Test data management (TDM) adalah proses membuat, memelihara, dan mengendalikan data yang digunakan untuk lingkungan non-produksi (lingkungan pengujian, pengembangan, dan penerimaan).
Pengujian dan pengembangan dengan data pengujian yang representatif sangat penting untuk menghasilkan solusi perangkat lunak yang canggih. Penggunaan data produksi asli tampak jelas, namun tidak diperbolehkan karena peraturan (privasi) menurut GDPR dan Otoritas Perlindungan Data Belanda. Hal ini menimbulkan tantangan bagi banyak organisasi dalam mendapatkan data pengujian yang benar.
Otoritas Perlindungan Data Belanda:
''Menguji dengan data pribadi sulit untuk direkonsiliasi dengan GDPR''
Test data management Hal ini penting karena data produksi sering kali tidak memiliki keragaman yang diperlukan untuk pengujian komprehensif (atau (belum) ada sama sekali), sehingga mengabaikan kasus-kasus luar biasa dan skenario potensial di masa depan. Dengan membuat dan mengelola kumpulan data pengujian yang beragam, ini memastikan cakupan pengujian menyeluruh dan membantu mengidentifikasi potensi masalah sebelum penerapan, memitigasi risiko dan bug dalam produksi untuk meningkatkan kualitas perangkat lunak.
Biarkan penguji dan pengembang Anda fokus pada pengujian dan pengembangan, bukan pada pembuatan data pengujian. Test data management mengoptimalkan pengujian dan pengembangan dengan memelihara dan memperbarui data pengujian, menghemat waktu pengembang dan penguji yang biasanya dihabiskan untuk persiapan data. Otomatisasi penyediaan dan penyegaran data pengujian memastikan relevansi dan akurasi data, memungkinkan tim untuk fokus menganalisis hasil dan meningkatkan kualitas perangkat lunak secara efisien. Proses yang disederhanakan ini meningkatkan kecepatan, ketangkasan, dan produktivitas pengujian secara keseluruhan dalam siklus hidup pengembangan.
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
De-identifikasi mencakup modifikasi atau penghapusan informasi identitas pribadi (PII) dari kumpulan data dan/atau basis data yang ada. Hal ini sangat efektif untuk kasus penggunaan yang melibatkan beberapa tabel relasional, database dan/atau sistem dan umumnya diterapkan dalam kasus penggunaan data uji.
Memberikan dan merilis solusi perangkat lunak canggih dengan lebih cepat dan berkualitas lebih tinggi dengan data pengujian yang representatif.
Buat prospek Anda takjub dengan demo produk tingkat berikutnya, yang disesuaikan dengan data yang representatif.
Konfigurasikan Mesin Syntho kami dengan mudah secara komprehensif test data management, mendukung semua praktik terbaik untuk meningkatkan efektivitas pengujian dalam satu platform. Dengan data pengujian yang lebih baik, baik pengembang maupun penguji dapat mengoptimalkan proses pengujian dan pengembangan untuk meningkatkan solusi perangkat lunak yang unggul.