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在软件开发或系统测试中，指通过特定方法或工具收集、生成或提取符合测试需求的数据集的过程
测试数据获取通常包括模拟用户输入、生成边界值数据或从生产环境中抽取样本。
说明测试数据的来源和生成方式。
为了提高测试覆盖率，团队会投入大量时间在测试数据获取的质量上。
强调数据质量对测试效果的重要性。
该过程可能涉及数据脱敏、格式转换等预处理步骤，以确保数据符合测试环境要求。
1. 数据覆盖性：确保数据能覆盖所有测试场景；2. 数据隔离性：避免测试数据污染生产环境；3. 数据可重现性：确保相同输入产生相同输出。
即使进行了脱敏处理，生产数据仍可能包含隐私或敏感信息，直接用于测试存在安全风险。
由三个中文词组合而成："测试"（testing）+ "数据"（data）+ "获取"（acquisition）。"测试"源自软件工程领域，指验证系统功能的过程；"数据获取"则是数据工程中的常见术语，指收集或生成数据的过程。该短语在中文技术社区中作为术语固化使用。
常用于软件测试、质量保证（QA）或数据工程等技术领域的文档或讨论中。需注意区分"测试数据获取"与"生产数据同步"——前者强调为测试创建独立数据集，后者指实时环境数据的复制。