Терабайты синтетических тестовых данных не означают, что у вас есть на чём тестировать

Продолжаем цикл статей о синтетических тестовых данных. Поймите, сгенерированные массивы будут бесполезны, если в данных не сохранены связи между сущностями, не учтены бизнес-правила и редкие сценарии. В первой статье мы разобрали, зачем компаниям нужна синтетика, где её использовать и как это связано с законами РФ.

Теперь переходим от теории к практике ✅

В новом материале показываем, как построить конвейер синтетических данных, который можно использовать в реальном процессе тестирования: от контракта на данные до подбора генераторов, обучения нейросети и каталога патологий. Очень много практической информации, которую можно сразу забирать и применять.

‼️По сути, задача не в том, чтобы сгенерировать много данных. Важно сконцентрироваться на качестве, чтобы нормально тестировать продукт, масштабировать проверки и при этом не тащить в тестовый контур реальные ПД.

🔗 Разбираем 7 шагов построения такого конвейера по ссылке.

А в пятницу вас будет ждать обзор инструментов и распространённых ошибок с тремя кейсами, а ещё расчёт экономики для защиты бюджета + план на 90 дней по неделям.

#тестирование #QA #тестовыеданные #синтетическиеданные #нагрузочноетестирование #автоматизациятестирования #152ФЗ #разработкаПО