ಪರೀಕ್ಷಾ ಡೇಟಾ ಎಂದರೇನು: ಮಹತ್ವ, ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಸವಾಲುಗಳು
ಪರಿವಿಡಿ
ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ಪರೀಕ್ಷೆಯಲ್ಲಿ ಪರೀಕ್ಷಾ ಡೇಟಾ ಎಂದರೇನು?
ಸರಳವಾಗಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ, ಪರೀಕ್ಷಾ ಡೇಟಾ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನ ಇದು: ಪರೀಕ್ಷಾ ಡೇಟಾವನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ ಡೇಟಾ ಸೆಟ್ ನ್ಯೂನತೆಗಳನ್ನು ಹುಡುಕಲು ಮತ್ತು ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ಅದು ಮಾಡಬೇಕಾದ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಪರೀಕ್ಷಕರು ಮತ್ತು ಎಂಜಿನಿಯರ್‌ಗಳು ಅವಲಂಬಿಸಿದ್ದಾರೆ ಪರೀಕ್ಷಾ ಡೇಟಾ ಸೆಟ್‌ಗಳು, ಹಸ್ತಚಾಲಿತವಾಗಿ ಅಥವಾ ವಿಶೇಷತೆಯೊಂದಿಗೆ ಜೋಡಿಸಲಾಗಿದೆ ಪರೀಕ್ಷಾ ಡೇಟಾ ಉತ್ಪಾದನೆ ಉಪಕರಣಗಳು, ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಲು, ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ನಿರ್ಣಯಿಸಲು ಮತ್ತು ಭದ್ರತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಲು.
ಈ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯನ್ನು ವಿಸ್ತರಿಸುವುದು, ಪರೀಕ್ಷೆಯಲ್ಲಿ ಪರೀಕ್ಷಾ ಡೇಟಾ ಎಂದರೇನು? ಕೇವಲ ಮೀರಿ ಡೇಟಾ ಸೆಟ್, ಪರೀಕ್ಷಾ ಡೇಟಾವು ಇನ್‌ಪುಟ್ ಮೌಲ್ಯಗಳು, ಸನ್ನಿವೇಶಗಳು ಮತ್ತು ಷರತ್ತುಗಳ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ. ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್‌ನಿಂದ ನಿರೀಕ್ಷಿತ ಗುಣಮಟ್ಟ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಣೆಯ ಕಠಿಣ ಮಾನದಂಡಗಳನ್ನು ತಲುಪಿಸಬಹುದಾದವುಗಳನ್ನು ಪೂರೈಸುತ್ತದೆಯೇ ಎಂಬುದನ್ನು ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸಲು ಈ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಎಚ್ಚರಿಕೆಯಿಂದ ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಉತ್ತಮ ಗ್ರಹಿಕೆಯನ್ನು ಪಡೆಯಲು ಪರೀಕ್ಷಾ ಡೇಟಾ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನ, ವಿವಿಧ ರೀತಿಯ ಪರೀಕ್ಷಾ ಡೇಟಾವನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸೋಣ.
ಪರೀಕ್ಷಾ ಡೇಟಾದ ಪ್ರಕಾರಗಳು ಯಾವುವು?
ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಗುರಿಯಾಗಿರುವಾಗ ಪರೀಕ್ಷೆ ಡೇಟಾ ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ನಿರೀಕ್ಷೆಯಂತೆ ವರ್ತಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವುದು, ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುವ ಅಂಶಗಳು ಹೆಚ್ಚು ಬದಲಾಗುತ್ತವೆ. ವಿಭಿನ್ನ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳಲ್ಲಿ ಸಿಸ್ಟಮ್‌ನ ನಡವಳಿಕೆಯನ್ನು ನಿರ್ಣಯಿಸಲು ಪರೀಕ್ಷಕರು ವಿವಿಧ ರೀತಿಯ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸಬೇಕು ಎಂಬುದು ಈ ವ್ಯತ್ಯಾಸದ ಅರ್ಥ.
ಆದ್ದರಿಂದ, ಈ ಪ್ರಶ್ನೆಗೆ ಉತ್ತರಿಸೋಣ -ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ಪರೀಕ್ಷೆಯಲ್ಲಿ ಪರೀಕ್ಷಾ ಡೇಟಾ ಎಂದರೇನು?-ಉದಾಹರಣೆಗಳೊಂದಿಗೆ.
- ಧನಾತ್ಮಕ ಪರೀಕ್ಷಾ ಡೇಟಾ ಸಾಮಾನ್ಯ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳಲ್ಲಿ ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ಅನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಯಾವುದೇ ಅಡೆತಡೆಗಳಿಲ್ಲದೆ ಸಮತಟ್ಟಾದ ರಸ್ತೆಯಲ್ಲಿ ಕಾರು ಸರಾಗವಾಗಿ ಚಲಿಸುತ್ತದೆಯೇ ಎಂದು ಪರಿಶೀಲಿಸಲು.
- ನಕಾರಾತ್ಮಕ ಪರೀಕ್ಷಾ ಡೇಟಾ ಕೆಲವು ಬಿಡಿ ಭಾಗಗಳು ಅಸಮರ್ಪಕವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವುದರೊಂದಿಗೆ ಕಾರಿನ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸುವಂತಿದೆ. ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ಹೇಗೆ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಇದು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಅಮಾನ್ಯ ಡೇಟಾ ಒಳಹರಿವು ಅಥವಾ ಸಿಸ್ಟಮ್ ಓವರ್ಲೋಡ್.
- ಸಮಾನತೆಯ ವರ್ಗ ಪರೀಕ್ಷಾ ಡೇಟಾ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್‌ನಲ್ಲಿ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಗುಂಪು ಅಥವಾ ವರ್ಗದ ನಡವಳಿಕೆಯನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ, ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ವಿವಿಧ ರೀತಿಯ ಬಳಕೆದಾರರು ಅಥವಾ ಇನ್‌ಪುಟ್‌ಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
- ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಪರೀಕ್ಷಾ ಡೇಟಾ ಯಾವುದೇ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಮಾದರಿಯಿಲ್ಲದೆ ರಚಿಸಲಾಗಿದೆ. ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ಅನಿರೀಕ್ಷಿತ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳನ್ನು ಸರಾಗವಾಗಿ ನಿಭಾಯಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಇದು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
- ನಿಯಮ ಆಧಾರಿತ ಪರೀಕ್ಷಾ ಡೇಟಾ ಪೂರ್ವನಿರ್ಧರಿತ ನಿಯಮಗಳು ಅಥವಾ ಮಾನದಂಡಗಳ ಪ್ರಕಾರ ರಚಿಸಲಾಗಿದೆ. ಬ್ಯಾಂಕಿಂಗ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ನಲ್ಲಿ, ಎಲ್ಲಾ ವಹಿವಾಟುಗಳು ಕೆಲವು ನಿಯಂತ್ರಕ ಅಗತ್ಯತೆಗಳನ್ನು ಪೂರೈಸುತ್ತವೆ ಅಥವಾ ಖಾತೆಯ ಬ್ಯಾಲೆನ್ಸ್‌ಗಳು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಮಿತಿಗಳಲ್ಲಿ ಉಳಿಯುತ್ತವೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಇದು ವಹಿವಾಟು ಡೇಟಾ ಆಗಿರಬಹುದು.
- ಗಡಿ ಪರೀಕ್ಷೆ ಡೇಟಾ ಸ್ವೀಕಾರಾರ್ಹ ಶ್ರೇಣಿಗಳ ತೀವ್ರ ತುದಿಗಳಲ್ಲಿ ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಕೆಲವು ಸಲಕರಣೆಗಳನ್ನು ಅದರ ಸಂಪೂರ್ಣ ಮಿತಿಗಳಿಗೆ ತಳ್ಳುವಂತೆಯೇ ಇರುತ್ತದೆ.
- ರಿಗ್ರೆಶನ್ ಪರೀಕ್ಷಾ ಡೇಟಾ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್‌ಗೆ ಯಾವುದೇ ಇತ್ತೀಚಿನ ಬದಲಾವಣೆಗಳು ಹೊಸ ದೋಷಗಳು ಅಥವಾ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪ್ರಚೋದಿಸಿದೆಯೇ ಎಂದು ಪರಿಶೀಲಿಸಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಇವುಗಳನ್ನು ವಿಭಿನ್ನವಾಗಿ ಬಳಸುವ ಮೂಲಕ ಪರೀಕ್ಷಾ ಡೇಟಾದ ಪ್ರಕಾರಗಳು, QA ತಜ್ಞರು ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ಉದ್ದೇಶಿಸಿದಂತೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆಯೇ ಎಂದು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ನಿರ್ಣಯಿಸಬಹುದು, ಯಾವುದೇ ದೌರ್ಬಲ್ಯಗಳು ಅಥವಾ ದೋಷಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಅಂತಿಮವಾಗಿ ಸಿಸ್ಟಮ್‌ನ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಬಹುದು.
ಆದರೆ ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ತಂಡಗಳು ಈ ಡೇಟಾವನ್ನು ಎಲ್ಲಿ ಪಡೆಯಬಹುದು? ಅದನ್ನು ಮುಂದೆ ಚರ್ಚಿಸೋಣ.
ಪರೀಕ್ಷಾ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೇಗೆ ರಚಿಸಲಾಗಿದೆ?
ನೀವು ಈ ಕೆಳಗಿನ ಮೂರು ಆಯ್ಕೆಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದೀರಿ ಪರೀಕ್ಷಾ ಡೇಟಾವನ್ನು ರಚಿಸಿ ನಿಮ್ಮ ಯೋಜನೆಗಾಗಿ:
- ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ನಿಂದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಆರಿಸಿ, ವೈಯಕ್ತಿಕವಾಗಿ ಗುರುತಿಸಬಹುದಾದ ಮಾಹಿತಿ (PII) ನಂತಹ ಗ್ರಾಹಕರ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಮರೆಮಾಚುತ್ತದೆ.
- ಹಸ್ತಚಾಲಿತವಾಗಿ ರಚಿಸಿ ವಾಸ್ತವಿಕ ಪರೀಕ್ಷಾ ಡೇಟಾ ನಿಯಮ-ಆಧಾರಿತ ಡೇಟಾ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ.
- ಸಂಶ್ಲೇಷಿತ ಡೇಟಾವನ್ನು ರಚಿಸಿ.
ಅನೇಕ ಡೇಟಾ ಇಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ತಂಡಗಳು ಕೇವಲ ಒಂದು ವಿಧಾನದ ಮೇಲೆ ಅವಲಂಬಿತವಾಗಿದೆ, ಆಗಾಗ್ಗೆ ಹೆಚ್ಚು ಸಮಯ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಮತ್ತು ಶ್ರಮ-ತೀವ್ರವಾದ ವಿಧಾನವನ್ನು ಆಯ್ಕೆಮಾಡುತ್ತದೆ. ಪರೀಕ್ಷಾ ಡೇಟಾ ಉತ್ಪಾದನೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಆರಿಸುವಾಗ ಮಾದರಿ ಡೇಟಾ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ಗಳಿಂದ, ಇಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ತಂಡಗಳು ಮೊದಲು ಅದನ್ನು ಬಹು ಮೂಲಗಳಿಂದ ಹೊರತೆಗೆಯಬೇಕು, ನಂತರ ಅದನ್ನು ಫಾರ್ಮ್ಯಾಟ್ ಮಾಡಬೇಕು, ಸ್ಕ್ರಬ್ ಮಾಡಬೇಕು ಮತ್ತು ಮಾಸ್ಕ್ ಮಾಡಬೇಕು, ಇದು ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಅಥವಾ ಪರೀಕ್ಷೆಯ ಪರಿಸರಕ್ಕೆ ಸರಿಹೊಂದುವಂತೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಡೇಟಾವು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪರೀಕ್ಷಾ ಮಾನದಂಡಗಳನ್ನು ಪೂರೈಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಮತ್ತೊಂದು ಸವಾಲು: ನಿಖರತೆ, ವೈವಿಧ್ಯತೆ, ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪರಿಹಾರಕ್ಕೆ ನಿರ್ದಿಷ್ಟತೆ, ಉತ್ತಮ ಗುಣಮಟ್ಟ ಮತ್ತು ವೈಯಕ್ತಿಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ರಕ್ಷಿಸುವ ನಿಯಮಗಳ ಅನುಸರಣೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಆಧುನಿಕತೆಯಿಂದ ಈ ಸವಾಲುಗಳನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಪರಿಹರಿಸಲಾಗಿದೆ test data management ವಿಧಾನಗಳು, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಪರೀಕ್ಷಾ ಡೇಟಾ ಉತ್ಪಾದನೆ.
ಸಿಂಥೋ ವೇದಿಕೆ ಈ ಸವಾಲುಗಳನ್ನು ನಿಭಾಯಿಸಲು ಹಲವಾರು ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ, ಅವುಗಳೆಂದರೆ:
- ಪರಿಕರವು ಎಲ್ಲಾ PII ಗಳನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಗುರುತಿಸಿದಾಗ ಸ್ಮಾರ್ಟ್ ಡಿ-ಐಡೆಂಟಿಫಿಕೇಶನ್, ತಜ್ಞರ ಸಮಯ ಮತ್ತು ಶ್ರಮವನ್ನು ಉಳಿಸುತ್ತದೆ.
- PII ಮತ್ತು ಇತರ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಗಳನ್ನು ಸಿಂಥೆಟಿಕ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಬದಲಾಯಿಸುವ ಮೂಲಕ ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಮಾಹಿತಿಯ ಸುತ್ತಲೂ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವುದು ಅಣಕು ಡೇಟಾ ಅದು ವ್ಯಾಪಾರ ತರ್ಕ ಮತ್ತು ಮಾದರಿಗಳೊಂದಿಗೆ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗುತ್ತದೆ.
- ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗಳಾದ್ಯಂತ ಸ್ಥಿರವಾದ ಡೇಟಾ ಮ್ಯಾಪಿಂಗ್ ಮೂಲಕ ಉಲ್ಲೇಖದ ಸಮಗ್ರತೆಯನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವುದು.
ನಾವು ಈ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ವಿವರವಾಗಿ ಅನ್ವೇಷಿಸುತ್ತೇವೆ. ಆದರೆ ಮೊದಲು, ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸೋಣ ಪರೀಕ್ಷಾ ಡೇಟಾವನ್ನು ರಚಿಸುವುದು ಆದ್ದರಿಂದ ನೀವು ಅವರ ಬಗ್ಗೆ ತಿಳಿದಿರುತ್ತೀರಿ ಮತ್ತು ಅವುಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಪರಿಹರಿಸಬೇಕೆಂದು ತಿಳಿದಿರುತ್ತೀರಿ.
ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ಪರೀಕ್ಷೆಯಲ್ಲಿ ಡೇಟಾ ಸವಾಲುಗಳನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಿ
ಸೋರ್ಸಿಂಗ್ ಮಾನ್ಯ ಪರೀಕ್ಷಾ ಡೇಟಾ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಪರೀಕ್ಷೆಯ ಮೂಲಾಧಾರವಾಗಿದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್‌ಗೆ ಹೋಗುವ ದಾರಿಯಲ್ಲಿ ಇಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ತಂಡಗಳು ಕೆಲವು ಸವಾಲುಗಳನ್ನು ಎದುರಿಸುತ್ತವೆ.
ಚದುರಿದ ಡೇಟಾ ಮೂಲಗಳು
ಡೇಟಾ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಎಂಟರ್‌ಪ್ರೈಸ್ ಡೇಟಾ, ಲೆಗಸಿ ಮೇನ್‌ಫ್ರೇಮ್‌ಗಳು, SAP, ಸಂಬಂಧಿತ ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ಗಳು, NoSQL ಮತ್ತು ವೈವಿಧ್ಯಮಯ ಕ್ಲೌಡ್ ಪರಿಸರಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಂತೆ ಅಸಂಖ್ಯಾತ ಮೂಲಗಳಲ್ಲಿ ನೆಲೆಸಿದೆ. ಈ ಪ್ರಸರಣವು ವ್ಯಾಪಕ ಶ್ರೇಣಿಯ ಸ್ವರೂಪಗಳೊಂದಿಗೆ ಸೇರಿಕೊಂಡು ಸಂಕೀರ್ಣಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ ಉತ್ಪಾದನಾ ಡೇಟಾ ಪ್ರವೇಶ ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ತಂಡಗಳಿಗೆ. ಇದು ಪರೀಕ್ಷೆ ಮತ್ತು ಫಲಿತಾಂಶಗಳಿಗಾಗಿ ಸರಿಯಾದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪಡೆಯುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ನಿಧಾನಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ ಅಮಾನ್ಯ ಪರೀಕ್ಷಾ ಡೇಟಾ.
ಫೋಕಸ್‌ಗಾಗಿ ಉಪಸಜ್ಜಿಕೆ
ಇಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ತಂಡಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ದೊಡ್ಡ ಮತ್ತು ವೈವಿಧ್ಯಮಯ ಪರೀಕ್ಷಾ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ಸಣ್ಣ, ಉದ್ದೇಶಿತ ಉಪವಿಭಾಗಗಳಾಗಿ ವಿಂಗಡಿಸಲು ಹೋರಾಡುತ್ತವೆ. ಆದರೆ ಈ ವಿಘಟನೆಯು ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸಲು ಅವರಿಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುವುದರಿಂದ ಇದನ್ನು ಮಾಡಲೇಬೇಕು ಪರೀಕ್ಷಾ ಪ್ರಕರಣಗಳು, ಪರೀಕ್ಷಾ ಡೇಟಾದ ಪರಿಮಾಣ ಮತ್ತು ಸಂಬಂಧಿತ ವೆಚ್ಚಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಇರಿಸಿಕೊಂಡು ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪುನರುತ್ಪಾದಿಸಲು ಮತ್ತು ಸರಿಪಡಿಸಲು ಸುಲಭವಾಗುತ್ತದೆ.
ಪರೀಕ್ಷಾ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುವುದು
ಪರೀಕ್ಷಾ ದತ್ತಾಂಶವು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಪರೀಕ್ಷಿಸಲು ಸಾಕಷ್ಟು ಸಮಗ್ರವಾಗಿದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಎಂಜಿನಿಯರ್‌ಗಳು ಸಹ ಜವಾಬ್ದಾರರಾಗಿರುತ್ತಾರೆ ಪರೀಕ್ಷಾ ಪ್ರಕರಣಗಳು, ದೋಷದ ಸಾಂದ್ರತೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಿ ಮತ್ತು ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್‌ನ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆಯನ್ನು ಬಲಪಡಿಸುತ್ತದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಸಿಸ್ಟಮ್ ಸಂಕೀರ್ಣತೆ, ಸೀಮಿತ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳು, ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್‌ನಲ್ಲಿನ ಬದಲಾವಣೆಗಳು, ಡೇಟಾ ಗೌಪ್ಯತೆ ಮತ್ತು ಭದ್ರತಾ ಕಾಳಜಿಗಳು ಮತ್ತು ಸ್ಕೇಲೆಬಿಲಿಟಿ ಸಮಸ್ಯೆಗಳಂತಹ ವಿವಿಧ ಅಂಶಗಳಿಂದಾಗಿ ಅವರು ಈ ಪ್ರಯತ್ನದಲ್ಲಿ ಸವಾಲುಗಳನ್ನು ಎದುರಿಸುತ್ತಾರೆ.
ಪರೀಕ್ಷಾ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿ ವಾಸ್ತವಿಕತೆ
ಪರೀಕ್ಷಾ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿನ ನೈಜತೆಯ ಅನ್ವೇಷಣೆಯು ಮೂಲವನ್ನು ಪ್ರತಿಬಿಂಬಿಸುವುದು ಎಷ್ಟು ನಿರ್ಣಾಯಕ ಎಂಬುದನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ ಡೇಟಾ ಮೌಲ್ಯಗಳು ಅತ್ಯಂತ ನಿಷ್ಠೆಯಿಂದ. ಪರೀಕ್ಷಾ ಡೇಟಾವು ತಪ್ಪು ಧನಾತ್ಮಕ ಅಥವಾ ಋಣಾತ್ಮಕತೆಯನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಲು ಉತ್ಪಾದನಾ ಪರಿಸರವನ್ನು ಹೋಲುತ್ತದೆ. ಈ ನೈಜತೆಯನ್ನು ಸಾಧಿಸದಿದ್ದರೆ, ಅದು ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ಗುಣಮಟ್ಟ ಮತ್ತು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆಗೆ ಹಾನಿ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಇದನ್ನು ಗಮನಿಸಿದರೆ, ತಜ್ಞರು ವಿವರಗಳಿಗೆ ಹೆಚ್ಚು ಗಮನ ಹರಿಸಬೇಕು ಪರೀಕ್ಷಾ ಡೇಟಾವನ್ನು ತಯಾರಿಸಿ.
ಡೇಟಾ ರಿಫ್ರೆಶ್ ಮತ್ತು ನಿರ್ವಹಣೆ
ಉತ್ಪಾದನಾ ಪರಿಸರ ಮತ್ತು ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಅಗತ್ಯತೆಗಳಲ್ಲಿನ ಬದಲಾವಣೆಗಳನ್ನು ಪ್ರತಿಬಿಂಬಿಸಲು ಪರೀಕ್ಷಾ ಡೇಟಾವನ್ನು ನಿಯಮಿತವಾಗಿ ನವೀಕರಿಸಬೇಕು. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಈ ಕಾರ್ಯವು ಗಮನಾರ್ಹ ಸವಾಲುಗಳೊಂದಿಗೆ ಬರುತ್ತದೆ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ನಿಯಂತ್ರಕ ಅನುಸರಣೆಯಿಂದಾಗಿ ಡೇಟಾಗೆ ಪ್ರವೇಶವು ಸೀಮಿತವಾಗಿರುವ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ. ಡೇಟಾ ರಿಫ್ರೆಶ್ ಸೈಕಲ್‌ಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಪರೀಕ್ಷಾ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ಡೇಟಾ ಸ್ಥಿರತೆಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಸಂಕೀರ್ಣ ಪ್ರಯತ್ನಗಳಾಗುತ್ತವೆ, ಅದು ಎಚ್ಚರಿಕೆಯಿಂದ ಸಮನ್ವಯ ಮತ್ತು ಕಟ್ಟುನಿಟ್ಟಾದ ಅನುಸರಣೆ ಕ್ರಮಗಳನ್ನು ಬಯಸುತ್ತದೆ.
ನಿಜವಾದ ಪರೀಕ್ಷಾ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ಸವಾಲುಗಳು
ಲಿಂಕ್ಡ್‌ಇನ್‌ನಲ್ಲಿ ಸಿಂಥೋಸ್ ಸಮೀಕ್ಷೆಯ ಪ್ರಕಾರ, 50% ಕಂಪನಿಗಳು ಉತ್ಪಾದನಾ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ, ಮತ್ತು 22% ತಮ್ಮ ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ಅನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಲು ಮುಖವಾಡದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಾರೆ. ಅವರು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುತ್ತಾರೆ ನಿಜವಾದ ಡೇಟಾ ಇದು ಸುಲಭವಾದ ನಿರ್ಧಾರದಂತೆ ತೋರುತ್ತದೆ: ನಕಲಿಸಿ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ಡೇಟಾ ಉತ್ಪಾದನಾ ಪರಿಸರದಿಂದ, ಅದನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಾ ಪರಿಸರಕ್ಕೆ ಅಂಟಿಸಿ ಮತ್ತು ಅಗತ್ಯವಿರುವಂತೆ ಬಳಸಿ.
ಆದಾಗ್ಯೂ, ನೈಜವನ್ನು ಬಳಸುವುದು ಪರೀಕ್ಷೆಗಾಗಿ ಡೇಟಾ ಸೇರಿದಂತೆ ಹಲವಾರು ಸವಾಲುಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ:
- ಡೇಟಾ ಗೌಪ್ಯತೆ ನಿಯಮಗಳಿಗೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಮರೆಮಾಚುವುದು, ತಪ್ಪಿಸಿ ಡೇಟಾ ಸುರಕ್ಷತೆ ಉಲ್ಲಂಘನೆಗಳು ಮತ್ತು ಪರೀಕ್ಷಾ ಉದ್ದೇಶಗಳಿಗಾಗಿ ನೈಜ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸುವುದನ್ನು ನಿಷೇಧಿಸುವ ಕಾನೂನುಗಳಿಗೆ ಬದ್ಧವಾಗಿರುತ್ತವೆ.
- ಪರೀಕ್ಷಾ ಪರಿಸರಕ್ಕೆ ಡೇಟಾವನ್ನು ಅಳವಡಿಸುವುದು, ಇದು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಉತ್ಪಾದನಾ ಪರಿಸರದಿಂದ ಭಿನ್ನವಾಗಿರುತ್ತದೆ.
- ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ಗಳನ್ನು ನಿಯಮಿತವಾಗಿ ನವೀಕರಿಸುವುದು ಸಾಕು.
ಈ ಸವಾಲುಗಳ ಮೇಲೆ, ಆಯ್ಕೆಮಾಡುವಾಗ ಕಂಪನಿಗಳು ಮೂರು ನಿರ್ಣಾಯಕ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಎದುರಿಸುತ್ತವೆ ನಿಜವಾದ ಡೇಟಾ ಪರೀಕ್ಷೆಗಾಗಿ.
ಸೀಮಿತ ಲಭ್ಯತೆ
ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳು ಉತ್ಪಾದನಾ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿದಾಗ ಸೀಮಿತ, ವಿರಳ ಅಥವಾ ತಪ್ಪಿದ ಡೇಟಾ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿದೆ ಸೂಕ್ತವಾದ ಪರೀಕ್ಷಾ ಡೇಟಾ. ಉನ್ನತ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಪರೀಕ್ಷಾ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪ್ರವೇಶಿಸುವುದು, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಸಂಕೀರ್ಣ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಅಥವಾ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳಿಗೆ, ಹೆಚ್ಚು ಕಷ್ಟಕರವಾಗುತ್ತದೆ. ಡೇಟಾದ ಈ ಕೊರತೆಯು ಸಮಗ್ರ ಪರೀಕ್ಷೆ ಮತ್ತು ಮೌಲ್ಯೀಕರಣ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳಿಗೆ ಅಡ್ಡಿಪಡಿಸುತ್ತದೆ, ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ಪರೀಕ್ಷೆಯ ಪ್ರಯತ್ನಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಅನುಸರಣೆ ಸಮಸ್ಯೆಗಳು
CPRA ಮತ್ತು GDPR ನಂತಹ ಕಟ್ಟುನಿಟ್ಟಾದ ಡೇಟಾ ಗೌಪ್ಯತೆ ಕಾನೂನುಗಳಿಗೆ ಪರೀಕ್ಷಾ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ PII ರಕ್ಷಣೆ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ, ಡೇಟಾ ನೈರ್ಮಲ್ಯೀಕರಣದ ಮೇಲೆ ಕಠಿಣ ಅನುಸರಣೆ ಮಾನದಂಡಗಳನ್ನು ವಿಧಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ, ಉತ್ಪಾದನಾ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿ ಕಂಡುಬರುವ ನಿಜವಾದ ಹೆಸರುಗಳು, ವಿಳಾಸಗಳು, ದೂರವಾಣಿ ಸಂಖ್ಯೆಗಳು ಮತ್ತು SSN ಗಳನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಅಕ್ರಮ ಡೇಟಾ ಸ್ವರೂಪಗಳು.
ಗೌಪ್ಯತೆ ಕಾಳಜಿಗಳು
ಅನುಸರಣೆ ಸವಾಲು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿದೆ: ಪರೀಕ್ಷಾ ಡೇಟಾದಂತೆ ಮೂಲ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸುವುದನ್ನು ನಿಷೇಧಿಸಲಾಗಿದೆ. ಈ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ಮತ್ತು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಯಾವುದೇ PII ಅನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಪರೀಕ್ಷಾ ಪ್ರಕರಣಗಳು, ಪರೀಕ್ಷಕರು ಅದನ್ನು ಎರಡು ಬಾರಿ ಪರಿಶೀಲಿಸಬೇಕು ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಡೇಟಾ ಪರೀಕ್ಷಾ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ಅದನ್ನು ಬಳಸುವ ಮೊದಲು ನಿರ್ಮಲೀಕರಿಸಲಾಗಿದೆ ಅಥವಾ ಅನಾಮಧೇಯಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ. ನಿರ್ಣಾಯಕ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ಡೇಟಾ ಸುರಕ್ಷತೆ, ಈ ಕಾರ್ಯವು ಸಮಯ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಪರೀಕ್ಷಾ ತಂಡಗಳಿಗೆ ಸಂಕೀರ್ಣತೆಯ ಮತ್ತೊಂದು ಪದರವನ್ನು ಸೇರಿಸುತ್ತದೆ.
ಗುಣಮಟ್ಟದ ಪರೀಕ್ಷಾ ಡೇಟಾದ ಪ್ರಾಮುಖ್ಯತೆ
ಉತ್ತಮ ಪರೀಕ್ಷಾ ಡೇಟಾ ಸಂಪೂರ್ಣ QA ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಬೆನ್ನೆಲುಬಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ. ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ಅದರಂತೆಯೇ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ, ವಿಭಿನ್ನ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳಲ್ಲಿ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಉಲ್ಲಂಘನೆ ಮತ್ತು ದುರುದ್ದೇಶಪೂರಿತ ದಾಳಿಯಿಂದ ಸುರಕ್ಷಿತವಾಗಿರುತ್ತದೆ ಎಂಬುದಕ್ಕೆ ಇದು ಖಾತರಿಯಾಗಿದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಮತ್ತೊಂದು ಪ್ರಮುಖ ಪ್ರಯೋಜನವಿದೆ.
ಶಿಫ್ಟ್-ಎಡ ಪರೀಕ್ಷೆಯ ಬಗ್ಗೆ ನಿಮಗೆ ತಿಳಿದಿದೆಯೇ? ಈ ವಿಧಾನವು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯ ಜೀವನಚಕ್ರದ ಆರಂಭಿಕ ಹಂತಗಳ ಕಡೆಗೆ ಪರೀಕ್ಷೆಯನ್ನು ತಳ್ಳುತ್ತದೆ ಆದ್ದರಿಂದ ಅದು ನಿಧಾನವಾಗುವುದಿಲ್ಲ agile ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ. ಶಿಫ್ಟ್-ಎಡ ಪರೀಕ್ಷೆಯು ಆರಂಭಿಕ ಹಂತದಲ್ಲಿ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಹಿಡಿಯುವ ಮತ್ತು ಸರಿಪಡಿಸುವ ಮೂಲಕ ಚಕ್ರದಲ್ಲಿ ನಂತರ ಪರೀಕ್ಷೆ ಮತ್ತು ಡೀಬಗ್ ಮಾಡುವಿಕೆಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಸಮಯ ಮತ್ತು ವೆಚ್ಚವನ್ನು ಕಡಿತಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.
ಶಿಫ್ಟ್-ಎಡ ಪರೀಕ್ಷೆಯು ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸಲು, ಕಂಪ್ಲೈಂಟ್ ಪರೀಕ್ಷಾ ಡೇಟಾ ಸೆಟ್‌ಗಳು ಅವಶ್ಯಕ. ಇವು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತವೆ ಮತ್ತು QA ತಂಡಗಳು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಪರೀಕ್ಷಿಸುತ್ತವೆ. ಆಟೋಮೇಷನ್ ಮತ್ತು ಸ್ಟ್ರೀಮ್ಲೈನಿಂಗ್ ಹಸ್ತಚಾಲಿತ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳು ಇಲ್ಲಿ ಪ್ರಮುಖವಾಗಿವೆ. ಸೂಕ್ತವಾದ ಪರೀಕ್ಷೆಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ನೀವು ಒದಗಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ವೇಗಗೊಳಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ನಾವು ಚರ್ಚಿಸಿದ ಹೆಚ್ಚಿನ ಸವಾಲುಗಳನ್ನು ನಿಭಾಯಿಸಬಹುದು ಡೇಟಾ ಉತ್ಪಾದನೆ ಉಪಕರಣಗಳು ಸಂಶ್ಲೇಷಿತ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ.
ಪರಿಹಾರವಾಗಿ ಸಂಶ್ಲೇಷಿತ ಡೇಟಾ
ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾ ಆಧಾರಿತ test data management ವಿಧಾನ ಸವಾಲುಗಳನ್ನು ನಿಭಾಯಿಸುವಾಗ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಕಾಪಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ತುಲನಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಹೊಸ ಆದರೆ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ತಂತ್ರವಾಗಿದೆ. ಉತ್ತಮ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಪರೀಕ್ಷಾ ಡೇಟಾವನ್ನು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ರಚಿಸಲು ಕಂಪನಿಗಳು ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾ ಉತ್ಪಾದನೆಯನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಬಹುದು.
ವ್ಯಾಖ್ಯಾನ ಮತ್ತು ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳು
ಸಂಶ್ಲೇಷಿತ ಪರೀಕ್ಷಾ ಡೇಟಾವು ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಗಾಗಿ ಡೇಟಾ ಪರೀಕ್ಷಾ ಪರಿಸರವನ್ನು ಅನುಕರಿಸಲು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾದ ಕೃತಕವಾಗಿ ರಚಿಸಲಾದ ಡೇಟಾವಾಗಿದೆ. ಯಾವುದೇ ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಮಾಹಿತಿಯಿಲ್ಲದೆ ಅಣಕು ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ PII ಅನ್ನು ಬದಲಿಸುವ ಮೂಲಕ, ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾ ಮಾಡುತ್ತದೆ test data management ವೇಗವಾಗಿ ಮತ್ತು ಸುಲಭವಾಗಿ.
ಸಂಶ್ಲೇಷಿತ ಪರೀಕ್ಷಾ ಡೇಟಾವು ಗೌಪ್ಯತೆ ಅಪಾಯಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ನೈಜ ಸಿಸ್ಟಂ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರದೆ ಸಂಭಾವ್ಯ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯಲ್ಲಿ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ನ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ, ಸುರಕ್ಷತೆ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಕಟ್ಟುನಿಟ್ಟಾಗಿ ನಿರ್ಣಯಿಸಲು ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳಿಗೆ ಅವಕಾಶ ನೀಡುತ್ತದೆ. ಈಗ, ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾ ಉಪಕರಣಗಳು ಬೇರೆ ಏನು ಮಾಡಬಹುದು ಎಂಬುದನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸೋಣ.
ಅನುಸರಣೆ ಮತ್ತು ಗೌಪ್ಯತೆ ಸವಾಲುಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಿ
ಸಿಂಥೋನ ಪರಿಹಾರವನ್ನು ಉದಾಹರಣೆಯಾಗಿ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳೋಣ. ಅನುಸರಣೆ ಮತ್ತು ಗೌಪ್ಯತೆ ಸವಾಲುಗಳನ್ನು ನಿಭಾಯಿಸಲು, ನಾವು ಅತ್ಯಾಧುನಿಕವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತೇವೆ ಡೇಟಾ ಮರೆಮಾಚುವಿಕೆ ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ PII ಸ್ಕ್ಯಾನಿಂಗ್ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ಜೊತೆಗೆ ತಂತ್ರಗಳು. ಸಿಂಥೋನ AI-ಚಾಲಿತ PII ಸ್ಕ್ಯಾನರ್ ನೇರ PII ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಬಳಕೆದಾರರ ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ಗಳಲ್ಲಿನ ಯಾವುದೇ ಕಾಲಮ್‌ಗಳನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಗುರುತಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಫ್ಲ್ಯಾಗ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಇದು ಹಸ್ತಚಾಲಿತ ಕೆಲಸವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಡೇಟಾದ ನಿಖರವಾದ ಪತ್ತೆಯನ್ನು ಖಾತ್ರಿಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ, ಡೇಟಾ ಉಲ್ಲಂಘನೆಯ ಅಪಾಯವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಗೌಪ್ಯತೆ ನಿಯಮಗಳ ಅನುಸರಣೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
PII ನೊಂದಿಗೆ ಕಾಲಮ್‌ಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಿದ ನಂತರ, ಸಿಂಥೋನ ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್ ಈ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಡಿ-ಐಡೆಂಟಿಫಿಕೇಶನ್ ವಿಧಾನವಾಗಿ ಅಣಕು ಡೇಟಾವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ಈ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯವು ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಮೂಲ PII ಅನ್ನು ಪ್ರಾತಿನಿಧಿಕ ಅಣಕು ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ಬದಲಿಸುವ ಮೂಲಕ ರಕ್ಷಿಸುತ್ತದೆ, ಅದು ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗಳಾದ್ಯಂತ ಪರೀಕ್ಷಾ ಉದ್ದೇಶಗಳಿಗಾಗಿ ಉಲ್ಲೇಖಿತ ಸಮಗ್ರತೆಯನ್ನು ಇನ್ನೂ ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ. ಇದರ ಮೂಲಕ ಸಾಧಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಸ್ಥಿರವಾದ ಮ್ಯಾಪಿಂಗ್ ಕಾರ್ಯ, GDPR ಮತ್ತು HIPAA ನಂತಹ ನಿಯಮಗಳಿಗೆ ಅನುಸಾರವಾಗಿ ಬದಲಿ ಡೇಟಾವು ವ್ಯವಹಾರ ತರ್ಕ ಮತ್ತು ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗುತ್ತದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ.
ಪರೀಕ್ಷೆಯಲ್ಲಿ ಬಹುಮುಖತೆಯನ್ನು ಒದಗಿಸಿ
ಬಹುಮುಖ ಪರೀಕ್ಷಾ ಡೇಟಾವು ಸೀಮಿತ ಡೇಟಾ ಲಭ್ಯತೆಯ ಸವಾಲನ್ನು ಜಯಿಸಲು ಮತ್ತು ಪರೀಕ್ಷಾ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯನ್ನು ಗರಿಷ್ಠಗೊಳಿಸಲು ಕಂಪನಿಗಳಿಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಸಿಂಥೋ ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್ ಅದರ ಬಹುಮುಖತೆಯನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತದೆ ನಿಯಮ-ಆಧಾರಿತ ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾ ಉತ್ಪಾದನೆ.
ಈ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ ಪರೀಕ್ಷಾ ಡೇಟಾವನ್ನು ರಚಿಸುವುದು ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಅನುಕರಿಸಲು ಅಥವಾ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳನ್ನು ಅನುಕರಿಸಲು ಪೂರ್ವನಿರ್ಧರಿತ ನಿಯಮಗಳು ಮತ್ತು ನಿರ್ಬಂಧಗಳನ್ನು ಅನುಸರಿಸುವ ಮೂಲಕ. ನಿಯಮ-ಆಧಾರಿತ ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾ ಉತ್ಪಾದನೆಯು ವಿವಿಧ ತಂತ್ರಗಳ ಮೂಲಕ ಪರೀಕ್ಷೆಯಲ್ಲಿ ಬಹುಮುಖತೆಯನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ:
- ಮೊದಲಿನಿಂದ ಡೇಟಾವನ್ನು ರಚಿಸುವುದು: ನಿಯಮ-ಆಧಾರಿತ ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾವು ಸೀಮಿತವಾದಾಗ ಅಥವಾ ನೈಜ ಡೇಟಾ ಲಭ್ಯವಿಲ್ಲದಿದ್ದಾಗ ಡೇಟಾವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಅಗತ್ಯ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ಪರೀಕ್ಷಕರು ಮತ್ತು ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳನ್ನು ಸಜ್ಜುಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.
- ಪುಷ್ಟೀಕರಿಸುವ ಡೇಟಾ: ಇದು ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಾಲುಗಳು ಮತ್ತು ಕಾಲಮ್‌ಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸುವ ಮೂಲಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ಉತ್ಕೃಷ್ಟಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ, ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಸುಲಭವಾಗುತ್ತದೆ.
- ನಮ್ಯತೆ ಮತ್ತು ಗ್ರಾಹಕೀಕರಣ: ನಿಯಮ-ಆಧಾರಿತ ವಿಧಾನದೊಂದಿಗೆ, ನಾವು ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು ಮತ್ತು ವಿಭಿನ್ನ ಡೇಟಾ ಸ್ವರೂಪಗಳು ಮತ್ತು ರಚನೆಗಳಿಗೆ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು, ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಅಗತ್ಯಗಳು ಮತ್ತು ಸನ್ನಿವೇಶಗಳಿಗೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ಸಂಶ್ಲೇಷಿತ ಡೇಟಾವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಬಹುದು.
- ಡೇಟಾ ಶುದ್ಧೀಕರಣ: ಅಸಂಗತತೆಗಳನ್ನು ಸರಿಪಡಿಸಲು, ಕಾಣೆಯಾದ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಭರ್ತಿ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ತೆಗೆದುಹಾಕಲು ಡೇಟಾವನ್ನು ರಚಿಸುವಾಗ ಪೂರ್ವನಿರ್ಧರಿತ ನಿಯಮಗಳನ್ನು ಅನುಸರಿಸುವುದನ್ನು ಇದು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ ದೋಷಪೂರಿತ ಪರೀಕ್ಷಾ ಡೇಟಾ. ಇದು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ ಡೇಟಾ ಗುಣಮಟ್ಟ ಮತ್ತು ಸಮಗ್ರತೆ, ಪರೀಕ್ಷೆಯ ಫಲಿತಾಂಶಗಳ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುವ ಅಸಮರ್ಪಕತೆಗಳನ್ನು ಮೂಲ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಹೊಂದಿರುವಾಗ ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ.
ಸರಿಯಾದ ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುವಾಗ ಡೇಟಾ ಉತ್ಪಾದನಾ ಉಪಕರಣಗಳು, ನಿಮ್ಮ ತಂಡಗಳಿಗೆ ಕೆಲಸದ ಹೊರೆಯನ್ನು ಅವರು ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಸರಾಗಗೊಳಿಸುತ್ತಾರೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಕೆಲವು ಅಂಶಗಳನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸುವುದು ಅತ್ಯಗತ್ಯ.
ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾ ಪರಿಕರಗಳನ್ನು ಆಯ್ಕೆಮಾಡುವಾಗ ಪರಿಗಣನೆಗಳು
ಸಂಶ್ಲೇಷಿತ ಡೇಟಾ ಪರಿಕರಗಳ ಆಯ್ಕೆಯು ನಿಮ್ಮ ವ್ಯಾಪಾರದ ಅಗತ್ಯತೆಗಳು, ಏಕೀಕರಣ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳು ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಗೌಪ್ಯತೆ ಅಗತ್ಯತೆಗಳನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುತ್ತದೆ. ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಸಂಸ್ಥೆಯು ವಿಶಿಷ್ಟವಾಗಿದ್ದರೂ, ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಅನ್ನು ಆಯ್ಕೆಮಾಡಲು ನಾವು ಪ್ರಮುಖ ಮಾನದಂಡಗಳನ್ನು ವಿವರಿಸಿದ್ದೇವೆ ಡೇಟಾ ಉತ್ಪಾದನೆ ಉಪಕರಣಗಳು.
ಡೇಟಾ ರಿಯಲಿಸಂ
ನೀವು ಪರಿಗಣಿಸುವ ಸಾಧನವನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ ಪರೀಕ್ಷಾ ಡೇಟಾವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಡೇಟಾವನ್ನು ನಿಕಟವಾಗಿ ಹೋಲುತ್ತದೆ. ಆಗ ಮಾತ್ರ ಅದು ವಿವಿಧ ಪರೀಕ್ಷಾ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಅನುಕರಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಸಂಭಾವ್ಯ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಉತ್ಪಾದನಾ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ವಿಭಿನ್ನ ಡೇಟಾ ವಿತರಣೆಗಳು, ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ವೈಪರೀತ್ಯಗಳನ್ನು ಅನುಕರಿಸಲು ಉಪಕರಣವು ಗ್ರಾಹಕೀಕರಣ ಆಯ್ಕೆಗಳನ್ನು ಸಹ ಒದಗಿಸಬೇಕು.
ಡೇಟಾ ವೈವಿಧ್ಯತೆ
ಉತ್ಪಾದಿಸಬಹುದಾದ ಪರಿಕರಗಳಿಗಾಗಿ ನೋಡಿ ಮಾದರಿ ಡೇಟಾ ಪರೀಕ್ಷೆಯಲ್ಲಿರುವ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್‌ಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ವಿವಿಧ ಡೇಟಾ ಪ್ರಕಾರಗಳು, ಸ್ವರೂಪಗಳು ಮತ್ತು ರಚನೆಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಂತೆ ವ್ಯಾಪಕ ಶ್ರೇಣಿಯ ಬಳಕೆಯ ಸಂದರ್ಭಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ. ಈ ವೈವಿಧ್ಯತೆಯು ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ದೃಢವಾಗಿದೆಯೇ ಎಂಬುದನ್ನು ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಸಮಗ್ರ ಪರೀಕ್ಷಾ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯನ್ನು ಖಾತ್ರಿಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.
ಸ್ಕೇಲೆಬಿಲಿಟಿ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ
ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಸಂಕೀರ್ಣ ಅಥವಾ ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರಮಾಣದ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಲು ಉಪಕರಣವು ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದ ಸಂಶ್ಲೇಷಿತ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೇಗೆ ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ. ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಅಥವಾ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆಗೆ ಧಕ್ಕೆಯಾಗದಂತೆ ಎಂಟರ್‌ಪ್ರೈಸ್-ಸ್ಕೇಲ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳ ಡೇಟಾ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳನ್ನು ಪೂರೈಸಲು ಸ್ಕೇಲ್ ಅಪ್ ಮಾಡಬಹುದಾದ ಸಾಧನವನ್ನು ನೀವು ಬಯಸುತ್ತೀರಿ.
ಡೇಟಾ ಗೌಪ್ಯತೆ ಮತ್ತು ಸುರಕ್ಷತೆ
ಡೇಟಾವನ್ನು ರಚಿಸುವಾಗ ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಅಥವಾ ಗೌಪ್ಯ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ರಕ್ಷಿಸಲು ಅಂತರ್ನಿರ್ಮಿತ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳೊಂದಿಗೆ ಪರಿಕರಗಳಿಗೆ ಆದ್ಯತೆ ನೀಡಿ. ಗೌಪ್ಯತೆ ಅಪಾಯಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ಕಾನೂನನ್ನು ಅನುಸರಿಸಲು ಡೇಟಾ ಅನಾಮಧೇಯತೆ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ರಕ್ಷಣೆ ನಿಯಮಗಳ ಅನುಸರಣೆಯಂತಹ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ನೋಡಿ.
ಏಕೀಕರಣ ಮತ್ತು ಹೊಂದಾಣಿಕೆ
ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ಡೆವಲಪ್‌ಮೆಂಟ್ ವರ್ಕ್‌ಫ್ಲೋಗೆ ಸುಲಭವಾದ ಅಳವಡಿಕೆ ಮತ್ತು ಏಕೀಕರಣವನ್ನು ಸುಲಭಗೊಳಿಸಲು ನಿಮ್ಮ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ಪರೀಕ್ಷಾ ಸೆಟಪ್‌ಗೆ ಮನಬಂದಂತೆ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವ ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ಅನ್ನು ಆರಿಸಿ. ವಿವಿಧ ಡೇಟಾ ಶೇಖರಣಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು, ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಟೆಸ್ಟಿಂಗ್ ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವ ಸಾಧನವು ಹೆಚ್ಚು ಬಹುಮುಖ ಮತ್ತು ಬಳಸಲು ಸುಲಭವಾಗಿರುತ್ತದೆ.
ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಸಿಂಥೋ ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತದೆ 20+ ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಕನೆಕ್ಟರ್‌ಗಳು ಮತ್ತು 5+ ಫೈಲ್‌ಸಿಸ್ಟಮ್ ಕನೆಕ್ಟರ್‌ಗಳು, ಮೈಕ್ರೋಸಾಫ್ಟ್ SQL ಸರ್ವರ್, Amazon S3 ಮತ್ತು Oracle ನಂತಹ ಜನಪ್ರಿಯ ಆಯ್ಕೆಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಂತೆ ಡೇಟಾ ಸುರಕ್ಷತೆ ಮತ್ತು ಸುಲಭ ಡೇಟಾ ಉತ್ಪಾದನೆಯನ್ನು ಖಾತ್ರಿಪಡಿಸುತ್ತದೆ.
ಗ್ರಾಹಕೀಕರಣ ಮತ್ತು ನಮ್ಯತೆ
ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪರೀಕ್ಷೆಯ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳು ಮತ್ತು ಸನ್ನಿವೇಶಗಳಿಗೆ ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾ ಉತ್ಪಾದನೆಯನ್ನು ಸರಿಹೊಂದಿಸಲು ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವ ಗ್ರಾಹಕೀಕರಣ ಆಯ್ಕೆಗಳನ್ನು ನೀಡುವ ಪರಿಕರಗಳನ್ನು ಹುಡುಕಿ. ಡೇಟಾ ರಚನೆಯ ನಿಯಮಗಳು, ಸಂಬಂಧಗಳು ಮತ್ತು ನಿರ್ಬಂಧಗಳಂತಹ ಗ್ರಾಹಕೀಯಗೊಳಿಸಬಹುದಾದ ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್‌ಗಳು, ಪರೀಕ್ಷಾ ಮಾನದಂಡಗಳು ಮತ್ತು ಉದ್ದೇಶಗಳಿಗೆ ಹೊಂದಿಸಲು ರಚಿತವಾದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಉತ್ತಮವಾಗಿ-ಟ್ಯೂನ್ ಮಾಡಲು ನಿಮಗೆ ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ.
ಒಟ್ಟಾರೆಯಾಗಿ
ನಮ್ಮ ಪರೀಕ್ಷಾ ಡೇಟಾದ ಅರ್ಥ ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯಲ್ಲಿ ಅತಿಯಾಗಿ ಹೇಳಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ - ಇದು ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಣೆಯಲ್ಲಿನ ದೋಷಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಮತ್ತು ಸರಿಪಡಿಸಲು ನಮಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಆದರೆ ಪರೀಕ್ಷಾ ಡೇಟಾವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವುದು ಕೇವಲ ಅನುಕೂಲದ ವಿಷಯವಲ್ಲ; ನಿಯಮಗಳು ಮತ್ತು ಗೌಪ್ಯತೆ ನಿಯಮಗಳನ್ನು ಅನುಸರಿಸಲು ಇದು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ. ಅದನ್ನು ಸರಿಯಾಗಿ ಮಾಡುವುದರಿಂದ ನಿಮ್ಮ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ತಂಡಗಳಿಗೆ ಕೆಲಸದ ಹೊರೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಬಹುದು, ಹಣವನ್ನು ಉಳಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಉತ್ಪನ್ನಗಳನ್ನು ವೇಗವಾಗಿ ಮಾರುಕಟ್ಟೆಗೆ ತರಬಹುದು.
ಅಲ್ಲಿ ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾ ಸೂಕ್ತವಾಗಿ ಬರುತ್ತದೆ. ಇದು ಹೆಚ್ಚು ಸಮಯ-ತೀವ್ರವಾದ ಕೆಲಸವಿಲ್ಲದೆ ವಾಸ್ತವಿಕ ಮತ್ತು ಬಹುಮುಖ ಡೇಟಾವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ, ಕಂಪನಿಗಳನ್ನು ಕಂಪ್ಲೈಂಟ್ ಮತ್ತು ಸುರಕ್ಷಿತವಾಗಿರಿಸುತ್ತದೆ. ಸಂಶ್ಲೇಷಿತ ಡೇಟಾ ಉತ್ಪಾದನೆಯ ಸಾಧನಗಳೊಂದಿಗೆ, ಪರೀಕ್ಷಾ ಡೇಟಾವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವುದು ವೇಗವಾಗಿ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿರುತ್ತದೆ.
ಉತ್ತಮ ಭಾಗವೆಂದರೆ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಪರೀಕ್ಷಾ ಡೇಟಾವು ಪ್ರತಿ ಕಂಪನಿಗೆ ಅದರ ಉದ್ದೇಶಗಳ ಹೊರತಾಗಿಯೂ ತಲುಪುತ್ತದೆ. ನೀವು ಮಾಡಬೇಕಾಗಿರುವುದು ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾ ಉತ್ಪಾದನಾ ಸಾಧನಗಳ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಪೂರೈಕೆದಾರರನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವುದು. ಇಂದು ಸಿಂಥೋ ಅವರನ್ನು ಸಂಪರ್ಕಿಸಿ ಮತ್ತು ಉಚಿತ ಡೆಮೊ ಬುಕ್ ಮಾಡಿ ಸಂಶ್ಲೇಷಿತ ಡೇಟಾವು ನಿಮ್ಮ ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ಪರೀಕ್ಷೆಗೆ ಹೇಗೆ ಪ್ರಯೋಜನವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನೋಡಲು.
ಲೇಖಕರ ಬಗ್ಗೆ
ಮುಖ್ಯ ಉತ್ಪನ್ನ ಅಧಿಕಾರಿ ಮತ್ತು ಸಹ-ಸಂಸ್ಥಾಪಕರು
ಮರಿಜ್ನ್ ಅವರು ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ವಿಜ್ಞಾನ, ಕೈಗಾರಿಕಾ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಹಣಕಾಸು ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ಶೈಕ್ಷಣಿಕ ಹಿನ್ನೆಲೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದಾರೆ ಮತ್ತು ಅಂದಿನಿಂದ ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ಉತ್ಪನ್ನ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ, ಡೇಟಾ ಅನಾಲಿಟಿಕ್ಸ್ ಮತ್ತು ಸೈಬರ್ ಭದ್ರತೆಯಾದ್ಯಂತ ಪಾತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಉತ್ತಮ ಸಾಧನೆ ಮಾಡಿದ್ದಾರೆ. ಮರಿಜ್ನ್ ಈಗ ಸಿಂಥೋದಲ್ಲಿ ಸ್ಥಾಪಕ ಮತ್ತು ಮುಖ್ಯ ಉತ್ಪನ್ನ ಅಧಿಕಾರಿಯಾಗಿ (CPO) ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತಿದ್ದಾರೆ, ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ಮುಂಚೂಣಿಯಲ್ಲಿ ನಾವೀನ್ಯತೆ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯತಂತ್ರದ ದೃಷ್ಟಿಯನ್ನು ಚಾಲನೆ ಮಾಡುತ್ತಿದ್ದಾರೆ.
ನಿಮ್ಮ ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿಯನ್ನು ಈಗ ಉಳಿಸಿ!
- ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾ ಎಂದರೇನು?
- ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ಅದನ್ನು ಏಕೆ ಬಳಸುತ್ತವೆ?
- ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾ ಕ್ಲೈಂಟ್ ಪ್ರಕರಣಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸುವ ಮೌಲ್ಯ
- ಹೇಗೆ ಪ್ರಾರಂಭಿಸುವುದು
