Data Subsetting

Moderne softwareontwikkeling vereist representatieve testgegevens die gemakkelijk en snel beschikbaar kunnen worden gemaakt. DATPROF Subset extraheert specifieke selecties uit productiedatabases en maakt deze direct beschikbaar in de testomgeving.

Features

Technisch & functioneel consistente subsets

Hoge prestaties op grote databases

Consistent over meerdere apps en databases

Snelle implementatie & eenvoudig in onderhoud

Voordelen van data subsetten

Snelheid

Het werken met datasubsets gaat snel! Vernieuw vaker en bied elk team eigen testgegevens

Kosten verlagen

Bespaar kosten op hardware en infrastructuur door gebruik te maken van kleine subsets van productiegegevens voor testen en ontwikkelen

Minder afhankelijkheid

Geef elk team zijn eigen testgegevens om ontwikkeling te versnellen door afhankelijk-heden tussen teams te verwijderen

Multi database subsetting

Maak subsets van je databases die slechts een deel van de records bevatten, terwijl ze nog steeds referentieel intact zijn over meerdere databases zoals CRM, ERP en financiële systemen.

Gepatenteerd algoritme

Ons gepatenteerde algoritme detecteert cycli van foreign keys en filtert bidirectioneel data uit ouder-kindrelaties. Hierdoor kun je duizenden tabellen efficiënt subsetten, wat resulteert in snelle en compacte testdata.

Automatisch data classificatiemodel

De functie voor automatische classificatie analyseert het datamodel om te bepalen hoe tabellen moeten worden gefilterd. Dit helpt je bij het snel maken van subsets van grote en complexe databases.

Behoud consistentie

Extraheer en kopieer specifieke gegevensselecties die referentieel intact en functioneel consistent zijn om ervoor te zorgen dat alle beperkingen behouden blijven en dat aan de vereisten wordt voldaan.

High-performance

Enterprise-databases bevatten vaak duizenden tabellen en terabytes aan data. Door parallelle verwerking te gebruiken, wordt de data direct in de database geëxtraheerd en gesubset, zodat je snel miljoenen rijen kunt subsetten.

Aanpasbaar

Verdeel je database met aangepaste start- en extra filters om de exacte grootte van je database te garanderen. Gebruik column expressions om data te wijzigen tijdens het subsetten. Voeg aangepaste SQL- en OSCALL-scripts toe voor, tijdens en na het subsetproces.