Test data management (TDM) è il processo di creazione, mantenimento e controllo dei dati utilizzati per ambienti non di produzione (ambienti di test, sviluppo e accettazione).
Il test e lo sviluppo con dati di test rappresentativi sono essenziali per fornire soluzioni software all'avanguardia. L'utilizzo dei dati di produzione originali sembra ovvio, ma non è consentito a causa delle normative (sulla privacy) secondo il GDPR e l'autorità olandese per la protezione dei dati. Ciò introduce sfide per molte organizzazioni nell'ottenere correttamente i dati di test.
L’autorità olandese per la protezione dei dati:
''I test con i dati personali sono difficili da conciliare con il GDPR''
Test data management è essenziale perché i dati di produzione spesso non hanno la diversità necessaria per test completi (o non (ancora) esistono affatto), tralasciando casi limite e potenziali scenari futuri. Creando e gestendo diversi set di dati di test, garantisce una copertura approfondita dei test e aiuta a identificare potenziali problemi prima della distribuzione, mitigando rischi e bug nella produzione per migliorare la qualità del software.
Lascia che i tuoi tester e sviluppatori si concentrino su test e sviluppo, invece che sulla creazione di dati di test. Test data management ottimizza il test e lo sviluppo mantenendo e aggiornando i dati di test, risparmiando agli sviluppatori e ai tester il tempo normalmente dedicato alla preparazione dei dati. L'automazione del provisioning e dell'aggiornamento dei dati di test garantisce la pertinenza e l'accuratezza dei dati, consentendo ai team di concentrarsi sull'analisi dei risultati e sul miglioramento efficiente della qualità del software. Questo processo semplificato migliora la velocità complessiva dei test, l'agilità e la produttività nel ciclo di vita dello sviluppo.
Utilizza le nostre soluzioni basate sulle migliori pratiche per generare dati di test che riflettano i dati di produzione per test e sviluppo completi in scenari rappresentativi.
Crea dati sintetici basati su regole e vincoli predefiniti, con l'obiettivo di imitare i dati del mondo reale o simulare scenari specifici.
Ridurre i record per creare un sottoinsieme più piccolo e rappresentativo di un database relazionale mantenendo l'integrità referenziale
La deidentificazione comporta la modifica o la rimozione delle informazioni di identificazione personale (PII) da set di dati e/o database esistenti. È particolarmente efficace per i casi d'uso che coinvolgono più tabelle relazionali, database e/o sistemi e viene comunemente applicato nei casi d'uso dei dati di test.
Fornisci e rilascia soluzioni software all'avanguardia più velocemente e con una qualità superiore con dati di test rappresentativi.
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