应用程序是当今企业业务的核心。虽然敏捷方法学、左移、持续集成和连续部署（CI/CD）允许自动化和加速开发，但企业团队仍然受到将数据移动到测试环境的速度和质量的限制了解数据的复杂性AppDev团队一直在寻找在软件开发生命周期（SDLC）工作流中改进测试数据管理（TDM）的方法。与其浪费时间修复与数据相关的bug和等待产品质量测试数据，他们更感兴趣的是花时间开发新特性并更频繁地发布这些特性为了实现这两个目标，企业软件团队需要在其SDLC工作流中提供产品质量数据，大数据挖掘，以便尽早检测和预防与数据相关的缺陷。然而，您通常会发现团队将其生产数据复制为测试环境的一次性练习，大数据与云计算，这不仅耗时而且需要大量的基础设施工作。而且，随着时间的推移，阿里大数据分析，数据变得过时，并导致后期在管道中出现缺陷，从而降低工作质量并进一步延长发布周期。您根本无法使用不好的数据构建可靠的高性能应用程序软件测试的现状已经不再是一个可行的IT或业务解决方案。以下是三种过时的做法，它们阻止软件团队更快地向市场交付高质量软件：1） 用于测试环境的完整生产拷贝需要更长的资源调配时间和更多的存储空间。当您在测试中处理多个数据源时，这两个问题都会被放大。因此，开发人员和QA团队使用过时的数据，这进一步增加了发现缺陷和将这些缺陷修复到SDLC的后期所需的时间2） 团队间共享生产质量数据环境会导致冲突。通常，团队不得不共享一个开发或QA环境，因为没有足够的存储空间，或者支持完整拷贝的相关成本很高。但是，当新特性和补丁必须在几天甚至几小时内交付时，返利公众号，测试数据环境的单个实例无法支持这种速度3） 细分数据以加速数据交付。虽然在SDLC工作流的早期，子集数据有助于将完整的、生产规模的数据集复制和移动到较低层的环境中，但它无法充分体现真实的数据条件。依赖子集可以防止QA团队识别边缘情况和异常值，并极大地延迟缺陷的发现，从而导致修复bug的周期更长如果你说你是真正的数据驱动者，就不会再有捷径了最大的收获是什么？企业软件团队需要生产质量数据，以便在SDLC工作流的早期检测和预防与数据相关的缺陷。如果您希望获得新的工具来改进您的软件测试工作，请考虑一个DataOps平台，该平台通过以下方式支持团队：虚拟化和屏蔽来自异构数据源的数据通过自助访问将轻量级虚拟副本分发给不同的涉众能够通过API自动化集成到SDLC工作流中，以便TDM团队能够快速操作测试数据，并将测试数据发布到dev和QA团队中今天，每个公司都是一个数据公司，人工智能核心，这意味着现代软件开发需要真实的测试数据以快速和安全的方式交付。在整个企业范围内对数据进行访问、管理和保护的方式发生根本性的变化，这对于实现数据战略的现代化以推动企业范围的变革至关重要。下载我们的测试数据管理白皮书以访问完整的检查表，并听取一些世界上最大的企业公司如何在SDLC工作流的早期消除与数据相关的缺陷。