Некорректные тестовые данные могут стоить вам очень дорого!
В новой статье рассказываем, почему просто взять копию прода и замаскировать ФИО – это очень плохая идея с точки зрения рисков, связанных с безопасностью и соблюдением законодательства ⚖️
🤔 Можно ли решить вопрос с помощью синтетических массивов? Да, но нужно понимать, что есть множество нюансов. Например, данные, которые подходят для регресса, могут оказаться совершенно бесполезными для нагрузочного тестирования, особенно когда речь идёт о больших объёмах: от нескольких тысяч строк до терабайтов данных.
Читайте, чтобы узнать, как выбирать подход к созданию тестовых данных под конкретную задачу: чем отличаются данные для регресса, нагрузки, обучения моделей и демо, какие бывают уровни реалистичности и где проходит граница между маскированием, обезличиванием и синтезом. Отдельно разбираем требования к приватности и новые стандарты по синтетическим данным, которые действуют с 1 сентября 2026 года.
🔜И кстати, на тему тестовых данных выйдут ещё две статьи уже на следующей неделе. Следите за обновлениями и вы узнаете как построить конвейер синтетических данных и получите актуальный стек инструментов с разбором конкретных кейсов.
#тестирование #тестовыеданные #синтетическиеданные #QA #автоматизациятестирования #нагрузочноетестирование #152ФЗ #информационнаябезопасность