Sintetinių duomenų naudojimo atvejis
Sintetiniai duomenys kaip bandymo duomenys
Generuokite reprezentatyvius sintetinius bandymo duomenis ne gamybinėms aplinkoms, kad pateiktumėte ir išleistumėte naujausius programinės įrangos sprendimus
Įvadas į bandymo duomenis
Organizacijos turi negamybinę aplinką, kad galėtų saugiai kurti ir išbandyti programinės įrangos sprendimus, nedarant įtakos gyvajai ar gamybos sistemai. Reprezentatyvūs bandymo duomenys yra svarbūs šiose aplinkose, kad būtų galima tiksliai imituoti realias sąlygas ir užtikrinti, kad programinė įranga gamyboje veiktų taip, kaip tikimasi, o tai padeda nustatyti ir išspręsti problemas ankstyvame kūrimo proceso etape.
Bandymai su asmens duomenimis neleidžiami
Gamybos duomenis naudoti kaip bandymo duomenis atrodo akivaizdu, tačiau naudoti tikrus asmens duomenis kaip bandymo duomenis neleidžiama dėl (privatumo) taisyklių, tokių kaip BDAR ir privatumo institucijos, pvz., Nyderlandų duomenų apsaugos institucija. Dėl to daugeliui organizacijų kyla iššūkių norint gauti teisingus bandymo duomenis. Tačiau kaip sprendimą Nyderlandų duomenų apsaugos institucija siūlo naudoti sintetinius duomenis arba bandomuosius duomenis
„Asmens duomenų testavimą sunku suderinti su GDPR“
''Galite ištirti sintetinių duomenų prieinamumą arba netikrus duomenis''
Bandymo duomenų iššūkiai
- Verslo logika neišsaugoma ir duomenys neatspindi gamybos duomenų
- Nėra duomenų rinkinių / duomenų bazių / sistemų nuorodos vientisumo ir nuoseklumo
Bandymo duomenims reikia laiko ir rankinio darbo
- Kūrėjai turi atlikti daugybę rankinių konfigūracijų
- Nestabilūs savarankiškai sukurti sprendimai kelia tęstinumo riziką
Bandymo duomenys neapima naujų scenarijų
- Gamybos duomenys neapima hipotetinių ateities scenarijų
- Dėl naujų funkcijų iš viso neturite duomenų
Mūsų sprendimas: Test Data Management
Naudokite mūsų geriausios praktikos sprendimus, kad generuotumėte bandymo duomenis, atspindinčius gamybos duomenis, kad būtų galima atlikti išsamų bandymą ir plėtrą pagal tipinius scenarijus.
Kurkite sintetinius duomenis, pagrįstus iš anksto nustatytomis taisyklėmis ir apribojimais, siekdami imituoti realaus pasaulio duomenis arba imituoti konkrečius scenarijus.
Sumažinkite įrašų skaičių, kad sukurtumėte mažesnį reprezentatyvų reliacinės duomenų bazės poaibį, išlaikant nuorodos vientisumą
Ar turite kokių nors klausimų?
Pasikalbėkite su vienu iš mūsų ekspertų
Kodėl organizacijos naudojasi mūsų Test Data Management Sprendimai?
Privatumas pagal dizainą ir į gamybą panašūs duomenys
- Į gamybą panašūs sintetiniai bandymo duomenys, sukurti remiantis jūsų gamybos duomenimis, naudojant AI
- Išsaugotas nuorodos vientisumas, užtikrinantis duomenų rinkinių / duomenų bazių / sistemų nuoseklumą
Lengva, greita ir agile
- Sklandžiai atnaujinkite visą bandymo aplinką
- Pakeiskite ir sumažinkite rankinį darbą su AI
- Padarykite savo bandymo duomenis tvarkomus
Bandymas Hipotetinių scenarijų duomenų aprėptis
- Uždenkite bet kokį hipotetinį ateities scenarijų
- Visiškas lankstumas naudojant taisyklių bazių generuojamus sintetinius duomenis
- Sukurkite sintetinius duomenis nuo nulio, jei neturite duomenų (dar)
atvejų tyrimai
atvejų tyrimai
Sintetiniai duomenys, skirti Nacionalinei statistikos tarnybai, Nyderlandų statistikos tarnyba (CBS)
Rugpjūtis 29, 2023
atvejų tyrimai
Rugpjūtis 28, 2023
ankstesnis
Sekantis
Sintetinių duomenų naudojimo kaip bandymo duomenų vertė
Pateikite ir išleiskite naujausius programinės įrangos sprendimus lengviau, greičiau ir kokybiškiau naudodami reprezentatyvius sintetinius bandymo duomenis
- Išleiskite greičiau ir sutrumpinkite pateikimo rinkai laiką
- Pastebėkite klaidas greičiau ir anksčiau kūrimo ir testavimo cikle
- Pirmą kartą tinkamas diegimas
- Pagerinti bendrą bandymų, kūrimo ir pristatymo kokybę
- Išmaniau naudokite testavimo ir kūrimo išteklius
- Aukštesni NPS balai
Išsaugokite sintetinių duomenų vadovą dabar!
- Kas yra sintetiniai duomenys?
- Kodėl organizacijos tuo naudojasi?
- Vertės pridėjimo sintetinių duomenų kliento atvejai
- Kaip pradėti
