Kes Penggunaan Data Sintetik
Data Sintetik sebagai data ujian
Hasilkan Data Ujian Sintetik wakil untuk persekitaran bukan pengeluaran untuk menyampaikan dan mengeluarkan penyelesaian perisian terkini
Pengenalan kepada data ujian
Organisasi mempunyai persekitaran bukan pengeluaran untuk membangunkan dan menguji penyelesaian perisian dengan selamat tanpa menjejaskan sistem langsung atau pengeluaran. Data ujian perwakilan adalah penting dalam persekitaran ini untuk meniru keadaan dunia sebenar dengan tepat dan memastikan perisian berfungsi seperti yang diharapkan dalam pengeluaran, membantu mengenal pasti dan membetulkan isu pada awal proses pembangunan.
Ujian dengan data peribadi tidak dibenarkan
Menggunakan data pengeluaran sebagai data ujian nampaknya jelas, tetapi menggunakan data peribadi sebenar sebagai data ujian tidak dibenarkan disebabkan oleh peraturan (privasi), seperti GDPR dan pihak berkuasa privasi, seperti Pihak Berkuasa Perlindungan Data Belanda. Ini memperkenalkan cabaran untuk banyak organisasi dalam mendapatkan data ujian dengan betul. Walau bagaimanapun, sebagai penyelesaian, DPA Belanda mencadangkan menggunakan data sintetik atau data olok-olok sebagai data ujian
''Ujian dengan data peribadi sukar untuk diselaraskan dengan GDPR''
''Anda boleh meneroka ketersediaan data sintetik atau data palsu''
Cabaran Data Ujian
- Logik perniagaan tidak dipelihara dan data tidak menggambarkan data pengeluaran
- Tiada integriti rujukan dan konsistensi terhadap set data / pangkalan data / sistem
Data ujian mengambil masa dan kerja manual
- Banyak konfigurasi manual diperlukan daripada pembangun anda
- Penyelesaian bina sendiri yang tidak stabil memperkenalkan risiko penerusan
Data ujian tidak meliputi senario baharu
- Data pengeluaran tidak meliputi senario masa depan hipotesis
- Untuk fungsi baharu, anda tidak mempunyai data sama sekali
Penyelesaian kami: Test Data Management
Gunakan penyelesaian amalan terbaik kami untuk menjana data ujian yang mencerminkan data pengeluaran untuk ujian dan pembangunan komprehensif dalam senario yang mewakili.
Buat data sintetik berdasarkan peraturan dan kekangan yang telah ditetapkan, bertujuan untuk meniru data dunia sebenar atau mensimulasikan senario tertentu.
Kurangkan rekod untuk mencipta subset yang lebih kecil dan mewakili pangkalan data hubungan sambil mengekalkan integriti rujukan
Adakah anda mempunyai sebarang pertanyaan?
Bercakap dengan salah seorang pakar kami
Mengapa organisasi menggunakan kami Test Data Management Penyelesaian?
Privasi mengikut reka bentuk dan data seperti Pengeluaran
- Data ujian sintetik seperti pengeluaran yang dijana berdasarkan data pengeluaran anda dengan kuasa AI
- Integriti rujukan terpelihara untuk konsistensi ke atas set data / pangkalan data / sistem
Mudah, cepat dan agile
- Muat semula keseluruhan persekitaran ujian anda dengan lancar
- Gantikan dan minimzie kerja manual dengan AI
- Jadikan data ujian anda terurus
Liputan Data Ujian untuk senario hipotesis
- Tutup sebarang senario masa depan hipotesis
- Fleksibiliti penuh dengan asas peraturan menghasilkan data sintetik
- Buat data sintetik dari awal, sekiranya anda tidak mempunyai data (belum)
Kajian kes
Kajian kes
Ogos 28, 2023
sebelum
Seterusnya
Nilai menggunakan data sintetik sebagai data ujian
Menyampaikan dan mengeluarkan penyelesaian perisian tercanggih dengan lebih mudah, lebih pantas dan berkualiti tinggi dengan data ujian sintetik yang mewakili
- Lepaskan lebih cepat dan pendekkan masa ke pasaran
- Mengesan pepijat lebih cepat dan lebih awal dalam kitaran pembangunan dan ujian
- Arahan kali pertama yang betul
- Meningkatkan kualiti ujian, pengembangan dan penyampaian keseluruhan
- Gunakan sumber ujian dan pembangunan dengan lebih bijak
- Markah NPS yang lebih tinggi
Simpan panduan data sintetik anda sekarang!
- Apa itu data sintetik?
- Mengapa organisasi menggunakannya?
- Kes pelanggan data sintetik menambah nilai
- Cara bermula
