Realistische Testdatengenerierung

 

Bewährte Datensynthese, Subsetting und Maskierung

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Synthetisieren Sie intelligente Testdaten und stellen Sie sie auf Ihre Weise bereit


Benötigen Sie eine Lösung für das Testdatenmanagement, die:

  • Testdatenbanken mit Realismus und referenzieller Integrität füllen
  • intelligente Testdaten in Textdateien, Dokumenten, Berichten oder Bildern erzeugen
  • Verbesserung der Anwendungsqualität durch Stresstests und Automatisierung
  • das für Hardware- und Software-Benchmarking benötigte Volumen erzeugen
  • Vorschau von ETL-Mappings und Prototypen von Data Vault-Modellen mit Testdaten
  • Anonymisierte Datensätze für Offshore-Entwickler online stellen
  • direkte Integration mit Datenbank-Klonen, Virtualisierung und DevOps-Pipelines

 

nur Datenmodelle oder Metadaten verwenden, aber keine tatsächlichen Produktionsdaten?


Dann brauchen Sie ein robustes Werkzeug zur Erzeugung von Testdaten. Tabellenansichten, Indexreihenfolgen, Schlüsselbeziehungen sowie Datei- und Berichtsinhalte müssen die Eigenschaften von Produktionsdaten widerspiegeln, um für Tests nützlich zu sein. Die Generierung realistischer Werte und Formate mit synthetischen Daten in idealen Bereichen und Häufigkeiten - und die Befüllung großer Ziele - kann mit anderen Tools oder Programmen sehr viel Zeit in Anspruch nehmen.

 

Mit dem IRI RowGen-Tool für die Synthese von Testdaten oder der IRI Voracity-Plattform für das Testdatenmanagement (TDM), in die RowGen eingebettet ist, können Sie mehrere intelligente Testdatenziele für Testdatenbanken, Dateistrukturen und benutzerdefinierte Berichtsformate von Grund auf neu generieren - und das alles ohne Zugriff auf reale Daten. Oder wenn Sie reale Daten aus der Produktion verwenden und anonymisieren, unterteilen oder anderweitig maskieren wollen, können Sie das auch mit den IRI-Datenmaskierungswerkzeugen in Voracity tun.

Die IRI-Testdatensoftware bietet Ihnen vier Möglichkeiten, anonyme, aber intelligente Testdaten in referenziell korrekten Datenbank-, Flat-File-, semistrukturierten Datei-, formatierten Berichts- und sogar unstrukturierten Dateizielen zu erzeugen:

Datenbank- oder Dateisynthese (über zufällige Datenerzeugung oder -auswahl) in IRI RowGen.

Maskierung von Produktions- oder Testdaten in IRI FieldShield, CellShield EE oder DarkShield.

RDB-Tabellenteilung und Maskierung mit RowGen oder FieldShield Daten (Zufallsgenerierung/-auswahl).

Jede Kombination der oben genannten Techniken in Voracity (die alles inkludiert).

Möglichkeiten der Datensynthese

RowGen kann strukturell und referenziell korrekte synthetische Testdaten für jedes gängige RDBMS mit definierten Einschränkungen sowie Testdaten in benutzerdefinierten Berichtslayouts oder gängigen Datei-/Feed-Formaten wie diesen erstellen:

RowGen generiert zufällig Feldwerte in mehr als 100 Datentypen. Es kann auch zufällig Daten aus Set-Dateien auf Feldebene auswählen. Zusammen mit benutzerdefinierten/zusammengesetzten Datenwerten, Wertebereichen und Verteilungen verbessert dies die Realitätsnähe der Testdaten.

Unterstützung für standardmäßige und komplexe Datentransformationen, Set-Dateien und bedingte Auswahl tragen ebenfalls zum Wert von RowGen bei, wenn es darum geht, Produktionstabellen und Dateiformate für eine Vielzahl von Anwendungen zu simulieren.

Für Datenbankbenutzer nutzt RowGen die DDL-Informationen für Oracle, DB2 UDB, SQL Server, Sybase, Teradata und andere Plattformen, um realistische Tabellen mit struktureller und referentieller Integrität zu erstellen. Verwenden Sie RowGen, um eine gesamte Testumgebung für Enterprise Data Warehouse (EDW) oder Data Vault 2.0 zu füllen.

Funktionen zur Datenmaskierung

Verwenden Sie eines der statischen Datenmaskierungswerkzeuge, die in der IRI Datenschutz Suite enthalten sind oder kostenlos in der IRI Voracity-Plattform enthalten sind:

  • IRI FieldShield für strukturierte Dateien und Datenbanken
  • IRI DarkShield für strukturierte Quellen sowie viele halbstrukturierte und unstrukturierte Datenquellen
  • IRI CellShield für Excel-Tabellenkalkulationen

zur Erkennung (Profilierung, Suche und Klassifizierung), De-Identifizierung (Verschlüsselung, Pseudonymisierung, Unschärfe, Schwärzung usw.) von Daten in Produktionssystemen und deren anonymisierte Replikation in niedrigeren Entwicklungs-, Test- und QA-Umgebungen.

Wenn Sie IRI Voracity verwenden, können Sie die darin enthaltenen RowGen-Synthese- und FieldShield-Datenmaskierungsfunktionen nutzen, um Daten zu finden, zu klassifizieren, zu unterteilen und zu maskieren und diese Daten für die statische Entwicklung in niedrigeren Umgebungen oder die virtuelle Nutzung in Live-Testumgebungen zu integrieren.

Beachten Sie unsere Ratschläge zur Verwaltung von Testdaten, wenn Sie Ihre Anforderungen festlegen und Ihre Strategie planen, und lesen Sie diese Links für weitere Informationen zur Verwendung sicherer Testdaten für:

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