Fake Data Generator
Understand Fake Data Generator
Erzeugt synthetische Testdatensätze – Namen, E-Mail-Adressen, Telefonnummern, Adressen, Firmen, Daten, IPs, Benutzernamen, URLs und Sätze – als CSV oder JSON.
How it works
Jedes Feld wird aus kuratierten Wortlisten mit crypto.getRandomValues gezogen und nach Regel zusammengesetzt: Eine E-Mail-Adresse verbindet Vor- und Nachnamen mit einem Trennzeichen und einer Domain, eine Telefonnummer baut ein plausibles +1 (NPA) NXX-XXXX, eine Adresse fügt Hausnummer, Straße, Stadt, Bundesstaat und ZIP aneinander. Nichts wird aus einer realen Quelle nachgeschlagen – die Werte werden konstruiert, sie ähneln also echten Datensätzen, ohne von einem abgeleitet zu sein.
When to use it
- Eine Entwicklungs- oder Staging-Datenbank befüllen, ohne Produktivzeilen hineinzukopieren.
- Eine Tabelle oder eine Listenkomponente füllen, um zu sehen, wie sie sich bei 500 statt 5 Zeilen verhält.
- CSV erzeugen, um einen Importpfad samt Spaltenerkennung und Kodierung durchzuspielen.
- Demodaten für einen Screenshot oder eine Vertriebsvorführung erzeugen.
- Persönliche Angaben in einem Fehlerbericht oder Support-Ticket ersetzen, bevor Sie ihn anhängen.
Watch out for
- Synthetisch heißt nicht unbenutzt. Eine erzeugte E-Mail-Adresse oder Telefonnummer kann mit einer echten zusammenfallen, eine Testumgebung darf also nie tatsächlich Mails oder SMS dorthin zustellen – leiten Sie alles an eine Sammeladresse.
- Die Ausgabe hat US-Zuschnitt. Englischsprachige Namen, +1-Nummern, zweibuchstabige Bundesstaaten und fünfstellige ZIP-Codes fordern ein Formular nicht heraus, das einen irischen Eircode, eine deutsche Adresse oder eine Person mit nur einem Namen annehmen muss.
- Die Felder werden unabhängig gezogen, die Stadt eines Datensatzes muss also nicht zu seinem Bundesstaat und seine E-Mail-Adresse nicht zu seinem Namen passen. Für Masse ist das in Ordnung und für jeden Test falsch, dessen Logik voraussetzt, dass die Felder zusammenpassen.
- Saubere Daten sind ein schwacher Test. Echte Datensätze tragen Apostrophe, Emoji, 60 Zeichen lange Nachnamen, fehlende Felder und doppelte E-Mail-Adressen; eine Testsuite, die nur ordentliche Zeilen sieht, läuft grün, und der Produktivbetrieb dann nicht.
Not the right tool for: Einen echten Datenbestand zu anonymisieren. Felder mit Zufallswerten zu überschreiben lässt Zeilenzahl, Reihenfolge und Zusammenhänge unangetastet, was häufig genügt, um Personen wieder zu identifizieren – nutzen Sie ein eigens dafür gebautes Anonymisierungs- oder Syntheseverfahren.
Frequently Asked Questions
Welche Arten von Testdaten kann ich erzeugen?
Namen (Vorname, Nachname, vollständig), E-Mail-Adressen, Passwörter, Telefonnummern, Straßenadressen, Städte, Firmen, Berufsbezeichnungen, Geburtsdaten, IPv4-/IPv6-Adressen, MAC-Adressen, Benutzernamen, URLs und Sätze. Alle Daten sind vollständig synthetisch.
Kann ich die Testdaten als CSV oder JSON exportieren?
Ja – wählen Sie CSV für den Import in eine Tabellenkalkulation oder JSON zum Befüllen von APIs und Datenbanken. Jede Zeile ist ein eigenständig erzeugter Datensatz. Über das Mengenfeld erzeugen Sie bis zu 1.000 Datensätze auf einmal.
Sind diese Daten für Tests DSGVO-konform?
Ja – alle Daten werden synthetisch erzeugt und entsprechen keinen realen Personen. Testdaten in Testumgebungen zu verwenden ist die nach DSGVO empfohlene Praxis, um die Verarbeitung echter personenbezogener Daten außerhalb des Produktivbetriebs zu vermeiden.
How to Use Fake Data Generator
- Paste or type your input in the input area above.
- The tool processes your input automatically or click Run.
- Copy or download the result using the action buttons.
- Use Ctrl+Enter to run quickly from the keyboard.