Портим данные с удовольствием ⚡️

Чтобы протестировать функциональность новой разработки, часто нужны сгенерированные данные, которые система будет проверять на валидность и уникальность.

Использовать для этих целей реальные данные — плохая идея. В таких случаях нужны ненастоящие (фейковые, синтетические) данные.

На Хабре рассказываем об этом подробнее:

✔️Зачем нужны синтетические данные: масштабируемость, безопасность и законность, эффективность и удобство работы

✔️Сценарии применения синтетических данных: функциональные и нагрузочные тестирования, демо и пилоты

✔️Получение ненастоящих данных: маскирование, генерация с нуля, экстраполяция, комбинированный подход

🖥 Также в статье подробно рассказываем про инструменты для решения задач маскирования и генерации: от скриптов до data-фабрик. А еще — даем небольшой чек-лист, с чего начать работу с тестовыми данными.

Читать статью 🐘