XDM KI-gestützte synthetische Daten

XDM erzeugt realistische synthetische Testdaten, wenn Produktivdaten nicht verfügbar sind oder nicht verwendet werden dürfen. Definieren Sie Strukturen, Formate, Regeln und Beziehungen, um auch seltene Szenarien zu testen, ohne Kunden- oder Geschäftsdaten offenzulegen.

Synthetische Daten für jede Testausführung

Erstellen Sie synthetische Testdaten, die auf jede Phase Ihres Testlebenszyklus zugeschnitten sind. Ob für Unit-, Integrations- oder Systemtests: XDM bietet eine zuverlässige Datengenerierung in großem Umfang. Skalieren Sie nahtlos von einzelnen Entitäten bis hin zu Tausenden miteinander verbundener Datensätze, um die Komplexität realitätsnah widerzuspiegeln.

Synthetische Daten für jede Testausführung

Neue Möglichkeiten durch KI-gestützte Testdaten-Generierung

Durch die Integration künstlicher Intelligenz erweitert XDM seine Fähigkeiten zur Generierung synthetischer Testdaten erheblich. Mithilfe leistungsstarker Large Language Models (LLMs) können realistische Testdaten nicht nur auf Basis vordefinierter Regeln, sondern auch aus natürlichen Beschreibungen und bestehenden Datenmustern erstellt werden. Dadurch lassen sich sowohl häufige als auch seltene Szenarien flexibel und präzise modellieren.

Neue Möglichkeiten durch KI-gestützte Testdaten-Generierung

Intelligente Datengenerierung mit minimalem Aufwand

Definieren Sie einfach Ihre Datenstruktur, beispielsweise für Verträge, Konten oder Transaktionen, und die von XDM gesteuerte KI erzeugt realistische, kontextbezogene Datensätze. Individuelle Regeln wie Werteverteilungen, Abhängigkeiten oder eindeutige Schlüssel lassen sich mühelos integrieren.

Intelligente Datengenerierung mit minimalem Aufwand

Trennung von Geschäftslogik und technischen Spezifikationen

Durch die Trennung von Geschäftslogik und technischer Spezifikation wird sichergestellt, dass die Generierung synthetischer Daten sowohl mit den geschäftlichen Anforderungen als auch mit den Systembeschränkungen übereinstimmt, was die Effizienz und Genauigkeit erhöht.

Trennung von Geschäftslogik und technischen Spezifikationen

Realistische Daten ohne Compliance-Risiken

Generieren Sie äußerst realistische, produktionsähnliche Testdaten, ohne echte Personen oder sensible Informationen zu verwenden. Unser Ansatz gewährleistet die vollständige Einhaltung von Datenschutzbestimmungen und wahrt gleichzeitig die Authentizität von Testumgebungen. Durch den Einsatz bereitgestellter oder selbst erstellter Lookup-Tabellen können Sie Daten auf Grundlage einer beliebigen vordefinierten Basis dynamisch gestalten.

Realistische Daten ohne Compliance-Risiken

Komplexe Multi-Entity-Szenarien

XDM generiert miteinander verknüpfte Daten für komplexe Anwendungsfälle mit Objektbeziehungen und strukturierten Abhängigkeiten. Unsere Lösung wahrt die Datenintegrität über mehrere Datensätze hinweg und gewährleistet realistische Testbedingungen. Skripte definieren Beziehungen und Abhängigkeiten der einzelnen Instanzen und ermöglichen so eine präzise Steuerung der Szenariokomplexität.

Komplexe Multi-Entity-Szenarien

Wiederverwendbare Konfigurationen für weitergehende Szenarien

Die Anlage komplexerer Szenarien kann deutlich beschleunigt werden, indem Sie vorkonfigurierte Datengenerierungsmuster nutzen und diese in neu erstellte Szenarien integrieren.

Wiederverwendbare Konfigurationen für weitergehende Szenarien

Synthetische Daten an bestehende Datensätze anpassen

Integrieren Sie synthetische Testdaten in bestehende Testumgebungen und Datenbanken. Stimmen Sie Ihre Daten nahtlos mit vorhandenen Test- und Produktionsdatensätzen ab.

Synthetische Daten an bestehende Datensätze anpassen

Flexibler Datenexport für verschiedene Formate

Generieren Sie Testdaten in verschiedenen Ausgabeformaten wie CSV, JSON, XML, YAML oder Datenbanken. Die direkte Integration mit Webservices und Testanwendungen ermöglicht eine nahtlose Workflow-Integration.

Flexibler Datenexport für verschiedene Formate

Häufige Fragen zu synthetischen Daten

XDM erzeugt künstliche Daten für Entwicklung, Tests, Schulungen, Analysen und automatisierte Prozesse. So erhalten Teams realistische Daten, ohne produktive Datensätze zu kopieren.

Typische Einsatzgebiete sind Entwicklung, Testautomatisierung, Sandbox-Umgebungen, Schulungen und Demos. Auch Grenzfälle lassen sich gezielt erzeugen. Besonders nützlich sind synthetische Daten, wenn zu Projektbeginn noch keine Produktivdaten vorliegen.

Wenn hohe Datenschutzanforderungen gelten, Quelldaten fehlen oder bestimmte Testszenarien gezielt aufgebaut werden sollen. Auch für eine klare Trennung von Test- und Produktivdaten eignen sie sich.

Ja. Seltene Zustände, Fehlerszenarien und große Datenmengen lassen sich nach Bedarf erzeugen. Damit schließen Teams Lücken, die produktionsnahe Datensätze oft nicht abdecken.

In vielen Fällen ja: Sie enthalten keine echten Kunden- oder Geschäftsvorgänge und senken dadurch das Datenschutzrisiko in Testumgebungen deutlich.

Für manche Anwendungen ja. Andere Tests profitieren weiterhin von der Realitätsnähe geschützter Daten aus der Produktion. Beide Ansätze können sich ergänzen.