Guía Técnica: Datos Sintéticos y Privacidad en Entornos de Prueba
1. Por qué usar datos sintéticos en vez de volcados de producción
Regulaciones estrictas de privacidad (como GDPR en Europa, CCPA en EE.UU. o LGPD en Brasil) prohíben o sancionan severamente el uso de datos reales de usuarios en entornos de staging, desarrollo local o pruebas automatizadas. Los generadores de datos ficticios eliminan el riesgo de filtraciones de datos sensibles (PII).
2. Formatos de Salida: JSON, CSV, SQL y TypeScript
Generar datos en formatos nativos agiliza el flujo de trabajo: JSON para APIs REST / GraphQL / MSW, CSV para pruebas de importación masiva y análisis de datos, SQL para scripts de inicialización (`seed.sql`) y TypeScript para mocks fuertemente tipados en frameworks modernos.