Intelligente, modellbasierte Testdatengenerierung
Beschleunigen Sie die Qualitätssicherung und gewährleisten Sie Compliance mit KI-gestützter, modellbasierter Generierung synthetischer Testdaten. Verbinden Sie Ihre Datenbanken oder laden Sie JSON-Dateien hoch, definieren Sie Beziehungen einmalig und generieren Sie realistische, datenschutzkonforme Datensätze, die die referenzielle Integrität über Systeme hinweg bewahren – einsatzbereit für CI/CD. Entwickelt für DSGVO-konforme vertrauenswürdige Datenlösungen und modernes Testdatenmanagement; starten Sie mit der Dokumentation oder nutzen Sie die API zur Automatisierung in verschiedenen Umgebungen.
Zentrale Vorteile
Definieren Sie Strukturen und Einschränkungen; erzwingen Sie referenzielle Integrität über Datensätze hinweg für ein konsistentes Testdatenmanagement in komplexen Anwendungen
Erzeugen Sie schnell realistische, zweckmäßige synthetische Daten für QA-, Staging- und Integrationstests, ohne Produktionsdaten offenzulegen.
Erweitertes Handling komplexer JSON- und XML-Strukturen, einschließlich tief verschachtelter, API-ähnlicher Payloads in Microservices.
Datenschutzbewusste Workflows; entwickelt für regulierte Teams, die durch Anonymisierung und Pseudonymisierung GDPR- bzw. finanzdienstleistungskonform bleiben müssen.
Automatisieren Sie die Generierung in Pipelines per REST und führen Sie sie in DevOps/CI headless aus, um Testumgebungen bei jedem Build zu befüllen.
Eine klare Ebene zur Prüfung von Qualitätsprüfungen und Beziehungen, damit Data Stewards Modelle in einem Datenqualitäts-Framework validieren können.
So funktioniert es
DATAMIMIC verbindet sich direkt mit Ihren Datenbanken oder importiert Dateien wie JSON, um automatisch ein Modell Ihrer Daten zu erstellen. Anschließend können Sie Entitäten und Beziehungen verfeinern, damit generierte Datensätze über Tabellen, NoSQL-Collections und tief verschachtelte JSON/XML-Strukturen hinweg konsistent bleiben. Da es modellbasiert und KI-gesteuert ist, bleiben die referenzielle Integrität erhalten und es unterstützt vertrauenswürdige Datenlösungen für Test-, Entwicklungs- und Trainingszwecke. Über dokumentierte REST/OpenAPI-Endpunkte lässt es sich headless in CI/CD ausführen, um Testumgebungen konsistent zu befüllen – ganz ohne Kopieren von Produktionsdaten.
Anwendungsfälle
Teams nutzen DATAMIMIC, um realistische, datenschutzkonforme Datensätze für QA und Staging zu erstellen, ohne Produktionsdaten offenzulegen, um Integrations- und End-to-End-Tests durchzuführen, die auf stabilen Cross-Entity-Verknüpfungen basieren (Kunden ↔ Bestellungen, Zahlungen ↔ Konten), und um API-fähige JSON/XML-Payloads für Microservice- sowie Banking-/Fintech-Szenarien zu erzeugen – alles innerhalb eines DSGVO-konformen, synthetischen Daten-Workflows.
Liefern Sie schneller mit datenschutzsicheren Testdaten, die Ihre Systeme realistisch abbilden.
DATAMIMIC generiert realistische, synthetische Datensätze aus einem Modell Ihrer Strukturen, sodass Beziehungen über Tabellen hinweg und sogar in tief verschachtelten JSON/XML-Daten erhalten bleiben. Da es für regulierte Teams und GDPR-konforme Workflows entwickelt wurde, können Sie testen, ohne Produktionsdaten offenzulegen – und die Generierung über REST/OpenAPI in CI/CD headless auslösen, um Staging-Umgebungen kontinuierlich zu befüllen.
Setzen Sie DATAMIMIC als SaaS oder On-Premise ein – über Docker/Podman oder Helm auf Kubernetes/OpenShift – und nutzen Sie die visuelle Modellierungs-UI, um Entitäten zu überprüfen, Datenqualitätsprüfungen zu definieren und die referenzielle Integrität durchzusetzen. Automatisieren Sie anschließend die Generierung über die REST-API mithilfe von Projektzugangstokens oder versionieren Sie Projekte, indem Sie ein DATAMIMIC-Projekt mit einem bestimmten Git-Branch synchronisieren, sodass Testdatendefinitionen stets im Einklang mit Ihrem Code bleiben.
Erleben Sie DATAMIMIC in Aktion
Entdecken Sie echte Projekte, in denen Teams mit modellbasierten synthetischen Daten schneller arbeiten und gleichzeitig compliant bleiben konnten – von Tier-1-Banken, die Testdatenzyklen über Oracle, MongoDB und Kafka von Wochen auf Stunden verkürzt haben, bis hin zu Bildungs- und Regierungsplattformen, die Millionen von Datensätzen pro Stunde anonymisieren. Erfahren Sie, wie vertrauenswürdige Datenlösungen von DATAMIMIC manuelles Maskieren überflüssig machten und dennoch realistische Daten für E2E- und API-Tests bereitstellten.
Automatisieren Sie in Ihrer Pipeline
Integrieren Sie DATAMIMIC in Ihren Delivery-Prozess über die dokumentierten REST/OpenAPI-Endpunkte, führen Sie es headless aus, um bei jedem Build synthetische Daten bereitzustellen, und synchronisieren Sie Projekte sogar mit einem Git-Branch, sodass Testdatendefinitionen stets im Gleichschritt mit Ihrem Code bleiben. So können DevOps-Teams wiederholbare, DSGVO-konforme Testdaten durchsetzen und unter regulatorischem Druck mit vertrauenswürdigen Datenlösungen ausliefern. Für Testzugänge oder Support kontaktieren Sie unser Team.
Häufig gestellte Fragen.
Wie lassen sich komplexe Testdaten erstellen?
DATAMIMIC verwendet einen modellbasierten Ansatz zur Generierung synthetischer Daten. Anstatt Daten lediglich zu skripten, analysiert unsere KI zunächst Ihre Quelldaten (oder ein bereitgestelltes Schema), um deren statistische Eigenschaften, Verteilungen und Beziehungen zu erlernen. Anschließend
Was ist der Unterschied zwischen Datenanonymisierung und Pseudonymisierung?
Dies ist ein entscheidender Unterschied unter Regelwerken wie der DSGVO. Konkret verändert die Datenanonymisierung Daten so, dass Personen selbst dann nicht wiedererkannt werden können, wenn sie mit anderen Informationen kombiniert werden. Solche Daten gelten daher nicht länger als personenbezogen. Pseudonymisierung hingegen ersetzt direkte Identifikatoren (wie Namen) durch ein Pseudonym (z. B. eine zufällige Benutzer-ID). Die Daten können jedoch mithilfe zusätzlicher, getrennt aufbewahrter Informationen wieder einer Person zugeordnet werden. Daher gelten pseudonymisierte Daten nach der DSGVO weiterhin als personenbezogene Daten. DATAMIMIC unterstützt beide Techniken, ist jedoch besonders darauf ausgelegt, vollständig anonymisierte synthetische Daten zu erzeugen – und bietet damit maximalen Datenschutz by Design.
Sind synthetische Daten genauso gut wie echte Daten für Tests?
Für Testzwecke übertreffen hochwertige synthetische Daten oft echte Daten. Während eine Kopie von Produktionsdaten zwar einen perfekten Schnappschuss liefert, birgt sie dennoch inhärente Risiken, da sie personenbezogene Informationen (PII) enthält, oft unvollständig ist, bestimmte Edge Cases nicht abdeckt und zudem Verzerrungen aufweist. Im Gegensatz dazu bewahren KI-generierte synthetische Daten wie jene von DATAMIMIC die statistische Genauigkeit und Muster realer Daten – jedoch ohne Datenschutzrisiken. Dies adressiert direkt den Vergleich „synthetische Daten vs. echte Daten“. Darüber hinaus können Sie synthetische Datensätze gezielt erweitern, um spezifische Edge Cases zu erzeugen, Klassenverteilungen ausgleichen, um das Modelltraining zu verbessern, und so letztlich eine umfassende Datenqualität und Testabdeckung sicherstellen, die Produktionsdaten allein oft nicht bieten.
Wie unterstützt DATAMIMIC bei der Einhaltung der DSGVO und anderer Datenschutzvorschriften?
Die Verwendung von Produktionsdatenkopien für Test- und Entwicklungszwecke stellt ein erhebliches Compliance-Risiko gemäß DSGVO dar, da dabei sensible personenbezogene Daten unnötig einem größeren Personenkreis offengelegt werden und das Risiko einer Datenpanne steigt. DATAMIMIC löst dieses grundlegende Problem, indem es einen „Privacy by Design“-Ansatz ermöglicht. Durch die Generierung synthetischer Testdaten, die statistisch mit den Produktionsdaten übereinstimmen, aber keinerlei echte personenbezogene Informationen enthalten, wird die Risikogrundlage vollständig entfernt. So erhalten Ihre Entwickler und Tester hochwertige, realistische Daten, die sie für den effektiven Aufbau und die Validierung von Software benötigen – ohne jemals auf sensible Kundendaten zuzugreifen. Auf diese Weise sind Ihre Testumgebungen von Grund auf konform mit den wichtigsten Datenschutzvorschriften.
Kann DATAMIMIC mit unseren bestehenden Datenbanken und CI/CD-Tools arbeiten?
Absolut. DATAMIMIC ist für moderne Unternehmensökosysteme entwickelt und speziell auf nahtlose Integration ausgelegt. Es unterstützt sowohl SQL- als auch NoSQL-Datenbanken umfassend, sodass Sie Ihre bestehenden Datenquellen problemlos anbinden können. Darüber hinaus bietet es API-Endpunkte zur direkten Integration in Ihre Datenpipeline und CI/CD-Toolchain (z. B. Jenkins, GitLab CI, Azure DevOps). Dadurch wird eine vollständig automatisierte Datenbereitstellung ermöglicht – ein zentrales Prinzip des modernen Testdatenmanagements, bei dem frische, konforme Testdaten als Teil Ihrer automatisierten Build- und Deployment-Prozesse in die Testumgebungen geliefert werden. So entfallen manueller Aufwand und Verzögerungen.