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# Enterprise Test Data

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> Test Data Automation est un logiciel de gestion des données de référence conçu pour aider les entreprises à définir des scénarios de test afin d'automatiser la gestion des données liées aux processus de test. La plateforme permet aux responsables d'identifier et de supprimer les informations sensibles dans les fichiers pour éviter les violations de données.
> 
> Conclusion : 28 utilisateurs lui ont donné la note de **4.5/5**. Figure au meilleur classement pour **Probabilité de recommander le produit**.

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## Statistiques et notes

| Métrique | Notation | En détail |
| **Note globale** | **4.5/5** | 28 Avis |
| Simplicité | 4.3/5 | D'après l'ensemble des avis |
| Support client | 4.5/5 | D'après l'ensemble des avis |
| Rapport qualité-prix | 4.5/5 | D'après l'ensemble des avis |
|  Fonctionnalités | 4.5/5 | D'après l'ensemble des avis |
| Pourcentage de recommandation | 90% | (9/10 Probabilité de recommander le produit) |

## À propos du vendeur

- **Entreprise**: Curiosity Software Ireland
- **Pays**: Bray, Irlande
- **Fondé**: 2017

## Contexte commercial

- **Public cible**: 11–50, 51–200, 201–500, 501–1 000, 1 001–5 000, 5 001–10 000, 10 000+
- **Déploiement et plateformes**: Cloud, SaaS, web, Windows (ordinateur), Linux (ordinateur), Windows (sur site), Linux (sur site)
- **Langues**: anglais
- **Pays disponibles**: Afghanistan, Afrique du Sud, Albanie, Algérie, Allemagne, Andorre, Angola, Anguilla, Antigua-et-Barbuda, Arabie saoudite, Argentine, Arménie, Aruba, Australie, Autriche, Azerbaïdjan, Bahamas, Bahreïn, Bangladesh, Barbade et 208 de plus

##  Fonctionnalités

- API
- Accès mobile
- Agrégation et publication de données
- Alertes/Notifications
- Analyse ad hoc
- Analyse des tendances
- Analyse en libre-service
- Analyse prédictive
- Analyse visuelle
- Autorisations basées sur les rôles
- Cartographie des relations
- Compatible avec divers languages de programmation
- Connecteurs de données
- Contrôle de qualité des données
- Contrôles/Permissions d'accès
- Conversion de bases de données
- Créateur de requêtes
- Création de tableaux de bord
- Data Virtualization
- Data discovery

## Intégrations (113 au total)

- ADP DataCloud
- Adobe Commerce
- Airtable
- Amazon DynamoDB
- Amazon S3
- Apache JMeter
- Apache Kafka
- Appium
- Applitools
- Asana
- Avalara
- Azure Active Directory External Identities
- Azure Data Catalog
- Azure DevOps Server
- Azure Synapse Analytics

... et 98 intégrations supplémentaires

## Ressources d'aide

- Service client/courriel
- FAQ/forums
- Base de connaissances
- Support téléphonique
- Chat/Clavardage

## Category

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## Catégories connexes

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- [Logiciels d'analyse de données](https://fr.getapp.ca/directory/1129/data-analysis/software)
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4. [Google Cloud](https://fr.getapp.ca/software/122483/google-cloud-platform) — 4.7/5 (2262 reviews)
5. [Adverity](https://fr.getapp.ca/software/109373/datatap) — 4.5/5 (26 reviews)

## Avis

### "Rapport d'activité dans une Sandbox PSD2 / Open banking" — 5.0/5

> **John** | *31 décembre 2019* | Services et technologies de l'information | Taux de recommandation : 9.0/10
> 
> **Avantages**: Il était très simple d’intégrer notre solution afin de fournir un flux d’informations au testeur VIP pour le post-traitement à des fins de rapport.
> 
> **Inconvénients**: À ce jour, nous n'avons rencontré aucun problème avec le logiciel.
> 
> Nous étions en train de mettre en place un bac à sable PSD2 pour prendre en charge le test des API pour une grande banque en Europe. Cela nécessitait des rapports détaillés sur l'activité dans le bac à sable. En utilisant une interface simple pour VIP Test Modeller, nous avons pu simplement envoyer des paires requête / réponse au VIP Test Modeller. VIP Test Modeller a ensuite collecté les informations et permis de créer des rapports détaillés ou récapitulatifs en fonction des détails fournis. Les données nous ont fourni un bonus supplémentaire: elles pouvaient être utilisées pour diagnostiquer les problèmes.

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### "Le logiciel dont vous avez besoin pour tester vos systèmes informatiques d'entreprise" — 5.0/5

> **Albert** | *28 novembre 2022* | Art/artisanat | Taux de recommandation : 7.0/10
> 
> **Avantages**: Le système informatique de notre organisation a représenté l'un de nos plus gros investissements. Avant de déployer ce nouveau système, nous avons décidé d'implémenter Test Modeller afin d'en tester l'efficacité. Nous sommes ravis de l'avoir fait, car ce logiciel a pu détecter certains problèmes, bugs et erreurs présents dans le système, qui auraient causé de nombreux problèmes si nous l'avions implémenté sans le tester. Nous recommandons Test Modeller à toutes les entreprises.
> 
> **Inconvénients**: Une petite suggestion serait que le logiciel dispose d'un manuel d'utilisation plus informatif pour comprendre comment le logiciel fonctionne réellement, car cela peut être un peu écrasant pour une personne n'ayant pas de connaissances informatiques.
> 
> L'expérience a été excellente. Le logiciel nous a permis de tester notre nouveau système et s'est révélé très efficace pour détecter les problèmes.

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### "Tutoriel vidéo" — 3.0/5

> **Jerome** | *22 mars 2019* | Services et technologies de l'information | Taux de recommandation : 5.0/10
> 
> **Avantages**: Ce tutoriel vidéo me semble intéressant. Il permet de comprendre facilement le processus, notamment la création et le mappage des valeurs.&#10;&#10;Je donnerais à ce VIP une note de 3/5.
> 
> **Inconvénients**: Il est essentiel d'avoir toutes les vidéos avec l'ensemble complet, comme l'ajout de données de test.&#10;&#10;Par exemple : j'ai essayé de créer un script automatisé avec ce module à l'aide de la vidéo. J'ai créé et mappé la variable et généré le script, mais nous ne savons pas comment l'exécuter. Nous avons appris à utiliser le serveur plus tard, mais nous n'avons pas trouvé d'explications dans les vidéos. Nous suggérons d'expliquer cela avec des vidéos.
> 
> bien

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### "Ultimate Toolkit pour l'automatisation intelligente (AIOps) / tests GATED AI" — 5.0/5

> **Jonathon** | *16 avril 2019* | Vente au détail | Taux de recommandation : 10.0/10
> 
> **Avantages**: Facilité d'utilisation, fonctionnalités de modélisation SaaS (MBT), puissante automatisation de processus robotique (RPA), génération de données synthétiques sur l'ensemble de la plate-forme, génération automatique d'artefacts fonctionnels / non fonctionnels (par exemple, sélénium, restaurés, taurus, wiremock), prise en charge étendue livraison et déploiement continus (c.-à-d. Jenkins CI / CD) et chaînes d’outils ChatOps (c.-à-d. slack).
> 
> **Inconvénients**: Absence de prise en charge actuelle des technologies de conteneur (c'est-à-dire docker)
> 
> Après avoir évalué différents fournisseurs d’outils, Volo.ai a choisi le logiciel Curiosity, car il fournit des fonctionnalités de nouvelle génération que Magic Quadrant ne pouvait pas fournir à notre paysage. Il teste des plateformes d’IA de nouvelle génération (telles que Neo4J, OpenCV, Kafka / Zookeeper). , MongoDB, VectorFlow) pour lesquels ces fournisseurs n’ont qu’une prise en charge native limitée de ces technologies.&#10;&#10;La capacité de générer A.I. des lacs de données de test prêts à aider à former et à prouver nos algorithmes et la capacité à fournir une couverture de données de test et une analyse de dépendance de code intégrée ont changé la donne.

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### "Outil exceptionnel pour l’automatisation des tests" — 5.0/5

> **Tord** | *29 janvier 2021* | Assurance | Taux de recommandation : 10.0/10
> 
> **Avantages**: La modélisation visuelle révèle généralement davantage de cas de test en montrant quels chemins du système testé sont visités.&#10;Les testeurs et autres parties prenantes peuvent facilement effectuer la modélisation pendant que les ingénieurs superposent l'automatisation.&#10;Les applications complexes peuvent être décomposées en modèles gérables dans une hiérarchie&#10;Excellente connectivité pour tester les frameworks et autres applications.
> 
> **Inconvénients**: Certaines de nos exigences (Cypress, Docker) ont posé quelques défis, mais avec un très bon support du fournisseur, tout a bien fonctionné.
> 
> TestModeller est un outil exceptionnel pour l'automatisation des tests et la gestion des données de test. Nous avons exécuté un PoC pendant 6 mois en utilisant une installation sur site (dans Azure), en utilisant le framework Cypress. Les tests sont exécutés dans des conteneurs Docker lorsqu'ils sont générés à partir de TestModeller et mis à jour vers Gitlab. De plus, la possibilité de séparer les modèles et les tests générés de la représentation fonctionnelle des éléments du système testé nous permet de générer des tests avant même que le code ne soit écrit pour implémenter un élément dans le DOM pour les tests en sprint. Bien entendu, cela élimine également la maintenance approfondie que vous devez normalement effectuer pour tester les cadres d'automatisation.

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