Чи дані ваших тестів відображають ваші виробничі дані?
Відео ілюструє результати опитування та пояснює, як дані тестування можуть відображати дані виробництва.
Це відео взято з вебінару Syntho про те, чому організації використовують синтетичні дані як дані для тестування?. Повне відео дивіться тут.
Ми організували опитування на LinkedIn, щоб запитати Peopled, чи їхні тестові дані відображають виробничі дані.
Результати опитування після запиту, чи дані ваших тестів відображають виробничі дані
Вступ
Тестування є важливою частиною розробки програмного забезпечення, і забезпечення того, щоб ваші тестові дані точно відображали виробничі дані, має вирішальне значення для отримання надійних результатів. Однак це може бути складним завданням, особливо коли йдеться про забезпечення конфіденційності та безпеки даних. Тут ми розглянемо, як ви можете переконатися, що ваші тестові дані відображають виробничі дані, одночасно збалансовуючи потребу в точності з проблемами конфіденційності та безпеки даних.
Проблема відображення виробничих даних у тестових даних
Однією з основних проблем відображення виробничих даних у тестових даних є забезпечення ідентичності тестового середовища та виробничого середовища. Будь-які відмінності в середовищі можуть вплинути на точність ваших тестів і, отже, на надійність ваших результатів. Крім того, під час роботи з робочими даними може бути складно забезпечити конфіденційність і безпеку даних.
Переваги використання синтетичних даних для тестування
Одним з рішень цих проблем є використання синтетичних даних для тестування. Синтетичні дані – це штучно створені дані, які точно імітують характеристики виробничих даних. Використання синтетичних даних дозволяє тестувальникам багаторазово запускати тести без ризику порушення конфіденційності даних і безпеки.
Баланс між потребою в точному тестуванні та конфіденційністю та безпекою даних
Збалансувати потребу в точному тестуванні з проблемами конфіденційності та безпеки даних може бути складно. Використання виробничих даних для тестування може дати точні результати, але пов’язане зі значними ризиками для конфіденційності та безпеки. З іншого боку, використання синтетичних даних усуває ризики конфіденційності та безпеки, але може неточно відображати реальні виробничі дані. Важливо знайти баланс між цими двома проблемами.
Вибір правильного підходу для ваших потреб тестування
Вибір правильного підходу для ваших потреб тестування залежатиме від вашої конкретної ситуації. Якщо конфіденційність і безпека даних є основними проблемами, використання синтетичних даних, ймовірно, найкраще рішення. Якщо точність важлива, може знадобитися використання виробничих даних. Важливо ретельно розглянути плюси та мінуси кожного підходу та вибрати той, який найкраще відповідає вашим потребам тестування.
Висновок
Підсумовуючи, переконайтеся, що ваші тестові дані відображають виробничі дані, що має вирішальне значення для отримання надійних результатів тестування. Хоча використання виробничих даних може забезпечити найточніші результати, воно пов’язане зі значними ризиками для конфіденційності та безпеки. Синтетичні дані можуть бути корисною альтернативою, але можуть не точно відображати дані реального світу. Вибір правильного підходу для ваших потреб у тестуванні вимагає ретельного розгляду вашої конкретної ситуації та балансу між точністю, конфіденційністю та проблемами безпеки.
Дані синтетичні, але наша команда справжня!
Зверніться до компанії Syntho і один з наших експертів зв’яжеться з вами зі швидкістю світла, щоб вивчити цінність синтетичних даних!