וואָס איז טעסט דאַטן: באַטייַט, אַפּפּליקאַטיאָנס און טשאַלאַנדזשיז
טיש פון קאָנטענץ
וואָס איז פּרובירן דאַטן אין ווייכווארג טעסטינג?
אין פּשוט טערמינען, פּרובירן דאַטן דעפֿיניציע איז דאָס: טעסט דאַטן איז די אויסגעקליבן דאַטן שטעלט געוויינט צו געפֿינען פלאָז און מאַכן זיכער אַז ווייכווארג אַרבעט ווי עס איז געמיינט צו.
טעסטערס און ענדזשאַנירז פאַרלאָזנ זיך פּרובירן דאַטן שטעלט, צי אַסעמבאַלד מאַניואַלי אָדער מיט ספּעשאַלייזד פּרובירן דאַטן דור מכשירים, צו באַשטעטיקן ווייכווארג פאַנגקשאַנאַליטי, אַססעסס פאָרשטעלונג און שטיצן זיכערהייט.
יקספּאַנדיד אויף דעם באַגריף, וואָס איז פּרובירן דאַטן אין טעסטינג? איבער מיר דאַטן שטעלט, פּרובירן דאַטן כולל אַ קייט פון אַרייַנשרייַב וואַלועס, סינעריאָוז און טנאָים. די יסודות זענען קערפאַלי אויסגעקליבן צו וואַלאַדייט צי די דעליוועראַבאַלז טרעפן די שטרענג קרייטיריאַ פון קוואַליטעט און פאַנגקשאַנאַליטי דערוואַרט פון ווייכווארג.
צו באַקומען אַ בעסער דערפאַרונג פּרובירן דאַטן דעפֿיניציע, לאָזן אונדז ויספאָרשן פאַרשידן טייפּס פון פּרובירן דאַטן.
וואָס זענען די טייפּס פון פּרובירן דאַטן?
בשעת די ערשטיק ציל פון טעסטינג דאַטן איז צו ענשור אַז די ווייכווארג ביכייווז ווי דערוואַרט, די סיבות וואָס ווירקן ווייכווארג פאָרשטעלונג זענען זייער אַנדערש. די וועריאַביליטי מיטל אַז טעסטערס מוזן נוצן פאַרשידענע טייפּס פון דאַטן צו אַססעסס די נאַטור פון די סיסטעם אין פאַרשידענע טנאָים.
אַזוי, לאָזן אונדז ענטפֿערן די קשיא -וואָס איז פּרובירן דאַטן אין ווייכווארג טעסטינג? - מיט ביישפילן.
- Positive פּרובירן דאַטן איז געניצט צו פּרובירן די ווייכווארג אונטער נאָרמאַל אַפּערייטינג באדינגונגען, פֿאַר בייַשפּיל, צו קאָנטראָלירן אויב אַ מאַשין לויפט סמודלי אויף אַ פלאַך וועג אָן קיין מניעות.
- נעגאַטיוו פּרובירן דאַטן איז ווי טעסטינג די פאָרשטעלונג פון די מאַשין מיט זיכער ספּער טיילן מאַלפאַנגקשאַנינג. עס העלפּס צו ידענטיפיצירן ווי די ווייכווארג ריספּאַנדז צו פאַרקריפּלט דאַטן ינפּוץ אָדער סיסטעם אָווערלאָאַד.
- עקוויוואַלאַנס קלאַס פּרובירן דאַטן העלפּס פאָרשטעלן די נאַטור פון אַ ספּעציפיש גרופּע אָדער קאַטעגאָריע אין די ווייכווארג צו פּרובירן, ספּעציעל ווי די ווייכווארג כאַנדאַלז פאַרשידענע טייפּס פון ניצערס אָדער ינפּוץ.
- טראַפ - פּרובירן דאַטן איז דזשענערייטאַד אָן קיין ספּעציפיש מוסטער. עס העלפּס צו ענשור אַז די ווייכווארג קענען שעפּן אומגעריכט סינעריאָוז סמודלי.
- הערשן-באזירט פּרובירן דאַטן איז דזשענערייטאַד לויט פּרעדעפינעד כּללים אָדער קרייטיריאַ. אין אַ באַנקינג אַפּ, עס קענען זיין טראַנסאַקטיאָן דאַטן דזשענערייטאַד צו ענשור אַז אַלע טראַנזאַקשאַנז טרעפן זיכער רעגולאַטאָרי רעקווירעמענץ אָדער אַז חשבון באַלאַנסעס בלייבן ין ספּעסיפיעד לימאַץ.
- גרענעץ פּרובירן דאַטן טשעקס ווי די ווייכווארג מאַנידזשיז וואַלועס אין די עקסטרעם ענדס פון פּאַסיק ריינדזשאַז. עס איז ענלעך צו פּושינג עטלעכע ויסריכט צו זיין אַבסאָלוט לימאַץ.
- רעגרעססיאָן פּרובירן דאַטן איז געניצט צו קאָנטראָלירן אויב לעצטע ענדערונגען צו די ווייכווארג האָבן טריגערד נייַ חסרונות אָדער ישוז.
דורך ניצן די פאַרשידענע טייפּס פון פּרובירן דאַטן, QA ספּעשאַלאַסץ קענען יפעקטיוולי אַססעסס אויב די ווייכווארג אַפּערייץ ווי בדעה, פונט פונט קיין וויקנאַסאַז אָדער באַגז, און לעסאָף פֿאַרבעסערן די פאָרשטעלונג פון די סיסטעם.
אָבער ווו קענען ווייכווארג טימז באַקומען די דאַטן? זאל ס דיסקוטירן אַז ווייַטער.
ווי איז פּראָבע דאַטן באשאפן?
איר האָבן די פאלגענדע דרייַ אָפּציעס שאַפֿן פּראָבע דאַטן פֿאַר דיין פּרויעקט:
- קאַרש-קלייַבן די דאַטן פון די יגזיסטינג דאַטאַבייס, מאַסקינג קונה אינפֿאָרמאַציע אַזאַ ווי פּערסאַנאַלי ידענטיפיאַבלע אינפֿאָרמאַציע (PII).
- מאַניואַלי שאַפֿן רעאַליסטיש פּרובירן דאַטן מיט הערשן-באזירט דאַטן אַפּלאַקיישאַנז.
- דזשענערייט סינטעטיש דאַטן.
פילע דאַטן ינזשעניעריע טימז פאַרלאָזנ זיך בלויז איין פון די אַפּראָוטשיז, צו אָפט טשוזינג די מערסט צייט-קאַנסומינג און מי-אינטענסיווע אופֿן פון פּרובירן דאַטן דור. פֿאַר בייַשפּיל, ווען פּיקינג מוסטער דאַטן פון יגזיסטינג דאַטאַבייסיז, ינזשעניעריע טימז מוזן ערשטער עקסטראַקט עס פון קייפל קוואלן, דעמאָלט פֿאָרמאַט, רייַבן און מאַסקע עס, מאכן עס פּאַסיק פֿאַר אַנטוויקלונג אָדער טעסטינג ינווייראַנמאַנץ.
אן אנדער אַרויסרופן איז צו ענשור אַז דאַטן טרעפן ספּעציפיש טעסטינג קרייטיריאַ: אַקיעראַסי, דייווערסיטי, ספּעציפֿישקייט צו אַ באַזונדער לייזונג, הויך קוואַליטעט און העסקעם מיט רעגיאַליישאַנז אויף פּראַטעקטינג פערזענלעכע דאַטן. אָבער, די טשאַלאַנדזשיז זענען יפעקטיוולי גערעדט דורך מאָדערן test data management אַפּראָוטשיז, אַזאַ ווי אָטאַמייטיד פּרובירן דאַטן דור.
די סינטהאָ פּלאַטפאָרמע אָפפערס אַ קייט פון קייפּאַבילאַטיז צו שעפּן די טשאַלאַנדזשיז, אַרייַנגערעכנט:
- סמאַרט דע-ידענטיפיקאַטיאָן ווען אַ געצייַג אויטאָמאַטיש יידענאַפייד אַלע PII, שפּאָרן עקספּערץ צייט און מי.
- ארבעטן אַרום שפּירעוודיק אינפֿאָרמאַציע דורך ריפּלייסינג PII און אנדערע ידענטיפיערס מיט סינטעטיש רייצנ דאַטן וואָס אַליינז מיט געשעפט לאָגיק און פּאַטערנז.
- אָנהאַלטן רעפערענטשאַל אָרנטלעכקייַט דורך קאָנסיסטענט דאַטן מאַפּינג אַריבער דאַטאַבייסיז און סיסטעמען.
מיר וועלן ויספאָרשן די קייפּאַבילאַטיז אין מער דעטאַל. אָבער קודם, לאָמיר זיך אָפּטיילן אין די ענינים וואָס שייך שאפן פּרובירן דאַטן אַזוי איר זענט אַווער פון זיי און וויסן ווי צו אַדרעס זיי.
פּרובירן דאַטן טשאַלאַנדזשיז אין ווייכווארג טעסטינג
סאָורסינג גילטיק פּרובירן דאַטן איז אַ קאָרנערסטאָון פון עפעקטיוו טעסטינג. אָבער, ינזשעניעריע טימז האָבן אַ ביסל טשאַלאַנדזשיז אויף די וועג צו פאַרלאָזלעך ווייכווארג.
צעוואָרפן דאַטן קוואלן
דאַטן, ספּעציעל פאַרנעמונג דאַטן, ריזיידז אַריבער אַ מיריאַד פון קוואלן, אַרייַנגערעכנט לעגאַט מאַינפראַמעס, SAP, ריליישאַנאַל דאַטאַבייסיז, NoSQL און דייווערס וואָלקן ינווייראַנמאַנץ. דעם דיספּערשאַן, קאַמביינד מיט אַ ברייט קייט פון פֿאָרמאַטירונגען, קאַמפּליקייץ פּראָדוקציע דאַטן צוטריט פֿאַר ווייכווארג טימז. עס אויך סלאָוז אַראָפּ דעם פּראָצעס פון באַקומען די רעכט דאַטן פֿאַר טעסטינג און רעזולטאַטן פאַרקריפּלט פּרובירן דאַטן.
סובסעטטינג פֿאַר פאָקוס
אינזשעניריע טימז אָפט געראַנגל מיט סעגמענטינג גרויס און דייווערס טעסט דאַטאַסעץ אין קלענערער, טאַרגעטעד סאַבסעץ. אָבער עס איז אַ מוזן-טאָן זינט דעם ברייקאַפּ העלפּס זיי פאָקוס אויף ספּעציפיש פּרובירן קאַסעס, מאכן עס גרינגער צו רעפּראָדוצירן און פאַרריכטן ישוז בשעת בעכעסקעם די באַנד פון פּרובירן דאַטן און פֿאַרבונדן קאָס נידעריק.
מאַקסאַמייזינג פּרובירן קאַווערידזש
ענדזשאַנירז זענען אויך פאַראַנטוואָרטלעך צו מאַכן זיכער אַז די פּראָבע דאַטן זענען פולשטענדיק גענוג צו דורכקוקן דיפיינד פּרובירן קאַסעס, מינאַמייז דעפעקט געדיכטקייַט, און פאָרטיפיי די רילייאַבילאַטי פון ווייכווארג. אָבער, זיי האָבן טשאַלאַנדזשיז אין דעם מי רעכט צו פאַרשידן סיבות, אַזאַ ווי סיסטעם קאַמפּלעקסיטי, לימיטעד רעסורסן, ענדערונגען אין ווייכווארג, דאַטן פּריוואַטקייט און זיכערהייט קאַנסערנז, און סקאַלאַביליטי ישוז.
רעאַליזם אין פּרובירן דאַטן
די זוכן פֿאַר רעאַליזם אין פּראָבע דאַטן ווייזט ווי קריטיש עס איז צו שפּיגל אָריגינעל דאַטן וואַלועס מיט דער גרעסטער געטריישאפט. טעסט דאַטן מוזן ענג ריזעמבאַל די פּראָדוקציע סוויווע צו ויסמיידן פאַלש פּאַזאַטיווז אָדער נעגאַטיוועס. אויב דעם רעאַליזם איז נישט אַטשיווד, עס קען שאַטן ווייכווארג קוואַליטעט און רילייאַבילאַטי. געגעבן אַז, ספּעשאַלאַסץ דאַרפֿן צו באַצאָלן נאָענט ופמערקזאַמקייַט צו דעטאַל ווי זיי צוגרייטן פּרובירן דאַטן.
דאַטאַ דערפרישן און וישאַלט
טעסט דאַטן מוזן זיין קעסיידער דערהייַנטיקט צו פאַרטראַכטנ ענדערונגען אין די פּראָדוקציע סוויווע און אַפּלאַקיישאַן רעקווירעמענץ. אָבער, דעם אַרבעט קומט מיט באַטייַטיק טשאַלאַנדזשיז, ספּעציעל אין ינווייראַנמאַנץ ווו אַקסעס צו דאַטן איז לימיטעד רעכט צו רעגולאַטאָרי העסקעם. קאָואָרדאַנייטינג דאַטן דערפרישן סייקאַלז און ינשורינג דאַטן קאָנסיסטענסי אַריבער טעסטינג ינווייראַנמאַנץ ווערן קאָמפּלעקס ינדעווערז וואָס דאַרפן אָפּגעהיט קאָואָרדאַניישאַן און שטרענג העסקעם מיטלען.
טשאַלאַנדזשיז מיט פאַקטיש פּרובירן דאַטן
לויט Syntho ס יבערבליק אויף לינקעדין, 50% פון קאָמפּאַניעס נוצן פּראָדוקציע דאַטן, און 22% נוצן מאַסקט דאַטן צו פּרובירן זייער ווייכווארג. זיי קלייַבן פאַקטיש דאַטן ווי עס מיינט ווי אַן גרינג באַשלוס: קאָפּיע יגזיסטינג דאַטן פון די פּראָדוקציע סוויווע, פּאַפּ עס אין די פּראָבע סוויווע און נוצן עס ווי דארף.
אָבער, ניצן פאַקטיש דאַטן פֿאַר טעסטינג גיט עטלעכע טשאַלאַנדזשיז, אַרייַנגערעכנט:
- ויסמיידן מאַסקינג דאַטן צו נאָכקומען מיט פּריוואַטקייט רעגיאַליישאַנז דאַטע זיכערהייַט בריטשיז און אַדכיר צו געזעצן פאַרווערן די נוצן פון פאַקטיש דאַטן פֿאַר טעסטינג צוועקן.
- פּאַסיק דאַטן אין די פּראָבע סוויווע, וואָס איז יוזשאַוואַלי אַנדערש פון די פּראָדוקציע סוויווע.
- ופּדאַטינג דאַטאַבייסיז קעסיידער גענוג.
אויף שפּיץ פון די טשאַלאַנדזשיז, קאָמפּאַניעס גרייכן מיט דריי קריטיש ישוז ווען טשוזינג פאַקטיש דאַטן פֿאַר טעסטינג.
לימיטעד אַוויילאַבילאַטי
לימיטעד, קנאַפּ אָדער מיסט דאַטן איז פּראָסט ווען דעוועלאָפּערס באַטראַכטן פּראָדוקציע דאַטן ווי פּאַסיק פּרובירן דאַטן. אַקסעסינג הויך-קוואַליטעט פּרובירן דאַטן, ספּעציעל פֿאַר קאָמפּלעקס סיסטעמען אָדער סינעריאָוז, ווערט ינקריסינגלי שווער. דעם יאַקרעס פון דאַטן כאַמפּערז פולשטענדיק טעסטינג און וואַלאַדיישאַן פּראַסעסאַז, מאכן ווייכווארג טעסטינג השתדלות ווייניקער עפעקטיוו.
העסקעם ישוז
שטרענג דאַטן פּריוואַטקייט געזעצן אַזאַ ווי CPRA און GDPR דאַרפן די שוץ פון PII אין פּרובירן ינווייראַנמאַנץ, ימפּאָוזינג שטרענג העסקעם סטאַנדאַרדס אויף דאַטן סאַניטיזיישאַן. אין דעם קאָנטעקסט, פאַקטיש נעמען, אַדרעסעס, טעלעפאָן נומערן און SSNs געפֿונען אין פּראָדוקציע דאַטן זענען באַטראַכט ומלעגאַל דאַטע פֿאָרמאַטירונגען.
פּריוואַטקייט קאַנסערנז
די העסקעם אַרויסרופן איז קלאָר: ניצן אָריגינעל פערזענלעכע דאַטן ווי פּרובירן דאַטן איז פּראָוכיבאַטאַד. צו אַדרעס דעם אַרויסגעבן און ענשור אַז קיין PII איז געניצט צו בויען פּרובירן קאַסעס, טעסטערס מוזן טאָפּל-טשעק אַז שפּירעוודיק דאַטע איז סאַניטייזד אָדער אַנאָנימייזד איידער ניצן עס אין טעסטינג ינווייראַנמאַנץ. בשעת קריטיק פֿאַר דאַטע זיכערהייַט, דעם אַרבעט ווערט צייט-קאַנסומינג און מוסיף אן אנדער פּלאַסט פון קאַמפּלעקסיטי פֿאַר טעסטינג טימז.
וויכטיקייט פון קוואַליטעט פּרובירן דאַטן
גוט פּרובירן דאַטן דינט ווי די באַקבאָון פון די גאנצע QA פּראָצעס. עס איז אַ גאַראַנטירן אַז ווייכווארג פאַנגקשאַנז ווי עס זאָל, פּערפאָרמז געזונט אין פאַרשידענע טנאָים און סטייז זיכער פון דאַטן בריטשיז און בייזע אנפאלן. אָבער, עס איז אן אנדער וויכטיק נוץ.
זענט איר באַקאַנט מיט יבעררוק-לינקס טעסטינג? דער צוגאַנג פּושיז טעסטינג צו די פרי סטאַגעס אין די אַנטוויקלונג פון די לעבן ציקל אַזוי עס קען נישט פּאַמעלעך די agile פּראָצעס. יבעררוק-לינקס טעסטינג שנייַדן די צייט און קאָס פֿאַרבונדן מיט טעסטינג און דיבאַגינג שפּעטער אין די ציקל דורך קאַטשינג און פיקסיר ישוז.
פֿאַר יבעררוק-לינקס טעסטינג צו אַרבעטן געזונט, געהאָרכיק פּרובירן דאַטן שטעלט זענען נייטיק. די הילף אַנטוויקלונג און קאַ טימז צו פּרובירן ספּעציפיש סינעריאָוז ונ דורך. אַוטאָמאַטיאָן און סטרימליינינג מאַנואַל פּראַסעסאַז זענען שליסל דאָ. איר קענען פאַרגיכערן פּראַוויזשאַנז און מאַכנ זיך רובֿ פון די טשאַלאַנדזשיז וואָס מיר דיסקאַסט דורך די צונעמען פּרובירן דאַטן דור מכשירים מיט סינטעטיש דאַטן.
סינטעטיש דאַטן ווי אַ לייזונג
א סינטעטיש דאַטן-באזירט test data management צוגאַנג איז אַ לעפיערעך נייַ אָבער עפעקטיוו סטראַטעגיע פֿאַר מיינטיינינג קוואַליטעט בשעת טאַקלינג טשאַלאַנדזשיז. קאָמפּאַניעס קענען פאַרלאָזנ אויף סינטעטיש דאַטן דור צו געשווינד שאַפֿן הויך-קוואַליטעט פּרובירן דאַטן.
דעפֿיניציע און קעראַקטעריסטיקס
סינטעטיש פּרובירן דאַטן זענען אַרטאַפישאַלי דזשענערייטאַד דאַטן דיזיינד צו סימולירן דאַטן טעסטינג ינווייראַנמאַנץ פֿאַר ווייכווארג אַנטוויקלונג. דורך ריפּלייסינג די PII מיט רייצנ דאַטן אָן קיין שפּירעוודיק אינפֿאָרמאַציע, סינטעטיש דאַטן מאַכן test data management שנעלער און גרינגער.
סינטעטיש טעסט דאַטן לאָווערס פּריוואַטקייט ריסקס און אויך לאָזן דעוועלאָפּערס שטרענג אַססעסס די פאָרשטעלונג, זיכערהייט און פאַנגקשאַנאַליטי פון די אַפּ אין אַ קייט פון פּאָטענציעל סינעריאָוז אָן ימפּאַקטינג די פאַקטיש סיסטעם. איצט, לאָזן אונדז ויספאָרשן וואָס אַנדערש סינטעטיש דאַטן מכשירים קענען טאָן.
אַדרעס העסקעם און פּריוואַטקייט טשאַלאַנדזשיז
לאָמיר נעמען די לייזונג פון Syntho ווי אַ בייַשפּיל. צו מאַכנ די העסקעם און פּריוואַטקייט טשאַלאַנדזשיז, מיר נוצן סאַפיסטאַקייטיד דאַטן מאַסקינג טעקניקס צוזאמען מיט די מאָדערן PII סקאַנינג טעכנאָלאָגיע. Syntho's AI-Powered PII Scanner אויטאָמאַטיש יידענאַפייד און פלאַגס קיין שפאלטן אין באַניצער דאַטאַבייסיז מיט דירעקט פּייס. דאָס ראַדוסאַז מאַנואַל אַרבעט און ינשורז פּינטלעך דיטעקשאַן פון שפּירעוודיק דאַטן, לאָוערינג די ריזיקירן פון דאַטן בריטשיז און ניט-העסקעם מיט פּריוואַטקייט רעגיאַליישאַנז.
אַמאָל שפאלטן מיט PII זענען יידענאַפייד, Syntho ס פּלאַטפאָרמע אָפפערס רייצנ דאַטן ווי דער בעסטער דע-ידענטיפיקאַטיאָן אופֿן אין דעם פאַל. דער שטריך פּראַטעקץ שפּירעוודיק אָריגינעל PII דורך ריפּלייסינג עס מיט רעפּריזענאַטיוו רייצנ דאַטן וואָס נאָך האלט רעפערענטשאַל אָרנטלעכקייַט פֿאַר טעסטינג צוועקן אַריבער דאַטאַבייסיז און סיסטעמען. דאָס איז אַטשיווד דורך קאָנסיסטענט מאַפּינג פאַנגקשאַנאַליטי, וואָס ינשורז אַז די סאַבסטאַטוטאַד דאַטן גלייַכן די געשעפט לאָגיק און פּאַטערנז בשעת נאָכקומען מיט רעגיאַליישאַנז ווי GDPR און HIPAA.
צושטעלן ווערסאַטילאַטי אין טעסטינג
ווערסאַטאַל טעסטינג דאַטן קענען העלפֿן קאָמפּאַניעס באַקומען די אַרויסרופן פון לימיטעד דאַטן אַוויילאַבילאַטי און מאַקסאַמייז פּראָבע קאַווערידזש. די סינטהאָ פּלאַטפאָרמע שטיצט ווערסאַטילאַטי מיט זייַן הערשן-באזירט סינטעטיש דאַטן דור.
דעם באַגריף ינוואַלווז שאפן פּרובירן דאַטן דורך נאָכפאָלגן פּרידעפינעד כּללים און קאַנסטריינץ צו נאָכקרימען פאַקטיש-וועלט דאַטן אָדער סימולירן ספּעציפיש סינעריאָוז. הערשן-באזירט סינטעטיש דאַטן דור אָפפערס ווערסאַטילאַטי אין טעסטינג דורך פאַרשידן סטראַטעגיעס:
- דזשענערייטינג דאַטן פֿון קראַצן: הערשן-באזירט סינטעטיש דאַטן מאכט עס מעגלעך צו דזשענערייט דאַטן ווען לימיטעד אָדער קיין פאַקטיש דאַטן זענען בנימצא. דעם יקוויפּס טעסטערס און דעוועלאָפּערס מיט די נייטיק דאַטן.
- ענריטשינג דאַטן: עס ענריטשיז דאַטן דורך אַדינג מער ראָוז און שפאלטן, מאכן עס גרינגער צו שאַפֿן גרעסערע דאַטאַסעץ.
- פלעקסיביליטי און קוסטאָמיזאַטיאָן: מיט די הערשן-באזירט צוגאַנג, מיר קענען בלייַבן פלעקסאַבאַל און אַדאַפּט צו פאַרשידענע דאַטן פֿאָרמאַטירונגען און סטראַקטשערז, דזשענערייטינג סינטעטיש דאַטן טיילערד צו ספּעציפיש באדערפענישן און סינעריאָוז.
- רייניקונג פון דאַטן: דאָס ינוואַלווז די פאלגענדע פּרידיפיינד כּללים ווען דזשענערייטינג דאַטן צו פאַרריכטן ינגקאַנסיסטענסיז, פּלאָמבירן אין פעלנדיק וואַלועס און באַזייַטיקן פארדארבן פּרובירן דאַטן. עס ינשורז דאַטן קוואַליטעט און אָרנטלעכקייַט, ספּעציעל וויכטיק ווען דער אָריגינעל דאַטאַסעט כּולל ינאַקיעראַסיז וואָס קען ווירקן טעסטינג רעזולטאַטן.
ווען טשוזינג די רעכט דאַטן דזשענערייטינג מכשירים, עס איז יקערדיק צו באַטראַכטן זיכער סיבות צו מאַכן זיכער אַז זיי טאַקע יז די ווערקלאָוד פֿאַר דיין טימז.
קאָנסידעראַטיאָנס ווען טשוזינג סינטעטיש דאַטן מכשירים
די ברירה פון סינטעטיש דאַטן מכשירים דעפּענדס אויף דיין געשעפט דאַרף, ינטאַגריישאַן קייפּאַבילאַטיז און דאַטן פּריוואַטקייט רעקווירעמענץ. כאָטש יעדער אָרגאַניזאַציע איז יינציק, מיר האָבן אַוטליינד די שליסל קרייטיריאַ פֿאַר סעלינג סינטעטיש דאַטן דור מכשירים.
דאַטאַ רעאַליזם
פאַרזיכערן אַז די געצייַג איר באַטראַכטן דזשענערייץ פּרובירן דאַטן ענג ריזעמבאַלינג פאַקטיש-וועלט דאַטן. בלויז דעמאָלט עס יפעקטיוולי סימולירן פאַרשידן פּראָבע סינעריאָוז און דעטעקט פּאָטענציעל ישוז. די געצייַג זאָל אויך פאָרשלאָגן קוסטאָמיזאַטיאָן אָפּציעס צו נאָכקרימען פאַרשידענע דאַטן דיסטריביושאַנז, פּאַטערנז און אַנאַמאַליז אין פּראָדוקציע ינווייראַנמאַנץ.
דאַטאַ דייווערסיטי
קוקן פֿאַר מכשירים וואָס קענען דזשענערייט מוסטער דאַטן קאַווערינג אַ ברייט קייט פון נוצן קאַסעס, אַרייַנגערעכנט פאַרשידענע דאַטן טייפּס, פֿאָרמאַטירונגען און סטראַקטשערז באַטייַטיק צו די ווייכווארג אונטער פּראָבע. די דייווערסיטי העלפּס וואַלאַדייט צי די סיסטעם איז געזונט און ינשורז פולשטענדיק פּרובירן קאַווערידזש.
סקאַלאַביליטי און פאָרשטעלונג
קוק ווי געזונט די געצייַג קענען דזשענערייט גרויס וואַליומז פון סינטעטיש דאַטן, ספּעציעל פֿאַר טעסטינג קאָמפּלעקס אָדער הויך-באַנד סיסטעמען. איר ווילט אַ געצייַג וואָס קענען פאַרגרעסערן די דאַטן רעקווירעמענץ פון ענטערפּרייז-וואָג אַפּלאַקיישאַנז אָן קאַמפּראַמייזינג פאָרשטעלונג אָדער רילייאַבילאַטי.
דאַטן פּריוואַטקייט און זיכערהייט
פּרייאָראַטייז מכשירים מיט געבויט-אין פֿעיִקייטן צו באַוואָרענען שפּירעוודיק אָדער קאַנפאַדענשאַל אינפֿאָרמאַציע ווען דזשענערייטינג דאַטן. קוק פֿאַר פֿעיִקייטן ווי דאַטן אַנאָנימיזאַטיאָן און נאָכקומען מיט דאַטן שוץ רעגיאַליישאַנז צו מינאַמייז פּריוואַטקייט ריסקס און נאָכקומען מיט די געזעץ.
ינטעגראַטיאָן און קאַמפּאַטאַבילאַטי
קלייַבן ווייכווארג וואָס סימלאַסלי פּאַסיק פֿאַר דיין יגזיסטינג טעסטינג סעטאַפּ צו פאַסילאַטייט גרינג אַדאַפּטיישאַן און ינטאַגריישאַן אין די וואָרקפלאָוו פון ווייכווארג אַנטוויקלונג. א געצייַג וואָס איז קאַמפּאַטאַבאַל מיט פאַרשידן דאַטן סטאָרידזש סיסטעמען, דאַטאַבייסיז און טעסטינג פּלאַטפאָרמס וועט זיין מער ווערסאַטאַל און גרינגער צו נוצן.
פֿאַר בייַשפּיל, סינטהאָ שטיצט 20+ דאַטאַבייס קאַנעקטערז און 5+ טעקעסיסטעם קאַנעקטערז, אַרייַנגערעכנט פאָלקס אָפּציעס ווי Microsoft SQL Server, Amazon S3 און Oracle, וואָס ינשורז דאַטן זיכערקייַט און גרינג דאַטן דזשענעריישאַן.
קוסטאָמיזאַטיאָן און בייגיקייַט
זוכן מכשירים וואָס פאָרשלאָגן פלעקסאַבאַל קוסטאָמיזאַטיאָן אָפּציעס צו צוציען סינטעטיש דאַטן דור צו ספּעציפיש טעסטינג רעקווירעמענץ און סינעריאָוז. קוסטאָמיזאַבלע פּאַראַמעטערס, אַזאַ ווי דאַטן דזשענערייטינג כּללים, ריליישאַנשיפּ און קאַנסטריינץ, לאָזן איר פיין-טון די דזשענערייטאַד דאַטן צו גלייַכן די טעסטינג קרייטיריאַ און אַבדזשעקטיווז.
צו סאַכאַקל אַרויף
די טייַטש פון פּרובירן דאַטן אין ווייכווארג אַנטוויקלונג קענען ניט זיין אָוווערסטייטיד - דאָס איז וואָס העלפּס אונדז צו ידענטיפיצירן און ריכטיק פלאָז אין ווייכווארג פאַנגקשאַנאַליטי. אָבער אָנפירונג פּראָבע דאַטן איז ניט נאָר אַ ענין פון קאַנוויניאַנס; עס איז קריטיש צו נאָכקומען מיט רעגיאַליישאַנז און פּריוואַטקייט כּללים. טאן עס רעכט קענען יז די ווערקלאָוד פֿאַר דיין אַנטוויקלונג טימז, שפּאָרן געלט און באַקומען פּראָדוקטן צו מאַרק פאַסטער.
אַז ס ווו סינטעטיש דאַטן קומט אין האַנטיק. עס גיט רעאַליסטיש און ווערסאַטאַל דאַטן אָן צו פיל צייט-אינטענסיווע אַרבעט, בעכעסקעם קאָמפּאַניעס געהאָרכיק און זיכער. מיט סינטעטיש דאַטן דור מכשירים, אָנפירונג פּרובירן דאַטן ווערט פאַסטער און מער עפעקטיוו.
דער בעסטער טייל איז אַז קוואַליטעט סינטעטיש פּרובירן דאַטן איז ין דערגרייכן פֿאַר יעדער פירמע, קיין ענין די צוועקן. כל איר דאַרפֿן צו טאָן איז צו געפֿינען אַ פאַרלאָזלעך שפּייַזער פון מכשירים פֿאַר סינטעטיש דאַטן דור. קאָנטאַקט Syntho הייַנט און בוך אַ פריי דעמאָ צו זען ווי סינטעטיש דאַטן קענען נוץ דיין ווייכווארג טעסטינג.
וועגן די מחברים
הויפּט פּראָדוקט אָפיציר און קאָ-גרינדער
Marijn האט אַן אַקאַדעמיק הינטערגרונט אין קאַמפּיוטינג וויסנשאַפֿט, ינדאַסטריאַל ינזשעניעריע און פינאַנצן, און האט זינט דעמאָלט יקסעלד אין ראָלעס אַריבער ווייכווארג פּראָדוקט אַנטוויקלונג, דאַטן אַנאַליטיקס און סייבער זיכערהייט. Marijn איז איצט אַקטינג ווי גרינדער און טשיף פּראָדוקט אָפיציר (CPO) ביי Syntho, דרייווינג כידעש און סטראַטידזשיק זעאונג אין די פאָרפראַנט פון טעכנאָלאָגיע.
היט דיין סינטעטיש דאַטן פירן איצט!
- וואָס איז סינטעטיש דאַטן?
- פארוואס טאָן אָרגאַנאַזיישאַנז נוצן עס?
- ווערט אַדינג סינטעטיש דאַטן קליענט קאַסעס
- ווי צו אָנהייבן
