ਤੁਸੀਂ ਕਿਹੜੇ ਟੈਸਟ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋ?

ਜਾਣ-ਪਛਾਣ

ਅਸੀਂ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਟੈਸਟ ਡੇਟਾ ਦੀ ਕਿਸਮ ਬਾਰੇ ਸਵਾਲ ਪੁੱਛਿਆ, ਅਤੇ ਟੈਸਟਿੰਗ ਲਈ ਉਤਪਾਦਨ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੇ ਵਿਕਲਪਾਂ ਅਤੇ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਬਾਰੇ ਚਰਚਾ ਕੀਤੀ।

ਟੈਸਟਿੰਗ ਲਈ ਉਤਪਾਦਨ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ

ਫ੍ਰਾਂਸਿਸ ਨੇ ਆਪਣਾ ਅਨੁਭਵ ਸਾਂਝਾ ਕੀਤਾ ਕਿ ਕਿਵੇਂ ਟੈਸਟਿੰਗ ਲਈ ਉਤਪਾਦਨ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਬਹੁਤ ਕੰਮ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਟੈਸਟ ਵਾਤਾਵਰਨ ਵਿੱਚ ਉਤਪਾਦਨ ਡੇਟਾ ਦੀ ਨਕਲ ਕਰਨਾ ਆਸਾਨ ਲੱਗ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਦੇ ਨਾਲ ਆਉਂਦਾ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਟੈਸਟ ਵਾਤਾਵਰਣ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਫਿੱਟ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ, ਜਿਸ ਕਾਰਨ ਇਹ ਹੌਲੀ-ਹੌਲੀ ਚੱਲਦਾ ਹੈ ਜਾਂ ਬਿਲਕੁਲ ਲੋਡ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।

ਮਾਸਕਿੰਗ ਡੇਟਾ ਦੀਆਂ ਚੁਣੌਤੀਆਂ

ਫ੍ਰਾਂਸਿਸ ਨੇ ਇਹ ਵੀ ਦੱਸਿਆ ਕਿ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਮਾਸਕ ਕਰਨਾ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਹੋਰ ਵੀ ਚੁਣੌਤੀਪੂਰਨ ਬਣਾ ਦੇਵੇਗਾ। ਇਸ ਲਈ ਵਾਧੂ ਮਿਹਨਤ ਦੀ ਲੋੜ ਪਵੇਗੀ, ਅਤੇ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਹੋਰ ਵੀ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਹਾਲਾਂਕਿ ਇਹ ਟੈਸਟਿੰਗ ਲਈ ਉਤਪਾਦਨ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਇੱਕ ਆਸਾਨ ਕਦਮ ਜਾਪਦਾ ਹੈ, ਅਭਿਆਸ ਵਿੱਚ, ਇਹ ਇੰਨਾ ਸੌਖਾ ਨਹੀਂ ਹੈ.

ਧਾਰਨਾ ਬਨਾਮ ਅਸਲੀਅਤ:

ਫਰੈਡਰਿਕ ਨੇ ਨੋਟ ਕੀਤਾ ਕਿ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਲੋਕ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਕਰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਟੈਸਟਿੰਗ ਲਈ ਉਤਪਾਦਨ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਸੌਖਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਉਪਲਬਧ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇਹ ਇੱਕ ਡੂੰਘਾ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਹੈ ਜੋ ਜ਼ਰੂਰੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਅਸਲੀਅਤ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਨਹੀਂ ਹੈ।

ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਡਾਟਾ

ਫ੍ਰਾਂਸਿਸ ਨੇ ਜ਼ੋਰ ਦੇ ਕੇ ਕਿਹਾ ਕਿ ਟੈਸਟਿੰਗ ਲਈ ਉਤਪਾਦਨ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਡੇਟਾ ਪੁਰਾਣਾ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ, ਡੇਟਾ ਹੁਣ ਉਤਪਾਦਨ ਦੇ ਵਾਤਾਵਰਣ ਨੂੰ ਨਹੀਂ ਦਰਸਾਉਂਦਾ, ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਟੈਸਟ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਸਹੀ ਹਨ।

ਸਿੱਟਾ

ਸਿੱਟੇ ਵਜੋਂ, ਟੈਸਟਿੰਗ ਲਈ ਉਤਪਾਦਨ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਹੱਲ ਵਾਂਗ ਜਾਪਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਦੇ ਨਾਲ ਆ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਨਤੀਜੇ ਨਾ ਦੇ ਸਕਣ। ਸਹੀ ਟੈਸਟਿੰਗ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕੰਪਨੀਆਂ ਨੂੰ ਵਿਕਲਪਕ ਵਿਕਲਪਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਜਾਂ ਹੋਰ ਤਰੀਕਿਆਂ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।