Syntetyczny przypadek użycia danych
Dane syntetyczne jako dane testowe
Generuj reprezentatywne syntetyczne dane testowe dla środowisk nieprodukcyjnych w celu dostarczania i wydawania najnowocześniejszych rozwiązań programowych
Wprowadzenie do danych testowych
Organizacje dysponują środowiskami pozaprodukcyjnymi, w których mogą bezpiecznie opracowywać i testować rozwiązania programowe bez wpływu na działający lub produkcyjny system. Reprezentatywne dane testowe są ważne w tych środowiskach, ponieważ pozwalają dokładnie odwzorowywać warunki w świecie rzeczywistym i zapewniają, że oprogramowanie działa zgodnie z oczekiwaniami w środowisku produkcyjnym, pomagając identyfikować i naprawiać problemy na wczesnym etapie procesu programowania.
Testowanie na danych osobowych jest niedozwolone
Wykorzystywanie danych produkcyjnych jako danych testowych wydaje się oczywiste, ale wykorzystywanie prawdziwych danych osobowych jako danych testowych jest niedozwolone ze względu na przepisy (o ochronie prywatności), takie jak RODO i organy ds. prywatności, takie jak holenderski organ ochrony danych. Stwarza to wyzwania dla wielu organizacji w zakresie prawidłowego gromadzenia danych testowych. Jako rozwiązanie holenderski organ ochrony danych sugeruje jednak wykorzystanie danych syntetycznych lub danych próbnych jako danych testowych
''Testowanie z danymi osobowymi jest trudne do pogodzenia z RODO''
''Możesz zbadać dostępność danych syntetycznych lub fałszywych danych''
Wyzwania związane z danymi testowymi
- Logika biznesowa nie jest zachowywana, a dane nie odzwierciedlają danych produkcyjnych
- Brak integralności i spójności referencyjnej w zbiorach danych/bazach danych/systemach
Dane testowe wymagają czasu i pracy ręcznej
- Programiści wymagają wielu ręcznych konfiguracji
- Niestabilne rozwiązania, które można samodzielnie zbudować, stwarzają ryzyko kontynuacji
Dane testowe nie obejmują nowych scenariuszy
- Dane produkcyjne nie uwzględniają hipotetycznych przyszłych scenariuszy
- W przypadku nowych funkcjonalności nie masz w ogóle danych
Nasze rozwiązanie: Test Data Management
Skorzystaj z naszych najlepszych rozwiązań w celu wygenerowania danych testowych odzwierciedlających dane produkcyjne na potrzeby kompleksowych testów i rozwoju w reprezentatywnych scenariuszach.
Twórz syntetyczne dane w oparciu o wcześniej zdefiniowane reguły i ograniczenia, mając na celu naśladowanie danych ze świata rzeczywistego lub symulowanie określonych scenariuszy.
Zmniejsz liczbę rekordów, aby utworzyć mniejszy, reprezentatywny podzbiór relacyjnej bazy danych, zachowując jednocześnie integralność referencyjną
Czy masz jakieś pytania?
Porozmawiaj z jednym z naszych ekspertów
Dlaczego organizacje korzystają z naszych Test Data Management Rozwiązania?
Prywatność już na etapie projektowania i dane na poziomie produkcji
- Syntetyczne dane testowe podobne do produkcji generowane na podstawie danych produkcyjnych za pomocą sztucznej inteligencji
- Zachowana integralność referencyjna zapewniająca spójność zbiorów danych/baz danych/systemów
Łatwo, szybko i agile
- Bezproblemowo odświeżaj całe środowisko testowe
- Zastąp i zminimalizuj pracę ręczną sztuczną inteligencją
- Spraw, aby Twoje dane testowe były łatwe w zarządzaniu
Testuj pokrycie danych dla hipotetycznych scenariuszy
- Omów dowolny hipotetyczny scenariusz na przyszłość
- Pełna elastyczność dzięki bazom reguł generowanym syntetycznym danym
- Twórz syntetyczne dane od zera, jeśli nie masz jeszcze danych
Nasze realizacje
Nasze realizacje
29 sierpnia 2023 r.
Nasze realizacje
28 sierpnia 2023 r.
Poprzednie
Następna
Wartość wykorzystania danych syntetycznych jako danych testowych
Dostarczaj i udostępniaj najnowocześniejsze rozwiązania programowe łatwiej, szybciej i z wyższą jakością dzięki reprezentatywnym syntetycznym danym testowym
- Wydaj szybciej i skróć czas wprowadzania produktów na rynek
- Wykrywaj błędy szybciej i wcześniej w cyklu rozwoju i testowania
- Wdrożenia za pierwszym razem
- Popraw ogólną jakość testów, rozwoju i dostarczania
- Mądrzej wykorzystuj zasoby testowe i programistyczne
- Wyższe wyniki NPS
Zapisz teraz swój przewodnik po danych syntetycznych!
- Co to są dane syntetyczne?
- Dlaczego organizacje z niego korzystają?
- Przypadki klientów z danymi syntetycznymi o wartości dodanej
- Jak zacząć
