Beim Testen mit echten Produktionsdaten entstehen nicht nur Compliance-Risiken, sondern auch operative Einschränkungen in Entwicklung und Betrieb. Mit IRI RowGen lassen sich diese Risiken vollständig vermeiden: Die Lösung generiert synthetische Testdaten, die strukturell, statistisch und semantisch eng an reale Produktionsdaten angelehnt sind – bei vollständiger Wahrung des Datenschutzes.
IRI RowGen arbeitet schema- und regelbasiert. Datenstrukturen (z. B. relationale Schemata, Schlüsselbeziehungen und Constraints) werden gezielt nachgebildet, sodass referenzielle Integrität auch über komplexe Tabellenhierarchien hinweg erhalten bleibt. Gleichzeitig können Feldinhalte mithilfe deterministischer Regeln, Zufallsverteilungen, Lookup-Tabellen oder Mustervorgaben realitätsnah erzeugt werden. Dadurch lassen sich sowohl typische Datenverteilungen als auch Edge Cases gezielt simulieren.
Für den Einsatz in Entwicklungs-, QA- und DataOps-Umgebungen bedeutet das: Testdaten sind nicht nur formal gültig, sondern verhalten sich auch fachlich plausibel. Join-Bedingungen, Abhängigkeiten und Geschäftslogik bleiben erhalten, was insbesondere für Integrationstests, ETL-/ELT-Prozesse und datengetriebene Anwendungen entscheidend ist.
Ein wesentlicher technischer Vorteil liegt in der kontrollierten Erzeugung sensibler Datenattribute. Anstelle von Maskierung im Nachgang werden Daten vollständig synthetisch generiert oder durch regelbasierte Transformationen anonymisiert. So entstehen keine Rückschlüsse auf reale Personen oder Datensätze, wodurch regulatorische Anforderungen wie DSGVO, HIPAA oder SOC 2 zuverlässig eingehalten werden können.
Auch in Bezug auf Skalierbarkeit und Performance ist RowGen für produktionsnahe Szenarien ausgelegt: Die Engine kann große Datenvolumina effizient generieren – von Millionen bis hin zu Milliarden Datensätzen. Dadurch lassen sich realistische Last- und Performancetests durchführen, etwa zur Validierung von Datenbanken, APIs oder verteilten Verarbeitungssystemen.
Darüber hinaus unterstützt RowGen eine Vielzahl strukturierter und semistrukturierter Formate sowie flexible Zielstrukturen – von klassischen relationalen Tabellen über Flat Files bis hin zu projektspezifischen Datenlayouts („Golden Schema Copies“). Die Integration in bestehende Datenpipelines, z. B. im Zusammenspiel mit ETL-Workflows oder CI/CD-Prozessen, ermöglicht eine automatisierte und reproduzierbare Testdatengenerierung.
Im Ergebnis stellt IRI RowGen eine technisch fundierte Lösung für die Generierung synthetischer Testdaten bereit: reproduzierbar, regelbasiert steuerbar und skalierbar – bei gleichzeitigem Schutz sensibler Informationen und hoher fachlicher Aussagekraft der Testdaten.
Effizienz trifft Erfahrung: Seit mehr als vier Jahrzehnten unterstützen unsere Softwarelösungen Unternehmen bei Datenmanagement und Datenschutz – technologisch führend, zuverlässig im produktiven Einsatz und branchenübergreifend einsetzbar.
Seit 1978 im Einsatz: Zahlreiche namhafte Unternehmen, Dienstleister, Finanzinstitute sowie Landes- und Bundesbehörden zählen zu unseren langjährigen Kunden – nationale Referenzen sind hier gelistet und internationale Referenzen sind hier zusammengefasst.
Maximale Kompatibilität: Unsere Software unterstützt sowohl klassische Mainframe-Plattformen (Fujitsu BS2000/OSD, IBM z/OS, z/VSE, z/Linux) als auch moderne Open-System-Umgebungen wie Linux, UNIX-Derivate und Windows.
IRI RowGen arbeitet schema- und regelbasiert. Datenstrukturen (z. B. relationale Schemata, Schlüsselbeziehungen und Constraints) werden gezielt nachgebildet, sodass referenzielle Integrität auch über komplexe Tabellenhierarchien hinweg erhalten bleibt. Gleichzeitig können Feldinhalte mithilfe deterministischer Regeln, Zufallsverteilungen, Lookup-Tabellen oder Mustervorgaben realitätsnah erzeugt werden. Dadurch lassen sich sowohl typische Datenverteilungen als auch Edge Cases gezielt simulieren.
Für den Einsatz in Entwicklungs-, QA- und DataOps-Umgebungen bedeutet das: Testdaten sind nicht nur formal gültig, sondern verhalten sich auch fachlich plausibel. Join-Bedingungen, Abhängigkeiten und Geschäftslogik bleiben erhalten, was insbesondere für Integrationstests, ETL-/ELT-Prozesse und datengetriebene Anwendungen entscheidend ist.
Ein wesentlicher technischer Vorteil liegt in der kontrollierten Erzeugung sensibler Datenattribute. Anstelle von Maskierung im Nachgang werden Daten vollständig synthetisch generiert oder durch regelbasierte Transformationen anonymisiert. So entstehen keine Rückschlüsse auf reale Personen oder Datensätze, wodurch regulatorische Anforderungen wie DSGVO, HIPAA oder SOC 2 zuverlässig eingehalten werden können.
Auch in Bezug auf Skalierbarkeit und Performance ist RowGen für produktionsnahe Szenarien ausgelegt: Die Engine kann große Datenvolumina effizient generieren – von Millionen bis hin zu Milliarden Datensätzen. Dadurch lassen sich realistische Last- und Performancetests durchführen, etwa zur Validierung von Datenbanken, APIs oder verteilten Verarbeitungssystemen.
Darüber hinaus unterstützt RowGen eine Vielzahl strukturierter und semistrukturierter Formate sowie flexible Zielstrukturen – von klassischen relationalen Tabellen über Flat Files bis hin zu projektspezifischen Datenlayouts („Golden Schema Copies“). Die Integration in bestehende Datenpipelines, z. B. im Zusammenspiel mit ETL-Workflows oder CI/CD-Prozessen, ermöglicht eine automatisierte und reproduzierbare Testdatengenerierung.
Im Ergebnis stellt IRI RowGen eine technisch fundierte Lösung für die Generierung synthetischer Testdaten bereit: reproduzierbar, regelbasiert steuerbar und skalierbar – bei gleichzeitigem Schutz sensibler Informationen und hoher fachlicher Aussagekraft der Testdaten.
Effizienz trifft Erfahrung: Seit mehr als vier Jahrzehnten unterstützen unsere Softwarelösungen Unternehmen bei Datenmanagement und Datenschutz – technologisch führend, zuverlässig im produktiven Einsatz und branchenübergreifend einsetzbar.
Seit 1978 im Einsatz: Zahlreiche namhafte Unternehmen, Dienstleister, Finanzinstitute sowie Landes- und Bundesbehörden zählen zu unseren langjährigen Kunden – nationale Referenzen sind hier gelistet und internationale Referenzen sind hier zusammengefasst.
Maximale Kompatibilität: Unsere Software unterstützt sowohl klassische Mainframe-Plattformen (Fujitsu BS2000/OSD, IBM z/OS, z/VSE, z/Linux) als auch moderne Open-System-Umgebungen wie Linux, UNIX-Derivate und Windows.
