Synthoで新たな可能性を解き放つ
テスト、開発、配信の品質を向上
データ量が多すぎると、非本番環境でのテストデータには不要な、インフラストラクチャと計算のコストが高くなる可能性があります。
テストおよび開発リソースをよりスマートに活用する
非本番環境で膨大な量のデータを管理することは、テスターや開発者にとって課題となります。
ネットプロモータースコア（NPS）の向上
データ量が小さいほど、非本番テスト環境のセットアップとメンテナンスがより迅速かつ簡単に行えます。
より早くリリースし、市場投入までの時間を短縮します
合成データによりテストと開発サイクルが加速され、市場投入までの時間が短縮されます。
開発の早い段階でバグをより早く発見
合成データを使用すると、開発の早い段階でさまざまなエッジケースや実際のシナリオをシミュレートできるため、バグや問題が拡大する前に特定することができます。
初回の試行で導入に成功
代表的で信頼性の高い合成 SATA を使用してテストすることで、初回からエラーのない製品リリースの可能性が高まり、リリース後の修正が減ります。
テストデータの課題
代表的な合成テスト データを使用して、ソフトウェア ソリューションをより簡単、迅速、高品質で提供します。
テストデータは本番データを反映していません
- ビジネスロジックは保持されず、データは本番データを反映しません
- データセット/データベース/システム全体にわたる参照整合性と一貫性がない
テストデータには時間と手作業がかかる
- 開発者による多くの手動構成が必要です
- 不安定なセルフビルド ソリューションにより継続リスクが生じる
テストデータは新しいシナリオをカバーしていません
- 生産データは、仮想的な将来のシナリオをカバーしていません
- 新しい機能については、データがまったくありません
あなたの テストデータ管理のユースケース
質の低いテストデータのコストに関する定量化された洞察
プライバシーとコンプライアンスを確保する
QAの効率と範囲を向上
合成データでテストを加速
組織が当社のテスト データ管理ソリューションを使用する理由は何ですか?
プライバシーバイデザインと本番環境に近いデータ
- AIの力で本番データに基づいて生成された本番のような合成テストデータ
- データセット/データベース/システムにわたる一貫性のための参照整合性の保持
簡単、高速、機敏
- テスト環境全体をシームレスに更新
- 手作業を AI に置き換えて最小限に抑える
- テストデータを管理しやすくする
仮説シナリオのテストデータ範囲
- あらゆる将来の仮想シナリオを網羅
- ルールベースで生成された合成データによる完全な柔軟性
- データがない場合に備えて、合成データを最初から作成します
