Como gerar dados de teste (mock data) realistas para desenvolvimento

Copiar dados de produção para o ambiente de desenvolvimento é tentador, mas espalha informações de clientes por máquinas, repositórios e backups menos protegidos, aumentando o risco de vazamento e a exposição ao que a LGPD exige. Dados fictícios evitam o problema: parecem reais para a aplicação, mas não pertencem a ninguém.

• Realista: nomes com acento, e-mails, CPFs com dígitos verificadores válidos e cidades de verdade fazem as validações e a interface se comportarem como em produção.
• Variado: textos curtos e longos, números pequenos e grandes, e alguns valores em branco para exercitar o tratamento de nulos.
• Em volume: paginação, filtros e ordenação só mostram problemas com centenas ou milhares de linhas.
• No formato certo: datas em ISO 8601, valores monetários e identificadores no padrão que o sistema espera.

1. Abra o Gerador de Mock Data e reproduza as colunas da sua tabela ou do seu JSON com Adicionar campo. Se preferir, comece por um template.
2. Escolha o tipo mais próximo do dado real de cada coluna e renomeie para bater com o seu modelo.
3. Ajuste as opções pela engrenagem (faixa de números, formato) e defina uma probabilidade de valor em branco nas colunas que aceitam nulo.
4. No cartão Geração, escolha a quantidade de linhas e o idioma dos dados (ao lado da quantidade).
5. Clique em Gerar dados, confira na aba Tabela e baixe no formato de que precisa.

Alguns tipos existem para deixar os dados coerentes entre si:

• Sequência: números crescentes (1, 2, 3...), ideais para chaves primárias previsíveis.
• Lista Personalizada: sorteia entre valores que você define, como status ativo, pendente e cancelado.
• Fórmula: combina campos anteriores, por exemplo {{primeiro_nome}}.{{sobrenome}}@empresa.com.
• Campo de Referência: repete o valor de outro campo, útil para colunas duplicadas ou chaves estrangeiras simples.

• SQL: comandos INSERT para popular um banco de desenvolvimento.
• JSON: mock de respostas de API e fixtures de testes de front-end.
• CSV: importação em bancos e planilhas (Excel, Google Planilhas).
• JSON Lines: um objeto por linha, comum em importações em massa e pipelines de dados.
• TypeScript e JavaScript: exportam a constante mockData (no TypeScript, com o tipo), prontas para importar nos testes.
• YAML e XML: fixtures de configuração e integrações que ainda usam XML.

• Exporte o schema em JSON (menu de opções do schema) e guarde junto ao projeto: qualquer pessoa do time recria a mesma estrutura.
• Para testes automatizados que precisam de resultado previsível, use um arquivo gerado uma vez e versionado, em vez de gerar novos dados a cada execução.
• Rode também com dados "chatos": nomes longos, campos vazios e valores nos limites da faixa. É onde os bugs aparecem.