Datos realistas y seguros para tus
Gestiona datos reales y sensibles con eficiencia y seguridad. Cumple con GDPR y protege la privacidad en cada ciclo de desarrollo y prueba.
Genera datos fiables y escalables para tus entornos de prueba
Anonimiza
Transforma datos sensibles en datos de prueba que garantizan el cumplimiento normativo
Provee
Acceso rápido a datos de prueba realistas, eliminando la dependencia de datos reales
Optimiza
Automatiza el provisionamiento de datos, reduciendo tiempo y errores
¿Cómo gestiona Gigantics los datos sensibles?
Clasificación de datos
Transformación de datos
Aprovisionamiento de datos
Entrega datos realistas de forma rápida y segura
Conecta cualquier fuente de datos, implanta tu estrategia de servicio de datos y automatiza el aprovisionamiento de entornos de pruebas y desarrollo
Casos de uso para datos de prueba
Con datos simulados que imitan a la perfección la información de producción, podrás realizar pruebas, compartir datos y generar informes de manera segura, escalable y confiable
Pruebas realistas de UI
Prueba tu interfaz de usuario en un entorno de prueba y valida la calidad de tu experiencia de usuario con volúmenes altos de datos
Optimización SQL
Optimiza el rendimiento y la precisión de las consultas SQL de tu aplicación utilizando datos de prueba realistas
Prueba tus migraciones
Para cada nueva aplicación o versión de esquema, es crucial probar la migración de datos para garantizar que gestiona los datos sensibles de forma eficaz sin bloquearse ni provocar retrasos
Pruebas de integración realistas
Prueba el sistema integrado y las aplicaciones como si se estuvieran ejecutando en el entorno de producción
Aprovisiona entornos rápidamente
Proporciona entornos instantáneos y de corta duración para pruebas o desarrollo
De cero a datos
Experimenta con datos simulados o realistas para análisis, informes, transformaciones y simulaciones comerciales sin comprometer la privacidad o seguridad de los datos sensibles
Intercambio de datos sin riesgos
Entrega datos a personas de dentro y fuera de su equipo o de la organización sin temor a fugas de datos sensibles
Entrenamiento ML/IA
Crea modelos de datos de ML/AI más robustos entrenando con conjuntos de datos aumentados que son estadísticamente sólidos
Construye mejor y más rápido con datos de prueba de calidad
