Test Data Management
არასაწარმოო გარემოსთვის წარმომადგენლობითი ტესტის მონაცემების შექმნა, შენარჩუნება და კონტროლი
შესავალი test data management
რა არის Test Data Management?
Test data management (TDM) არის არასაწარმოო გარემოში გამოყენებული მონაცემების შექმნის, შენარჩუნებისა და კონტროლის პროცესი (სატესტო, განვითარება და მიღების გარემო).
რატომ იყენებენ ორგანიზაციები Test Data Management?
წარმოების მონაცემები მგრძნობიარეა კონფიდენციალურობის მიმართ
ტესტირება და განვითარება წარმომადგენლობითი ტესტის მონაცემებით აუცილებელია უახლესი პროგრამული გადაწყვეტილებების მიწოდებისთვის. ორიგინალური წარმოების მონაცემების გამოყენება აშკარად ჩანს, მაგრამ დაუშვებელია (კონფიდენციალურობის) რეგულაციების გამო GDPR და ჰოლანდიის მონაცემთა დაცვის ორგანოს მიხედვით. ეს იწვევს მრავალი ორგანიზაციის გამოწვევას ტესტის მონაცემების სწორად მიღებაში.
ჰოლანდიის მონაცემთა დაცვის ორგანო:
''პერსონალურ მონაცემებთან ტესტირება რთულია GDPR-თან შეჯერება''
წარმოების მონაცემები არ მოიცავს ყველა ტესტის სცენარს
Test data management მნიშვნელოვანია, რადგან წარმოების მონაცემებს ხშირად აკლია მრავალფეროვნება, რომელიც საჭიროა ყოვლისმომცველი ტესტირებისთვის (ან არ არსებობს (ჯერ) საერთოდ, რაც გამორიცხავს ზღვრულ შემთხვევებს და პოტენციურ სამომავლო სცენარებს. მრავალფეროვანი ტესტის მონაცემთა ნაკრების შექმნით და მენეჯმენტით, ის უზრუნველყოფს ტესტირების საფუძვლიან გაშუქებას და ეხმარება პოტენციური პრობლემების იდენტიფიცირებას განლაგებამდე, ამცირებს რისკებსა და ხარვეზებს წარმოებაში პროგრამული უზრუნველყოფის ხარისხის გასაუმჯობესებლად.
ტესტირებისა და განვითარების ოპტიმიზაცია
ნება მიეცით თქვენს ტესტერებსა და დეველოპერებს ფოკუსირება მოახდინონ ტესტირებაზე და განვითარებაზე, ნაცვლად ტესტის მონაცემების შექმნისა. Test data management ოპტიმიზაციას უკეთებს ტესტირებას და განვითარებას ტესტის მონაცემების შენარჩუნებით და განახლებით, რაც ზოგავს დეველოპერებსა და ტესტერებს, როგორც წესი, მონაცემთა მომზადებაზე დახარჯულ დროს. ტესტის მონაცემების უზრუნველყოფისა და განახლების ავტომატიზაცია უზრუნველყოფს მონაცემთა შესაბამისობას და სიზუსტეს, რაც საშუალებას აძლევს გუნდებს ფოკუსირება მოახდინონ შედეგების ანალიზზე და პროგრამული უზრუნველყოფის ხარისხის ეფექტურად ამაღლებაზე. ეს გამარტივებული პროცესი აუმჯობესებს საერთო ტესტირების სიჩქარეს, სისწრაფესა და პროდუქტიულობას განვითარების სასიცოცხლო ციკლში.
ყველა Test Data Management გადაწყვეტილებები ერთ პლატფორმაზე
გამოიყენეთ ჩვენი საუკეთესო პრაქტიკული გადაწყვეტილებები ტესტის მონაცემების გენერირებისთვის, რომლებიც ასახავს წარმოების მონაცემებს ყოვლისმომცველი ტესტირებისა და განვითარების წარმომადგენლობით სცენარებში.
შექმენით სინთეზური მონაცემები წინასწარ განსაზღვრულ წესებსა და შეზღუდვებზე დაყრდნობით, მიზნად ისახავს რეალურ სამყაროში არსებული მონაცემების მიბაძვას ან კონკრეტული სცენარების სიმულაციას.
შეამცირეთ ჩანაწერები რელაციური მონაცემთა ბაზის უფრო მცირე, წარმომადგენლობითი ქვეჯგუფის შესაქმნელად, რეფერენტული მთლიანობის შენარჩუნებით
გაქვთ რაიმე შეკითხვა?
ესაუბრეთ ჩვენს ერთ-ერთ ექსპერტს
რისთვის არის ტიპიური გამოყენების შემთხვევები Test Data Management?
დეიდენტიფიკაცია გულისხმობს პერსონალური იდენტიფიცირებადი ინფორმაციის (PII) შეცვლას ან ამოღებას არსებული მონაცემთა ბაზებიდან და/ან მონაცემთა ბაზებიდან. ის განსაკუთრებით ეფექტურია გამოყენების შემთხვევებისთვის, რომლებიც მოიცავს მრავალ რელატიურ ცხრილს, მონაცემთა ბაზას და/ან სისტემას და ჩვეულებრივ გამოიყენება ტესტის მონაცემების გამოყენების შემთხვევაში.
ტესტის მონაცემები არასაწარმოო გარემოებისთვის
მიაწოდეთ და გამოუშვით უახლესი პროგრამული გადაწყვეტილებები უფრო სწრაფად და მაღალი ხარისხით, წარმომადგენლობითი ტესტის მონაცემებით.
დემო მონაცემები
გააოცეთ თქვენი პერსპექტივები შემდეგი დონის პროდუქტის დემო ვერსიით, მორგებული წარმომადგენლობითი მონაცემებით.
როგორ გამოვიყენო Syntho's Test Data Management?
კონფიგურაცია და გენერირება!
მარტივად დააკონფიგურირეთ ჩვენი Syntho Engine სრულყოფილად test data managementყველა საუკეთესო პრაქტიკის მხარდაჭერა ერთ პლატფორმაზე ტესტირების ეფექტურობის გასაუმჯობესებლად. უკეთესი ტესტის მონაცემებით, როგორც დეველოპერებს, ასევე ტესტერებს შეუძლიათ ტესტირებისა და განვითარების პროცესის ოპტიმიზაცია გაუმჯობესებული პროგრამული გადაწყვეტილებებისთვის.
შეინახეთ თქვენი სინთეტიკური მონაცემების სახელმძღვანელო ახლავე!
- რა არის სინთეზური მონაცემები?
- რატომ იყენებენ ორგანიზაციები მას?
- ღირებულების დამამატებელი სინთეზური მონაცემების კლიენტის შემთხვევები
- როგორ დავიწყოთ
