De 7 beste tools voor testdatabeheer

Organisaties kampen met problemen door een schaarste aan kwalitatieve testdata en trage provisioningprocessen voor softwaretesten en kwaliteitsborging (QA). Erger nog, datasets met persoonlijk identificeerbare informatie (PII) creëren privacyrisico's. Het maskeren van data is essentieel voor naleving en gecoördineerd testdatabeheer (TDM) kan een game-changer zijn.

TDM-tools helpen bij het configureren van veilige testomgevingen en genereren synthetische testdata die voldoen aan de wetgeving inzake dataprivacy. Dit automatiseert de acquisitie van testdata en verwijdert privacyrisico's. Betrouwbare software stelt testers en QA-experts in staat om de benodigde datasets te genereren om meer testscenario's te dekken, terwijl naleving wordt gewaarborgd en toegang tot data wordt beperkt.

Dit artikel illustreert het belang van efficiënte TDM voor moderne softwareontwikkeling en QA. We beschrijven ook hoe de beste datamanagementtools de testdekking kunnen verbreden, privacyrisico's kunnen vermijden en de algehele productkwaliteit kunnen 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. 

Wat is testdatamanagement?

Testdata omvatten handmatig of automatisch gegenereerde data voor softwaretesten en kwaliteitsborging. Het zou moeten helpen de functionaliteit, gebruikersinterface en prestaties van de applicatie te valideren. 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.

Testdatamanagement (of TDM) is het proces van het leveren van productie-achtige, hoogwaardige, relevante data aan testteams. Organisaties met een robuust testdatamanagementproces zorgen voor tijdige levering van datasets die voldoen aan strikte technische en wettelijke vereisten.

Effectief testdatabeheer vereist software die het maken, beheren en distribueren van testdata automatiseert. Wanneer correct geïmplementeerd, kunnen TDM-tools uw softwareontwikkelingslevenscyclus versterken.

Waarom is testdatamanagement belangrijk?

Testdatabeheer stelt bedrijven in staat om naar links te verschuiven, waardoor de testfase naar de eerdere stadia van softwareontwikkeling wordt verplaatst. Hierdoor kunnen bedrijven potentiële softwareproblemen eerder identificeren, de kosten voor het oplossen van bugs verlagen en de kwaliteit van het eindproduct verbeteren.

Laten we het hebben over de voordelen van strategische testdatabeheerprocessen.

Geautomatiseerde levering van testdata

Traditionele handmatige testdata provisioning is veel te tijdrovend voor 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 bestaande data benaderen en nieuwe datasets synthetiseren wanneer nodig. Dit betekent snellere datageneratie, geen wachtrijverzoeken en een nauwkeurigere weergave van bedrijfslogica.

Uitgebreide testdekking

DevOps- en QA-professionals kunnen meer codepaden en onverwachte use cases verkennen die buiten het verwachte gedrag van softwaresystemen vallen. Een uitgebreide testdekking zorgt voor een hogere softwareontwikkelingskwaliteit en vermindert potentiële problemen na 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.

Een testdatamanagementstrategie is een fundamenteel onderdeel van hoogwaardige softwareontwikkeling. Alleen de juiste tools kunnen organisaties echter helpen deze voordelen te benutten.

Waarom gebruiken bedrijven testdatamanagementtools?

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:

• Zelfvoorzienende testdata: Met TDM-tools kunnen gebruikers zelfstandig relevante data voor tests openen, beheren en genereren. Dit resulteert in snellere feedbackloops en versnelt het ontwikkelingsproces.
• Testomgeving creëren: 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 datasubset: 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 van dataoverschrijvingen: 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.

Nadat u zich heeft verdiept in de mogelijkheden van testdatabeheer, is het van cruciaal belang dat u begrijpt hoe u de juiste software voor uw teams selecteert.

Hoe kies je testdatamanagementsoftware?

De keuze van TDM-tools hangt af van uw zakelijke behoeften, integratiemogelijkheden en vereisten voor dataprivacy. Hoewel elke organisatie uniek is, hebben we de kritische 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 tool voor testdatabeheer die uw groeiende datavolumes, datakwaliteitsvereisten en operationele behoeften aankan. Een schaalbare testdatatool past zijn resourcegebruik aan op basis van de databelasting, wat consistente prestaties garandeert. Om betrouwbaarheid te garanderen, moet u de capaciteit van de software beoordelen om te presteren onder verschillende belastingen en scenario's.

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. U zou moeten kunnen aanpassen welke gevoelige data u wilt vervangen 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 aankunnen zonder echte, privé- of gevoelige data te gebruiken en, nog belangrijker, zonder te vertrouwen op echte data. Bedrijven vertrouwen op synthetische datageneratie wanneer ze snel hoogwaardige testdata moeten creëren.

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 echte omstandigheden weerspiegelen en de productiedata zo nauwkeurig mogelijk spiegelen 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 tools voor testdatabeheer

De volgende software belichaamt de essentiële functies van eersteklas testdatabeheer. Ze voldoen aan uiteenlopende zakelijke behoeften en functionele vereisten, maar elk kan het beheer van testdata veel efficiënter maken voor DevOps- en QA-teams. 

1. Syntho TDM-tools

Syntho's testdatabeheertool 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 testdatabeheer mogelijk 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 echte of specifieke scenario's na te bootsen met behulp van vooraf gedefinieerde regels en beperkingen.
• Subinstelling: Verkleint records tot een kleinere, representatieve subset van een relationele database, 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 testdatabeheerprocessen.

2. K2view TDM-tool

K2Bekijk is een operationeel dataplatform dat testdatabeheer centraliseert. Organisaties kunnen testdata coördineren over meerdere databronnen en tabellen. U kunt data subsetten terwijl u referentiële integriteit behoudt.

Met deze TDM-software kunt u de-identificeren data en het genereren van kunstmatige datasets. 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 teams testdata leveren die voldoen aan 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 provisioning van databasekopieën voor softwaretesten en QA stroomlijnt. Het kan data volledig vernieuwen voor point-in-time recovery, wat essentieel is voor DevOps.

Het platform beschikt over volledig geïntegreerde datamaskering die uw data anonimiseert met geavanceerde algoritmen. U loopt nooit het risico om nalevingswetten te overtreden of gevoelige informatie te lekken tijdens het 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 data discovery, creatie en subsetting mogelijk. Het product schaalt zowel horizontaal als verticaal en integreert met DevOps CI/CD-pipelines.

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 tools voor databeheer zijn cruciaal voor de vraag naar softwareontwikkeling en QA. Ze stellen teams in staat om hoogwaardige, diverse datasets te krijgen voor verschillende testcases met weinig tot geen administratieve knelpunten. Het resultaat is de mogelijkheid om sneller hoogwaardige software te leveren met minder beveiligingskwetsbaarheden.

Een opvallende eigenschap is het vermogen om kunstmatige data genererenMet TDM-software met een synthetische datamodule kunnen uw teams grote hoeveelheden conforme testdata creëren, zonder risico's voor de dataprivacy.

Door de juiste TDM-toolprovider te kiezen, bent u verzekerd van robuuste, compliant en efficiënte ontwikkeling. Ons platform helpt u bij het genereren, anonimiseren en delen van kwaliteitstestdata voor een onbeperkt aantal scenario's. Bedrijven in de gezondheidszorg, financiële sector, productie en nog veel meer kiezen Syntho voor hun TDM-behoeften.

Wilt u meer weten? Voor meer informatie kunt u onze downloaden en verkennen Productdocumentatie or een demo plannen.