Dữ liệu thử nghiệm là gì: Ý nghĩa, ứng dụng và thách thức
Mục lục
Dữ liệu thử nghiệm trong kiểm thử phần mềm là gì?
Trong thuật ngữ đơn giản, định nghĩa dữ liệu thử nghiệm là thế này: Dữ liệu thử nghiệm được chọn bộ dữ liệu được sử dụng để tìm ra sai sót và đảm bảo rằng phần mềm hoạt động theo cách nó được yêu cầu.
Người kiểm tra và kỹ sư dựa vào bộ dữ liệu thử nghiệm, dù được lắp ráp thủ công hay bằng thiết bị chuyên dụng thử nghiệm các công cụ tạo dữ liệu, để xác minh chức năng phần mềm, đánh giá hiệu suất và tăng cường bảo mật.
Mở rộng khái niệm này, dữ liệu thử nghiệm trong thử nghiệm là gì? Ngoài đơn thuần bộ dữ liệu, dữ liệu thử nghiệm bao gồm một loạt các giá trị đầu vào, kịch bản và điều kiện. Các yếu tố này được lựa chọn cẩn thận để xác thực xem sản phẩm bàn giao có đáp ứng các tiêu chí khắt khe về chất lượng và chức năng được mong đợi từ phần mềm hay không.
Để hiểu rõ hơn về định nghĩa dữ liệu thử nghiệm, hãy cùng khám phá nhiều loại dữ liệu thử nghiệm khác nhau.
Các loại dữ liệu thử nghiệm là gì?
Trong khi mục tiêu hàng đầu của dữ liệu thử nghiệm là để đảm bảo phần mềm hoạt động như mong đợi thì các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu suất phần mềm rất khác nhau. Sự thay đổi này có nghĩa là người kiểm tra phải sử dụng các loại dữ liệu khác nhau để đánh giá hành vi của hệ thống trong các điều kiện khác nhau.
Vì vậy, hãy trả lời câu hỏi này—Dữ liệu kiểm thử trong kiểm thử phần mềm là gì?—với các ví dụ.
- Dữ liệu thử nghiệm tích cực được sử dụng để kiểm tra phần mềm trong điều kiện hoạt động bình thường, chẳng hạn như kiểm tra xem ô tô có chạy êm trên đường bằng phẳng mà không gặp chướng ngại vật hay không.
- Dữ liệu xét nghiệm âm tính giống như việc kiểm tra khả năng hoạt động của ô tô với một số phụ tùng thay thế bị trục trặc. Nó giúp xác định cách phần mềm phản ứng với dữ liệu không hợp lệ đầu vào hoặc hệ thống quá tải.
- Dữ liệu kiểm tra lớp tương đương giúp thể hiện hành vi của một nhóm hoặc danh mục cụ thể trong phần mềm để kiểm tra, đặc biệt là cách phần mềm xử lý các loại người dùng hoặc đầu vào khác nhau.
- Dữ liệu thử nghiệm ngẫu nhiên được tạo ra mà không có bất kỳ mẫu cụ thể nào. Nó giúp đảm bảo phần mềm có thể xử lý các tình huống bất ngờ một cách suôn sẻ.
- Dữ liệu thử nghiệm dựa trên quy tắc được tạo ra theo các quy tắc hoặc tiêu chí được xác định trước. Trong ứng dụng ngân hàng, đó có thể là dữ liệu giao dịch được tạo để đảm bảo rằng tất cả các giao dịch đều đáp ứng các yêu cầu quy định nhất định hoặc số dư tài khoản vẫn nằm trong giới hạn được chỉ định.
- Dữ liệu kiểm tra ranh giới kiểm tra cách phần mềm quản lý các giá trị ở đầu cuối của phạm vi có thể chấp nhận được. Nó tương tự như việc đẩy một số thiết bị đến giới hạn tuyệt đối của nó.
- Dữ liệu kiểm tra hồi quy được sử dụng để kiểm tra xem bất kỳ thay đổi nào gần đây đối với phần mềm có gây ra lỗi hoặc sự cố mới hay không.
Bằng cách sử dụng những khác nhau này các loại dữ liệu thử nghiệm, các chuyên gia QA có thể đánh giá một cách hiệu quả xem phần mềm có hoạt động như dự định hay không, xác định bất kỳ điểm yếu hoặc lỗi nào và cuối cùng là nâng cao hiệu suất của hệ thống.
Nhưng các nhóm phần mềm có thể lấy dữ liệu này ở đâu? Hãy thảo luận về điều đó tiếp theo.
Dữ liệu thử nghiệm được tạo ra như thế nào?
Bạn có ba lựa chọn sau để tạo dữ liệu thử nghiệm cho dự án của bạn:
- Chọn lọc dữ liệu từ cơ sở dữ liệu hiện có, che giấu thông tin khách hàng như thông tin nhận dạng cá nhân (PII).
- Tạo thủ công dữ liệu thử nghiệm thực tế với các ứng dụng dữ liệu dựa trên quy tắc.
- Tạo dữ liệu tổng hợp.
Nhiều nhóm kỹ thuật dữ liệu chỉ dựa vào một trong các phương pháp tiếp cận, thường chọn phương pháp tốn nhiều thời gian và công sức nhất để tạo dữ liệu thử nghiệm. Ví dụ, khi chọn dữ liệu mẫu từ cơ sở dữ liệu hiện có, trước tiên các nhóm kỹ thuật phải trích xuất nó từ nhiều nguồn, sau đó định dạng, lọc và che giấu nó, để nó phù hợp với môi trường phát triển hoặc thử nghiệm.
Một thách thức khác là đảm bảo dữ liệu đáp ứng các tiêu chí kiểm tra cụ thể: độ chính xác, tính đa dạng, tính đặc hiệu cho một giải pháp cụ thể, chất lượng cao và tuân thủ các quy định về bảo vệ dữ liệu cá nhân. Tuy nhiên, những thách thức này được giải quyết một cách hiệu quả bởi các giải pháp hiện đại. test data management các cách tiếp cận, chẳng hạn như tạo dữ liệu thử nghiệm tự động.
Nền tảng Syntho cung cấp nhiều khả năng để giải quyết những thách thức này, bao gồm:
- Tính năng khử nhận dạng thông minh khi một công cụ tự động xác định tất cả PII, giúp tiết kiệm thời gian và công sức của chuyên gia.
- Xử lý thông tin nhạy cảm bằng cách thay thế PII và các số nhận dạng khác bằng thông tin tổng hợp dữ liệu giả phù hợp với logic và mô hình kinh doanh.
- Duy trì tính toàn vẹn tham chiếu bằng cách ánh xạ dữ liệu nhất quán trên cơ sở dữ liệu và hệ thống.
Chúng ta sẽ khám phá những khả năng này chi tiết hơn. Nhưng trước tiên hãy cùng đi sâu tìm hiểu các vấn đề liên quan đến tạo dữ liệu thử nghiệm vì vậy bạn nhận thức được chúng và biết cách giải quyết chúng.
Thử thách dữ liệu trong kiểm thử phần mềm
Tìm nguồn cung ứng dữ liệu thử nghiệm hợp lệ là nền tảng của thử nghiệm hiệu quả. Tuy nhiên, các nhóm kỹ thuật phải đối mặt với khá nhiều thách thức trên con đường tạo ra phần mềm đáng tin cậy.
Nguồn dữ liệu rải rác
Dữ liệu, đặc biệt là dữ liệu doanh nghiệp, nằm trên vô số nguồn, bao gồm các máy tính lớn cũ, SAP, cơ sở dữ liệu quan hệ, NoSQL và các môi trường đám mây đa dạng. Sự phân tán này, cùng với một loạt các định dạng, làm phức tạp truy cập dữ liệu sản xuất cho các nhóm phần mềm. Nó cũng làm chậm quá trình lấy dữ liệu phù hợp để thử nghiệm và dẫn đến kết quả dữ liệu kiểm tra không hợp lệ.
Đặt lại tiêu điểm
Các nhóm kỹ thuật thường gặp khó khăn trong việc phân chia các tập dữ liệu thử nghiệm lớn và đa dạng thành các tập hợp con nhỏ hơn, được nhắm mục tiêu. Nhưng đó là việc phải làm vì cuộc chia tay này giúp họ tập trung vào những việc cụ thể trường hợp thử nghiệm, giúp tái tạo và khắc phục sự cố dễ dàng hơn trong khi vẫn duy trì khối lượng dữ liệu thử nghiệm và chi phí liên quan ở mức thấp.
Tối đa hóa phạm vi kiểm tra
Các kỹ sư cũng chịu trách nhiệm đảm bảo rằng dữ liệu thử nghiệm đủ toàn diện để kiểm tra kỹ lưỡng các yêu cầu được xác định. trường hợp thử nghiệm, giảm thiểu mật độ lỗi và củng cố độ tin cậy của phần mềm. Tuy nhiên, họ phải đối mặt với những thách thức trong nỗ lực này do nhiều yếu tố khác nhau, chẳng hạn như độ phức tạp của hệ thống, nguồn lực hạn chế, những thay đổi trong phần mềm, mối lo ngại về quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu cũng như các vấn đề về khả năng mở rộng.
Tính thực tế trong dữ liệu thử nghiệm
Việc tìm kiếm tính hiện thực trong dữ liệu thử nghiệm cho thấy tầm quan trọng của việc phản chiếu bản gốc giá trị dữ liệu với độ trung thực cao nhất. Dữ liệu thử nghiệm phải gần giống với môi trường sản xuất để tránh kết quả dương tính hoặc âm tính giả. Nếu chủ nghĩa hiện thực này không đạt được, nó có thể gây tổn hại đến chất lượng và độ tin cậy của phần mềm. Vì vậy, các chuyên gia cần phải chú ý đến từng chi tiết khi họ chuẩn bị dữ liệu thử nghiệm.
Làm mới và bảo trì dữ liệu
Dữ liệu thử nghiệm phải được cập nhật thường xuyên để phản ánh những thay đổi trong môi trường sản xuất và yêu cầu ứng dụng. Tuy nhiên, nhiệm vụ này đi kèm với những thách thức đáng kể, đặc biệt là trong môi trường mà quyền truy cập dữ liệu bị hạn chế do tuân thủ quy định. Việc phối hợp các chu trình làm mới dữ liệu và đảm bảo tính nhất quán của dữ liệu trên các môi trường thử nghiệm trở thành những nỗ lực phức tạp đòi hỏi sự phối hợp cẩn thận và các biện pháp tuân thủ nghiêm ngặt.
Những thách thức với dữ liệu thử nghiệm thực tế
Theo khảo sát của Syntho trên LinkedIn, 50% công ty sử dụng dữ liệu sản xuấtvà 22% sử dụng dữ liệu được che giấu để kiểm tra phần mềm của họ. Họ chọn dữ liệu thực tế vì đây có vẻ là một quyết định dễ dàng: sao chép Dữ liệu hiện có từ môi trường sản xuất, dán nó vào môi trường thử nghiệm và sử dụng nó nếu cần.
Tuy nhiên, sử dụng thực dữ liệu để thử nghiệm đưa ra một số thách thức, bao gồm:
- Che giấu dữ liệu để tuân thủ các quy định về bảo mật dữ liệu, tránh bảo mật dữ liệu vi phạm và tuân thủ luật cấm sử dụng dữ liệu thực cho mục đích thử nghiệm.
- Đưa dữ liệu vào môi trường thử nghiệm, thường khác với môi trường sản xuất.
- Cập nhật cơ sở dữ liệu thường xuyên đủ.
Ngoài những thách thức này, các công ty còn phải đối mặt với ba vấn đề quan trọng khi lựa chọn dữ liệu thực để thử nghiệm.
Giới hạn sẵn có
Dữ liệu bị hạn chế, khan hiếm hoặc bị bỏ sót là điều thường gặp khi các nhà phát triển coi dữ liệu sản xuất là dữ liệu thử nghiệm phù hợp. Việc truy cập dữ liệu thử nghiệm chất lượng cao, đặc biệt đối với các hệ thống hoặc kịch bản phức tạp, ngày càng trở nên khó khăn. Sự khan hiếm dữ liệu này cản trở quá trình kiểm tra và xác nhận toàn diện, khiến nỗ lực kiểm thử phần mềm kém hiệu quả hơn.
Vấn đề tuân thủ
Các luật nghiêm ngặt về quyền riêng tư dữ liệu như CPRA và GDPR yêu cầu bảo vệ PII trong môi trường thử nghiệm, áp đặt các tiêu chuẩn tuân thủ nghiêm ngặt về vệ sinh dữ liệu. Trong bối cảnh này, tên thật, địa chỉ, số điện thoại và SSN tìm thấy trong dữ liệu sản xuất được coi là định dạng dữ liệu bất hợp pháp.
Mối quan tâm về bảo mật
Thách thức tuân thủ rất rõ ràng: việc sử dụng dữ liệu cá nhân gốc làm dữ liệu thử nghiệm đều bị cấm. Để giải quyết vấn đề này và đảm bảo rằng không có PII nào được sử dụng để xây dựng trường hợp thử nghiệm, người kiểm tra phải kiểm tra lại xem dữ liệu nhạy cảm được khử trùng hoặc ẩn danh trước khi sử dụng trong môi trường thử nghiệm. Trong khi quan trọng đối với bảo mật dữ liệu, nhiệm vụ này trở nên tốn thời gian và tạo thêm một lớp phức tạp khác cho các nhóm thử nghiệm.
Tầm quan trọng của dữ liệu kiểm tra chất lượng
Dữ liệu thử nghiệm tốt đóng vai trò là xương sống của toàn bộ quá trình QA. Đó là sự đảm bảo rằng phần mềm hoạt động như bình thường, hoạt động tốt trong các điều kiện khác nhau và luôn an toàn trước các hành vi vi phạm dữ liệu và tấn công độc hại. Tuy nhiên, có một lợi ích quan trọng khác.
Bạn có quen với thử nghiệm shift-left không? Cách tiếp cận này đẩy thử nghiệm tới các giai đoạn đầu trong vòng đời phát triển để nó không làm chậm quá trình agile quá trình. Kiểm thử Shift-left giúp giảm thời gian và chi phí liên quan đến việc kiểm thử và gỡ lỗi sau này trong chu trình bằng cách phát hiện và khắc phục sự cố sớm.
Để thử nghiệm dịch chuyển trái hoạt động tốt, cần có bộ dữ liệu thử nghiệm tuân thủ. Những điều này giúp nhóm phát triển và QA kiểm tra kỹ lưỡng các kịch bản cụ thể. Tự động hóa và hợp lý hóa các quy trình thủ công là chìa khóa ở đây. Bạn có thể tăng tốc độ cung cấp và giải quyết hầu hết các thách thức mà chúng ta đã thảo luận bằng cách sử dụng thử nghiệm thích hợp công cụ tạo dữ liệu với dữ liệu tổng hợp.
Dữ liệu tổng hợp như một giải pháp
Dựa trên dữ liệu tổng hợp test data management phương pháp tiếp cận là một chiến lược tương đối mới nhưng hiệu quả để duy trì chất lượng trong khi giải quyết các thách thức. Các công ty có thể dựa vào việc tạo dữ liệu tổng hợp để nhanh chóng tạo ra dữ liệu thử nghiệm chất lượng cao.
Định nghĩa và đặc điểm
Dữ liệu thử nghiệm tổng hợp là dữ liệu được tạo nhân tạo được thiết kế để mô phỏng môi trường thử nghiệm dữ liệu để phát triển phần mềm. Bằng cách thay thế PII bằng dữ liệu mô phỏng mà không có bất kỳ thông tin nhạy cảm nào, dữ liệu tổng hợp sẽ tạo ra test data management nhanh hơn và dễ dàng hơn.
Dữ liệu thử nghiệm tổng hợp giúp giảm rủi ro về quyền riêng tư và cũng cho phép các nhà phát triển đánh giá nghiêm ngặt hiệu suất, tính bảo mật và chức năng của ứng dụng trong nhiều tình huống có thể xảy ra mà không ảnh hưởng đến hệ thống thực. Bây giờ, hãy khám phá những công cụ dữ liệu tổng hợp khác có thể làm.
Giải quyết các thách thức về tuân thủ và quyền riêng tư
Hãy lấy giải pháp của Syntho làm ví dụ. Để giải quyết các thách thức về tuân thủ và quyền riêng tư, chúng tôi sử dụng các mặt nạ dữ liệu kỹ thuật cùng với công nghệ quét PII hiện đại. Máy quét PII hỗ trợ AI của Syntho tự động xác định và gắn cờ bất kỳ cột nào trong cơ sở dữ liệu người dùng chứa PII trực tiếp. Điều này giúp giảm bớt công việc thủ công và đảm bảo phát hiện chính xác dữ liệu nhạy cảm, giảm nguy cơ vi phạm dữ liệu và không tuân thủ các quy định về quyền riêng tư.
Sau khi xác định được các cột có PII, nền tảng của Syntho sẽ cung cấp dữ liệu mô phỏng làm phương pháp khử nhận dạng tốt nhất trong trường hợp này. Tính năng này bảo vệ PII gốc nhạy cảm bằng cách thay thế nó bằng dữ liệu mô phỏng đại diện vẫn duy trì tính toàn vẹn tham chiếu cho mục đích thử nghiệm trên cơ sở dữ liệu và hệ thống. Điều này đạt được thông qua chức năng lập bản đồ nhất quán, đảm bảo rằng dữ liệu được thay thế phù hợp với logic và mẫu kinh doanh đồng thời tuân thủ các quy định như GDPR và HIPAA.
Cung cấp tính linh hoạt trong thử nghiệm
Dữ liệu thử nghiệm linh hoạt có thể giúp các công ty vượt qua thách thức về tính sẵn có của dữ liệu hạn chế và tối đa hóa phạm vi thử nghiệm. Nền tảng Syntho hỗ trợ tính linh hoạt với tạo dữ liệu tổng hợp dựa trên quy tắc.
Khái niệm này bao gồm tạo dữ liệu thử nghiệm bằng cách tuân theo các quy tắc và ràng buộc được xác định trước để bắt chước dữ liệu trong thế giới thực hoặc mô phỏng các tình huống cụ thể. Việc tạo dữ liệu tổng hợp dựa trên quy tắc mang lại tính linh hoạt trong việc thử nghiệm thông qua các chiến lược khác nhau:
- Tạo dữ liệu từ đầu: Dữ liệu tổng hợp dựa trên quy tắc giúp có thể tạo dữ liệu khi có sẵn dữ liệu hạn chế hoặc không có sẵn. Điều này trang bị cho người thử nghiệm và nhà phát triển những dữ liệu cần thiết.
- Làm giàu dữ liệu: Nó làm phong phú dữ liệu bằng cách thêm nhiều hàng và cột hơn, giúp tạo các tập dữ liệu lớn hơn dễ dàng hơn.
- Tính linh hoạt và tùy biến: Với cách tiếp cận dựa trên quy tắc, chúng tôi có thể linh hoạt và thích ứng với các định dạng và cấu trúc dữ liệu khác nhau, tạo ra dữ liệu tổng hợp phù hợp với nhu cầu và tình huống cụ thể.
- Dọn dẹp dữ liệu: Điều này liên quan đến việc tuân theo các quy tắc được xác định trước khi tạo dữ liệu để sửa lỗi không nhất quán, điền vào các giá trị còn thiếu và xóa dữ liệu kiểm tra bị hỏng. Nó đảm bảo chất lượng dữ liệu và tính toàn vẹn, đặc biệt quan trọng khi tập dữ liệu gốc có những điểm không chính xác có thể ảnh hưởng đến kết quả thử nghiệm.
Khi chọn đúng công cụ tạo dữ liệu, điều cần thiết là phải xem xét một số yếu tố nhất định để đảm bảo chúng thực sự giảm bớt khối lượng công việc cho nhóm của bạn.
Những lưu ý khi lựa chọn công cụ dữ liệu tổng hợp
Việc lựa chọn công cụ dữ liệu tổng hợp tùy thuộc vào nhu cầu kinh doanh, khả năng tích hợp và yêu cầu về quyền riêng tư dữ liệu của bạn. Mặc dù mỗi tổ chức là duy nhất nhưng chúng tôi đã vạch ra các tiêu chí chính để lựa chọn tổng hợp công cụ tạo dữ liệu.
Chủ nghĩa hiện thực dữ liệu
Đảm bảo rằng công cụ bạn xem xét tạo dữ liệu thử nghiệm gần giống với dữ liệu trong thế giới thực. Chỉ khi đó nó mới mô phỏng hiệu quả các kịch bản thử nghiệm khác nhau và phát hiện các vấn đề tiềm ẩn. Công cụ này cũng sẽ cung cấp các tùy chọn tùy chỉnh để bắt chước các phân phối dữ liệu, mẫu và sự bất thường khác nhau trong môi trường sản xuất.
đa dạng dữ liệu
Hãy tìm những công cụ có thể tạo ra dữ liệu mẫu bao gồm nhiều trường hợp sử dụng, bao gồm các loại dữ liệu, định dạng và cấu trúc khác nhau có liên quan đến phần mềm đang được thử nghiệm. Sự đa dạng này giúp xác thực xem hệ thống có mạnh mẽ hay không và đảm bảo phạm vi kiểm tra toàn diện.
Khả năng mở rộng và hiệu suất
Kiểm tra xem công cụ này có thể tạo ra khối lượng lớn dữ liệu tổng hợp tốt như thế nào, đặc biệt là để thử nghiệm các hệ thống phức tạp hoặc có khối lượng lớn. Bạn muốn một công cụ có thể mở rộng quy mô để đáp ứng yêu cầu dữ liệu của các ứng dụng quy mô doanh nghiệp mà không ảnh hưởng đến hiệu suất hoặc độ tin cậy.
Quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu
Ưu tiên các công cụ có tính năng tích hợp để bảo vệ thông tin nhạy cảm hoặc bí mật khi tạo dữ liệu. Tìm kiếm các tính năng như ẩn danh dữ liệu và tuân thủ các quy định bảo vệ dữ liệu để giảm thiểu rủi ro về quyền riêng tư và tuân thủ luật pháp.
Tích hợp và tương thích
Chọn phần mềm phù hợp liền mạch với thiết lập thử nghiệm hiện tại của bạn để tạo điều kiện dễ dàng áp dụng và tích hợp vào quy trình phát triển phần mềm. Một công cụ tương thích với nhiều hệ thống lưu trữ dữ liệu, cơ sở dữ liệu và nền tảng thử nghiệm khác nhau sẽ linh hoạt và dễ sử dụng hơn.
Ví dụ, Hỗ trợ tổng hợp Hơn 20 trình kết nối cơ sở dữ liệu và hơn 5 trình kết nối hệ thống tệp, bao gồm các tùy chọn phổ biến như Microsoft SQL Server, Amazon S3 và Oracle, đảm bảo an toàn dữ liệu và tạo dữ liệu dễ dàng.
Tùy chỉnh và linh hoạt
Tìm kiếm các công cụ cung cấp các tùy chọn tùy chỉnh linh hoạt để điều chỉnh việc tạo dữ liệu tổng hợp cho phù hợp với các yêu cầu và kịch bản thử nghiệm cụ thể. Các tham số có thể tùy chỉnh, chẳng hạn như quy tắc tạo dữ liệu, mối quan hệ và ràng buộc, cho phép bạn tinh chỉnh dữ liệu được tạo để phù hợp với tiêu chí và mục tiêu thử nghiệm.
Tóm lại
Sản phẩm ý nghĩa của dữ liệu thử nghiệm trong phát triển phần mềm không thể nói quá—đó là điều giúp chúng tôi xác định và sửa các sai sót trong chức năng phần mềm. Nhưng việc quản lý dữ liệu thử nghiệm không chỉ là vấn đề thuận tiện; điều quan trọng là phải tuân thủ các quy định và quy tắc về quyền riêng tư. Làm đúng có thể giảm bớt khối lượng công việc cho nhóm phát triển của bạn, tiết kiệm tiền và đưa sản phẩm ra thị trường nhanh hơn.
Đó là nơi dữ liệu tổng hợp có ích. Nó cung cấp dữ liệu thực tế và linh hoạt mà không tốn quá nhiều thời gian, giúp các công ty luôn tuân thủ và an toàn. Với các công cụ tạo dữ liệu tổng hợp, việc quản lý dữ liệu thử nghiệm trở nên nhanh hơn và hiệu quả hơn.
Điều tuyệt vời nhất là mọi công ty đều có thể tiếp cận được dữ liệu thử nghiệm tổng hợp chất lượng, bất kể mục đích của họ là gì. Tất cả những gì bạn cần làm là tìm một nhà cung cấp đáng tin cậy các công cụ tạo dữ liệu tổng hợp. Hãy liên hệ với Syntho ngay hôm nay và đặt bản demo miễn phí để xem dữ liệu tổng hợp có thể mang lại lợi ích như thế nào cho việc kiểm tra phần mềm của bạn.
Giới thiệu về tác giả
Giám đốc sản phẩm & đồng sáng lập
Marijn có nền tảng học vấn về khoa học máy tính, kỹ thuật công nghiệp và tài chính, đồng thời từ đó đã thể hiện xuất sắc các vai trò trong phát triển sản phẩm phần mềm, phân tích dữ liệu và an ninh mạng. Marijn hiện đang giữ vai trò là người sáng lập và Giám đốc sản phẩm (CPO) tại Syntho, thúc đẩy sự đổi mới và tầm nhìn chiến lược đi đầu trong lĩnh vực công nghệ.
Lưu hướng dẫn dữ liệu tổng hợp của bạn ngay bây giờ!
- Dữ liệu tổng hợp là gì?
- Tại sao các tổ chức sử dụng nó?
- Giá trị thêm các trường hợp khách hàng dữ liệu tổng hợp
- Bắt đầu như thế nào
