ຂໍ້ມູນການທົດສອບແມ່ນຫຍັງ: ຄວາມສໍາຄັນ, ຄໍາຮ້ອງສະຫມັກ, ແລະສິ່ງທ້າທາຍ
ສາລະບານ
ຂໍ້ມູນການທົດສອບໃນການທົດສອບຊອບແວແມ່ນຫຍັງ?
ສະຫລຸບແບບງ່າຍໆ, ຄໍານິຍາມຂໍ້ມູນການທົດສອບ ນີ້ແມ່ນ: ຂໍ້ມູນການທົດສອບແມ່ນເລືອກ ຊຸດຂໍ້ມູນ ໃຊ້ເພື່ອຊອກຫາຂໍ້ບົກພ່ອງແລະໃຫ້ແນ່ໃຈວ່າຊອບແວເຮັດວຽກຕາມທີ່ມັນຄວນຈະເປັນ.
ນັກທົດສອບແລະວິສະວະກອນອີງໃສ່ ຊຸດຂໍ້ມູນການທົດສອບ, ບໍ່ວ່າຈະປະກອບດ້ວຍຕົນເອງຫຼືດ້ວຍຜູ້ຊ່ຽວຊານ ທົດສອບເຄື່ອງມືການຜະລິດຂໍ້ມູນ, ເພື່ອກວດສອບການທໍາງານຂອງຊອບແວ, ປະເມີນປະສິດທິພາບ, ແລະສະຫນັບສະຫນູນຄວາມປອດໄພ.
ຂະຫຍາຍແນວຄວາມຄິດນີ້, ຂໍ້ມູນການທົດສອບແມ່ນຫຍັງໃນການທົດສອບ? ເກີນກວ່ານີ້ ຊຸດຂໍ້ມູນ, ຂໍ້ມູນການທົດສອບປະກອບມີໄລຍະຂອງມູນຄ່າການປ້ອນຂໍ້ມູນ, ສະຖານະການ, ແລະເງື່ອນໄຂ. ອົງປະກອບເຫຼົ່ານີ້ຖືກເລືອກຢ່າງລະມັດລະວັງເພື່ອກວດສອບວ່າສິນຄ້າສາມາດຈັດສົ່ງໄດ້ຕາມເງື່ອນໄຂທີ່ເຂັ້ມງວດຂອງຄຸນນະພາບ ແລະການເຮັດວຽກທີ່ຄາດໄວ້ຈາກຊອບແວ.
ເພື່ອໃຫ້ໄດ້ຮັບຄວາມເຂົ້າໃຈທີ່ດີກວ່າ ຄໍານິຍາມຂໍ້ມູນການທົດສອບ, ໃຫ້ສໍາຫຼວດປະເພດຕ່າງໆຂອງຂໍ້ມູນການທົດສອບ.
ປະເພດຂອງຂໍ້ມູນການທົດສອບແມ່ນຫຍັງ?
ໃນຂະນະທີ່ເປົ້າຫມາຍຕົ້ນຕໍຂອງ ຂໍ້ມູນການທົດສອບ ແມ່ນເພື່ອໃຫ້ແນ່ໃຈວ່າຊອບແວປະຕິບັດຕົວຕາມທີ່ຄາດໄວ້, ປັດໃຈທີ່ມີຜົນກະທົບຕໍ່ການປະຕິບັດຂອງຊອບແວແຕກຕ່າງກັນຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ. ການປ່ຽນແປງນີ້ຫມາຍຄວາມວ່າຜູ້ທົດສອບຕ້ອງໃຊ້ຂໍ້ມູນປະເພດຕ່າງໆເພື່ອປະເມີນພຶດຕິກໍາຂອງລະບົບໃນເງື່ອນໄຂທີ່ແຕກຕ່າງກັນ.
ດັ່ງນັ້ນ, ໃຫ້ຕອບຄໍາຖາມນີ້ -ຂໍ້ມູນການທົດສອບໃນການທົດສອບຊອບແວແມ່ນຫຍັງ?—ມີຕົວຢ່າງ.
- ຂໍ້ມູນການທົດສອບໃນທາງບວກ ຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອທົດສອບຊອບແວພາຍໃຕ້ສະພາບການເຮັດວຽກປົກກະຕິ, ຕົວຢ່າງເຊັ່ນ, ເພື່ອກວດເບິ່ງວ່າລົດແລ່ນໄດ້ສະບາຍຢູ່ໃນເສັ້ນທາງຮາບພຽງໂດຍບໍ່ມີອຸປະສັກໃດໆ.
- ຂໍ້ມູນການທົດສອບທາງລົບ ຄືກັບການທົດສອບປະສິດທິພາບຂອງລົດທີ່ມີອາໄຫຼ່ບາງອັນເຮັດວຽກຜິດປົກກະຕິ. ມັນຊ່ວຍລະບຸວ່າຊອບແວຕອບສະໜອງແນວໃດ ຂໍ້ມູນບໍ່ຖືກຕ້ອງ ວັດສະດຸປ້ອນຫຼືລະບົບເກີນ.
- ຂໍ້ມູນການທົດສອບລະດັບທຽບເທົ່າ ຊ່ວຍເປັນຕົວແທນຂອງພຶດຕິກໍາຂອງກຸ່ມຫຼືປະເພດສະເພາະພາຍໃນຊອບແວເພື່ອທົດສອບ, ໂດຍສະເພາະ, ຊອບແວຈັດການກັບປະເພດຕ່າງໆຂອງຜູ້ໃຊ້ຫຼືວັດສະດຸປ້ອນແນວໃດ.
- ຂໍ້ມູນການທົດສອບແບບສຸ່ມ ຖືກສ້າງຂື້ນໂດຍບໍ່ມີຮູບແບບສະເພາະ. ມັນຊ່ວຍໃຫ້ແນ່ໃຈວ່າຊອບແວສາມາດຈັດການກັບສະຖານະການທີ່ບໍ່ຄາດຄິດໄດ້ຢ່າງລຽບງ່າຍ.
- ຂໍ້ມູນການທົດສອບຕາມກົດລະບຽບ ແມ່ນສ້າງຂຶ້ນຕາມກົດລະບຽບ ຫຼືເງື່ອນໄຂທີ່ກຳນົດໄວ້ລ່ວງໜ້າ. ໃນແອັບທະນາຄານ, ມັນສາມາດເປັນຂໍ້ມູນທຸລະກຳທີ່ສ້າງຂຶ້ນເພື່ອຮັບປະກັນວ່າທຸລະກຳທັງໝົດຕອບສະໜອງໄດ້ຂໍ້ກຳນົດກົດລະບຽບສະເພາະ ຫຼື ຍອດເງິນໃນບັນຊີນັ້ນຍັງຄົງຢູ່ໃນຂອບເຂດທີ່ກຳນົດໄວ້.
- ຂໍ້ມູນການທົດສອບເຂດແດນ ກວດເບິ່ງວ່າຊອບແວຄຸ້ມຄອງຄ່າແນວໃດຢູ່ໃນຈຸດສູງສຸດຂອງຂອບເຂດທີ່ຍອມຮັບໄດ້. ມັນຄ້າຍຄືກັບການຊຸກດັນໃຫ້ອຸປະກອນບາງອັນເຖິງຂອບເຂດຈໍາກັດຢ່າງແທ້ຈິງ.
- ຂໍ້ມູນການທົດສອບການຖົດຖອຍ ຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອກວດເບິ່ງວ່າການປ່ຽນແປງທີ່ຜ່ານມາກັບຊອບແວໄດ້ເຮັດໃຫ້ເກີດຄວາມບົກພ່ອງຫຼືບັນຫາໃຫມ່.
ໂດຍການນໍາໃຊ້ທີ່ແຕກຕ່າງກັນເຫຼົ່ານີ້ ປະເພດຂອງຂໍ້ມູນການທົດສອບ, ຜູ້ຊ່ຽວຊານດ້ານ QA ສາມາດປະເມີນປະສິດທິຜົນວ່າຊອບແວດໍາເນີນການຕາມຈຸດປະສົງ, ຊີ້ໃຫ້ເຫັນຈຸດອ່ອນຫຼືຂໍ້ບົກພ່ອງ, ແລະສຸດທ້າຍໄດ້ເພີ່ມປະສິດທິພາບຂອງລະບົບ.
ແຕ່ທີມງານຊອບແວສາມາດໄດ້ຮັບຂໍ້ມູນນີ້ຢູ່ໃສ? ໃຫ້ພິຈາລະນາຕໍ່ໄປ.
ຂໍ້ມູນການທົດສອບຖືກສ້າງຂື້ນແນວໃດ?
ທ່ານມີສາມທາງເລືອກໃນການດັ່ງຕໍ່ໄປນີ້ ສ້າງຂໍ້ມູນການທົດສອບ ສໍາລັບໂຄງການຂອງທ່ານ:
- Cherry-ເລືອກເອົາຂໍ້ມູນຈາກຖານຂໍ້ມູນທີ່ມີຢູ່ແລ້ວ, ກວມເອົາຂໍ້ມູນລູກຄ້າເຊັ່ນ: ຂໍ້ມູນສ່ວນບຸກຄົນ (PII).
- ສ້າງດ້ວຍຕົນເອງ ຂໍ້ມູນການທົດສອບຈິງ ກັບຄໍາຮ້ອງສະຫມັກຂໍ້ມູນກົດລະບຽບ.
- ສ້າງຂໍ້ມູນສັງເຄາະ.
ທີມງານວິສະວະກໍາຂໍ້ມູນຈໍານວນຫຼາຍອີງໃສ່ພຽງແຕ່ຫນຶ່ງໃນວິທີການ, ເກີນໄປມັກຈະເລືອກວິທີການທີ່ໃຊ້ເວລາຫຼາຍທີ່ສຸດແລະຄວາມພະຍາຍາມຫຼາຍຂອງ. ການທົດສອບການຜະລິດຂໍ້ມູນ. ຕົວຢ່າງ, ເມື່ອເລືອກ ຂໍ້ມູນຕົວຢ່າງ ຈາກຖານຂໍ້ມູນທີ່ມີຢູ່, ທີມງານວິສະວະກໍາທໍາອິດຕ້ອງສະກັດມັນຈາກຫຼາຍແຫຼ່ງ, ຫຼັງຈາກນັ້ນຈັດຮູບແບບ, scrub, ແລະຫນ້າກາກມັນ, ເຮັດໃຫ້ມັນເຫມາະສໍາລັບການພັດທະນາຫຼືການທົດສອບສະພາບແວດລ້ອມ.
ສິ່ງທ້າທາຍອີກອັນຫນຶ່ງແມ່ນການຮັບປະກັນວ່າຂໍ້ມູນກົງກັບເງື່ອນໄຂການທົດສອບສະເພາະ: ຄວາມຖືກຕ້ອງ, ຄວາມຫຼາກຫຼາຍ, ສະເພາະການແກ້ໄຂສະເພາະ, ຄຸນນະພາບສູງ, ແລະການປະຕິບັດຕາມກົດລະບຽບກ່ຽວກັບການປົກປ້ອງຂໍ້ມູນສ່ວນບຸກຄົນ. ຢ່າງໃດກໍ່ຕາມ, ສິ່ງທ້າທາຍເຫຼົ່ານີ້ແມ່ນໄດ້ຮັບການແກ້ໄຂຢ່າງມີປະສິດທິພາບໂດຍທີ່ທັນສະໄຫມ test data management ວິທີການ, ເຊັ່ນ: ການຜະລິດຂໍ້ມູນການທົດສອບອັດຕະໂນມັດ.
ເວທີ Syntho ສະເໜີຄວາມສາມາດຫຼາຍຢ່າງເພື່ອຮັບມືກັບສິ່ງທ້າທາຍເຫຼົ່ານີ້, ລວມທັງ:
- Smart de-identification ເມື່ອເຄື່ອງມືກໍານົດ PII ທັງຫມົດໂດຍອັດຕະໂນມັດ, ປະຫຍັດເວລາແລະຄວາມພະຍາຍາມຂອງຜູ້ຊ່ຽວຊານ.
- ເຮັດວຽກກ່ຽວກັບຂໍ້ມູນທີ່ລະອຽດອ່ອນໂດຍການປ່ຽນແທນ PII ແລະຕົວລະບຸອື່ນໆດ້ວຍການສັງເຄາະ ຂໍ້ມູນຈໍາລອງ ທີ່ສອດຄ່ອງກັບເຫດຜົນທາງທຸລະກິດແລະຮູບແບບ.
- ການຮັກສາຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງການອ້າງອິງໂດຍແຜນທີ່ຂໍ້ມູນທີ່ສອດຄ່ອງໃນທົ່ວຖານຂໍ້ມູນແລະລະບົບ.
ພວກເຮົາຈະສຳຫຼວດຄວາມສາມາດເຫຼົ່ານີ້ໃຫ້ລະອຽດຕື່ມ. ແຕ່ທໍາອິດ, ໃຫ້ພວກເຮົາ delve ເຂົ້າໄປໃນບັນຫາທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບ ການສ້າງຂໍ້ມູນການທົດສອບ ດັ່ງນັ້ນທ່ານມີຄວາມຮູ້ກ່ຽວກັບພວກເຂົາແລະຮູ້ວິທີແກ້ໄຂໃຫ້ເຂົາເຈົ້າ.
ການທົດສອບຂໍ້ມູນທ້າທາຍໃນການທົດສອບຊອບແວ
ການຊອກຫາ ຂໍ້ມູນການທົດສອບທີ່ຖືກຕ້ອງ ເປັນພື້ນຖານຂອງການທົດສອບປະສິດທິພາບ. ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ທີມງານວິສະວະກໍາປະເຊີນກັບສິ່ງທ້າທາຍບໍ່ຫຼາຍປານໃດກ່ຽວກັບວິທີການຊອບແວທີ່ເຊື່ອຖືໄດ້.
ແຫຼ່ງຂໍ້ມູນກະແຈກກະຈາຍ
ຂໍ້ມູນ, ໂດຍສະເພາະແມ່ນຂໍ້ມູນວິສາຫະກິດ, ອາໄສຢູ່ທົ່ວຫຼາຍແຫຼ່ງ, ລວມທັງ mainframes ເກົ່າ, SAP, ຖານຂໍ້ມູນທີ່ກ່ຽວຂ້ອງ, NoSQL, ແລະສະພາບແວດລ້ອມຄລາວທີ່ຫຼາກຫຼາຍ. ການແຜ່ກະຈາຍນີ້, ບວກໃສ່ກັບລະດັບຄວາມກ້ວາງຂອງຮູບແບບ, ສັບສົນ ການເຂົ້າເຖິງຂໍ້ມູນການຜະລິດ ສໍາລັບທີມງານຊອບແວ. ມັນຍັງຊ້າລົງຂະບວນການໄດ້ຮັບຂໍ້ມູນທີ່ຖືກຕ້ອງສໍາລັບການທົດສອບແລະຜົນໄດ້ຮັບ ຂໍ້ມູນການທົດສອບບໍ່ຖືກຕ້ອງ.
ການຕັ້ງຄ່າຍ່ອຍສໍາລັບການສຸມໃສ່
ທີມງານວິສະວະກໍາມັກຈະຕໍ່ສູ້ກັບການແບ່ງສ່ວນຊຸດຂໍ້ມູນການທົດສອບຂະຫນາດໃຫຍ່ແລະຫຼາກຫຼາຍຊະນິດເຂົ້າໄປໃນຊຸດຍ່ອຍທີ່ມີເປົ້າຫມາຍຂະຫນາດນ້ອຍກວ່າ. ແຕ່ມັນເປັນສິ່ງທີ່ຕ້ອງເຮັດນັບຕັ້ງແຕ່ການແຕກແຍກນີ້ຊ່ວຍໃຫ້ພວກເຂົາສຸມໃສ່ສະເພາະ ກໍລະນີທົດສອບ, ເຮັດໃຫ້ມັນງ່າຍຕໍ່ການຜະລິດແລະແກ້ໄຂບັນຫາໃນຂະນະທີ່ການຮັກສາປະລິມານຂໍ້ມູນການທົດສອບແລະຄ່າໃຊ້ຈ່າຍທີ່ກ່ຽວຂ້ອງຕ່ໍາ.
ການຂະຫຍາຍຂອບເຂດການທົດສອບສູງສຸດ
ວິສະວະກອນຍັງມີຄວາມຮັບຜິດຊອບໃນການເຮັດໃຫ້ແນ່ໃຈວ່າຂໍ້ມູນການທົດສອບແມ່ນທີ່ສົມບູນແບບພຽງພໍທີ່ຈະກໍານົດການທົດສອບຢ່າງລະອຽດ ກໍລະນີທົດສອບ, ຫຼຸດຜ່ອນຄວາມຫນາແຫນ້ນຂອງຂໍ້ບົກພ່ອງ, ແລະເສີມສ້າງຄວາມຫນ້າເຊື່ອຖືຂອງຊອບແວ. ຢ່າງໃດກໍ່ຕາມ, ພວກເຂົາປະເຊີນກັບສິ່ງທ້າທາຍໃນຄວາມພະຍາຍາມນີ້ເນື່ອງຈາກປັດໃຈຕ່າງໆ, ເຊັ່ນ: ຄວາມຊັບຊ້ອນຂອງລະບົບ, ຊັບພະຍາກອນທີ່ຈໍາກັດ, ການປ່ຽນແປງຂອງຊອບແວ, ຄວາມກັງວົນກ່ຽວກັບຄວາມເປັນສ່ວນຕົວຂອງຂໍ້ມູນແລະຄວາມປອດໄພ, ແລະບັນຫາການຂະຫຍາຍຂະຫນາດ.
ຄວາມເປັນຈິງໃນຂໍ້ມູນການທົດສອບ
ການສະແຫວງຫາຄວາມເປັນຈິງໃນຂໍ້ມູນການທົດສອບສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າມັນສໍາຄັນແນວໃດທີ່ຈະສະທ້ອນຕົ້ນສະບັບ ຄ່າຂໍ້ມູນ ດ້ວຍຄວາມສັດຊື່ທີ່ສຸດ. ຂໍ້ມູນການທົດສອບຕ້ອງຄ້າຍຄືກັບສະພາບແວດລ້ອມການຜະລິດຢ່າງໃກ້ຊິດເພື່ອຫຼີກເວັ້ນການທາງບວກທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງຫຼືທາງລົບ. ຖ້າຄວາມບໍ່ເປັນຈິງນີ້ບໍ່ບັນລຸໄດ້, ມັນອາດເປັນອັນຕະລາຍຕໍ່ຄຸນນະພາບ ແລະ ຄວາມໜ້າເຊື່ອຖືຂອງຊອບແວໄດ້. ຍ້ອນແນວນັ້ນ, ຜູ້ຊ່ຽວຊານຕ້ອງໄດ້ເອົາໃຈໃສ່ຢ່າງລະອຽດກ່ຽວກັບລາຍລະອຽດຍ້ອນວ່າພວກເຂົາ ກະກຽມຂໍ້ມູນການທົດສອບ.
ໂຫຼດຂໍ້ມູນຄືນໃໝ່ ແລະ ບຳລຸງຮັກສາ
ຂໍ້ມູນການທົດສອບຕ້ອງໄດ້ຮັບການປັບປຸງເປັນປົກກະຕິເພື່ອສະທ້ອນເຖິງການປ່ຽນແປງໃນສະພາບແວດລ້ອມການຜະລິດແລະຄວາມຕ້ອງການຄໍາຮ້ອງສະຫມັກ. ຢ່າງໃດກໍ່ຕາມ, ວຽກງານນີ້ມາພ້ອມກັບສິ່ງທ້າທາຍທີ່ສໍາຄັນ, ໂດຍສະເພາະໃນສະພາບແວດລ້ອມທີ່ການເຂົ້າເຖິງຂໍ້ມູນຖືກຈໍາກັດເນື່ອງຈາກການປະຕິບັດຕາມກົດລະບຽບ. ການປະສານງານຮອບວຽນການໂຫຼດຂໍ້ມູນຄືນໃໝ່ ແລະ ການຮັບປະກັນຄວາມສອດຄ່ອງຂອງຂໍ້ມູນໃນທົ່ວສະພາບແວດລ້ອມການທົດສອບກາຍເປັນຄວາມພະຍາຍາມທີ່ຊັບຊ້ອນທີ່ຕ້ອງການການປະສານງານຢ່າງລະມັດລະວັງ ແລະ ມາດຕະການປະຕິບັດຕາມຢ່າງເຂັ້ມງວດ.
ສິ່ງທ້າທາຍທີ່ມີຂໍ້ມູນການທົດສອບທີ່ແທ້ຈິງ
ອີງຕາມການສໍາຫຼວດຂອງ Syntho ໃນ LinkedIn, 50% ຂອງບໍລິສັດໃຊ້ຂໍ້ມູນການຜະລິດ, ແລະ 22% ໃຊ້ຂໍ້ມູນຫນ້າກາກເພື່ອທົດສອບຊອບແວຂອງພວກເຂົາ. ພວກເຂົາເລືອກ ຂໍ້ມູນຕົວຈິງ ຍ້ອນວ່າມັນເບິ່ງຄືວ່າເປັນການຕັດສິນໃຈທີ່ງ່າຍດາຍ: ສໍາເນົາ ຂໍ້ມູນທີ່ມີຢູ່ແລ້ວ ຈາກສະພາບແວດລ້ອມການຜະລິດ, ວາງມັນເຂົ້າໄປໃນສະພາບແວດລ້ອມການທົດສອບ, ແລະນໍາໃຊ້ມັນຕາມຄວາມຕ້ອງການ.
ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ການນໍາໃຊ້ທີ່ແທ້ຈິງ ຂໍ້ມູນສໍາລັບການທົດສອບ ສະເໜີສິ່ງທ້າທາຍຫຼາຍຢ່າງ, ລວມທັງ:
- ການປິດບັງຂໍ້ມູນເພື່ອປະຕິບັດຕາມກົດລະບຽບຄວາມເປັນສ່ວນຕົວຂອງຂໍ້ມູນ, ຫຼີກເວັ້ນການ ຄວາມປອດໄພຂອງຂໍ້ມູນ ການລະເມີດແລະປະຕິບັດຕາມກົດຫມາຍຫ້າມການນໍາໃຊ້ຂໍ້ມູນທີ່ແທ້ຈິງເພື່ອຈຸດປະສົງການທົດສອບ.
- Fitting ຂໍ້ມູນເຂົ້າໄປໃນສະພາບແວດລ້ອມການທົດສອບ, ເຊິ່ງປົກກະຕິແລ້ວແຕກຕ່າງຈາກສະພາບແວດລ້ອມການຜະລິດ.
- ການປັບປຸງຖານຂໍ້ມູນເປັນປົກກະຕິພຽງພໍ.
ຢູ່ເທິງສຸດຂອງສິ່ງທ້າທາຍເຫຼົ່ານີ້, ບໍລິສັດໄດ້ຕໍ່ສູ້ກັບສາມບັນຫາທີ່ສໍາຄັນໃນເວລາເລືອກ ຂໍ້ມູນທີ່ແທ້ຈິງ ສໍາລັບການທົດສອບ.
ມີ ຈຳ ນວນ ຈຳ ກັດ
ຂໍ້ມູນຈໍາກັດ, ຂາດແຄນ, ຫຼືພາດໄປແມ່ນເລື່ອງທົ່ວໄປໃນເວລາທີ່ຜູ້ພັດທະນາພິຈາລະນາຂໍ້ມູນການຜະລິດເປັນ ຂໍ້ມູນການທົດສອບທີ່ເຫມາະສົມ. ການເຂົ້າເຖິງຂໍ້ມູນການທົດສອບທີ່ມີຄຸນນະພາບສູງ, ໂດຍສະເພາະສໍາລັບລະບົບທີ່ສັບສົນຫຼືສະຖານະການ, ກາຍເປັນເລື່ອງຍາກຫຼາຍຂຶ້ນ. ການຂາດແຄນຂໍ້ມູນນີ້ຂັດຂວາງຂະບວນການທົດສອບແລະການກວດສອບທີ່ສົມບູນແບບ, ເຮັດໃຫ້ຄວາມພະຍາຍາມໃນການທົດສອບຊອບແວມີປະສິດທິພາບຫນ້ອຍລົງ.
ປະເດັນການປະຕິບັດຕາມ
ກົດໝາຍວ່າດ້ວຍຄວາມເປັນສ່ວນຕົວຂອງຂໍ້ມູນທີ່ເຂັ້ມງວດເຊັ່ນ CPRA ແລະ GDPR ຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີການປົກປ້ອງ PII ໃນສະພາບແວດລ້ອມການທົດສອບ, ວາງມາດຕະຖານການປະຕິບັດຕາມຢ່າງເຂັ້ມງວດກ່ຽວກັບການອະນາໄມຂໍ້ມູນ. ໃນສະພາບການນີ້, ຊື່ທີ່ແທ້ຈິງ, ທີ່ຢູ່, ເບີໂທລະສັບ, ແລະ SSNs ທີ່ພົບເຫັນຢູ່ໃນຂໍ້ມູນການຜະລິດຖືກພິຈາລະນາ ຮູບແບບຂໍ້ມູນທີ່ຜິດກົດໝາຍ.
ຄວາມກັງວົນກ່ຽວກັບຄວາມເປັນສ່ວນຕົວ
ສິ່ງທ້າທາຍການປະຕິບັດຕາມແມ່ນຈະແຈ້ງ: ການນໍາໃຊ້ຂໍ້ມູນສ່ວນບຸກຄົນຕົ້ນສະບັບເປັນຂໍ້ມູນການທົດສອບຖືກຫ້າມ. ເພື່ອແກ້ໄຂບັນຫານີ້ແລະຮັບປະກັນວ່າບໍ່ມີ PII ຖືກນໍາໃຊ້ໃນການກໍ່ສ້າງ ກໍລະນີທົດສອບ, ຜູ້ທົດສອບຕ້ອງກວດເບິ່ງສອງຄັ້ງ ຂໍ້ມູນທີ່ລະອຽດອ່ອນ ໄດ້ຖືກອະນາໄມ ຫຼືບໍ່ເປີດເຜີຍຊື່ກ່ອນທີ່ຈະໃຊ້ມັນໃນສະພາບແວດລ້ອມການທົດສອບ. ໃນຂະນະທີ່ສໍາຄັນສໍາລັບ ຄວາມປອດໄພຂອງຂໍ້ມູນ, ວຽກງານນີ້ຈະກາຍເປັນເວລາຫຼາຍແລະເພີ່ມຄວາມສັບສົນອີກຊັ້ນຫນຶ່ງສໍາລັບທີມງານທົດສອບ.
ຄວາມສໍາຄັນຂອງຂໍ້ມູນການທົດສອບຄຸນນະພາບ
ຂໍ້ມູນການທົດສອບທີ່ດີ ເຮັດໜ້າທີ່ເປັນກະດູກສັນຫຼັງຂອງຂະບວນການ QA ທັງໝົດ. ມັນເປັນການຮັບປະກັນວ່າຊອບແວປະຕິບັດຫນ້າທີ່ມັນຄວນຈະເປັນ, ປະຕິບັດໄດ້ດີໃນເງື່ອນໄຂທີ່ແຕກຕ່າງກັນ, ແລະຢູ່ປອດໄພຈາກການລະເມີດຂໍ້ມູນແລະການໂຈມຕີເປັນອັນຕະລາຍ. ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ມີຜົນປະໂຫຍດທີ່ສໍາຄັນອີກອັນຫນຶ່ງ.
ທ່ານຄຸ້ນເຄີຍກັບການທົດສອບ shift-ຊ້າຍ? ວິທີການນີ້ຊຸກຍູ້ການທົດສອບໄປສູ່ຂັ້ນຕອນຕົ້ນຂອງວົງຈອນການພັດທະນາເພື່ອບໍ່ໃຫ້ຊ້າລົງ agile ຂະບວນການ. ການທົດສອບ Shift-left ຕັດເວລາແລະຄ່າໃຊ້ຈ່າຍທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບການທົດສອບແລະການດີບັກໃນຮອບຕໍ່ມາໂດຍການຈັບແລະແກ້ໄຂບັນຫາໃນຕອນຕົ້ນ.
ສໍາລັບການທົດສອບ shift-left ເຮັດວຽກໄດ້ດີ, ຊຸດຂໍ້ມູນການທົດສອບທີ່ສອດຄ່ອງແມ່ນມີຄວາມຈໍາເປັນ. ເຫຼົ່ານີ້ຊ່ວຍພັດທະນາແລະທີມງານ QA ທົດສອບສະຖານະການສະເພາະຢ່າງລະອຽດ. ອັດຕະໂນມັດແລະການປັບປຸງຂະບວນການຄູ່ມືແມ່ນສໍາຄັນຢູ່ທີ່ນີ້. ເຈົ້າສາມາດເລັ່ງການຈັດຫາ ແລະຮັບມືກັບສິ່ງທ້າທາຍສ່ວນໃຫຍ່ທີ່ພວກເຮົາສົນທະນາໄດ້ໂດຍໃຊ້ການທົດສອບທີ່ເຫມາະສົມ ເຄື່ອງມືການຜະລິດຂໍ້ມູນ ກັບຂໍ້ມູນສັງເຄາະ.
ຂໍ້ມູນສັງເຄາະເປັນການແກ້ໄຂ
ຂໍ້ມູນສັງເຄາະທີ່ອີງໃສ່ test data management ວິທີການ ເປັນຍຸດທະສາດທີ່ຂ້ອນຂ້າງໃໝ່ ແຕ່ມີປະສິດທິພາບໃນການຮັກສາຄຸນນະພາບ ໃນຂະນະທີ່ຮັບມືກັບສິ່ງທ້າທາຍຕ່າງໆ. ບໍລິສັດສາມາດອີງໃສ່ການຜະລິດຂໍ້ມູນສັງເຄາະເພື່ອສ້າງຂໍ້ມູນການທົດສອບທີ່ມີຄຸນນະພາບສູງຢ່າງໄວວາ.
ຄໍານິຍາມແລະລັກສະນະ
ຂໍ້ມູນການທົດສອບສັງເຄາະແມ່ນຂໍ້ມູນທີ່ຜະລິດໂດຍປອມອອກແບບເພື່ອຈໍາລອງສະພາບແວດລ້ອມການທົດສອບຂໍ້ມູນສໍາລັບການພັດທະນາຊອບແວ. ໂດຍການປ່ຽນແທນ PII ດ້ວຍຂໍ້ມູນຈໍາລອງໂດຍບໍ່ມີຂໍ້ມູນລະອຽດອ່ອນ, ຂໍ້ມູນສັງເຄາະເຮັດໃຫ້ test data management ໄວແລະງ່າຍຂຶ້ນ.
ຂໍ້ມູນການທົດສອບສັງເຄາະຫຼຸດຄວາມສ່ຽງດ້ານຄວາມເປັນສ່ວນຕົວ ແລະຍັງເຮັດໃຫ້ຜູ້ພັດທະນາປະເມີນປະສິດທິພາບ, ຄວາມປອດໄພ ແລະການເຮັດວຽກຂອງແອັບຢ່າງເຂັ້ມງວດໃນທົ່ວສະຖານະການທີ່ອາດເກີດຂຶ້ນໄດ້ໂດຍບໍ່ກະທົບຕໍ່ລະບົບຕົວຈິງ. ດຽວນີ້, ໃຫ້ພວກເຮົາຄົ້ນຫາສິ່ງທີ່ເຄື່ອງມືຂໍ້ມູນສັງເຄາະອື່ນສາມາດເຮັດໄດ້.
ແກ້ໄຂສິ່ງທ້າທາຍດ້ານການປະຕິບັດຕາມ ແລະຄວາມເປັນສ່ວນຕົວ
ໃຫ້ເອົາການແກ້ໄຂຂອງ Syntho ເປັນຕົວຢ່າງ. ເພື່ອຮັບມືກັບຄວາມທ້າທາຍດ້ານການປະຕິບັດຕາມ ແລະຄວາມເປັນສ່ວນຕົວ, ພວກເຮົານຳໃຊ້ຄວາມຊັບຊ້ອນ ການປິດບັງຂໍ້ມູນ ເຕັກນິກພ້ອມກັບເທັກໂນໂລຍີການສະແກນ PII ທີ່ທັນສະໄໝ. ເຄື່ອງສະແກນ PII ທີ່ໃຊ້ AI ຂອງ Syntho ອັດຕະໂນມັດກໍານົດແລະທຸງຄໍລໍາໃດໆໃນຖານຂໍ້ມູນຜູ້ໃຊ້ທີ່ມີ PIIs ໂດຍກົງ. ນີ້ຊ່ວຍຫຼຸດຜ່ອນການເຮັດວຽກຄູ່ມືແລະຮັບປະກັນການກວດສອບຂໍ້ມູນລະອຽດອ່ອນທີ່ຖືກຕ້ອງ, ຫຼຸດຜ່ອນຄວາມສ່ຽງຂອງການລະເມີດຂໍ້ມູນແລະການບໍ່ປະຕິບັດຕາມກົດລະບຽບຄວາມເປັນສ່ວນຕົວ.
ເມື່ອຖັນທີ່ມີ PII ຖືກລະບຸ, ແພລະຕະຟອມຂອງ Syntho ສະເຫນີຂໍ້ມູນ mock ເປັນວິທີການ de-identification ທີ່ດີທີ່ສຸດໃນກໍລະນີນີ້. ຄຸນສົມບັດນີ້ປົກປ້ອງ PII ຕົ້ນສະບັບທີ່ລະອຽດອ່ອນໂດຍການປ່ຽນແທນມັນດ້ວຍຂໍ້ມູນຈໍາລອງຕົວແທນທີ່ຍັງຄົງຮັກສາຄວາມສົມບູນຂອງການອ້າງອີງເພື່ອຈຸດປະສົງການທົດສອບໃນທົ່ວຖານຂໍ້ມູນ ແລະລະບົບຕ່າງໆ. ນີ້ແມ່ນບັນລຸໄດ້ໂດຍຜ່ານ ການທໍາງານແຜນທີ່ສອດຄ່ອງ, ເຊິ່ງຮັບປະກັນວ່າຂໍ້ມູນທີ່ຖືກທົດແທນກົງກັບເຫດຜົນທາງທຸລະກິດແລະຮູບແບບໃນຂະນະທີ່ປະຕິບັດຕາມກົດລະບຽບເຊັ່ນ GDPR ແລະ HIPAA.
ສະຫນອງ versatility ໃນການທົດສອບ
ຂໍ້ມູນການທົດສອບອະນາຄົດສາມາດຊ່ວຍໃຫ້ບໍລິສັດເອົາຊະນະການທ້າທາຍຂອງຂໍ້ມູນທີ່ຈໍາກັດແລະເພີ່ມການຄຸ້ມຄອງການທົດສອບສູງສຸດ. ເວທີ Syntho ສະຫນັບສະຫນູນ versatility ກັບຂອງຕົນ ການຜະລິດຂໍ້ມູນສັງເຄາະຕາມກົດລະບຽບ.
ແນວຄວາມຄິດນີ້ກ່ຽວຂ້ອງກັບ ການສ້າງຂໍ້ມູນການທົດສອບ ໂດຍປະຕິບັດຕາມກົດລະບຽບ ແລະຂໍ້ຈໍາກັດທີ່ໄດ້ກໍານົດໄວ້ລ່ວງໜ້າເພື່ອຈໍາລອງຂໍ້ມູນໂລກທີ່ແທ້ຈິງ ຫຼືຈໍາລອງສະຖານະການສະເພາະ. ການຜະລິດຂໍ້ມູນສັງເຄາະທີ່ອີງໃສ່ກົດລະບຽບ ສະເຫນີຄວາມຄ່ອງແຄ້ວໃນການທົດສອບຜ່ານຍຸດທະສາດຕ່າງໆ:
- ການສ້າງຂໍ້ມູນຈາກຈຸດເລີ່ມຕົ້ນ: ຂໍ້ມູນສັງເຄາະທີ່ອີງໃສ່ກົດລະບຽບເຮັດໃຫ້ມັນເປັນໄປໄດ້ທີ່ຈະສ້າງຂໍ້ມູນໃນເວລາທີ່ຈໍາກັດຫຼືບໍ່ມີຂໍ້ມູນທີ່ແທ້ຈິງ. ນີ້ເຮັດໃຫ້ຜູ້ທົດສອບແລະນັກພັດທະນາມີຂໍ້ມູນທີ່ຈໍາເປັນ.
- ການເສີມສ້າງຂໍ້ມູນ: ມັນເສີມສ້າງຂໍ້ມູນໂດຍການເພີ່ມແຖວ ແລະຖັນຫຼາຍຂຶ້ນ, ເຮັດໃຫ້ມັນງ່າຍຂຶ້ນໃນການສ້າງຊຸດຂໍ້ມູນໃຫຍ່ຂຶ້ນ.
- ຄວາມຍືດຫຍຸ່ນແລະການປັບແຕ່ງ: ດ້ວຍວິທີການທີ່ອີງໃສ່ກົດລະບຽບ, ພວກເຮົາສາມາດມີຄວາມຍືດຫຍຸ່ນແລະປັບຕົວເຂົ້າກັບຮູບແບບຂໍ້ມູນແລະໂຄງສ້າງທີ່ແຕກຕ່າງກັນ, ການສ້າງຂໍ້ມູນສັງເຄາະທີ່ເຫມາະສົມກັບຄວາມຕ້ອງການແລະສະຖານະການສະເພາະ.
- ການລ້າງຂໍ້ມູນ: ນີ້ກ່ຽວຂ້ອງກັບການປະຕິບັດຕາມກົດລະບຽບທີ່ກໍານົດໄວ້ລ່ວງຫນ້າໃນເວລາທີ່ສ້າງຂໍ້ມູນເພື່ອແກ້ໄຂຄວາມບໍ່ສອດຄ່ອງ, ຕື່ມຂໍ້ມູນໃສ່ໃນມູນຄ່າທີ່ຂາດຫາຍໄປ, ແລະເອົາອອກ. ຂໍ້ມູນການທົດສອບເສຍຫາຍ. ມັນຮັບປະກັນ ຄຸນນະພາບຂອງຂໍ້ມູນ ແລະຄວາມຊື່ສັດ, ມີຄວາມສໍາຄັນໂດຍສະເພາະໃນເວລາທີ່ຊຸດຂໍ້ມູນຕົ້ນສະບັບປະກອບດ້ວຍຄວາມບໍ່ຖືກຕ້ອງທີ່ສາມາດສົ່ງຜົນກະທົບຕໍ່ຜົນການທົດສອບ.
ເມື່ອເລືອກທີ່ຖືກຕ້ອງ ເຄື່ອງມືການຜະລິດຂໍ້ມູນ, ມັນເປັນສິ່ງ ຈຳ ເປັນທີ່ຈະຕ້ອງພິຈາລະນາປັດໃຈບາງຢ່າງເພື່ອໃຫ້ແນ່ໃຈວ່າພວກມັນຊ່ວຍຫຼຸດຜ່ອນວຽກ ສຳ ລັບທີມຂອງເຈົ້າ.
ການພິຈາລະນາໃນເວລາທີ່ເລືອກເຄື່ອງມືຂໍ້ມູນສັງເຄາະ
ທາງເລືອກຂອງເຄື່ອງມືຂໍ້ມູນສັງເຄາະແມ່ນຂຶ້ນກັບຄວາມຕ້ອງການຂອງທຸລະກິດຂອງທ່ານ, ຄວາມສາມາດໃນການເຊື່ອມໂຍງ, ແລະຄວາມຕ້ອງການຄວາມເປັນສ່ວນຕົວຂອງຂໍ້ມູນ. ໃນຂະນະທີ່ທຸກໆອົງການຈັດຕັ້ງແມ່ນເປັນເອກະລັກ, ພວກເຮົາໄດ້ກໍານົດເງື່ອນໄຂທີ່ສໍາຄັນສໍາລັບການເລືອກສັງເຄາະ ເຄື່ອງມືການຜະລິດຂໍ້ມູນ.
ຂໍ້ມູນຈິງ
ໃຫ້ແນ່ໃຈວ່າເຄື່ອງມືທີ່ທ່ານພິຈາລະນາ ສ້າງຂໍ້ມູນການທົດສອບ ຄ້າຍຄືກັນກັບຂໍ້ມູນໃນໂລກທີ່ແທ້ຈິງ. ພຽງແຕ່ຫຼັງຈາກນັ້ນມັນຈະຈໍາລອງສະຖານະການທົດສອບຕ່າງໆຢ່າງມີປະສິດທິພາບແລະກວດພົບບັນຫາທີ່ອາດຈະເກີດຂື້ນ. ເຄື່ອງມືຍັງຄວນສະເຫນີທາງເລືອກການປັບແຕ່ງເພື່ອ mimic ການກະຈາຍຂໍ້ມູນທີ່ແຕກຕ່າງກັນ, ຮູບແບບ, ແລະຄວາມຜິດປົກກະຕິໃນສະພາບແວດລ້ອມການຜະລິດ.
ຄວາມຫຼາກຫຼາຍຂອງຂໍ້ມູນ
ຊອກຫາເຄື່ອງມືທີ່ສາມາດສ້າງ ຂໍ້ມູນຕົວຢ່າງ ກວມເອົາກໍລະນີການນໍາໃຊ້ຢ່າງກວ້າງຂວາງ, ລວມທັງປະເພດຂໍ້ມູນ, ຮູບແບບ, ແລະໂຄງສ້າງທີ່ແຕກຕ່າງກັນທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບຊອບແວທີ່ກໍາລັງທົດສອບ. ຄວາມຫຼາກຫຼາຍນີ້ຊ່ວຍກວດສອບໄດ້ວ່າລະບົບຈະແຂງແຮງຫຼືບໍ່ ແລະຮັບປະກັນການຄຸ້ມຄອງການທົດສອບທີ່ສົມບູນແບບ.
ຄວາມສາມາດໃນການຂະຫຍາຍແລະການປະຕິບັດ
ກວດເບິ່ງວ່າເຄື່ອງມືສາມາດສ້າງຂໍ້ມູນສັງເຄາະຈໍານວນຫຼວງຫຼາຍໄດ້ດີເທົ່າໃດ, ໂດຍສະເພາະສໍາລັບການທົດສອບລະບົບສະລັບສັບຊ້ອນຫຼືປະລິມານສູງ. ທ່ານຕ້ອງການເຄື່ອງມືທີ່ສາມາດປັບຂະຫນາດເພື່ອຕອບສະຫນອງຂໍ້ມູນຂອງຄໍາຮ້ອງສະຫມັກຂະຫນາດວິສາຫະກິດໂດຍບໍ່ມີການຫຼຸດຜ່ອນປະສິດທິພາບຫຼືຄວາມຫນ້າເຊື່ອຖືໄດ້.
ຄວາມເປັນສ່ວນຕົວແລະຄວາມປອດໄພຂອງຂໍ້ມູນ
ຈັດລໍາດັບຄວາມສໍາຄັນຂອງເຄື່ອງມືທີ່ມີຄຸນສົມບັດໃນຕົວເພື່ອປົກປ້ອງຂໍ້ມູນທີ່ລະອຽດອ່ອນຫຼືຄວາມລັບໃນເວລາທີ່ສ້າງຂໍ້ມູນ. ຊອກຫາຄຸນສົມບັດຕ່າງໆ ເຊັ່ນ: ການປິດບັງຂໍ້ມູນ ແລະ ການປະຕິບັດຕາມກົດລະບຽບການປົກປ້ອງຂໍ້ມູນເພື່ອຫຼຸດຜ່ອນຄວາມສ່ຽງດ້ານຄວາມເປັນສ່ວນຕົວ ແລະ ປະຕິບັດຕາມກົດໝາຍ.
ການປະສົມປະສານແລະຄວາມເຂົ້າກັນໄດ້
ເລືອກຊອບແວທີ່ສອດຄ່ອງກັບການຕິດຕັ້ງການທົດສອບທີ່ມີຢູ່ຂອງທ່ານຢ່າງບໍ່ຢຸດຢັ້ງເພື່ອອໍານວຍຄວາມສະດວກໃນການຮັບຮອງເອົາ ແລະການເຊື່ອມໂຍງເຂົ້າໃນຂະບວນການພັດທະນາຊອບແວໄດ້ງ່າຍຂຶ້ນ. ເຄື່ອງມືທີ່ເຂົ້າກັນໄດ້ກັບລະບົບການເກັບຮັກສາຂໍ້ມູນຕ່າງໆ, ຖານຂໍ້ມູນ, ແລະເວທີການທົດສອບຈະມີຄວາມຫລາກຫລາຍແລະງ່າຍຕໍ່ການໃຊ້.
ຍົກຕົວຢ່າງ, Syntho ສະຫນັບສະຫນູນ 20+ ຕົວເຊື່ອມຕໍ່ຖານຂໍ້ມູນ ແລະ 5+ ຕົວເຊື່ອມຕໍ່ລະບົບໄຟລ໌, ລວມທັງທາງເລືອກທີ່ນິຍົມເຊັ່ນ Microsoft SQL Server, Amazon S3, ແລະ Oracle, ຮັບປະກັນຄວາມປອດໄພຂອງຂໍ້ມູນ ແລະການສ້າງຂໍ້ມູນໄດ້ງ່າຍ.
ການປັບແຕ່ງແລະຄວາມຍືດຫຍຸ່ນ
ຊອກຫາເຄື່ອງມືທີ່ສະເໜີທາງເລືອກການປັບແຕ່ງທີ່ມີຄວາມຍືດຫຍຸ່ນເພື່ອປັບແຕ່ງການຜະລິດຂໍ້ມູນສັງເຄາະໃຫ້ເໝາະສົມກັບຄວາມຕ້ອງການ ແລະສະຖານະການທົດສອບສະເພາະ. ພາລາມິເຕີທີ່ສາມາດປັບແຕ່ງໄດ້, ເຊັ່ນ: ກົດລະບຽບການຜະລິດຂໍ້ມູນ, ຄວາມສໍາພັນ, ແລະຂໍ້ຈໍາກັດ, ໃຫ້ທ່ານປັບຂໍ້ມູນທີ່ສ້າງຂຶ້ນເພື່ອໃຫ້ກົງກັບເງື່ອນໄຂແລະຈຸດປະສົງຂອງການທົດສອບ.
ເພື່ອສະຫຼຸບ
ໄດ້ ຄວາມຫມາຍຂອງຂໍ້ມູນການທົດສອບ ໃນການພັດທະນາຊອບແວບໍ່ສາມາດ overstated ໄດ້ - ມັນຊ່ວຍໃຫ້ພວກເຮົາກໍານົດແລະແກ້ໄຂຂໍ້ບົກພ່ອງໃນການເຮັດວຽກຂອງຊອບແວ. ແຕ່ການຈັດການຂໍ້ມູນການທົດສອບບໍ່ພຽງແຕ່ເປັນເລື່ອງທີ່ສະດວກສະບາຍ; ມັນເປັນສິ່ງສໍາຄັນສໍາລັບການປະຕິບັດຕາມກົດລະບຽບແລະກົດລະບຽບຄວາມເປັນສ່ວນຕົວ. ການເຮັດມັນຢ່າງຖືກຕ້ອງສາມາດແບ່ງວຽກໃຫ້ກັບທີມພັດທະນາຂອງທ່ານ, ປະຫຍັດເງິນແລະເອົາຜະລິດຕະພັນອອກສູ່ຕະຫຼາດໄວຂຶ້ນ.
ນັ້ນແມ່ນບ່ອນທີ່ຂໍ້ມູນສັງເຄາະມາສະດວກ. ມັນສະຫນອງຂໍ້ມູນທີ່ແທ້ຈິງແລະ versatile ໂດຍບໍ່ມີການເຮັດວຽກທີ່ໃຊ້ເວລາຫຼາຍເກີນໄປ, ຮັກສາບໍລິສັດປະຕິບັດຕາມແລະຄວາມປອດໄພ. ດ້ວຍເຄື່ອງມືສ້າງຂໍ້ມູນສັງເຄາະ, ການຈັດການຂໍ້ມູນການທົດສອບຈະໄວຂຶ້ນ ແລະມີປະສິດທິພາບຫຼາຍຂຶ້ນ.
ສ່ວນທີ່ດີທີ່ສຸດແມ່ນວ່າຂໍ້ມູນການທົດສອບສັງເຄາະທີ່ມີຄຸນນະພາບແມ່ນສາມາດບັນລຸໄດ້ສໍາລັບທຸກໆບໍລິສັດ, ບໍ່ວ່າຈຸດປະສົງຂອງມັນ. ສິ່ງທີ່ທ່ານຕ້ອງເຮັດແມ່ນຊອກຫາຜູ້ໃຫ້ບໍລິການທີ່ເຊື່ອຖືໄດ້ຂອງເຄື່ອງມືການຜະລິດຂໍ້ມູນສັງເຄາະ. ຕິດຕໍ່ Syntho ໃນມື້ນີ້ແລະ ຈອງການສາທິດຟຣີ ເພື່ອເບິ່ງວ່າຂໍ້ມູນສັງເຄາະສາມາດເປັນປະໂຫຍດຕໍ່ການທົດສອບຊອບແວຂອງທ່ານໄດ້ແນວໃດ.
ກ່ຽວກັບຜູ້ຂຽນ
ຫົວຫນ້າຜະລິດຕະພັນ & ຜູ້ຮ່ວມກໍ່ຕັ້ງ
Marijn ມີພື້ນຖານທາງວິຊາການໃນວິທະຍາສາດຄອມພິວເຕີ, ວິສະວະກໍາອຸດສາຫະກໍາ, ແລະການເງິນ, ແລະນັບຕັ້ງແຕ່ຫຼັງຈາກນັ້ນໄດ້ປະຕິບັດຫນ້າທີ່ທີ່ດີເລີດໃນທົ່ວການພັດທະນາຜະລິດຕະພັນຊອບແວ, ການວິເຄາະຂໍ້ມູນ, ແລະຄວາມປອດໄພທາງອິນເຕີເນັດ. ໃນປັດຈຸບັນ Marijn ກໍາລັງເຮັດຫນ້າທີ່ເປັນຜູ້ກໍ່ຕັ້ງແລະຫົວຫນ້າຜະລິດຕະພັນ (CPO) ຢູ່ Syntho, ຂັບລົດການປະດິດສ້າງແລະວິໄສທັດຍຸດທະສາດຢູ່ໃນແຖວຫນ້າຂອງເຕັກໂນໂລຢີ.
ບັນທຶກຄູ່ມືຂໍ້ມູນສັງເຄາະຂອງເຈົ້າດຽວນີ້!
- ຂໍ້ມູນສັງເຄາະແມ່ນຫຍັງ?
- ເປັນຫຍັງອົງການຈັດຕັ້ງຈຶ່ງໃຊ້ມັນ?
- ການເພີ່ມມູນຄ່າກໍລະນີລູກຄ້າຂໍ້ມູນສັງເຄາະ
- ວິທີການເລີ່ມຕົ້ນ
