מקרה שימוש בנתונים סינתטיים
נתונים סינתטיים כנתוני בדיקה
צור נתוני בדיקה סינתטיים מייצגים עבור סביבות שאינן ייצור כדי לספק ולשחרר פתרונות תוכנה חדישים
מבוא לנתוני בדיקה
לארגונים יש סביבות שאינן ייצור כדי לפתח ולבדוק בבטחה פתרונות תוכנה מבלי להשפיע על המערכת החיה או הייצור. נתוני בדיקה מייצגים חשובים בסביבות אלה כדי לחקות במדויק תנאים בעולם האמיתי ולהבטיח שהתוכנה מתנהגת כמצופה בייצור, ועוזרת לזהות ולתקן בעיות בשלב מוקדם בתהליך הפיתוח.
בדיקה עם נתונים אישיים אסורה
השימוש בנתוני ייצור כנתוני בדיקה נראה מובן מאליו, אך שימוש בנתונים אישיים אמיתיים כנתוני בדיקה אינו מותר עקב תקנות (פרטיות), כגון GDPR ורשויות הפרטיות, כגון רשות הגנת המידע ההולנדית. זה מציג אתגרים עבור ארגונים רבים בקבלת נתוני הבדיקה הנכונים. עם זאת, כפתרון, ה-DPA ההולנדי מציע להשתמש בנתונים סינתטיים או בנתונים מדומה כנתוני בדיקה
''קשה ליישב בדיקה עם נתונים אישיים עם ה-GDPR''
''תוכל לחקור את הזמינות של נתונים סינתטיים או נתונים מדומים''
אתגרי נתונים מבחן
- ההיגיון העסקי אינו נשמר והנתונים אינם משקפים נתוני ייצור
- אין שלמות התייחסות ועקביות על מערכי נתונים / מסדי נתונים / מערכות
נתוני הבדיקה דורשים זמן ועבודה ידנית
- דרושות תצורות ידניות רבות מהמפתחים שלך
- פתרונות לא יציבים לבנייה עצמית מציגים סיכוני המשך
נתוני הבדיקה אינם מכסים תרחישים חדשים
- נתוני ייצור אינם מכסים תרחישים עתידיים היפותטיים
- עבור פונקציות חדשות, אין לך נתונים כלל
הפיתרון שלנו: Test Data Management
השתמש בפתרונות השיטות הטובות ביותר שלנו כדי ליצור נתוני בדיקה המשקפים נתוני ייצור לבדיקה ופיתוח מקיפים בתרחישים מייצגים.
צור נתונים סינתטיים המבוססים על כללים ואילוצים מוגדרים מראש, במטרה לחקות נתונים מהעולם האמיתי או לדמות תרחישים ספציפיים.
צמצם את הרשומות כדי ליצור תת-קבוצה קטנה יותר ומייצגת של מסד נתונים יחסי תוך שמירה על שלמות התייחסות
יש לך שאלות?
דבר עם אחד המומחים שלנו
מדוע ארגונים משתמשים שלנו Test Data Management פתרונות?
פרטיות לפי עיצוב ונתונים דמויי ייצור
- נתוני בדיקה סינתטיים דמויי ייצור שנוצרו על סמך נתוני הייצור שלך בכוח הבינה המלאכותית
- שלמות התייחסות נשמרה לעקביות על מערכי נתונים / מסדי נתונים / מערכות
קל, מהיר ו agile
- רענון חלק של כל סביבת הבדיקה שלך
- החלף ומינימלי עבודה ידנית עם AI
- הפוך את נתוני הבדיקה שלך לניתנים לניהול
כיסוי נתוני בדיקה עבור תרחישים היפותטיים
- כסה כל תרחיש עתידי היפותטי
- גמישות מלאה עם נתונים סינתטיים שנוצרו על ידי בסיסי כללים
- צור נתונים סינתטיים מאפס, למקרה שאין לך נתונים (עדיין)
סיפורי מקרה
הקודם
הַבָּא
הערך של שימוש בנתונים סינתטיים כנתוני בדיקה
אספקה ושחרור פתרונות תוכנה חדישים קלים יותר, מהירים יותר ובאיכות גבוהה יותר עם נתוני בדיקה סינתטיים מייצגים
- שחרר מהר יותר וקצר את הזמן לשוק
- איתור באגים מהר יותר ומוקדם יותר במחזור הפיתוח והבדיקה
- פריסות ימין בפעם הראשונה
- שפר את איכות הבדיקה, הפיתוח והאספקה הכוללים
- השתמש במשאבי בדיקה ופיתוח בצורה חכמה יותר
- ציוני NPS גבוהים יותר
שמור את מדריך הנתונים הסינתטיים שלך עכשיו!
- מה זה נתונים סינתטיים?
- מדוע ארגונים משתמשים בזה?
- ערך מוסף מקרי לקוחות נתונים סינתטיים
- איך להתחיל
