Ali potrebujete veliko časa ali ročnega dela, da dobite pravilne testne podatke?
Pridobivanje pravih testnih podatkov je lahko dolgotrajno in zahteva ročno delo, zlasti če morajo podatki natančno odražati dejanske razmere. V tem videoposnetku vam bomo razložili, kako sintetični podatki prihranijo vaš čas in ročno delo.
Ta videoposnetek je zajet s spletnega seminarja Syntho o tem, zakaj organizacije uporabljajo sintetične podatke kot testne podatke?. Oglejte si celoten video tukaj.
Izvedli smo anketo, da bi ugotovili, ali se ljudem zdi zamudno in/ali potrebujejo ročne napore, da pridobijo prave testne podatke.
Pomen natančnih testnih podatkov
Ko gre za testiranje, je bistvenega pomena imeti točne testne podatke. Slabi testni podatki lahko povzročijo netočne rezultate, kar lahko na koncu škodi vašemu projektu ali izdelku. Vendar pa je ustvarjanje dobrih testnih podatkov lahko zamudno in zahtevno opravilo.
Vključeno ročno delo
Po mnenju Wima Keesa lahko ustvarjanje dobrih testnih podatkov zahteva veliko ročnega dela. To še posebej velja, ko gre za ustvarjanje sintetičnih podatkov, kjer je lahko težko upoštevati vse možne izjeme in vzorce.
Strokovno testiranje
Profesionalni preizkuševalci razumejo pomen natančnih testnih podatkov, ne glede na to, ali gre za ročno ali avtomatizirano testiranje ali celo za sintetične testne podatke. Zelo se trudijo, da so njihovi testni podatki zanesljivi in točni.
Poenostavitev poskusnih podatkov
Dobra novica je, da so na voljo orodja, ki lahko pomagajo poenostaviti postopek ustvarjanja in uporabe natančnih testnih podatkov. Z zaupanja vrednimi preskusnimi podatki, ki jih je mogoče ponovno uporabiti in deliti, lahko profesionalni preizkuševalci prihranijo čas in trud.
Končne opombe
Če povzamemo, točni testni podatki so ključnega pomena za uspešno testiranje, profesionalni preizkuševalci pa bi morali dati prednost ustvarjanju in uporabi zanesljivih testnih podatkov. Uporaba orodij za poenostavitev tega postopka lahko pomembno vpliva na učinkovitost in uspešnost vaših poskusov testiranja. Nazadnje, pomembno je, da si prizadevate za čim manjšo uporabo osebnih podatkov, kadar koli je to mogoče, za največje koristi.
Pomemben je za temo sintetičnih podatkov, saj izpostavlja izzive ustvarjanja dobrih testnih podatkov, zlasti v kontekstu sintetičnih podatkov, kjer je upoštevanje vseh možnih izjem in vzorcev lahko težavno. Poudarja tudi pomen natančnih testnih podatkov za uspešno testiranje, ne glede na to, ali gre za ročno, avtomatizirano ali sintetično testiranje. Poleg tega nakazuje, da lahko uporaba orodij za poenostavitev postopka ustvarjanja in uporabe natančnih testnih podatkov pomaga profesionalnim preizkuševalcem prihraniti čas in trud. Kar je pomembno, zapomniti si moramo, da dajemo prednost zasebnosti in si prizadevamo zmanjšati uporabo osebnih podatkov, kadar koli je to mogoče, za največje koristi.
Podatki so sintetični, naša ekipa pa je resnična!
Obrnite se na Syntho in eden od naših strokovnjakov bo stopil v stik z vami s svetlobno hitrostjo in raziskal vrednost sintetičnih podatkov!