Generador de Datos Falsos

Genera datos de prueba aleatorios para desarrollo y testing

⚠️ Descargo de responsabilidad: Esta herramienta genera datos falsos aleatorios solo para fines de prueba. No use números de tarjetas de crédito generados o información personal para actividades ilegales o fraude.

Número de Registros

Idioma

Casos de Uso

•Pruebas: Genera datos de prueba realistas para aplicaciones y bases de datos
•Desarrollo: Pobla bases de datos durante el desarrollo sin datos reales de usuarios
•Demos: Crea datos simulados para presentaciones y demostraciones
•Privacidad: Usa datos falsos en lugar de información personal real en ejemplos
•⚠️ Nunca uses números de tarjetas de crédito generados para transacciones reales - son solo para pruebas

Los datos falsos (fake data, mock data, test data) son información generada sintéticamente que imita datos reales en estructura y formato, pero no corresponde a personas o entidades reales. Son fundamentales en desarrollo de software porque: 1) Protegen la privacidad—nunca debes usar datos reales de clientes en ambientes de desarrollo/testing. 2) Permiten testing exhaustivo—puedes generar miles de registros para probar rendimiento. 3) Facilitan demos—presentaciones de productos sin exponer información sensible. 4) Cumplen regulaciones—GDPR, LGPD Brasil, Ley Federal de Protección de Datos México, Ley 1581 Colombia prohíben usar datos personales reales sin consentimiento. Herramientas como Faker.js (JavaScript), Faker (Python), Bogus (.NET) son estándar en la industria. Empresas como Netflix, Spotify, Mercado Libre usan datos sintéticos en sus pipelines de testing. En LATAM, donde las regulaciones de datos personales se han fortalecido significativamente, el uso de datos falsos es obligatorio en ambientes no productivos.

Pobla bases de datos de desarrollo con usuarios, productos, pedidos y transacciones realistas. Prueba flujos de registro, checkout, y reportes con volúmenes realistas de datos. QA engineers generan datos para casos de prueba: nombres con caracteres especiales (ñ, acentos), direcciones largas, emails edge-case. En LATAM, incluye formatos locales: CURP/RFC (México), NIT (Colombia), CUIL/CUIT (Argentina), RUT (Chile) para probar validaciones específicas de cada país.

Nunca uses datos reales de clientes en demos de ventas o presentaciones. Genera datos que parezcan reales pero sean completamente ficticios. Los compradores potenciales ven una interfaz poblada realísticamente sin riesgos de privacidad. Startups latinoamericanas (Rappi, Kavak, Clip) usan datos sintéticos en demos para inversionistas y clientes enterprise.

Diseñadores necesitan datos realistas para crear mockups y prototipos. 'Lorem ipsum' no es suficiente para tablas de usuarios, listas de productos o dashboards. Datos con longitudes variadas (nombres cortos y largos) revelan problemas de diseño que texto placeholder no muestra. Herramientas como Figma, Sketch, Adobe XD se integran con generadores de datos falsos.

Entrenar usuarios en sistemas CRM, ERP o e-commerce requiere datos de ejemplo. Los datos falsos permiten que empleados practiquen sin riesgo de modificar información real. Manuales de usuario y documentación técnica usan datos ficticios en ejemplos. En LATAM, empresas capacitan vendedores de Mercado Libre, operadores de SAT/DIAN/AFIP con ambientes de prueba poblados con datos sintéticos.

GDPR (Europa), LGPD (Brasil), Ley Federal de Protección de Datos (México), Ley 1581 (Colombia), Ley 25.326 (Argentina) restringen el uso de datos personales. En ambientes de desarrollo, testing y demos, usar datos reales puede violar estas leyes y resultar en multas significativas. Los datos falsos cumplen automáticamente porque no corresponden a personas reales. Auditorías de seguridad verifican que no haya datos de producción en ambientes no productivos.

Nuestra herramienta usa algoritmos de generación aleatoria combinados con datasets localizados. Nombres: Se seleccionan aleatoriamente de listas de nombres y apellidos comunes por idioma/región. Para español: Juan García, María López, Carlos Rodríguez (nombres frecuentes en México, Colombia, Argentina). Emails: Combinación de nombre + dominio aleatorio o predefinido (gmail.com, outlook.com, dominios ficticios). Direcciones: Calles, colonias/barrios, ciudades y códigos postales realistas por país. México: Av. Insurgentes, Col. Roma, CDMX, 06700. Colombia: Cra 7, Chapinero, Bogotá. Teléfonos: Formatos correctos por país con códigos de área válidos. México: +52 55 XXXX XXXX. Colombia: +57 1 XXX XXXX. Tarjetas de crédito: Números que pasan el algoritmo de Luhn (validación de checksum) pero NO son tarjetas reales. NUNCA uses estos números para transacciones—son solo para testing de formularios. Los datos se generan usando crypto.getRandomValues() para aleatoriedad y se formatean según estándares locales.

tools.fake-data-generator.browserSupport.content

Preguntas frecuentes

¿Los números de tarjeta de crédito generados son reales?

NO, los números generados NO son tarjetas reales y NO pueden usarse para transacciones. Son números que pasan la validación del algoritmo de Luhn (checksum usado por Visa, Mastercard, etc.) para probar formularios de pago, pero no corresponden a cuentas bancarias reales. Si intentas usarlos para compras, serán rechazados por el procesador de pagos. Usar números de tarjeta ajenos es fraude y delito grave. Los números generados son exclusivamente para testing de UX en formularios de checkout.

¿Puedo usar estos datos para campañas de email marketing?

NO. Los emails generados pueden o no existir como dominios reales. Enviar emails a direcciones generadas aleatoriamente: 1) Causará bounces que dañan tu reputación de remitente. 2) Podría enviar a personas reales por coincidencia (violación de privacidad). 3) Viola leyes anti-spam (CAN-SPAM, GDPR). Los datos falsos son exclusivamente para: desarrollo, testing, demos, prototipos. Para email marketing, usa listas de opt-in legítimas con consentimiento explícito.

¿Los datos generados cumplen con GDPR y leyes de privacidad?

Sí, por definición. Los datos falsos no son 'datos personales' bajo GDPR, LGPD, o leyes mexicanas/colombianas porque no corresponden a personas identificables reales. Sin embargo, por coincidencia extremadamente rara, un nombre + email generado podría coincidir con una persona real. Para máxima seguridad, usa dominios de email ficticios (ejemplo.com está reservado para este propósito) y datos claramente sintéticos. Nunca combines datos falsos con identificadores reales.

¿Cómo genero datos específicos para México, Colombia o Argentina?

Selecciona el idioma 'Español' en la herramienta. Los nombres, direcciones y formatos de teléfono serán apropiados para Latinoamérica. Para datos más específicos por país (CURP mexicano, NIT colombiano, CUIT argentino), usa bibliotecas especializadas como Faker.js con locales específicos ('es_MX', 'es_CO', 'es_AR') en tu código de desarrollo. Nuestra herramienta genera datos generales en español que funcionan para la mayoría de casos de uso.

¿Cuántos registros puedo generar a la vez?

Nuestra herramienta genera hasta 100 registros por batch para mantener el rendimiento del navegador. Para datasets más grandes (miles o millones de registros), usa herramientas de línea de comandos o bibliotecas de código: Faker.js (JavaScript/Node.js), Faker (Python), Bogus (.NET), JavaFaker (Java). Estas pueden generar millones de registros y exportar a archivos o bases de datos directamente. Para testing de carga, considera herramientas como k6, JMeter, Locust que generan datos dinámicamente.

¿Los IBANs y datos bancarios generados son válidos?

Los IBANs generados siguen el formato correcto y pasan validación de checksum (dígitos de control), pero NO corresponden a cuentas bancarias reales. Son útiles para probar validaciones de formularios bancarios, pero serán rechazados si intentas usarlos en transacciones reales. Lo mismo aplica para números de tarjeta, CVV, y direcciones Bitcoin—son sintéticos para testing, no para uso financiero real.

¿Es seguro generar contraseñas con esta herramienta?

Las contraseñas generadas son aleatorias y seguras como concepto, pero NO las uses para cuentas reales. Son para poblar campos de contraseña en datos de prueba, no para proteger accesos reales. Para contraseñas de producción, usa nuestro Generador de Contraseñas dedicado que usa crypto.getRandomValues() con mayor entropía y opciones de personalización. Los datos de prueba tienen contraseñas visibles (no hasheadas) porque es datos de demo.

¿Cómo importo los datos generados a mi base de datos?

Para CSV: 1) Descarga el archivo CSV. 2) En MySQL: LOAD DATA INFILE 'datos.csv' INTO TABLE usuarios... 3) En PostgreSQL: COPY usuarios FROM 'datos.csv' CSV HEADER. 4) En Excel/Google Sheets: Abre directamente el CSV. Para JSON: 1) En MongoDB: mongoimport --collection usuarios --file datos.json --jsonArray. 2) En código: parsea el JSON y usa tu ORM (Sequelize, Prisma, SQLAlchemy, Entity Framework). La estructura de campos es estándar para fácil mapeo a cualquier esquema de base de datos.