लाइव्ह किंवा प्रोडक्शन सिस्टीमला प्रभावित न करता सॉफ्टवेअर सोल्यूशन्स सुरक्षितपणे विकसित करण्यासाठी आणि चाचणी करण्यासाठी संस्थांना उत्पादन नसलेले वातावरण आहे. वास्तविक-जगातील परिस्थितीची अचूकपणे नक्कल करण्यासाठी आणि सॉफ्टवेअर उत्पादनात अपेक्षेप्रमाणे वागेल याची खात्री करण्यासाठी या वातावरणात प्रातिनिधिक चाचणी डेटा महत्त्वाचा आहे, विकास प्रक्रियेच्या सुरुवातीच्या काळात समस्या ओळखण्यात आणि त्यांचे निराकरण करण्यात मदत करेल.
चाचणी डेटा म्हणून उत्पादन डेटा वापरणे स्पष्ट दिसते, परंतु वास्तविक वैयक्तिक डेटा चाचणी डेटा म्हणून वापरण्याची (गोपनीयता) नियमांमुळे परवानगी नाही, जसे की GDPR आणि गोपनीयता प्राधिकरणे, जसे की डच डेटा संरक्षण प्राधिकरण. हे चाचणी डेटा योग्य मिळविण्यासाठी अनेक संस्थांसाठी आव्हाने सादर करते. तथापि, उपाय म्हणून, डच DPA चाचणी डेटा म्हणून सिंथेटिक डेटा किंवा मॉक डेटा वापरण्याचा सल्ला देतो
''वैयक्तिक डेटाची चाचणी GDPR शी जुळवून घेणे कठीण आहे''
''तुम्ही सिंथेटिक डेटा किंवा मॉक डेटाची उपलब्धता एक्सप्लोर करू शकता''
प्रातिनिधिक परिस्थितीत सर्वसमावेशक चाचणी आणि विकासासाठी उत्पादन डेटा प्रतिबिंबित करणारा चाचणी डेटा व्युत्पन्न करण्यासाठी आमच्या सर्वोत्तम-सराव उपायांचा वापर करा.
पूर्व-परिभाषित नियम आणि मर्यादांवर आधारित सिंथेटिक डेटा तयार करा, वास्तविक-जगातील डेटाची नक्कल करणे किंवा विशिष्ट परिस्थितींचे अनुकरण करणे.
संदर्भात्मक अखंडता राखून रिलेशनल डेटाबेसचा एक छोटा, प्रतिनिधी उपसंच तयार करण्यासाठी रेकॉर्ड कमी करा
प्रतिनिधी सिंथेटिक चाचणी डेटासह अत्याधुनिक सॉफ्टवेअर सोल्यूशन्स सुलभ, जलद आणि उच्च गुणवत्तेसह वितरित करा आणि सोडा