Offline, DSGVO-sichere Testdaten, die sich wie Produktivdaten verhalten
Warte nicht länger auf Produktivdaten-Snapshots, Freigaben für Datenmaskierung oder Besprechungen à la „Dürfen wir diese Daten verwenden?“.
Erzeuge realistische synthetische Datensätze offline — schnell, wiederholbar und mit referenzieller Integrität.
Das Problem
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Keine Produktivdaten
Sicherheit / Compliance blockiert den Zugriff — oder es ist schlicht nicht erlaubt.
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Maskierung ist riskant
Ein einziges übersehenes Feld wird zum Vorfall. „Perfekte Maskierung“ nachzuweisen, ist schwer.
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Zufallsdaten machen Tests kaputt
Tests brauchen realistische Formate und Beziehungen (Kunde → Auftrag → Rechnung).
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Langsame Testzyklen
Daten werden zu einem Ticket, auf das man wartet — statt zu einem Service, den man auslöst.
Die Lösung: RealTestData
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Offline-First
Desktop-App für Windows, macOS und Linux. Die Daten bleiben innerhalb deines Netzwerks.
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Referenzielle Integrität
Namen, Anreden, Adressen, Finanzkennungen — konsistent und logisch verknüpft.
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67 Länder
Länderspezifische Formate und Namenslogik (Diakritika, Postformate usw.).
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Schnell skalieren
Erzeugt große Datensätze schnell (z. B. 10.000 Zeilen mit vielen Spalten in ca. 1 Minute, abhängig von Konfiguration und Rechner).
Kurz gesagt
Synthetische Offline-Testdaten, denen du in der Automatisierung vertrauen kannst — ohne Produktivdaten zu kopieren und ohne Compliance-Drama.
Was du bekommst (in der Praxis)
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50+ Datenspalten-Typen
Namen, Adressen, E-Mails, Passnummern, IBAN, Kreditkarten, UUID, Bitcoin-Adresse und mehr.
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Vorlagen für reale Systeme
Fertige Vorlagen für ERP-lastige Umgebungen (SAP-Module, Dynamics 365 F&O), damit du nicht monatelang Daten modellieren musst.
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Exportformate, die dein Stack nutzt
CSV, JSON, XML, SQL und XLSX.
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Versionierung
Versioniere Vorlagen und Ergebnisse, damit Datensätze reproduzierbar und regressionsfreundlich sind.
Für wen es gedacht ist
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SAP- / Dynamics-Teams
Regelmäßige Updates + Regressionstests = konstanter Bedarf an Testdaten.
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Regulierte Branchen
Life-Sciences- / FDA-nahe Compliance, bei der die Nutzung von Produktivdaten ein Minenfeld ist.
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HR & Finance
Realistische Personen-, Identitäts-, Adress- und Bankdaten, ohne echte personenbezogene Daten anzufassen.
Sieh es dir an: konfigurieren → erzeugen → exportieren
Referenzielle Integrität (warum deine Tests nicht mehr flaky sind)
Referenzielle Integrität bedeutet, dass der Datensatz nicht nur aus „zufälligen Strings in Spalten“ besteht — sondern intern konsistent ist:
- Anrede / Vorname / Nachname passen zu den Geschlechtsregeln.
- Adressen sind realistisch: Die Straße existiert im Ort, die Postleitzahl gehört zu diesem Ort / dieser Straße (wo unterstützt).
- IBANs sind für das ausgewählte Land gültig und bestehen die Validierung.
- Abhängige Felder können aus anderen berechnet werden (z. B. Benutzernamen / E-Mails auf Basis von Namen).
Tip
Unabhängige Spalten gibt es auch (UUID, Bitcoin-Adresse usw.). Aber der Mehrwert liegt in den verknüpften Daten.
Desktop vs. API/WebGUI (wichtige Einschränkung)
Warning
Die Docker- und SaaS-Plattform entsprechen nicht dem Funktionsumfang der Offline-Desktop-App.
Vorlagen und Versionierung werden dort nicht unterstützt.
Download
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Testversion & Lizenzierung
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RealTestData läuft nicht ohne gültige Lizenz (Test- oder Volllizenz).
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