Consistente mapping

Behoud referentiële integriteit in een volledig relationeel data-ecosysteem

Demo Aanvragen

Belangrijkste voordelen van consistente
in kaart brengen

Zorg voor consistente data in uw data-ecosysteem door de referentiële integriteit te behouden.

Data-integriteit

Door consistente toewijzing blijven relaties en afhankelijkheden tussen verschillende datavelden intact, waardoor de logische stroom en structuur van de dataset tijdens het testen behouden blijft.

Nauwkeurig testen

Het zorgt voor realistische en betrouwbare testomgevingen, omdat gemaskeerde data hun contextuele relevantie behouden. Dit leidt tot nauwkeurigere testresultaten en systeemvalidatie.

Verminderd risico op fouten

Consistente toewijzing verkleint het risico op fouten of inconsistenties en zorgt voor soepele systeemprestaties.

Vereenvoudigd debuggen

Wanneer maskering consistent wordt toegepast, wordt het eenvoudiger om problemen tijdens het testen te volgen en te identificeren, omdat de gemaskeerde data zich op dezelfde manier gedragen als de oorspronkelijke data.

Gebruikersdocumentatie

Verken de Syntho-gebruikersdocumentatie

Meer informatie

Waarom Syntho's consistente mapping
is geavanceerder

Ontdek hoe consistente mapping de nauwkeurigheid en betrouwbaarheid van data verbetert ten opzichte van traditionele methoden

Integratietesten en end-to-end testen

In complexe systemen kunnen verschillende modules of componenten afhankelijk zijn van elkaar via databaserelaties, mogelijk over verschillende systemen heen. Referentiële integriteit is cruciaal tijdens integratietesten om ervoor te zorgen dat deze afhankelijkheden goed worden onderhouden en de geïntegreerde componenten samenwerken zoals verwacht.

Realistische testscenario's

Testomgevingen moeten de productieomgeving zo goed mogelijk weerspiegelen om ervoor te zorgen dat de testscenario's realistisch zijn. Als de referentiële integriteit niet wordt gehandhaafd, kan het gedrag van het systeem afwijken van wat in een productieomgeving wordt verwacht, wat tot onnauwkeurige testresultaten kan leiden.

Data kwaliteit

Niet-productieomgevingen zijn niet vrijgesteld van de behoefte aan data van hoge kwaliteit. Het handhaven van referentiële integriteit zorgt ervoor dat de data die worden gebruikt voor testen en ontwikkelen nauwkeurig de relaties tussen entiteiten in het systeem weerspiegelen. Dit is essentieel voor het produceren van betrouwbare resultaten en het nemen van weloverwogen beslissingen tijdens het ontwikkelingsproces.

Geavanceerde spotters

Geavanceerde mockers zijn configureerbare mockers waarmee gebruikers data kunnen verfijnen op basis van hun specifieke behoeften. Voorbeelden hiervan zijn de aangepaste tekst-mocker, die aanpasbare strings genereert met letters, cijfers en symbolen, en de Uniform Distribution Mocker, waarmee gebruikers minimumwaarden kunnen instellen.

product demo

Consistente mapping

Creëer synthetische data die het volume en de diversiteit van uw data vergroot

Consistente mapping
in 3 treden

01
Selecteer de kolom voor spotten

Selecteer de kolommen die consistent moeten worden toegewezen aan nieuwe mock-waarden.

Consistente mapping in 3 stappen
02
Consistente toewijzing inschakelen

Bekijk een voorbeeld van de waarden en schakel de functie voor consistente toewijzing in om ervoor te zorgen dat de oorspronkelijke waarden aan verschillende generatietaken worden gekoppeld.

Consistente mapping in 3 stappen
03
Bevestig de consistentie van de toewijzing

Bekijk en bevestig de waarden om te verzekeren dat de originele waarden consistent zijn vervangen door nagebootste waarden. Deze consistentie wordt gehandhaafd in verschillende datageneratietaken en tabellen, waardoor de data-integriteit behouden blijft.

Consistente mapping in 3 stappen

Andere functies van Syntho

Ontdek andere functies die we bieden

Beheer van testdata

  • De-identificatie en synthese

    Uitgebreide test met representatieve data.

  • Op regels gebaseerde synthetische data

    Simuleer realistische scenario's.

  • Subinstelling

    Maak beheersbare datumsubsets.

Slimme de-identificatie

  • PII-scanner

    Identificeer PII automatisch met onze AI-aangedreven PII-scanner.

  • Synthetische nepdata

    Vervang gevoelige PII, PHI en andere identificatiedata.

  • Consistente mapping

    Behoud referentiële integriteit in een volledig relationeel data-ecosysteem.

AI gegenereerde synthetische data

  • Kwaliteitsborgingsrapport

    Beoordeel gegenereerde synthetische data op nauwkeurigheid, privacy en snelheid.

  • Tijdreeks synthetische data

    Synthetiseer tijdreeksdata nauwkeurig met Syntho.

  • Upsamplen

    Verhoog het aantal datamonsters in een dataset.

Veelgestelde Vragen / FAQ

Hoe behoud je referentiële integriteit met consistente mapping?

Consistente mapping zorgt ervoor dat de referentiële integriteit tussen tabellen, databases en systemen behouden blijft als onderdeel van de-identificatie.

Voor elke kolom waarop de Voornaam-mocker is toegepast met de functie Consistente toewijzing ingeschakeld, worden de voornaamwaarden van 'Karen' consistent toegewezen aan dezelfde synthetische mock-waarde, die in het voorbeeld 'Olivia' is.

Voor elke kolom waarop de SSN-mocker is toegepast met de functie Consistente toewijzing ingeschakeld, worden de SSN-waarden van "755-59-6947" consistent toegewezen aan dezelfde synthetische mock-waarde, die in het voorbeeld "478-29-1089" is. 

Bouw beter en sneller met synthetische data vandaag

Ontgrendel datatoegang, versnel de ontwikkeling en verbeter de dataprivacy.

Schrijf je in op onze nieuwsbrief

Blijf op de hoogte van het laatste nieuws over synthetische data