Test data management (TDM) ialah proses mencipta, menyelenggara dan mengawal data yang digunakan untuk persekitaran bukan pengeluaran (persekitaran ujian, pembangunan dan penerimaan).
Pengujian dan pembangunan dengan data ujian yang mewakili adalah penting untuk menyampaikan penyelesaian perisian terkini. Penggunaan data pengeluaran asal nampaknya jelas, tetapi tidak dibenarkan kerana peraturan (privasi) menurut GDPR dan Pihak Berkuasa Perlindungan Data Belanda. Ini memperkenalkan cabaran untuk banyak organisasi dalam mendapatkan data ujian dengan betul.
Pihak Berkuasa Perlindungan Data Belanda:
''Ujian dengan data peribadi sukar untuk diselaraskan dengan GDPR''
Test data management adalah penting kerana data pengeluaran selalunya tidak mempunyai kepelbagaian yang diperlukan untuk ujian komprehensif (atau tidak (belum) wujud sama sekali), meninggalkan kes-kes tepi dan potensi senario masa depan. Dengan mencipta dan mengurus set data ujian yang pelbagai, ia memastikan liputan ujian yang menyeluruh dan membantu mengenal pasti isu yang berpotensi sebelum penggunaan, mengurangkan risiko dan pepijat dalam pengeluaran untuk meningkatkan kualiti perisian.
Benarkan penguji dan pembangun anda menumpukan pada ujian dan pembangunan, bukannya penciptaan data ujian. Test data management mengoptimumkan ujian dan pembangunan dengan menyelenggara dan mengemas kini data ujian, menjimatkan masa pembangun dan penguji yang biasanya dibelanjakan untuk penyediaan data. Automasi penyediaan dan penyegaran data ujian memastikan perkaitan dan ketepatan data, membolehkan pasukan memberi tumpuan kepada menganalisis keputusan dan meningkatkan kualiti perisian dengan cekap. Proses diperkemas ini meningkatkan kelajuan ujian, ketangkasan dan produktiviti keseluruhan dalam kitaran hayat pembangunan.
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
Nyahpengenalpastian melibatkan pengubahsuaian atau pengalihan keluar maklumat pengenalan peribadi (PII) daripada set data dan/atau pangkalan data sedia ada. Ia amat berkesan untuk kes penggunaan yang melibatkan berbilang jadual hubungan, pangkalan data dan/atau sistem dan lazimnya digunakan dalam kes penggunaan data ujian.
Menyampaikan dan mengeluarkan penyelesaian perisian tercanggih dengan lebih pantas dan dengan kualiti yang lebih tinggi dengan data ujian yang mewakili.
Kagumkan prospek anda dengan demo produk peringkat seterusnya, disesuaikan dengan data perwakilan.
Konfigurasikan Enjin Syntho kami dengan mudah untuk komprehensif test data management, menyokong semua amalan terbaik untuk meningkatkan keberkesanan ujian dalam satu platform. Dengan data ujian yang lebih baik, kedua-dua pembangun dan penguji boleh mengoptimumkan proses pengujian dan pembangunan untuk penyelesaian perisian unggul yang dipertingkatkan.