Probar una interfaz
Rellena tablas, formularios, listas y pantallas de demostración con datos creíbles.
Generador de datos ficticios
Crea hasta 10 000 registros ficticios localizados con campos personalizables, semillas reproducibles y exportación JSON, CSV o SQL. Todo permanece en tu navegador.
- Portapapeles
- Procesamiento por lotes
- Exportar
Los datos se generan localmente. Son totalmente ficticios y están pensados únicamente para pruebas y demostraciones.
Plantilla de datos
Elige un esquema preparado o crea el tuyo.
De 1 a 10 000 registros.
Reutiliza la misma semilla para reproducir exactamente el mismo conjunto.
Campos que generar
Estos campos se utilizan con la plantilla Personalizado.
Datos generados
Copia o exporta el conjunto en el formato seleccionado.
¿Te ha resultado útil esta herramienta?
¿Cómo funciona esta herramienta?
El generador crea conjuntos de datos ficticios realistas para probar interfaces, API, importaciones y bases de datos sin utilizar información personal real. Elige una plantilla, el idioma, el número de filas y el formato de salida. Todo se genera en tu navegador.
La herramienta utiliza un motor de generación determinista y catálogos localizados. Cada campo se produce según su tipo: UUID, identidad, contacto, empresa, fecha, estado o importe. Las plantillas Usuarios, Clientes y Pedidos ofrecen esquemas coherentes listos para usar.
Una semilla opcional permite reproducir exactamente el mismo conjunto. El resultado se puede serializar como JSON, CSV o instrucciones SQL INSERT sin enviarlo a un servidor. Así puedes crear grandes volúmenes de datos de demostración mediante un proceso local, rápido y repetible.
La reproducción depende de la semilla, el idioma de los datos, el modelo o los campos y la versión del motor. Guarda estos ajustes con la prueba. Una semilla vacía inicia una serie nueva. El generador es pseudoaleatorio: sus UUID con forma v4 no sustituyen identificadores criptográficos ni secretos. El generador UUID dedicado utiliza otra fuente para identificadores aleatorios independientes.
Los valores se combinan desde catálogos pequeños de demostración. Ciudad, código postal y país no forman necesariamente una dirección coherente o entregable. No contactes teléfonos ni correos generados aunque parezcan plausibles. Los registros no modelan restricciones relacionales: comprueba aparte claves externas, unicidad y reglas de negocio.
El CSV usa comas y una fila de cabecera. SQL produce INSERT simples y sustituye caracteres no alfanuméricos del nombre de tabla por guiones bajos. Esa limpieza no equivale al entrecomillado de identificadores de todos los dialectos: evita palabras reservadas y revisa antes de ejecutar. No se crean tablas ni se insertan datos en una base.
Cómo utilizar esta herramienta
Elige una plantilla
Selecciona Usuarios, Clientes, Pedidos o crea un esquema personalizado.
Configura la generación
Define el volumen, la localización, el formato y una semilla opcional.
Exporta el resultado
Revisa los datos y copia o descarga la salida JSON, CSV o SQL.
Casos de uso
Preparar pruebas automáticas
Crea datos reproducibles con una semilla estable para desarrollo y control de calidad.
Simular una importación
Genera CSV o JSON con cientos o miles de filas antes de probar un proceso de importación.
Inicializar una base de demostración
Exporta instrucciones SQL INSERT para prototipos, talleres y entornos temporales.
Ejemplos
Dos registros JSON reproducibles
Modelo personalizado, campos firstName y active, dos filas y semilla review. La entrada especifica el idioma; no son datos sobre personas reales.
Entrada
custom; count=2; locale=es; seed=review; fields=firstName,active; format=json; table=demo_dataResultado
[
{
"firstName": "Valeria",
"active": true
},
{
"firstName": "Martín",
"active": true
}
]La misma muestra en CSV
Los mismos ajustes producen los mismos valores. Solo cambia la serialización; los booleanos pasan a texto true y false en las celdas.
Entrada
custom; count=2; locale=es; seed=review; fields=firstName,active; format=csv; table=demo_dataResultado
firstName,active
Valeria,true
Martín,trueLa misma muestra en SQL
Los INSERT apuntan a demo_data sin crearla. Comprueba nombres de columnas y tipos del esquema antes de ejecutar.
Entrada
custom; count=2; locale=es; seed=review; fields=firstName,active; format=sql; table=demo_dataResultado
INSERT INTO demo_data (firstName, active) VALUES ('Valeria', TRUE);
INSERT INTO demo_data (firstName, active) VALUES ('Martín', TRUE);Consejos y buenas prácticas
- Utiliza una semilla explícita en las pruebas para generar siempre los mismos valores.
- Empieza con una muestra pequeña para validar el esquema antes de crear miles de filas.
- Los datos son ficticios: úsalos para pruebas y demostraciones, nunca para suplantar a una persona real.
Preguntas frecuentes
¿Los registros representan a personas reales?
No. Las identidades y los datos de contacto se combinan aleatoriamente a partir de catálogos de demostración.
¿Puedo reproducir exactamente el mismo conjunto?
Sí. Utiliza la misma semilla, plantilla, localización y cantidad de filas.
¿Cuántas filas puedo generar?
La herramienta admite entre 1 y 10 000 registros por ejecución. Para grandes volúmenes, valida primero el esquema con una muestra.
¿Los datos salen del navegador?
No. La generación y la serialización JSON, CSV o SQL se realizan localmente.
¿Los identificadores son criptográficamente aleatorios?
No. La semilla vuelve predecible y reproducible la generación. Usa estos valores para pruebas; elige el generador UUID dedicado para UUID aleatorios independientes.
¿Se verifican direcciones y datos de contacto?
No. Se ensamblan desde catálogos. La apariencia no demuestra existencia ni coherencia postal o administrativa. No envíes mensajes ni llamadas a esos datos.
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