セキュリティ上の問題などで、本番データを使った十分なテストを実施できないケースがあります。
データ仕様可視化サービスを活用することで、実データのバリエーションや分布を把握できます。
これにより、テスト時のデータバリエーションの網羅性が高まります。また、より本番に近いデータ分布でテストできます。このため、システムの品質を向上できます。
![[現行システム]（現行DBの顧客マスタのデータ（イメージ）：[レコード1]職業;学生、年齢;20。[レコード2]職業;会社員、年齢;34。[レコード3]職業;会社員、年齢;52。[レコード4]職業;学生、年齢;19。[レコード5]職業;会社員、年齢;42。[レコード…]（以下略））→[データ仕様可視化サービスで分析]→[顧客マスタのデータバリエーション一覧（イメージ）]（[カラム名]職業。[パターン別割合]会社員;65%、学生;10%、（以下略）。 [カラム名]年齢。[パターン別割合]0～9;0%、10～19;8%、20～29;27%、（以下略）。）※コード値に対する割合だけでなく、数値データを一定のレンジごとに分けて割合を算出できます。→[結果の利用]●チェックリスト（業務に必要なデータパターンを網羅） ●テストデータ（本番データを再現）](/products/it/appsvdiv/service/alm/image/modal_test.png)
セキュリティ上の問題などで、本番データを使った十分なテストを実施できないケースがあります。
データ仕様可視化サービスを活用することで、実データのバリエーションや分布を把握できます。
これにより、テスト時のデータバリエーションの網羅性が高まります。また、より本番に近いデータ分布でテストできます。このため、システムの品質を向上できます。