トップ7 Test Data Management ツール — シンソ
- 公開日: 26 年 2024 月 XNUMX 日 [更新]
組織は品質の不足という問題に直面しています テストデータ ソフトウェアのテストと品質保証 (QA) のためのプロビジョニング プロセスが遅い。さらに悪いことに、個人を特定できる情報 (PII) を含むデータセットはプライバシー リスクを引き起こします。 マスキングデータ コンプライアンスにとって不可欠であり、調整された test data management (コネチカット）はゲームチェンジャーになる可能性があります。
TDMツール 安全なテスト環境を構成し、データプライバシー法に準拠した合成テストデータを生成するのに役立ちます。これにより、テスト データの取得が自動化され、プライバシーのリスクが排除されます。信頼性の高いソフトウェアにより、テスターと QA 専門家は、コンプライアンスと制限を確保しながら、より多くのテスト シナリオをカバーするために必要なデータセットを生成できます。 データアクセス.
この記事では、最新のソフトウェア開発と QA における効率的な TDM の重要性について説明します。また、その方法についても説明します。 主要なデータ管理ツール テスト範囲を拡大し、プライバシーのリスクを回避し、製品全体の品質を向上させることができます。
TDM ソフトウェアの重要な機能と機能を紹介します。最適なソフトウェアを選択できるように、市場で最も人気のある TDM ソフトウェア ソリューションのいくつかを分析しました。しかし、まずは基本。
目次
何ですか test data management?
テスト データは、手動または自動で生成されたデータで構成されます。 ソフトウェアテスト そして品質保証。これは、アプリケーションの機能、ユーザー インターフェイス、パフォーマンスを検証するのに役立ちます。企業はソフトウェア全体の品質を向上させるためにこのデータを必要とします。
また、テストデータは個人を特定できる情報を除外し、人工データで置き換えるか補足する必要があります。通常、テスト インフラストラクチャは運用環境ほど安全ではありません。適切に管理しないと、プライバシーのリスクや懸念が生じ、罰金、違反、データ漏洩につながる可能性があります。
Test data management (または TDM) は、プロダクションのような高品質を提供するプロセスです。 関連データ 〜へ テストチーム。堅牢な組織 test data management プロセス 厳格な技術的および法的要件を満たすデータセットをタイムリーに配信できるようにします。
効果的な test data management 自動化するソフトウェアが必要です テストデータ作成、管理、配布。適切に実装されると、 TDMツール ソフトウェア開発ライフサイクルを強化できます。
なぜですか test data management 重要？
Test data management 企業が左にシフトし、テスト段階をソフトウェア開発の初期段階に移行できるようにします。これにより、企業はソフトウェアの潜在的な問題をより早く特定し、バグ修正コストを削減し、最終製品の品質を向上させることができます。
戦略的なメリットについて話しましょう test data management ラボレーション.
自動テストデータ配信
従来のマニュアル テストデータのプロビジョニング には時間がかかりすぎます Agile 実践。継続的インテグレーションおよび継続的デプロイ (CI/CD) に統合された TDM は、このプロセスを自動化します。データを手動で要求して処理する代わりに、必要に応じて既存のデータにアクセスし、新しいデータセットを合成できます。これは、データ生成が高速化され、リクエストがキューに入れられなくなり、ビジネス ロジックがより正確に表現されることを意味します。
テスト範囲の拡大
DevOps および QA の専門家は、より多くのコード パスや、ソフトウェア システムの予想される動作の外にある予期せぬユース ケースを探索できます。拡張された テストカバレッジ ソフトウェア開発のより高い品質を保証し、展開後の潜在的な問題を軽減します。
規制遵守の向上
確立された TDM プロセスにより、GDPR、CPRA、HIPAA などのデータ プライバシー規制に準拠しないリスクが軽減されます。データ マスキングや合成データ生成などの技術を使用すると、個人を特定できる情報や知的財産権を侵害することなくテスト データを作成できます。これは、データ漏洩や法的罰金のリスクが減少することを意味します。
ソフトウェアセキュリティの強化
効果的な TDM は、DevSecOps (ソフトウェア開発ライフサイクルに自動セキュリティ チェックを組み込む実践) にとって重要です。豊富で多様なテスト データにより、セキュリティ機能とプロトコルの包括的なテストにより、より多くのセキュリティ脆弱性を修復できます。現実的なデータセットは運用環境を正確に反映しており、現実世界の脅威をより効果的にシミュレーションできるため、最終製品をリスクやエクスプロイトからより適切に保護できます。
A test data management 戦略は高品質のソフトウェア開発の基本的な部分です。ただし、組織がこれらの利点を活用できるのは、適切なツールのみです。
なぜ企業が使用するのか test data management ツール？
適切な TDM ツールを組み込むことで、企業はソフトウェア開発ライフサイクルを強化できます。組織がこれらを採用する主な理由は、次の機能によってテストを容易にできるためです。
セルフプロビジョニングテストデータ。 TDM ツールを使用すると、ユーザーはテストに関連するデータに独立してアクセス、管理、生成できます。これにより、フィードバック ループが高速化され、開発プロセスが加速されます。
テスト環境の構築。 TDM ソフトウェアで動的なテスト環境を作成できるため、テスト インフラストラクチャのセットアップと維持に必要な時間とリソースが大幅に削減されます。このツールはオンプレミス環境とクラウド環境をサポートし、さまざまなテスト シナリオを可能にします。
データのサブセット化によるストレージ統合。 データのサブセット化は、データセットを、特定のシナリオに合わせてより小さく管理しやすいサブセットに変換します。この方法では、データ量と複雑さが軽減され、テスト用にストレージを無駄にせずに済みます。
データの上書きを防止します。 TDM ソフトウェアはテスト データセットに一意の識別子、タイムスタンプ、ラベルを割り当てるため、いつでも変更を追跡して元に戻すことができます。さらに、データの改ざんを防ぐためにユーザーにアクセス許可を設定できます。
準拠したデータ生成。 匿名化された合成データ作成機能を使用すると、個人を特定できる情報や企業の機密データを含まないデータセットを作成できるため、漏洩や規制上の罰金のリスクが軽減されます。
テスト データセットの再利用性。 データを保存、バージョン管理し、繰り返しのテスト、回帰目的、またはその他の開発プロジェクトのために再利用できます。これは、以前に特定されたバグの修正を検証する場合に特に役立ちます。
の機能を掘り下げた上で、 test data management、チームに適切なソフトウェアを選択する方法を理解することが重要です。
どのように選択しますか test data management ソフトウェアですか？
の選択 TDMツール ビジネス ニーズ、統合機能、データ プライバシー要件によって異なります。どの組織も独自ですが、TDM ソフトウェアを選択するための重要な基準を強調しました。
互換性
TDM ツールはシステムと連携して動作する必要があります。 複数のデータベースからの互換性のあるテストデータを統合する そしてサービス。チームが CI/CD パイプラインに統合するのに役立つオープン API とドキュメントを提供する必要があります。適切な統合により、チームはテスト環境でデータをセルフプロビジョニングして生成できるため、開発が加速されます。
スケーラビリティ
選択する test data management ツール 増大するデータ量を処理できる、 データ品質要件, そして運用上のニーズ。スケーラブルな テストデータツール データ負荷に基づいてリソースの使用量を調整し、一貫したパフォーマンスを保証します。信頼性を確保するには、さまざまな負荷やシナリオの下でソフトウェアが実行できる能力を評価する必要があります。
ユーザーエクスペリエンス
視覚的なダッシュボードと理解しやすいメニューを備えた直観的なインターフェイスは生産性にとって不可欠であり、TDM ソフトウェアにはビデオ ガイドやマニュアルが含まれることがよくあります。今日のペースの速い開発環境では、汎用性、使いやすさ、スピードが最も重要です。これらの品質を兼ね備えた TDM ツールは、データの構成と生成を効率的に行うことに優れています。これらにより、チームはテスト プロセスを合理化し、開発サイクルを加速することができ、最終的にはソフトウェア製品の市場投入までの時間の短縮につながります。
データの識別
ツールがシステム内のさまざまなデータ タイプを識別して分類できることを確認します。 高度な TDM システム 機密データセットを自動的に識別する内蔵 PII スキャナーを備えています。カスタマイズできるはずです 極秘データ テスト目的の代わりに使用します。
データマスキング
データ マスキングのアプローチには、機密情報を架空のデータに置き換える機能が含まれています。たとえば、元のデータの形式を保持して利用しますが、顧客名を次のように置き換えることができます。 合成情報.
合成データの生成
この合成データ タイプは、実際のデータの構造と形式を模倣して人工的に作成されたデータを指しますが、必ずしも実際の情報を反映しているわけではありません。これにより、開発者は、本物のプライベート データや機密データを使用せずに、そして最も重要なことに、実世界のデータに依存せずに、アプリケーションがさまざまな入力やシナリオを確実に処理できるようになります。企業は、迅速にデータを作成する必要がある場合、合成データ生成に依存します。 高品質のテストデータ.
一貫したマッピング
データセットの生成中に、TDM ツールは次のことを行う必要があります。 参照整合性を維持する データ間。データセットは現実世界の状況を反映し、状況を反映する必要があります。 生産データ より正確なテスト結果を得るために、できるだけ正確に測定してください。
支払いモデル
ニーズに合った支払いモデルと価格体系を持つツールを選択してください。柔軟なツールは、アクティブなチーム メンバーや生成されるデータの量に基づいて拡張できます。 信頼できるベンダーには隠れた手数料はありません、データ超過や追加ユーザーに対する料金など。
サポートとメンテナンス
ベンダーは定期的にセキュリティ更新プログラムと機能改善を提供する必要があります。信頼できるベンダーは、ソフトウェアの統合、技術的な問題への対処、チームへのドキュメントとトレーニングの提供も支援します。
PeerSpot、Capterra、G2 などのオンライン レビュー プラットフォームは、適切な TDM ツールの選択に役立ちます。機能や価格モデルを比較したり、他のユーザーからのフィードバックを読むことができます。
トップ7 test data management 豊富なツール群
次のソフトウェアは、次の基本的な機能を具体化しています。 トップグレード test data management。これらは多様なビジネス ニーズと機能要件に対応しますが、それぞれが テストデータの管理 DevOps チームと QA チームの効率が大幅に向上します。
1. Syntho TDM ツール
シンソの test data management ツール は、より高速で高品質なテストプロセスを求める組織に包括的なソリューションを提供します。の データのサブセット化機能 リレーショナル データベースのより小さな代表的なサブセットの作成が可能になり、データの整合性を損なうことなく効率的なテストが保証されます。組織は、ルール、制約、ロジック、その他のパラメーターを調整することで、特定のシナリオのデータを生成することもできます。 ルールベースの機能.
AI搭載 PII スキャナー 機密情報を自動的に識別して置き換えることにより、追加のセキュリティ層を提供し、プライバシー侵害やコンプライアンス違反から保護します。
Synth を使用すると、効率的な作業が可能になります。 test data management 次の機能を備えています。
- 匿名化と合成: 代表的なシナリオでの包括的なテストと開発のための実稼働データを反映するテスト データを生成します。
- ルールベースの合成データ: 事前定義されたルールと制約を使用して、現実世界または対象のシナリオを模倣する合成データを生成します。
- サブセット化: レコードを削減して、参照整合性を維持しながら、リレーショナル データベースのより小さな代表的なサブセットを作成します。
全体として、Syntho で作成されたデータセットは完全に準拠しており、実際のデータセットと同様に動作するため、 test data management プロセス。
2. K2view TDMツール
K2View 一元管理する運用データ プラットフォームです。 test data management。組織はテストデータを組織全体で調整できます 複数のデータソース そしてテーブル。参照整合性を維持しながらデータをサブセット化できます。
この TDM ソフトウェアを使用すると、データを匿名化し、人工データセットを生成できます。直感的なインターフェイスのおかげで、プログラミングの専門知識を持たないユーザーでもこのツールにアクセスできます。
ただし、トレーニング リソースとドキュメントが限られているため、K2View の学習には時間がかかります。また、プロバイダーの支援なしで導入するのは中程度の困難です。
3. DATPROF TDM ツール
ダットプロフ チームにしましょう プロビジョニングテストデータ GDPR、PCI、HIPAA などのプライバシー規制に準拠しています。このツールは多用途で、Oracle、Microsoft SQL Server、MySQL などの幅広いデータベースをサポートしています。この幅広い互換性により、さまざまな IT 環境に統合できます。
このプラットフォームの機能は、匿名化、合成データ生成、データのサブセット化まで拡張されています。また、暗号化によってデータ送信を保護し、役割ベースの制御を実装して不正アクセスを防ぎます。
欠点としては、データのマスキングが少し面倒なことです。構成を簡単に複製することはできないため、さまざまなユースケースに合わせてルールを手動で適用する必要があります。
4. Delphix TDM ツール
デルフィックス 高度な仮想化テクノロジーを活用して、データベースのコピーのプロビジョニングを合理化します。 ソフトウェアテスト そしてQA。 DevOps に不可欠なポイントインタイムリカバリのためにデータを完全にリフレッシュできます。
このプラットフォームは、高度なアルゴリズムでデータを匿名化する、完全に統合されたデータ マスキングを備えています。コンプライアンス法に違反したり、機密情報が漏洩したりする危険はありません。 試験プロセス.
確かに、Delphix の価格は高額です。また、環境間でデータを複製および共有するときにエラーが発生する場合もあります。さらに、一部のシステムでは統合の問題が発生する可能性があります。
5. インフォマティカ TDM ツール
情報 可能 データの発見、作成、サブセット化。この製品は水平方向と垂直方向の両方に拡張でき、DevOps CI/CD パイプラインと統合されます。
このプラットフォームは、コンプライアンスを確保するために生の本番データのデータ マスキングを提供します。包括的なドキュメントと迅速なテクニカル サポートのおかげで、オンボーディング プロセスはスムーズです。
このサポートは、複雑な初期セットアップ中に間違いなく害を及ぼすことはありません。さらに、大規模なデータセットでは、データのサブセット化プロセスが耐え難いほど遅くなる可能性があります。そして、それほど大きな欠点ではありませんが、インターフェイスは少し不格好で時代遅れに感じます。
6. YData TDMツール
Yデータ データ中心のプラットフォームは、トレーニング データセットの品質を向上させることで、AI アプリケーションの開発と ROI を可能にします。データ チームは、自動化されたデータ品質プロファイリングを使用し、最先端の合成データ生成を活用してデータセットを改善できます。
7. ほとんどが AI
ほとんどAI 合成データ プラットフォームを使用すると、企業はデータのロックを解除、共有、修正、シミュレーションできるようになります。実際のデータに似ていますが、その合成データは貴重な詳細レベルの情報を保持しながら、個人情報は確実に保護されます。
堅牢なデータ テスト ソフトウェアでソフトウェア テストを強化
Test data management 豊富なツール群 ソフトウェア開発と QA の要求にとって重要です。これにより、チームはさまざまな分野の高品質で多様なデータセットを取得できるようになります。 テストケース 管理上のボトルネックはほとんどありません。その結果、セキュリティの脆弱性を減らし、高品質のソフトウェアをより迅速に提供できるようになります。
際立った機能は、次の機能です。 人工データを生成する。合成データ モジュールを備えた TDM ソフトウェアを使用すると、チームは大量のデータを作成できます。 準拠したテストデータ ゼロ データプライバシー リスク。
適切な TDM ツール プロバイダーを選択すると、堅牢で準拠した効率的な開発が保証されます。当社のプラットフォームは、品質の生成、匿名化、共有に役立ちます 試験データ 無制限のシナリオに対応します。ヘルスケア、金融、製造などの多くの業界の企業が、TDM ニーズに対応するために Syntho を選択しています。
著者,
ビジネス開発マネージャー
Syntho は、AI が生成した合成データでデータ業界を破壊するスケールアップです。 Wim Kees は、プライバシーに関わるデータのロックを解除して、データをよりスマートかつ迅速に利用できるようになり、組織がデータ主導型のイノベーションを実現できることを Syntho で証明しました。その結果、Wim Kees と Syntho は名誉あるフィリップス イノベーション アワードを受賞し、ヘルスケアとライフ サイエンスにおける SAS グローバル ハッカソンで優勝し、NVIDIA によって生成 AI スケールアップのリーダーに選ばれました。
