一貫性の主な利点
マッピング
参照整合性を維持することで、データ エコシステム全体でデータの一貫性を確保します。
データの整合性
一貫したマッピングにより、さまざまなデータ フィールド間の関係と依存関係が維持され、テスト中にデータセットの論理フローと構造が維持されます。
正確なテスト
マスクされたデータはコンテキストの関連性を維持するため、現実的で信頼性の高いテスト環境が可能になり、より正確なテスト結果とシステム検証につながります。
エラーのリスクの軽減
一貫性のあるマッピングにより、エラーや不整合が発生するリスクが軽減され、スムーズなシステム パフォーマンスが保証されます。
簡素化されたデバッグ
マスキングを一貫して適用すると、マスクされたデータが元のデータと同じように動作するため、テスト中に問題を追跡および特定しやすくなります。
ユーザー資料
Synthoユーザードキュメントを見る
Synthoの一貫したマッピングの理由
より進歩している
一貫性のあるマッピングが従来の方法を超えてデータの精度と信頼性を高める方法をご覧ください
統合テストとエンドツーエンドテスト
複雑なシステムでは、異なるモジュールまたはコンポーネントが、データベース関係を通じて、場合によっては異なるシステム間で相互に依存することがあります。統合テストでは、これらの依存関係が適切に維持され、統合されたコンポーネントが期待どおりに連携して動作することを保証するため、参照整合性が非常に重要です。
現実的なテストシナリオ
テスト シナリオが現実的であることを保証するために、テスト環境は実稼働環境を可能な限り厳密に反映する必要があります。参照整合性が維持されていない場合、システムの動作が運用設定で予期されるものと異なる可能性があり、不正確なテスト結果が生じる可能性があります。
データ品質
非実稼働環境でも高品質のデータの必要性が免除されるわけではありません。参照整合性を維持すると、テストと開発に使用されるデータがシステム内のエンティティ間の関係を正確に反映するようになります。これは、信頼性の高い結果を生成し、開発プロセス中に情報に基づいた意思決定を行うために不可欠です。
高度なモッカー
高度なモッカーは、ユーザーが特定のニーズに応じてデータを微調整できるようにする構成可能なモッカーです。例としては、文字、数字、記号を含むカスタマイズ可能な文字列を生成するカスタム テキスト モッカーや、ユーザーが最小値を設定できる均一分布モッカーなどがあります。
一貫したマッピング

一貫したマッピング
in 3の手順
モックする列を選択
新しいモック値に一貫してマッピングする必要がある列を選択します。

一貫性のあるマッピングを有効にする
値をプレビューし、一貫性のあるマッピング機能を有効にして、元の値が異なる生成ジョブ間でリンクされるようにします。

マッピングの一貫性を確認する
値をプレビューして確認し、元の値が一貫してモック値に置き換えられていることを確認します。この一貫性は、さまざまなデータ生成ジョブとテーブル間で維持され、データの整合性が保たれます。


Synthoのその他の機能
当社が提供するその他の機能をご覧ください
スマートな匿名化
よくあるご質問
一貫したマッピングにより、匿名化の一環としてテーブル、データベース、システム全体の参照整合性が確実に保持されます。
一貫性のあるマッピング機能を有効にして First Name モッカーを適用した列では、「Karen」という名の値が一貫して同じ合成モック値 (この例では「Olivia」) にマッピングされます。
一貫性のあるマッピング機能を有効にして SSN モッカーを適用した列では、SSN 値「755-59-6947」が一貫して同じ合成モック値 (この例では「478-29-1089」) にマッピングされます。
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