C'est une technique de gestion des données de test (TDM) qui consiste à extraire un sous-ensemble plus petit, mais fonctionnellement intact et représentatif, de votre base de données de production. L'objectif est de réduire la taille des données pour les environnements hors production tout en conservant la cohérence et l'intégrité référentielle.

Copier l'intégralité de la production est souvent irréaliste en termes de coûts de stockage, de temps de copie et de performance des environnements de test. L'échantillonnage intelligent permet de créer des environnements beaucoup plus légers, rapides et moins coûteux, tout en fournissant des données suffisamment riches et cohérentes pour des tests fiables.

Notre solution analyse les relations (clés primaires, clés étrangères) définies dans votre schéma de base de données. Lorsque vous sélectionnez des données sources basées sur vos règles métier, l'outil parcourt automatiquement ces relations pour inclure toutes les données dépendantes nécessaires, garantissant ainsi un sous-ensemble cohérent.

Absolument. C'est même une pratique recommandée pour obtenir le meilleur des deux mondes : un jeu de données léger grâce à l'échantillonnage, et sécurisé grâce à l'anonymisation ou au masquage des données sensibles restantes. Notre plateforme TDM intégrée permet de combiner ces techniques dans un seul workflow.

Vous pouvez définir des règles basées sur des critères métier spécifiques via notre interface. Par exemple, extraire toutes les données liées à une certaine période, une région géographique, un type de produit, ou un ensemble spécifique d'identifiants clients. L'outil se charge ensuite de récupérer toutes les données associées pour maintenir la cohérence.