- Опубликовано
- Обновлено
Отказ от копий реальных данных участников может поддерживать конфиденциальность при тестировании. Однако чрезмерно простые синтетические примеры могут пропускать важные дефекты, поскольку никогда не проверяют длинные комментарии, пропуски или реалистичные связи записей.
Сохранение смысла данных
Проектируйте тестовые данные с учетом не только числа строк. Составьте перечень охвата критических границ полей, связей записей и ожидаемых исключений. Синтетические записи должны быть распознаваемыми и не попадать в реальные процессы исследования. Удаление прямых идентификаторов автоматически не устанавливает достаточную конфиденциальность в любом контексте; ответственные должны отдельно оценить предлагаемый порядок использования данных.
Практический пример
Например, каждый тестовый участник имеет один визит и короткое имя. Позднее реальный участник с несколькими визитами дает неверные связи при передаче. Группа добавляет синтетическому участнику повторные визиты, исправленные результаты и задержанную доставку, заранее описывая ожидаемые связи. Целевая сложность здесь полезнее дополнительных случайных строк.
Контрольные проверки
- Определите синтетический пример, представляющий каждое критическое требование.
- Совместно охватывайте длинный текст, пустые значения, границы и связанные записи.
- Предотвращайте использование тестовых идентификаторов как идентификаторов реальных участников рабочей среды.
Критерии приемки и ограничения
Приемка означает, что набор данных представляет определенные деловые риски, а ожидаемые результаты можно понять независимо. Генератор синтетических данных не должен создавать неверные ожидания; проверяйте критические примеры. Ненужные реальные данные не усиливают тестовые свидетельства. Сохраняйте возможность найти версию примера и тесты, в которых он использовался, когда потребуется восстановление.
Частые вопросы
- Всегда ли больше тестовых строк означает лучший охват?
- Объем может проверять другой вопрос; критические сценарии могут отсутствовать даже в большом наборе данных.
- Являются ли деидентифицированные исходные данные синтетическими?
- Нет. Отличайте производные исходные данные от полностью вымышленных примеров и явно указывайте условия их использования.