik, di mana mungkin sulit untuk memperhitungkan semua kemungkinan pengecualian dan pola.

Pengujian Profesional

Penguji profesional memahami pentingnya data pengujian yang akurat, baik untuk pengujian manual atau otomatis atau bahkan untuk data pengujian sintetik. Mereka berupaya keras untuk memastikan bahwa data pengujian mereka dapat diandalkan dan akurat.

Upaya Penyederhanaan Data Uji

Kabar baiknya adalah tersedia alat yang dapat membantu menyederhanakan proses pembuatan dan penggunaan data pengujian yang akurat. Dengan data uji tepercaya yang dapat digunakan kembali dan dibagikan, penguji profesional dapat menghemat waktu dan tenaga.

Akhir Catatan

Singkatnya, memiliki data pengujian yang akurat sangat penting untuk keberhasilan pengujian, dan penguji profesional harus memprioritaskan pembuatan dan penggunaan data pengujian yang andal. Menggunakan alat untuk menyederhanakan proses ini dapat membuat perbedaan yang signifikan dalam efisiensi dan efektivitas upaya pengujian Anda. Terakhir, penting untuk berusaha meminimalkan penggunaan data pribadi bila memungkinkan untuk keuntungan maksimal.

Ini relevan dengan topik data sintetik karena menyoroti tantangan dalam membuat data uji yang baik, terutama dalam konteks data sintetik di mana memperhitungkan semua kemungkinan pengecualian dan pola bisa jadi sulit. Ini juga menekankan pentingnya data pengujian yang akurat untuk pengujian yang berhasil, apakah itu pengujian manual, otomatis, atau sintetik. Selain itu, penggunaan alat untuk menyederhanakan proses pembuatan dan penggunaan data pengujian yang akurat dapat membantu penguji profesional menghemat waktu dan tenaga. Yang penting, kita perlu mengingat untuk memprioritaskan privasi dan berusaha untuk meminimalkan penggunaan data pribadi bila memungkinkan untuk keuntungan maksimal.

sekelompok orang tersenyum

Data itu sintetis, tapi tim kami nyata!

Hubungi Syntho dan salah satu pakar kami akan menghubungi Anda secepat cahaya untuk menjelajahi nilai data sintetis!