手动生成数据的挑战

手动生成数据耗时、耗力且不切实际

手动制作测试数据是一项巨大的挑战。这通常既耗时又耗力。使用真实的消费者数据进行测试会增加数据泄露的风险。要生成所需的各种数据，通常是不切实际的。

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1.速度慢、劳动密集型

手动创建测试数据是一项劳动密集型工作。它需要大量的时间和资源，会拖慢开发周期。

2.数据泄露风险

测试环境可能不如生产环境安全。员工可能会意外提供数据访问权限。因此，使用真实消费者数据进行测试会增加数据泄露的风险。

3.不切实际的数据量和多样性

手动生成所需的各种大量数据集是不切实际的。因此，很难在各种负载和条件下对系统进行适当的测试。

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"这家公司的团队知识渊博，对待我的公司就像对待自己的公司一样。

我的项目有点复杂，在我接触的所有其他公司中，只有 Lasting Dynamics 能够理解我的需求"。

UPFT 公司创始人兼首席执行官

解决方案

UPFT：更快、更私密、更合规

UPFT 利用人工智能快速生成大量相关的各种数据。它比人工生成快得多，可确保开发周期迅速。此外，它还能集成到持续集成（CI）管道中。

团队在测试中不再需要使用真实客户数据。这种差异大大降低了真实客户数据外泄的风险。它还能确保符合数据保护法规。

建设、发展和繁荣

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可扩展的人工智能数据解决方案

UPFT 可以快速高效地生成大量不同的数据集。这种数据量意味着工程师可以在各种负载和条件下进行测试和优化。

因此，该系统能够处理需求，在各种情况下都能顺利运行，并能进行扩展。

降低数据泄露的几率

有了合成数据，团队就不再需要在测试中使用真实的客户数据。因此，这一流程大大降低了数据泄露的风险。它还能确保符合数据保护法规。

自动生成真实数据

该平台可自动创建测试数据，节省大量时间和资源。这样，开发团队就能专注于核心任务，加快开发周期。

UPFT 利用 GPT 和 Claude 等人工智能模型，生成真实、复杂的数据集。这些数据集可确保测试环境模拟生产场景。这种模拟可带来更准确的测试和更可靠的结果。

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