Sahte Veri Üretici

Geliştirme ve test için rastgele test verisi oluşturun

⚠️ Sorumluluk Reddi: Bu araç yalnızca test amaçlı rastgele sahte veriler üretir. Üretilen kredi kartı numaralarını veya kişisel bilgileri yasa dışı faaliyetler veya dolandırıcılık için kullanmayın.

Kayıt Sayısı

Dil

Kullanım Alanları

•Test: Uygulamalar ve veritabanları için gerçekçi test verileri oluşturun
•Geliştirme: Gerçek kullanıcı verileri olmadan geliştirme sırasında veritabanlarını doldurun
•Demolar: Sunumlar ve gösterimler için örnek veriler oluşturun
•Gizlilik: Örneklerde gerçek kişisel bilgiler yerine sahte veriler kullanın
•⚠️ Üretilen kredi kartı numaralarını asla gerçek işlemler için kullanmayın - bunlar sadece test içindir

Türkiye'nin en kapsamlı sahte veri üretici aracıyla yazılım geliştirme, test ve demo ortamları için gerçekçi test verileri oluşturun. Türkçe isimler (Ahmet, Ayşe, Mehmet), TC Kimlik numarası benzeri veriler, Türk telefon formatları (+90 5XX), Türkiye şehirleri ve adresleri, IBAN (TR) formatında banka hesapları. KVKK uyumlu geliştirme—gerçek kişisel veri yerine sahte veri kullanın. JSON ve CSV formatında dışa aktarım. Trendyol, Hepsiburada e-ticaret entegrasyonları, bankacılık API'ları ve kurumsal yazılım testleri için ideal.

Sahte veri üretici (fake data generator), gerçekçi görünümlü ancak tamamen rastgele üretilmiş test verileri oluşturan araçtır. Faker.js, Chance.js gibi kütüphaneler kullanılarak isim, adres, e-posta, telefon, kredi kartı gibi veriler locale-aware (dil/ülke uyumlu) olarak üretilir. NEDEN GEREKLİ: 1) KVKK/GDPR uyumu—geliştirme ortamında gerçek kişisel veri kullanmak yasadışı olabilir. 2) Veri gizliliği—production veritabanını test ortamına kopyalamak riskli. 3) Ölçeklendirme—binlerce test kaydı anında oluşturulabilir. 4) Edge case testi—uzun isimler, özel karakterler, sınır değerleri test edilir. Türkiye'de KVKK (Kişisel Verilerin Korunması Kanunu) nedeniyle test ortamlarında sahte veri kullanımı artık zorunluluk haline geldi.

Yazılım Geliştirme ve Test

Unit test, integration test ve E2E testlerde gerçekçi veri gerekir. Sahte kullanıcı profilleri, siparişler, ürünler oluşturun. Türkiye'deki yazılım şirketleri (Insider, Peak Games, Getir) test otomasyonunda sahte veri kullanır. Jest, Cypress, Playwright testlerinde dinamik veri ile kapsamlı test senaryoları yazın. Veritabanı seed işlemleri için binlerce kayıt anında oluşturulabilir.

Demo ve Sunum Ortamları

Müşteri demolarında gerçek veri göstermek KVKK ihlali ve güvenlik riskidir. Sahte veri ile profesyonel görünümlü demo ortamı hazırlayın. Türkçe isimler, Türkiye şehirleri, TR telefon formatları ile lokalize demo. Satış ekipleri, gerçekçi ama sahte verilerle ürün tanıtımı yapabilir. CRM, ERP, e-ticaret demo'ları için örnek müşteri ve sipariş verileri.

KVKK/GDPR Uyumlu Geliştirme

KVKK (6698 sayılı Kanun) ve GDPR, kişisel verilerin korunmasını zorunlu kılar. Geliştirme/test ortamlarında gerçek müşteri verisi kullanmak büyük ceza riski taşır. Türkiye'de KVKK ihlali cezaları 1.8 milyon TL'ye kadar çıkabilir. Çözüm: Production veritabanını anonymize etmek yerine baştan sahte veri kullanın. Bu araç KVKK uyumlu geliştirme süreçleri için idealdir—gerçek kişi bilgisi içermeyen veriler üretir.

Veritabanı ve API Performans Testi

Yük testi (load testing), stres testi için büyük veri setleri gerekir. 10.000, 100.000, 1.000.000 kayıtlık test verileri oluşturun. Türkiye'deki e-ticaret siteleri Black Friday, 11.11 gibi yoğun dönemlere sahte veri ile hazırlanır. Apache JMeter, k6, Locust testleri için JSON/CSV formatında veri dışa aktarın. PostgreSQL, MySQL, MongoDB performans optimizasyonu için gerçekçi veri dağılımı.

E-Ticaret Entegrasyon Testleri

Trendyol Seller API, Hepsiburada Merchant API entegrasyonlarında test verileri gerekir. Sahte ürün bilgileri, sipariş verileri, müşteri adresleri oluşturun. Ödeme gateway testleri (iyzico sandbox, PayTR test) için sahte kredi kartı numaraları kullanın. Kargo entegrasyonları (Yurtiçi, Aras, MNG) için test sevkiyat verileri. XML/JSON formatında mock data ile API testleri çalıştırın.

Eğitim ve Öğretim Materyalleri

Programlama kursları, bootcamp'ler ve üniversite dersleri için örnek veri setleri gerekir. SQL öğretirken SELECT sorguları için gerçekçi tablolar. Veri analizi (Python, R) eğitimlerinde analiz edilecek CSV dosyaları. Türkiye'deki kodlama eğitimleri (Patika, Kodluyoruz, BTK Akademi) için lokalize Türkçe veri setleri. Machine learning projelerinde training data olarak kullanılabilir (dikkat: bias oluşturabilir).

Sahte veri üretimi, Faker.js kütüphanesi ve locale-aware (dil/ülke uyumlu) veri havuzları kullanır. Süreç: 1) Kullanıcı kategori (kişisel, iş, internet, finans) ve kayıt sayısı seçer. 2) Locale seçimi (tr_TR Türkçe) yapılır. 3) Her alan için uygun Faker metodu çağrılır: faker.person.fullName(), faker.location.city(), faker.phone.number(). 4) Türkçe locale için: İsimler (Ahmet, Ayşe, Mehmet, Zeynep), şehirler (İstanbul, Ankara, İzmir), mahalleler, sokak isimleri Türkiye'ye özgü havuzdan çekilir. 5) Özel formatlar: TR telefon (+90 5XX XXX XX XX), IBAN (TR + 24 basamak), TC Kimlik benzeri (11 basamak, algoritmik doğru). Tüm işlemler tarayıcınızda gerçekleşir—üretilen veriler hiçbir yere kaydedilmez veya gönderilmez.

Sahte Veri Üretici	Tam (gerçek veri yok)	Yüksek	Anında	Evet
Production Kopyası	Yok (gerçek veri)	Gerçek	Yavaş (transfer)	HAYIR - İhlal!
Anonymization	Orta (risk var)	Yüksek	Orta	Dikkatli uygulama
Manuel Oluşturma	Tam	Düşük	Çok yavaş	Evet
Synthetic Data (AI)	Yüksek	Çok yüksek	Orta	Evet

Sahte veri üretimi JavaScript tabanlıdır, tüm modern tarayıcılarda çalışır: Chrome 60+ (2017), Firefox 55+ (2017), Safari 11+ (2017), Edge 79+ (2020). Faker.js kütüphanesi ~300KB, tree-shaking ile optimize edilir. JSON export için Blob API ve URL.createObjectURL(), CSV export için manuel string formatting kullanılır. Türkiye'de tarayıcı dağılımı %99+ destekliyor. Büyük veri setleri (10.000+ kayıt) için Web Workers kullanılarak ana thread engellenmez. Tüm veri üretimi client-side gerçekleşir—internet bağlantısı gerekmez, gizlilik korunur.

Sıkça Sorulan Sorular

Üretilen veriler gerçek mi? Yasal sorun olur mu?

HAYIR, üretilen veriler tamamen sahte ve rastgeledir—hiçbir gerçek kişiye ait değildir. Yasal sorun olmaz çünkü: 1) İsimler rastgele kombinasyonlarla oluşturulur (Ahmet + Yılmaz = herhangi bir gerçek kişi değil). 2) TC Kimlik numaraları algoritma kurallarına uyar ama gerçek kişilere ait değildir. 3) Kredi kartı numaraları Luhn algoritmasına uyar ama hiçbir bankaya kayıtlı değildir. 4) Adresler gerçek sokak isimleri içerebilir ama kombinasyonlar rastgeledir. ÖNEMLİ: Bu verileri dolandırıcılık veya yasa dışı amaçlarla kullanmak suçtur—sadece test ve geliştirme için kullanın!

KVKK kapsamında sahte veri kullanmak zorunlu mu?

Doğrudan zorunlu değil ama şiddetle önerilir. KVKK (6698 sayılı Kanun) kişisel verilerin işlenmesini düzenler. Geliştirme/test ortamlarında gerçek müşteri verisi kullanmak: 1) 'Veri işleme amacını aşma' ihlali olabilir. 2) 'Veri güvenliği' yükümlülüklerini zorlaştırır. 3) Veri sızıntısı durumunda ciddi ceza riski (1.8 milyon TL'ye kadar). Türkiye'deki büyük şirketler (bankalar, telekomünikasyon, e-ticaret) test ortamlarında anonymized veya synthetic data kullanır. Küçük şirketler için en pratik çözüm: Baştan sahte veri ile geliştirme—bu araç tam da bu amaç için tasarlandı.

Türkçe isimler ve adresler gerçekçi mi?

Evet! Türkçe locale (tr_TR) aşağıdaki verileri içerir: İsimler: 500+ Türk erkek adı (Ahmet, Mehmet, Ali, Mustafa), 500+ Türk kadın adı (Ayşe, Fatma, Zeynep, Emine), 1000+ Türk soyadı (Yılmaz, Kaya, Demir, Şahin). Şehirler: 81 il ve ilçeler. Mahalleler: Türkiye'ye özgü mahalle isimleri. Sokaklar: Cadde, sokak, bulvar formatları. Telefon: +90 5XX XXX XX XX formatı. Dikkat: Mahalle + sokak + numara kombinasyonları rastgeledir—gerçek adres olmayabilir. Posta kodu doğrulaması yok. İsim + soyad kombinasyonu gerçek bir kişiyle çakışabilir (milyonlarca Ahmet Yılmaz var)—bu bir sorun değil, istatistiksel olasılık.

Üretilen TC Kimlik numaraları geçerli mi?

Algoritma olarak EVET, gerçek kişi olarak HAYIR. TC Kimlik numarası 11 basamaklı, belirli kurallara uyar: 1) İlk basamak 0 olamaz. 2) 10. basamak = ((1,3,5,7,9. basamaklar toplamı × 7) - (2,4,6,8. basamaklar toplamı)) mod 10. 3) 11. basamak = (ilk 10 basamak toplamı) mod 10. Bu araç algoritmik olarak doğru numaralar üretir—MERNİS sorgulamalarında 'geçersiz format' hatası almaz. Ancak bu numaralar gerçek kişilere ait değildir ve MERNİS veritabanında kayıtlı değildir. E-Devlet veya banka doğrulaması yapılamaz. Test ortamlarında format doğrulama testleri için idealdir.

Kredi kartı numaraları gerçek mi? Alışveriş yapılabilir mi?

KESİNLİKLE HAYIR! Üretilen kredi kartı numaraları: 1) Luhn algoritmasına uygun (format olarak geçerli görünür). 2) Hiçbir banka veya finans kuruluşuna kayıtlı değil. 3) Gerçek bir hesapla ilişkili değil. 4) Ödeme yapmak için KULLANILAMAZ. Kullanım alanları: Ödeme gateway testleri (iyzico sandbox, PayTR test ortamı), form validasyon testleri, E2E testlerde checkout akışı. ÖNEMLİ: Sahte kredi kartı numaralarıyla gerçek ödeme girişimi SUÇTUR (Dolandırıcılık - TCK 157). Bu numaraları sadece test ortamlarında, sandbox API'larda kullanın!

JSON ve CSV formatında nasıl dışa aktarılır?

Bu araç iki format destekler: JSON: API mock data, veritabanı seed, JavaScript/Python testleri için ideal. Yapı: [{"name": "Ahmet Yılmaz", "email": "..."},...]. MongoDB, PostgreSQL JSONB, Elasticsearch'e doğrudan import. CSV: Excel, Google Sheets, SQL import, veri analizi için ideal. Başlık satırı + virgülle ayrılmış değerler. MySQL LOAD DATA INFILE, PostgreSQL COPY komutu ile toplu import. Dışa aktarma: 'JSON' veya 'CSV' butonuna tıklayın, dosya otomatik indirilir. Türkçe karakterler (ğ,ü,ş,ı,ö,ç) UTF-8 encoding ile korunur—Excel'de açarken 'UTF-8' seçin.

Büyük veri setleri (10.000+ kayıt) oluşturulabilir mi?

Evet! Bu araç tarayıcınızda çalışır, limitler: Pratik limit: 10.000-50.000 kayıt (tarayıcı belleği ve performansa bağlı). Chrome/Edge: Daha yüksek bellek limiti, 100.000 kayıt mümkün. Firefox/Safari: 50.000 kayıtta yavaşlama olabilir. Mobil: 10.000 kayıt önerilir. Büyük setler için öneriler: 1) Birden fazla batch halinde üretin (10×10.000 = 100.000). 2) JSON yerine CSV tercih edin (daha küçük dosya). 3) Sadece gerekli alanları seçin (tüm alanlar = daha yavaş). 4) Node.js script ile server-side üretim (milyonlarca kayıt için). Bu araç tipik kullanım için yeterli—enterprise ölçekli ihtiyaçlar için özel script yazılabilir.

API mock data olarak nasıl kullanılır?

Üretilen verileri API mock olarak kullanma yöntemleri: 1) JSON dosyası olarak sunma: JSON indirin, json-server ile mock API: npx json-server --watch data.json. 2) Postman/Insomnia: JSON'u mock response olarak tanımlayın. 3) MSW (Mock Service Worker): fetch/axios isteklerini intercept edin, sahte veri döndürün. 4) Cypress fixtures: cypress/fixtures/users.json olarak kaydedin, cy.fixture() ile kullanın. 5) Jest mocks: __mocks__ klasöründe sahte veri modülleri. Türkiye'deki e-ticaret entegrasyonları: Trendyol API mock—sipariş listesi, ürün detayları. iyzico sandbox—ödeme callback'leri. Kargo API mock—teslimat durumu güncellemeleri.