جدید ترین حل فراہم کرنے کے لیے نمائندہ ٹیسٹ ڈیٹا کے ساتھ جانچ اور ترقی ضروری ہے۔ اصل پروڈکشن ڈیٹا کا استعمال واضح معلوم ہوتا ہے، لیکن اکثر مشکل ہوتا ہے کیونکہ اسے صرف اس لیے استعمال نہیں کیا جا سکتا کہ:
یہ ٹیسٹ کے اعداد و شمار کو صحیح طریقے سے حاصل کرنے میں بہت سی تنظیموں کے لیے چیلنجوں کا تعارف کراتی ہے۔ لہذا، Syntho آپ کے ٹیسٹ ڈیٹا کو درست طریقے سے قائم کرنے کے لیے تمام بہترین پریکٹس سلوشنز کی حمایت کرتا ہے۔
ڈی آئیڈینٹیفیکیشن ایک ایسا عمل ہے جو ڈیٹا سیٹ یا ڈیٹا بیس سے ذاتی طور پر قابل شناخت معلومات (PII) کو ہٹا کر یا اس میں ترمیم کرکے حساس معلومات کی حفاظت کے لیے استعمال کیا جاتا ہے۔
ڈی-شناخت کا استعمال اکثر اس وقت کیا جاتا ہے جب پروڈکشن ڈیٹا ایک نقطہ آغاز کے طور پر دستیاب ہوتا ہے۔ ڈی آئیڈینٹیفیکیشن ڈیٹا سیٹ یا ڈیٹا بیس سے حساس معلومات کو ہٹانے یا اس میں ترمیم کرنے کے لیے لاگو کیا جاتا ہے تاکہ ڈیٹا پرائیویسی کے ضوابط کی تعمیل کی جا سکے، کیونکہ پرائیویسی ریگولیشنز (جیسے GDPR) کے مطابق ذاتی ڈیٹا کے استعمال کی اجازت نہیں ہے۔
حساس PII، PHI، اور دیگر شناخت کنندگان کو نمائندے سے تبدیل کریں۔ مصنوعی فرضی ڈیٹا جو کاروباری منطق اور نمونوں کی پیروی کرتے ہیں۔
کے ساتھ حوالہ جاتی سالمیت کو محفوظ رکھیں مسلسل نقشہ سازی مصنوعی ڈیٹا جابز، ڈیٹا بیسز، اور سسٹمز میں ڈیٹا سے مماثلت کے لیے پورے ڈیٹا ایکو سسٹم میں۔
ترکیب سازی کا مقصد مصنوعی ڈیٹا بنانا ہے جو مصنوعی طور پر تیار کیا جاتا ہے اور حقیقی دنیا کے ڈیٹا کے متبادل کے طور پر کام کرتا ہے۔
ترکیب کا استعمال اکثر اس وقت ہوتا ہے جب پروڈکشن ڈیٹا محدود ہو، قلیل ہو، ڈیٹا سے محروم ہو یا نقطہ آغاز کے طور پر بالکل موجود نہ ہو۔ نیا ڈیٹا مصنوعی طور پر تیار کیا جاتا ہے اور حقیقی دنیا کے ڈیٹا کے متبادل کے طور پر کام کرتا ہے۔
سمارٹ ڈی-آڈینٹیفیکیشن سے لے کر سنتھیٹائزیشن تک، سنتھو انجن آپ کے ٹیسٹ ڈیٹا کو درست کرنے کے لیے تمام بہترین پریکٹس حل کی حمایت کرتا ہے۔ تمام بہترین پریکٹس ٹیسٹ ڈیٹا سلوشنز کو آسانی سے ہمارے پلیٹ فارم کے اندر آپ کی ضروریات کے مطابق صارف دوست آپشنز کے ساتھ ترتیب دیں۔ سمارٹ ڈی-آئیڈینٹیفکیشن سے لے کر سنتھیٹائزیشن تک، صرف ٹارگٹ ٹیبل کو ورک اسپیس میں مطلوبہ حصے میں گھسیٹیں۔ حل کو یکجا کرنے کی بھی حمایت کی جاتی ہے۔