Sii Polska
SII UKRAINE
SII SWEDEN
Sii Polska
SII UKRAINE
SII SWEDEN
Sii Polska
SII UKRAINE
SII SWEDEN
Sii wdraża platformę Synthesized, umożliwiając automatyczne i zgodne regulacyjnie przygotowanie danych testowych. Rozwiązanie usuwa ręczne procesy i wspiera Continuous Testing w środowiskach DevOps.
Wdrażamy podejście Data As Code, w którym zestawy danych są definiowane, wersjonowane i odtwarzane automatycznie na podstawie reguł i polityk. Dzięki temu testy mogą być uruchamiane na danych przygotowanych pod konkretne scenariusze, bez ręcznych odświeżeń baz, co skraca czas startu testów i ogranicza pracę operacyjną.
Synthesized wykorzystuje AI do odwzorowania struktur, zależności i logiki biznesowej danych, bez użycia informacji realnych użytkowników. Dzięki temu zespoły pracują na spójnych, produkcjopodobnych danych testowych, co poprawia pokrycie scenariuszy – w tym przypadków brzegowych – i zwiększa skuteczność testów.
Tworzymy spójne referencyjnie podzbiory danych testowych, które mogą być przygotowywane szybko i na żądanie, co pozwala sprawnie uruchamiać środowiska testowe i ograniczyć koszty infrastruktury. To szczególnie istotne w środowiskach cloud i hybrydowych, gdzie mniejsze, stabilne zestawy danych przyspieszają testy i upraszczają utrzymanie wielu środowisk.
Wdrażamy data masking w taki sposób, aby dane wrażliwe były skutecznie chronione, przy jednoczesnym zachowaniu formatu, spójności i logiki danych. Dzięki temu zespoły mogą bezpiecznie testować scenariusze integracyjne i end-to-end, spełniając wymagania regulacyjne bez ręcznych operacji na bazach.
Porządkujemy reguły walidacji, spójność i jakość danych testowych, aby testy wskazywały rzeczywiste problemy w kodzie, a nie błędy wynikające z danych. Standaryzacja przygotowania danych zwiększa powtarzalność wyników między sprintami i stabilizuje proces testowania.
Zapewniamy kontrolowany dostęp do danych testowych, umożliwiając bezpieczną współpracę zespołów deweloperskich, QA oraz partnerów zewnętrznych. Uporządkowane polityki dostępu i zgodności pozwalają skalować testy i środowiska bez zwiększania ryzyka regulacyjnego.
Zakres prac może obejmować:
Mamy jeden z największych zespołów QA w Polsce i doświadczenie w projektach, które realnie usprawniają proces testowania, także w obszarze danych testowych. Dzięki temu potrafimy połączyć narzędzie z procesem, a nie tylko wdrożyć platformę.
Od diagnozy i projektu procesu, przez wdrożenie narzędzia, po automatyzację i stabilizację działania w organizacji. Prowadzimy też integracje i porządkowanie standardów, tak aby rozwiązanie było utrzymywalne i gotowe do skalowania.
Partnerstwo z Synthesized zapewnia nam dostęp do najnowocześniejszych narzędzi i wiedzy w obszarze test data management, generowania danych syntetycznych oraz automatyzacji. Dzięki temu możemy szybciej i bezpieczniej wdrażać podejście Data as Code, wykorzystujące mechanizmy AI, i dostarczać klientom rozwiązania dopasowane do ich architektury, wymagań bezpieczeństwa i standardów compliance.
Sprawdź, jak to robimy krok po kroku
Przeczytaj FAQ
To po prostu uporządkowanie tego, skąd biorą się dane testowe, jak je przygotowujesz i kto może z nich korzystać. Zamiast ręcznego kopiowania baz i długich kolejek „dajcie mi data do testów”, masz proces, w którym dane są dostarczane powtarzalnie i bezpiecznie – wtedy, kiedy są potrzebne do testów.
Nie. Synthesized jest podejściem, w którym data powstają programowo (Data as Code) albo są przetwarzane tak, by nadawały się do testów bez ryzyka. Kopia produkcji to zwykle duże, ciężkie środowisko z danymi wrażliwymi, które trzeba długo czyścić i utrzymywać.
Tak – AI wspiera analizę struktury i zależności oraz przyspiesza tworzenie sensownych zestawów danych. Dzięki temu szybciej przygotujesz test data, a jednocześnie utrzymasz logikę biznesową, którą potem sprawdzasz w testach.
Tak – AI wspiera analizę struktury i zależności oraz przyspiesza tworzenie sensownych zestawów danych. Dzięki temu szybciej przygotujesz test data, a jednocześnie utrzymasz logikę biznesową, którą potem sprawdzasz w testach.
Synthesized test data to dane wygenerowane tak, by wyglądały i zachowywały się jak „prawdziwe”, ale nie pochodziły od realnych użytkowników. W porównaniu z anonimizacją jest mniej ryzyka, że coś „przecieknie”, i mniej problemów ze spójnością.
To nie jest losowy generator. Mechanizmy w Synthesized odwzorowują zależności między polami i tabelami, więc realistyczne dane zachowują logikę biznesową. Dzięki temu testy integracyjne czy regresja mają większą wartość niż na „sztucznych tabelkach”.
Tak. Możesz generować dane pod konkretne przypadki użycia, a także generować zestawy pod edge cases, które trudno uzyskać z kopii produkcji. To często poprawia pokrycie testów szybciej niż dokładanie kolejnych środowisk.
Gdy masz duże bazy, dużo zespołów i dużo środowisk. Wtedy pełne kopie są drogie i wolne. Subsetting pozwala przygotować mniejszy, spójny fragment data – i to działa na dużą skalę, bo możesz tworzyć środowiska szybciej i taniej.
Dobrze wdrożony data masking nie „rozsypuje” bazy. Maskujesz dane wrażliwe, ale zachowujesz format i relacje, więc test nadal przechodzi przez te same ścieżki. To ważne, gdy chcesz testować integracje i przepływy end-to-end bez ryzyka ujawnienia informacji.
Tak – wdrożenia robimy zarówno on-prem, jak i w cloud oraz w modelach hybrydowych. Najważniejsze jest to, by data były dostępne tam, gdzie działa pipeline i gdzie faktycznie odbywa się software testing.
To jest kluczowy temat: wprowadzamy walidacje, reguły spójności i kontrolę, żeby jakość danych była stabilna. Efekt: rośnie data quality, a zespoły mniej czasu tracą na szukanie, czy błąd jest w kodzie, czy w danych.
Potrzebujemy podstawowych informacji o źródłach danych, zależnościach i ograniczeniach (relacje, klucze, reguły domenowe) oraz o wymaganiach bezpieczeństwa. To pozwala przygotować data for konkretne scenariusze, a nie „wszystko na wszelki wypadek”.
Że nie da się z niej odtworzyć danych prawdziwych osób i że masz kontrolę dostępu. Data is bezpieczna wtedy, kiedy jest właściwie syntetyzowana albo zamaskowana, a dodatkowo zarządzanie uprawnieniami jest spójne z politykami organizacji.
Tak – w enterprise zwykle najbardziej boli czas i ryzyko związane z danymi. Dobrze ustawione test data management skraca przygotowanie środowisk, stabilizuje testing i porządkuje procesy wytwarzania software. W efekcie szybciej dostarczasz oprogramowanie i mniej „gaszenia pożarów” wynika z tego, że data były nie takie.
Zostań częścią zespołu Power People
Wir aktualisieren unsere deutsche Website. Wenn Sie die Sprache wechseln, wird Ihnen die vorherige Version angezeigt.
Are you sure you want to leave this page?
