De Top 7 Test Data Management Gereedschap — Syntho
- Gepubliceerd: 26 maart 2024 [UPDATE]
Organisaties kampen met een tekort aan kwaliteit testdata en trage provisioningprocessen voor het testen van software en kwaliteitsborging (QA). Erger nog: datasets met persoonlijk identificeerbare informatie (PII) creëren privacyrisico's. Gegevens maskeren is essentieel voor naleving en wordt gecoördineerd test data management (CT) kan een gamechanger zijn.
TDM-tools helpen bij het configureren van veilige testomgevingen en het genereren van synthetische testdata die voldoen aan de wetgeving inzake dataprivacy. Hiermee automatiseert u de verwerving van testdata en neemt u privacyrisico’s weg. Betrouwbare software stelt testers en QA-experts in staat de benodigde datasets te genereren om meer testscenario's af te dekken en tegelijkertijd naleving en beperking te garanderen toegang tot data.
Dit artikel illustreert het belang van efficiënte TDM voor moderne softwareontwikkeling en kwaliteitsborging. Ook beschrijven we hoe de beste tools voor databeheer kan de testdekking verbreden, privacyrisico's vermijden en de algehele productkwaliteit verbeteren.
We laten u kennismaken met de essentiële functies en mogelijkheden van TDM-software. Om u te helpen bij het kiezen van de beste software, hebben we enkele van de meest populaire TDM-softwareoplossingen op de markt geanalyseerd. Maar eerst de basis.
Inhoudsopgave
Wat is test data management?
Testdata omvatten handmatig of automatisch gegenereerde data voor software testen en kwaliteitsborging. Het zou moeten helpen bij het valideren van de functionaliteit, gebruikersinterface en prestaties van de applicatie. Bedrijven hebben deze data nodig om de algehele softwarekwaliteit te verbeteren.
De testdata moeten ook persoonlijk identificeerbare informatie uitsluiten en deze vervangen of aanvullen met kunstmatige data. De testinfrastructuur is doorgaans niet zo veilig als de productieomgeving. Zonder goed beheer zijn er privacyrisico's en -problemen, die kunnen leiden tot boetes, inbreuken en datalekken.
Test data management (of TDM) is het proces van het leveren van productie-achtige hoge kwaliteit, relevante data naar testteams. Organisaties met een robuust test data management zorgen voor tijdige levering van datasets die voldoen aan strenge technische en wettelijke eisen.
effectief test data management vereist software die automatiseert het maken van testdata, beheer en distributie. Wanneer het op de juiste manier wordt geïmplementeerd, TDM-tools kan de levenscyclus van uw softwareontwikkeling versterken.
Waarom is test data management belangrijk?
Test data management stelt bedrijven in staat om naar links te verschuiven, waardoor de testfase naar de eerdere stadia van softwareontwikkeling wordt verplaatst. Door dit te doen kunnen bedrijven potentiële softwareproblemen eerder identificeren, waardoor de kosten voor het oplossen van bugs worden verlaagd en de kwaliteit van het eindproduct wordt verbeterd.
Laten we het hebben over de voordelen van strategisch test data management processen.
Geautomatiseerde levering van testdata
Traditionele handleiding testdatavoorziening kost veel te veel tijd Agile praktijken. TDM geïntegreerd in de continue integratie en continue implementatie (CI/CD) automatiseert dit proces. In plaats van handmatig data op te vragen en te verwerken, kunt u toegang krijgen tot bestaande data en indien nodig nieuwe datasets synthetiseren. Dit betekent een snellere datageneratie, geen verzoeken in de wachtrij en een nauwkeurigere weergave van de bedrijfslogica.
Uitgebreide testdekking
DevOps- en QA-professionals kunnen meer codepaden en onverwachte gebruiksscenario's verkennen die buiten het verwachte gedrag van softwaresystemen vallen. Een uitgebreide test dekking zorgt voor een hogere kwaliteit van de softwareontwikkeling en vermindert potentiële problemen na de implementatie.
Verbeterde naleving van de regelgeving
Een gevestigd TDM-proces vermindert het risico op niet-naleving van de regelgeving inzake dataprivacy, zoals AVG, CPRA en HIPAA. Technieken zoals het maskeren van data en het genereren van synthetische data stellen u in staat testdata te creëren zonder persoonlijk identificeerbare informatie en inbreuk op intellectueel eigendom. Dit betekent minder datalekken of risico's op juridische boetes.
Verbeterde softwarebeveiliging
Effectieve TDM is van cruciaal belang voor DevSecOps – een praktijk waarbij geautomatiseerde veiligheidscontroles worden ingebed in de levenscyclus van softwareontwikkeling. Dankzij de rijke en gevarieerde testdata kunt u meer beveiligingskwetsbaarheden verhelpen met uitgebreide tests van beveiligingsfuncties en -protocollen. Realistische datasets weerspiegelen nauwkeurig de productieomgevingen, waardoor een effectievere simulatie van bedreigingen uit de echte wereld mogelijk wordt, zodat het eindproduct beter beschermd zal zijn tegen risico's en exploits.
A test data management strategie is een fundamenteel onderdeel van hoogwaardige softwareontwikkeling. Alleen de juiste tools kunnen organisaties echter helpen deze voordelen te benutten.
Waarom gebruiken bedrijven test data management hulpmiddelen?
Door de juiste TDM-tools te integreren, kunnen bedrijven de levenscyclus van hun softwareontwikkeling versterken. De belangrijkste reden waarom organisaties ze adopteren, is hun vermogen om testen te vergemakkelijken met de volgende mogelijkheden:
Zelf-provisioning testdata. Met TDM-tools kunnen gebruikers zelfstandig relevante data voor tests openen, beheren en genereren. Dit resulteert in snellere feedbackloops en versnelt het ontwikkelingsproces.
Het maken van een testomgeving. U kunt dynamische testomgevingen creëren in TDM-software, waardoor de tijd en middelen die nodig zijn voor het opzetten en onderhouden van de testinfrastructuur aanzienlijk worden verminderd. De tools kunnen on-premise- en cloudomgevingen ondersteunen, waardoor verschillende testscenario’s mogelijk zijn.
Opslagconsolidatie met datasubsetting. Gegevenssubsetting transformeert datasets in kleinere, beheersbare subsets voor specifieke scenario's. Deze methode vermindert het datavolume en de complexiteit, waardoor u opslagruimte verspilt voor testen.
Voorkomen dat data worden overschreven. De TDM-software wijst unieke identificatiedata, tijdstempels en labels toe aan testdatasets, zodat u wijzigingen altijd kunt volgen en terugdraaien. Bovendien kunt u gebruikers machtigingen instellen om te voorkomen dat er met data wordt geknoeid.
Conforme datageneratie. Geanonimiseerde en synthetische functies voor het maken van data kunnen datasets produceren zonder identificeerbare informatie of gevoelige bedrijfsdata, waardoor het risico op lekken of boetes wordt verlaagd.
Herbruikbaarheid van testdatasets. U kunt de data opslaan, versiebeheer en hergebruiken voor herhaaldelijk testen, regressiedoeleinden of andere ontwikkelingsprojecten. Dit is vooral handig bij het verifiëren van oplossingen voor eerder geïdentificeerde bugs.
Na zich te hebben verdiept in de mogelijkheden van test data management, is het van cruciaal belang dat u begrijpt hoe u de juiste software voor uw teams selecteert.
Hoe kies je? test data management software?
De keuze van TDM-tools hangt af van uw zakelijke behoeften, integratiemogelijkheden en vereisten voor dataprivacy. Hoewel elke organisatie uniek is, hebben we de cruciale criteria voor het selecteren van TDM-software benadrukt.
Compatibiliteit
Een TDM-tool zou moeten werken met uw systemen en compatibele testdata uit verschillende databases consolideren en diensten. Het moet open API's en documentatie bieden om uw team te helpen deze in hun CI/CD-pijplijn te integreren. Door een goede integratie kan het team zelf data leveren en genereren in een testomgeving, waardoor de ontwikkeling wordt versneld.
Schaalbaarheid
Kies een test data management tools die uw groeiende datavolumes aankan, vereisten voor datakwaliteit, en operationele behoeften. Een schaalbaar testdatatool past het bronnengebruik aan op basis van de databelasting, waardoor consistente prestaties worden gegarandeerd. Om de betrouwbaarheid te garanderen, moet u het vermogen van de software om te presteren onder verschillende belastingen en scenario's beoordelen.
User experience
Een intuïtieve interface met visuele dashboards en gemakkelijk te begrijpen menu's is essentieel voor de productiviteit, en TDM-software bevat vaak videogidsen en handleidingen. In de snelle ontwikkelomgeving van vandaag zijn veelzijdigheid, bruikbaarheid en snelheid van cruciaal belang. TDM-tools die deze kwaliteiten combineren, blinken uit in het efficiënt configureren en genereren van data. Ze stellen teams in staat het testproces te stroomlijnen en de ontwikkelingscycli te versnellen, wat uiteindelijk leidt tot een snellere time-to-market voor softwareproducten.
Gegevens identificatie
Zorg ervoor dat de tool verschillende datatypen in uw systemen kan identificeren en categoriseren. Geavanceerde TDM-systemen hebben een ingebouwde PII-scanner die automatisch gevoelige datasets identificeert. Welke moet je kunnen aanpassen gevoelige data ter vervanging voor testdoeleinden.
Gegevensmaskering
De aanpak voor het maskeren van data omvat functies die gevoelige informatie vervangen door fictieve data. Het kan bijvoorbeeld het formaat van de originele data behouden en gebruiken, maar klantnamen vervangen door synthetische informatie.
Synthetische datageneratie
Dit synthetische datatype verwijst naar kunstmatig gecreëerde data die de structuur en het formaat van echte data imiteren, maar niet noodzakelijkerwijs de werkelijke informatie weerspiegelen. Het helpt ontwikkelaars ervoor te zorgen dat hun applicaties verschillende invoer en scenario's kunnen verwerken zonder echte, privé- of gevoelige data te gebruiken en, belangrijker nog, zonder te vertrouwen op data uit de echte wereld. Bedrijven vertrouwen op het genereren van synthetische data als ze snel iets moeten creëren hoogwaardige testdata.
Consistente mapping
Tijdens het genereren van datasets zou de TDM-tool dat moeten doen behoud van de referentiële integriteit tussen stukjes data. Het is noodzakelijk dat de datasets de werkelijke omstandigheden weerspiegelen en de omstandigheden weerspiegelen productie data zo dicht mogelijk bij elkaar voor nauwkeurigere testresultaten.
Betalingsmodel
Selecteer een tool met een betalingsmodel en prijsstructuur die aansluiten bij uw behoeften. Een flexibele tool kan worden geschaald op basis van uw actieve teamleden of de hoeveelheid gegenereerde data. Een betrouwbare leverancier heeft geen verborgen kosten, zoals kosten voor dataoverschotten of extra gebruikers.
Ondersteuning en onderhoud
De leverancier moet regelmatig beveiligingsupdates en functionaliteitsverbeteringen bieden. Betrouwbare leveranciers helpen ook bij het integreren van de software, het oplossen van technische problemen en het bieden van documentatie en training aan teams.
Online reviewplatforms zoals PeerSpot, Capterra en G2 kunnen u helpen bij het selecteren van de juiste TDM-tool. Hiermee kunt u functies en prijsmodellen vergelijken en feedback van andere gebruikers lezen.
De top 7 test data management tools
De volgende software belichaamt de essentiële kenmerken van topklasse test data management. Ze komen tegemoet aan uiteenlopende zakelijke behoeften en functionele vereisten, maar ze kunnen allemaal gemaakt worden het beheren van testdata veel efficiënter voor DevOps- en QA-teams.
1. Syntho TDM-tools
Syntho's test data management tools biedt een uitgebreide oplossing voor organisaties die op zoek zijn naar snellere en kwalitatief betere testprocessen. De functie voor datasubsetting maakt de creatie mogelijk van kleinere representatieve subsets van relationele databases, waardoor efficiënt testen wordt gegarandeerd zonder de dataintegriteit in gevaar te brengen. Organisaties kunnen ook data genereren voor specifieke scenario’s door regels, beperkingen, logica en andere parameters aan te passen. op regels gebaseerde functionaliteit.
De AI-aangedreven PII-scanner biedt een extra beveiligingslaag door automatisch gevoelige informatie te identificeren en te vervangen, waardoor bescherming wordt geboden tegen inbreuken op de privacy en nalevingsschendingen.
Syntho maakt efficiënt test data management met de volgende mogelijkheden:
- De-identificatie en synthetisering: Genereert testdata die productiedata weerspiegelen voor uitgebreide tests en ontwikkeling in representatieve scenario's.
- Op regels gebaseerde synthetische data: Genereert synthetische data om realistische of gerichte scenario's na te bootsen met behulp van vooraf gedefinieerde regels en beperkingen.
- Subinstelling: Reduceert records om een kleinere, representatieve subset van een relationele database te creëren, terwijl de referentiële integriteit behouden blijft.
Over het algemeen zijn datasets die met Syntho zijn gemaakt volledig compatibel en gedragen ze zich als echte datasets, waardoor ze geschikt zijn voor test data management processen.
2. K2view TDM-tool
K2Bekijk is een operationeel dataplatform dat centraliseert test data management. Organisaties kunnen testdata over de hele linie coördineren meerdere databronnen en tafels. U kunt data onderverdelen, terwijl de referentiële integriteit behouden blijft.
Met deze TDM-software kunt u data de-identificeren en kunstmatige datasets genereren. Dankzij de intuïtieve interface is de tool toegankelijk voor gebruikers zonder programmeerkennis.
K2View heeft echter een langzame leercurve vanwege de beperkte trainingsbronnen en documentatie. Het is ook redelijk uitdagend om te implementeren zonder de hulp van de provider.
3. DATPROF TDM-tool
DATPROF laat ploegen testdata verstrekken dat voldoet aan de privacyregelgeving zoals GDPR, PCI en HIPAA. De tool is veelzijdig en ondersteunt een breed scala aan databases, waaronder Oracle, Microsoft SQL Server en MySQL. Deze brede compatibiliteit zorgt ervoor dat het kan worden geïntegreerd in diverse IT-omgevingen.
De mogelijkheden van het platform strekken zich uit tot de-identificatie, het genereren van synthetische data en het subsetting van data. Het beveiligt ook de dataoverdracht door middel van encryptie en implementeert op rollen gebaseerde controle om ongeautoriseerde toegang te voorkomen.
Het nadeel is dat het maskeren van data een beetje omslachtig is. U kunt de configuratie niet eenvoudig dupliceren, waardoor u regels handmatig moet toepassen voor verschillende gebruiksscenario's.
4. Delphix TDM-tool
Delphix maakt gebruik van geavanceerde virtualisatietechnologie die de levering van databasekopieën stroomlijnt software testen en QA. Het kan data volledig vernieuwen voor herstel op een bepaald tijdstip, wat essentieel is voor DevOps.
Het platform beschikt over volledig geïntegreerde datamaskering die uw data de-identificeert met geavanceerde algoritmen. U loopt nooit het risico de nalevingswetten te overtreden of gevoelige informatie te lekken tijdens de testproces.
Toegegeven, de prijzen van Delphix liggen aan de hogere kant. U kunt ook fouten tegenkomen bij het repliceren en delen van data tussen omgevingen. Bovendien kunnen sommige systemen te maken krijgen met integratieproblemen.
5. Informatica TDM-tool
Informatica maakt dataontdekking, creatie en subsetting. Het product is zowel horizontaal als verticaal schaalbaar en integreert met DevOps CI/CD-pijplijnen.
Dit platform biedt datamaskering voor onbewerkte productiedata om naleving te garanderen. Het onboardingproces verloopt soepel dankzij de uitgebreide documentatie en responsieve technische ondersteuning.
Deze ondersteuning kan zeker geen kwaad tijdens de ingewikkelde initiële installatie. Bovendien kan het proces voor het subsetten van data tergend traag zijn bij grotere datasets. En hoewel het niet zo'n groot nadeel is, voelt de interface enigszins onhandig en verouderd aan.
6. YData TDM-tool
YGegevens Een datacentrisch platform maakt de ontwikkeling en ROI van AI-toepassingen mogelijk door de kwaliteit van trainingsdatasets te verbeteren. Datateams kunnen gebruik maken van geautomatiseerde datakwaliteitsprofilering en datasets verbeteren, waarbij gebruik wordt gemaakt van de modernste synthetische datageneratie.
7. VOORAL AI
De MEESTAL AI Met een synthetisch dataplatform kunnen bedrijven data ontsluiten, delen, repareren en simuleren. Hoewel vergelijkbaar met daadwerkelijke data, behouden de synthetische data waardevolle informatie op gedetailleerd niveau, terwijl wordt verzekerd dat privé-informatie wordt beschermd.
Verbeter het testen van software met robuuste software voor het testen van data
Test data management tools zijn cruciaal voor de vraag naar softwareontwikkeling en kwaliteitsborging. Ze stellen teams in staat om hoogwaardige, diverse datasets voor verschillende teams te verkrijgen testgevallen met weinig tot geen administratieve knelpunten. Het resultaat is de mogelijkheid om sneller software van hoge kwaliteit te leveren met minder beveiligingsproblemen.
Een opvallende eigenschap is het vermogen om kunstmatige data genereren. Met TDM-software met een synthetische datamodule kunnen uw teams grote volumes creëren conforme testdata met nul data Privacy risico's.
Het kiezen van de juiste TDM-toolprovider zorgt voor een robuuste, conforme en efficiënte ontwikkeling. Ons platform helpt u kwaliteit te genereren, anonimiseren en delen data testen voor een onbeperkt aantal scenario's. Bedrijven in de gezondheidszorg, de financiële sector, de productiesector en nog veel meer sectoren kiezen Syntho vanwege hun TDM-behoeften.
Wilt u meer weten? Voor meer informatie kunt u onze downloaden en verkennen Productdocumentatie or een demo plannen.
Over de auteur
Business Development Manager
Syntho, de scale-up die de data-industrie ontwricht met door AI gegenereerde synthetische data. Wim Kees heeft met Syntho bewezen dat hij privacygevoelige data kan ontsluiten om data slimmer en sneller beschikbaar te maken zodat organisaties datagedreven innovatie kunnen realiseren. Als gevolg hiervan hebben Wim Kees en Syntho de prestigieuze Philips Innovation Award gewonnen, de SAS global hackathon in gezondheidszorg en life science gewonnen en door NVIDIA geselecteerd als leidende generatieve AI Scale-Up.
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
