Fake Data Generator
Understand Fake Data Generator
Gera registros sintéticos de teste — nomes, e-mails, telefones, endereços, empresas, datas, IPs, nomes de usuário, URLs e frases — em CSV ou JSON.
How it works
Cada campo é montado sorteando itens de listas de palavras curadas com crypto.getRandomValues e combinando-os por regra: um e-mail junta um primeiro nome e um sobrenome com um separador e um domínio, um telefone monta um plausível +1 (NPA) NXX-XXXX, um endereço concatena número, rua, cidade, estado e CEP. Nada é consultado em nenhuma fonte real — os valores são construídos, então lembram registros reais sem derivar de nenhum.
When to use it
- Popular um banco de desenvolvimento ou de homologação sem copiar linhas de produção para dentro dele.
- Preencher uma tabela ou um componente de lista para ver como ele se comporta com 500 linhas em vez de 5.
- Produzir CSV para exercitar um caminho de importação, incluindo o parsing de colunas e a codificação.
- Gerar dados de demonstração para uma captura de tela ou uma apresentação comercial.
- Substituir dados pessoais em um relatório de bug ou em um chamado de suporte antes de anexá-lo.
Watch out for
- Sintético não quer dizer sem dono. Um e-mail ou telefone gerado pode coincidir com um real, então um ambiente de teste nunca pode de fato entregar e-mail ou SMS a eles — direcione tudo para uma caixa coletora.
- A saída tem formato dos EUA. Nomes anglófonos, números +1, estados de duas letras e CEPs de cinco dígitos não vão exercitar um formulário que precisa aceitar um Eircode irlandês, um endereço alemão ou uma pessoa com um nome só.
- Os campos são sorteados de forma independente, então a cidade de um registro não precisa combinar com o estado, e o e-mail não precisa combinar com o nome. Isso serve para volume e é errado para qualquer teste cuja lógica presuma que os campos concordam.
- Dados limpos são um teste fraco. Registros reais carregam apóstrofos, emoji, sobrenomes de 60 caracteres, campos ausentes e e-mails duplicados; uma suíte que só vê linhas arrumadas passa, e aí a produção não passa.
Not the right tool for: Anonimizar um conjunto de dados real. Sobrescrever campos com valores aleatórios mantém intactos a contagem de linhas, a ordenação e as correlações, o que muitas vezes basta para reidentificar pessoas — use uma abordagem de anonimização ou de síntese feita para isso.
Frequently Asked Questions
Que tipos de dados falsos dá para gerar?
Nomes (primeiro, último, completo), e-mails, senhas, telefones, endereços, cidades, empresas, cargos, datas de nascimento, endereços IPv4/IPv6, endereços MAC, nomes de usuário, URLs e frases. Todos os dados são inteiramente sintéticos.
Posso exportar os dados falsos como CSV ou JSON?
Sim — escolha CSV para importar em planilha ou JSON para popular API e banco de dados. Cada linha é um registro gerado de forma independente. Use o campo de quantidade para gerar até 1.000 registros de uma vez.
Esses dados são seguros para testes sob o GDPR?
Sim — todos os dados são gerados sinteticamente e não correspondem a pessoas reais. Usar dados falsos em ambientes de teste é a prática recomendada pelo GDPR para evitar o tratamento de dados pessoais reais em sistemas fora de produção.
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.