Случај употребе синтетичких података
Синтетички подаци као тестни подаци
Генеришите репрезентативне податке за синтетичко тестирање за непроизводна окружења да бисте испоручили и објавили најсавременија софтверска решења
Увод у тестне податке
Организације имају непроизводна окружења за безбедно развијање и тестирање софтверских решења без утицаја на радни или производни систем. Репрезентативни подаци тестирања су важни у овим окружењима како би се прецизно опонашали стварни услови и осигурало да се софтвер понаша како се очекује у производњи, помажући да се идентификују и поправе проблеми у раној фази развоја.
Тестирање личним подацима није дозвољено
Коришћење производних података као података за тестирање изгледа очигледно, али коришћење стварних личних података као података за тестирање није дозвољено због прописа (приватности), као што је ГДПР и ауторитета за приватност, као што је холандско тело за заштиту података. Ово представља изазове за многе организације у добијању исправних података теста. Међутим, као решење, холандски ДПА предлаже коришћење синтетичких података или лажних података као података за тестирање
„Тестирање личним подацима је тешко ускладити са ГДПР-ом“
„Можете истражити доступност синтетичких података или лажних података“
Изазови тест података
- Пословна логика није сачувана и подаци не одражавају производне податке
- Нема референтног интегритета и конзистентности над скуповима података / базама података / системима
Подаци за тестирање захтевају време и ручни рад
- Потребно је много ручних конфигурација од ваших програмера
- Нестабилна решења за самоградњу доносе ризике за наставак
Подаци теста не покривају нове сценарије
- Подаци о производњи не покривају хипотетичке будуће сценарије
- За нове функционалности уопште немате податке
Наше решење: Test Data Management
Користите наша решења најбоље праксе за генерисање тестних података који одражавају производне податке за свеобухватно тестирање и развој у репрезентативним сценаријима.
Креирајте синтетичке податке на основу унапред дефинисаних правила и ограничења, са циљем да опонашате податке из стварног света или симулирате специфичне сценарије.
Смањите записе да бисте креирали мањи, репрезентативни подскуп релационе базе података уз одржавање референтног интегритета
Имате било каквих питања?
Разговарајте са једним од наших стручњака
Зашто организације користе наше Test Data Management Решења?
Подаци о приватности по дизајну и производњи
- Подаци о синтетичким тестовима слични производњи генерисани на основу ваших производних података снагом вештачке интелигенције
- Очуван референтни интегритет за конзистентност над скуповима података / базама података / системима
Лако, брзо и agile
- Беспрекорно освежите читаво окружење за тестирање
- Замените и минимизирајте ручни рад помоћу вештачке интелигенције
- Учините својим тестним подацима управљивим
Покривеност тест података за хипотетичке сценарије
- Покријте било који хипотетички сценарио будућности
- Потпуна флексибилност са синтетичким подацима генерисаним базама правила
- Креирајте синтетичке податке од нуле, у случају да немате податке (још)
Студије случаја
Студије случаја
Август КСНУМКС, КСНУМКС
Студије случаја
Август КСНУМКС, КСНУМКС
Претходна
Следећа
Вредност коришћења синтетичких података као података за тестирање
Испоручите и пустите најсавременија софтверска решења лакше, брже и са вишим квалитетом са репрезентативним синтетичким тестним подацима
- Пустите брже и скратите време за пласман на тржиште
- Уочите грешке брже и раније у циклусу развоја и тестирања
- Право распоређивање по први пут
- Побољшајте општи квалитет испитивања, развоја и испоруке
- Паметније користите ресурсе за тестирање и развој
- Виши НПС резултати
Сачувајте свој водич за синтетичке податке сада!
- Шта су синтетички подаци?
- Зашто га организације користе?
- Клијентски случајеви са синтетичким подацима који додају вредност
- Како започети
