Gebruiksvoorbeeld van synthetische data
Synthetische data als testdata
Genereer representatieve synthetische testdata voor niet-productieomgevingen om state-of-the-art softwareoplossingen te leveren en vrij te geven
Inleiding tot testdata
Organisaties beschikken over niet-productieomgevingen om softwareoplossingen veilig te ontwikkelen en te testen zonder het live- of productiesysteem te beïnvloeden. Representatieve testdata zijn in deze omgevingen belangrijk om de omstandigheden in de echte wereld accuraat na te bootsen en ervoor te zorgen dat de software zich tijdens de productie gedraagt zoals verwacht, waardoor problemen vroeg in het ontwikkelingsproces kunnen worden geïdentificeerd en opgelost.
Testen met persoonsdata is niet toegestaan
Het gebruiken van productiedata als testdata lijkt voor de hand te liggen, maar het gebruik van echte persoonsdata als testdata is niet toegestaan vanwege (privacy)regelgeving, zoals de AVG en privacyautoriteiten, zoals de Autoriteit Persoonsdata. Dit brengt voor veel organisaties uitdagingen met zich mee bij het verkrijgen van de juiste testdata. Als oplossing stelt het CBP echter voor om synthetische data of nepdata als testdata te gebruiken
''Toetsen met persoonsdata is moeilijk te rijmen met de AVG''
''Je kunt de beschikbaarheid van synthetische data of nepdata onderzoeken''
Testdatauitdagingen
- Bedrijfslogica blijft niet behouden en data weerspiegelen niet de productiedata
- Geen referentiële integriteit en consistentie over datasets/databases/systemen
Testdata kosten tijd en handmatig werk
- Er zijn veel handmatige configuraties nodig van uw ontwikkelaars
- Instabiele zelfbouwoplossingen brengen voortzettingsrisico's met zich mee
Testdata omvatten geen nieuwe scenario's
- Productiedata bieden geen dekking voor hypothetische toekomstscenario's
- Voor nieuwe functionaliteiten heb je helemaal geen data
Onze oplossing: Test Data Management
Gebruik onze best-practice-oplossingen om testdata te genereren die productiedata weerspiegelen voor uitgebreide tests en ontwikkeling in representatieve scenario's.
Creëer synthetische data op basis van vooraf gedefinieerde regels en beperkingen, met als doel data uit de echte wereld na te bootsen of specifieke scenario's te simuleren.
Reduceer records om een kleinere, representatieve subset van een relationele database te creëren, terwijl de referentiële integriteit behouden blijft
Heb je nog vragen?
Neem contact op met een van onze experts
Waarom gebruiken organisaties onze Test Data Management Oplossingen?
Privacy-by-design en productie-achtige data
- Productie-achtige synthetische testdata gegenereerd op basis van uw productiedata door de kracht van AI
- Bewaarde referentiële integriteit voor consistentie over datasets/databases/systemen
Makkelijk, snel en agile
- Naadloos vernieuwen van uw gehele testomgeving
- Vervang en minimaliseer handmatig werk met AI
- Maak uw testdata beheersbaar
Testdatadekking voor hypothetische scenario's
- Behandel elk hypothetisch toekomstscenario
- Volledige flexibiliteit met door regelbases gegenereerde synthetische data
- Creëer synthetische data vanaf nul, voor het geval u (nog) geen data heeft
Case studies
Case studies
29 Augustus 2023
Case studies
28 Augustus 2023
Vorige
Volgende
De waarde van het gebruik van synthetische data als testdata
Lever en release state-of-the-art softwareoplossingen eenvoudiger, sneller en met hogere kwaliteit met representatieve synthetische testdata
- Release sneller en verkort de time-to-market
- Ontdek bugs sneller en eerder in de ontwikkelings- en testcyclus
- First-time-right implementaties
- Verbeter de algehele test-, ontwikkelings- en leveringskwaliteit
- Test- en ontwikkelingsresources slimmer gebruiken
- Hogere NPS-scores
Sla uw synthetische datagids nu op!
- Wat is synthetische data?
- Waarom gebruiken organisaties het?
- Klantcases met toegevoegde waarde op basis van synthetische data
- Hoe te beginnen
