Quali dati di prova usi?

Il video illustra i risultati del sondaggio e spiega quali dati di test vengono utilizzati dalle persone.

Questo video è stato acquisito dal webinar Syntho sul motivo per cui le organizzazioni utilizzano i dati sintetici come dati di test?. Guarda il video completo qui.

Su LinkedIn, abbiamo chiesto alle persone quali dati di test utilizzano.

che dati usi

Introduzione

Abbiamo posto la domanda sul tipo di dati di test comunemente utilizzati e discusso le opzioni e le sfide dell'utilizzo dei dati di produzione per i test.

Utilizzo dei dati di produzione per i test

Francis ha condiviso la sua esperienza su come utilizzare i dati di produzione per i test può richiedere molto lavoro. Copiare i dati di produzione nell'ambiente di test può sembrare facile, ma comporta delle sfide. Ad esempio, potrebbero verificarsi problemi con l'adattamento dei dati nell'ambiente di test, causandone l'esecuzione lenta o il mancato caricamento.

Le sfide del mascheramento dei dati

Francis ha anche affermato che mascherare i dati renderà il processo ancora più impegnativo. Richiederà uno sforzo extra e i problemi potrebbero diventare ancora più complessi. Sebbene sembri un passaggio facile utilizzare i dati di produzione per i test, in pratica non è così semplice.

Percezione contro realtà:

Frederick ha osservato che molte persone credono che utilizzare i dati di produzione per i test sia più semplice perché sono prontamente disponibili. Tuttavia, è una convinzione radicata che potrebbe non riflettere necessariamente la realtà.

Dati affidabili

Francis ha sottolineato che l'utilizzo dei dati di produzione per i test può far sì che i dati diventino vecchi e inaffidabili. Nel tempo, i dati potrebbero non riflettere più l'ambiente di produzione, rendendo difficile determinare se i risultati dei test sono accurati.

Conclusione

In conclusione, l'utilizzo dei dati di produzione per i test può sembrare una soluzione semplice, ma può comportare numerose sfide. Richiede uno sforzo significativo e potrebbe non produrre risultati affidabili a lungo termine. Le aziende dovrebbero prendere in considerazione opzioni alternative come dati sintetici o altri metodi per garantire test accurati.

gruppo di persone che sorridono

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