Der Softwareentwicklungszyklus ist voller Herausforderungen, da Unternehmen nicht nur mit kürzeren Markteinführungszeiten, sondern auch mit einer höheren Anwendungskomplexität konfrontiert sind. Um sicherzustellen, dass die Anwendungen von der Entwicklung bis zur Markteinführung und darüber hinaus stabil und funktionsfähig bleiben, müssen Unternehmen eine Vielzahl von Testarten einsetzen.
Mit zunehmender Komplexität der Entwicklung steigt natürlich auch der Testbedarf. Ein wesentlicher Bestandteil jedes erfolgreichen Testszenarios ist das Testdatenmanagement (TDM). Sie ermöglicht es Unternehmen, alle verwendeten Testarten zu rationalisieren, zu automatisieren und zu kontrollieren und gleichzeitig die Kosten zu senken und die Testqualität zu erhöhen.
Was ist Testdatenmanagement (TDM) beim Softwaretest?
Testdatenmanagement ist der Prozess der Erstellung, Verwaltung, Implementierung und Bereitstellung von Testdaten. Traditionell fand das Testen der Softwareentwicklung in dezentralisierten Silos statt, aber TDM konsolidiert das Testen unter der Zuständigkeit eines einzigen Teams, einer Gruppe oder einer Abteilung.
Testdatenverwaltungsdienste erfassen die für automatisierte Softwaretests erforderlichen Daten, einschließlich der Daten aus Unit-, Integrations- und Systemtests. Es geht um die Beschaffung und Speicherung geeigneter und genauer Daten, die für automatisierte Tests benötigt werden, wodurch die Notwendigkeit menschlicher Beteiligung am Testprozess verringert oder beseitigt wird (ein Konzept, das dem der
robotergestützte Prozessautomatisierung
).
Mit der zunehmenden Beliebtheit von TDM wurde es um die Generierung synthetischer Daten, Datenmaskierung, Untergruppenbildung, künstliche Intelligenz und mehr erweitert.
Letztendlich erhöht das Testdatenmanagement die Zuverlässigkeit und Qualität des fertigen Softwareprodukts, was zu einer besseren Erfahrung für den Endbenutzer führt. Außerdem hilft der Aspekt der Datenverschleierung von TDM den Unternehmen, alle geltenden Datenschutzgesetze und -vorschriften einzuhalten.
Wer verwendet Testdatenmanagement (TDM) beim Softwaretest?
Die Antwort „alle“ mag zwar vereinfacht und pauschal klingen, aber in Wirklichkeit sind es Techniken des Testdatenmanagements alle Arten von Softwareanwendungen profitieren. Wenn das Testen während des Entwicklungszyklus stattfindet (und das sollte es), erhöhen TDM-Prozesse die Genauigkeit, Organisation und Nützlichkeit der Ergebnisse.
Da jede Software-Entwicklung Tests erfordert, ist TDM im Grunde für jedes Projekt von Nutzen. Bestimmte Organisationen und Anwendungen schreiben jedoch praktisch die Verwendung einer Testdatenmanagement-Strategie.
Anwendungen auf Unternehmensebene erfordern TDM aufgrund ihrer komplexen, vielschichtigen Testanforderungen. TDM kommt allen wichtigen Testbereichen der Unternehmensentwicklung zugute, einschließlich funktionaler, nicht-funktionaler, Leistungs- und Automatisierungstests.
Darüber hinaus machen die Verschleierungsprozesse von TDM seine Verwendung für Anwendungen, die persönliche oder sensible Daten beinhalten, unerlässlich, einschließlich aller Websites oder Anwendungen im Zusammenhang mit E-Commerce, Finanzen und Gesundheitswesen.
Für welche Arten von Tests ist Datenmanagement geeignet?
Das Datenmanagement konzentriert sich auf drei große Kategorien von Tests.
1. TDM für Leistungstests
Bei Leistungstests wird die Leistung einer Anwendung unter der erwarteten Arbeitslast gemessen und ihre Reaktionsfähigkeit, Stabilität und Skalierbarkeit bewertet. Mit TDM können Sie sich beim Testen auf die Infrastruktur und die benutzerseitigen Elemente konzentrieren, um eine schnelle und zuverlässige Leistung zu erzielen.
Die besten Testmanagement-Tools tragen dazu bei, die Auffrischungszyklen und die Erzeugung von Massendaten zu erhöhen.
2. TDM für Funktionstests
Während bei Leistungstests die Geschwindigkeit und Stabilität der Anwendung analysiert werden, wird bei Funktionstests festgestellt, ob die Software den vorgegebenen Anforderungen entspricht. Im Wesentlichen: Leistet die Software, was sie soll? Testdatenmanagement-Services helfen, die Qualitätskontrolle über die Kernanwendung sowie neue und aktualisierte Funktionen aufrechtzuerhalten.
TDM trägt dazu bei, eine geringe Abdeckung, Zugriffsbeschränkungen, lange Datenbeschaffungszeiten, hohe Abhängigkeiten und Probleme im Zusammenhang mit der Größe der Testumgebung zu verringern oder zu vermeiden.
3. TDM im Automatisierungstest
Testdatenstrategie für Automatisierung und
Hyperautomatisierung
Prozesse ermöglichen einen berührungslosen Betrieb und erhöhen gleichzeitig die Genauigkeit, indem sie das Potenzial für menschliche Fehler verringern. Testdatenmanagement-Prozesse werden für alle Arten von Testdatenmanagement-Automatisierungstools und Tests verwendet, einschließlich
robotergestützte Prozessautomatisierung
.
A Testdatenstrategie für die Automatisierung hilft, die langsame Erstellung von Front-End-Daten, den fehlenden Zugang zu dynamischen Daten und die Unfähigkeit, auf die Testumgebung zuzugreifen, zu vermeiden.
Vorteile des Testdatenmanagements
TDM-Strategien, zusammen mit Tools zur Automatisierung des Testdatenmanagementsbieten zahlreiche Vorteile für Unternehmen.
1. Verbessert die Datenqualität
Alle Tests der Welt sind nutzlos, wenn sie auf unvollständigen, irrelevanten oder beschädigten Daten beruhen. TDM identifiziert, verwaltet und speichert die Daten, die für automatisierte Tests benötigt werden, so dass Sie sicherstellen können, dass diese angemessen und vollständig sind. Da die Daten nicht mehr zwischen mehreren Prüfern übertragen werden müssen, wird die Datenverfälschung minimiert, wenn nicht sogar ausgeschlossen.
2. Entwickelt realistische Daten
Die Testergebnisse sind unproduktiv, wenn die Testdaten nicht genau den Produktionsdaten entsprechen. TDM ermöglicht es Unternehmen, Testdaten zu identifizieren und zu speichern, die die Daten auf Produktionsservern widerspiegeln, um sicherzustellen, dass die Testergebnisse die realen Softwarefunktionen widerspiegeln. Die so genannten „realistischen Daten“ ähneln in Format, Menge und anderen Faktoren den Produktionsdaten.
3. Verbessert den Zugang zu Daten
Automatisierte Softwaretests sind nur dann effizient, wenn die Daten zu bestimmten Zeitpunkten verfügbar sind. So kann es beispielsweise sein, dass die Data-Warehouse-Testtools zu bestimmten Zeiten zu Authentifizierungszwecken auf Daten zugreifen müssen. Da sich TDM auf die Datenspeicherung konzentriert, stehen die entsprechenden Daten immer dann bereit, wenn sie von der automatisierten Prüfsoftware und dem Produktionszeitplan benötigt werden.
4. Gewährleistet Datenkonformität
TDM unterstützt Unternehmen bei der Einhaltung aller relevanten staatlichen und sonstigen Vorschriften, wie z. B.
HIPPA
,
CCPA
und der EU-Verordnung
GDPR
. Testdatenmanagement GDPR und andere Vorschriften dieser Art erfordern Produktionsdaten, die Benutzernamen, Standortdaten, persönliche Informationen und mehr enthalten können – Daten, die maskiert werden müssen, bevor Tests durchgeführt werden können.
Die besten Tools zur Testdatenverwaltung ermöglichen es Unternehmen, Daten sowohl für den internen als auch für den externen Gebrauch automatisch zu anonymisieren, um die Einhaltung von Vorschriften zu gewährleisten.
Herausforderungen und Fallstricke des Testdatenmanagements
Das Testdatenmanagement bietet zwar wichtige Vorteile für die Softwareentwicklung auf Unternehmensebene, birgt aber auch potenzielle Fallstricke. Wenn Unternehmen die Herausforderungen von TDM verstehen, können sie deren Auswirkungen vorhersehen und minimieren.
1. Produktionsklonen ist langsam und kostspielig
Um Testdaten zu erhalten, ziehen die meisten Unternehmen Daten von Produktionsservern ab und anonymisieren sie dann. Das Sammeln von Produktionsdaten kann jedoch zeitaufwändig sein, vor allem am Ende des Entwicklungsprozesses, wenn es um große Mengen an Code geht.
Nachdem Sie die Daten geklont haben, müssen Sie sie irgendwo speichern. Infrastruktur- und Speicherkosten können sich schnell summieren. Sie können diese Kosten mit Data Slicing mindern. Anstatt die gesamten Produktionsdaten zu klonen, wird das Team einen kleineren, repräsentativen „Ausschnitt“ der Daten herausschneiden.
2. Verschleierungsprozesse verursachen Kosten und Komplexität
Wie bereits beschrieben, unterliegen Nutzerdaten, selbst für interne Tests, strengen Vorschriften und müssen anonymisiert werden. Leider erhöht der Prozess der Datenverschleierung die Komplexität und die Kosten des Entwicklungsprozesses.
Zwar werden Geschwindigkeit, Genauigkeit und Kosteneffizienz der Verschleierung durch automatisierte Testwerkzeuge verbessert, aber die Lernkurve für die entsprechenden Teams bleibt bestehen.
Die wichtigsten Anzeichen/Gründe, die darauf hindeuten, dass Ihr Unternehmen ein Testdatenmanagement benötigt
Obwohl die gesamte Softwareentwicklung von der Testdatenverwaltung profitiert, setzen Unternehmen nicht immer Prioritäten bei der Implementierung. Die folgenden Anzeichen deuten darauf hin, dass ein Unternehmen in Kürze von der Einführung von TDM profitieren wird:
- Die Datengröße nimmt „auf breiter Front“ zu, d. h. auch die Größe der Datensätze, die Gesamtzahl der Datensätze, die Datenbankinstanzen und die vorgelagerten Systeme nehmen zu.
- Ein erheblicher Teil der Produktionszeit wird für die Vorbereitung der Daten für die Tests verwendet.
- Die Produktionsdaten übersteigen bei weitem die Menge der verfügbaren Testdaten.
- Die Anwendungsfunktionen gehen mit Fehlern in Betrieb.
- Testteams sind dezentralisiert oder müssen sich auf Daten aus einer zentralen Quelle verlassen.
- Die Testteams sind überlastet und können mit den Testanforderungen nicht Schritt halten.
- Die überwiegende Mehrheit der Testdaten wird durch vorgelagerte Daten erzeugt.
- Testdatensätze sind nicht wiederverwendbar oder leicht zu duplizieren.
Das Testdatenmanagement hilft unter anderem dabei, diese Probleme zu reduzieren, zu korrigieren und zu verhindern.
Datentypen bei Softwaretests
Softwareanwendungen erzeugen während der Entwicklung und nach der Veröffentlichung unglaubliche Datenmengen. Die Prozess der Testdatenverwaltung konzentriert sich in der Regel auf die folgenden Datentypen:
1. Produktionsdaten
Die Produktionsdaten werden von echten Menschen erzeugt, die Ihre Anwendung nutzen. Je nach Größe Ihrer Benutzerbasis und der Komplexität Ihrer Anwendung kann das Produktionsvolumen sehr schnell sehr groß werden – deshalb wird es in der Regel je nach Testbedarf in Teilmengen aufgeteilt.
Beachten Sie, dass Produktionsdaten oft sensible Informationen enthalten, die mit
Fragen der Einhaltung von Vorschriften
wie z. B. medizinische und finanzielle Daten, die verschleiert werden müssen.
2. Synthetische Daten
Synthetische Daten werden entweder manuell oder mit automatisierten Testwerkzeugen erstellt. Es simuliert das reale Nutzerverhalten so genau wie möglich.
Obwohl dadurch die Notwendigkeit der Datenverwischung umgangen wird, sind synthetische Daten nur von begrenztem Nutzen. Es wird hauptsächlich für Lasttests neuer Funktionen verwendet.
Die genaue Erstellung synthetischer Daten erfordert ein hohes Maß an Fachwissen, obwohl ein automatisiertes Testdatenmanagement-Tool dies erleichtert.
3. Gültige Daten
Als gültige Daten werden Daten bezeichnet, die ohne unerwartete Fehler oder Zwischenfälle erzeugt werden. Das Format, die Werte und die Menge der Daten entsprechen den Erwartungen vor dem Test. Gültige Daten testen den so genannten „glücklichen Weg“, d. h. wenn die Reise des Nutzers dem erwarteten Verlauf folgt.
4. Ungültige Daten
Ungültige Daten stammen aus dem „unglücklichen Pfad“. Es sind die Daten aus unerwarteten Szenarien und Fehlern. Ungültige Daten werden auch als Teil von Chaostests verwendet, bei denen die Grenzen einer Anwendung unter einer Flut von schlechten Daten getestet werden.
Was macht „gute Datenqualität“ für Softwaretests aus?
Das Testen mit unvollständigen oder irrelevanten Daten ist oft schlimmer als der völlige Verzicht auf das Testen, da die daraus gezogenen Schlussfolgerungen und die daraufhin ergriffenen Maßnahmen falsch sein werden. Aber wie können Unternehmen „gute“ Daten für Softwaretests identifizieren? Achten Sie auf diese drei Merkmale der Datenqualität:
1. Genauigkeit
Gute Daten spiegeln die Abläufe in der Praxis wider. Wenn Sie maskierte Produktionsdaten verwenden, sollten sich diese direkt auf den zu testenden Bereich beziehen – es darf sich nicht um eine zufällige Stichprobe des Nutzerverhaltens handeln. Synthetische Daten sollten dem realen Nutzerverhalten genau entsprechen, einschließlich seiner Unvorhersehbarkeit.
2. Gültigkeit
Gute Daten entsprechen dem Zweck Ihres Testszenarios. Die meisten Online-Käufer kaufen beispielsweise keine 200 Stück eines einzigen Artikels, so dass umfangreiche Tests des Systemverhaltens in diesem Szenario eine schlechte Ressourcennutzung darstellen. Sie sollten jedoch auch Situationen testen, in denen die Leute zehn Artikel kaufen.
3. Ausnahmen
Die Daten sollten Probleme abdecken, die wahrscheinlich, aber selten auftreten. Ein Szenario, in dem ein Kunde einen Artikel mit einem Gutscheincode bezahlt, ist ein gängiges Beispiel für „Ausnahmedaten“ im Bereich des elektronischen Handels.
Welche Fragen sollten Sie sich vor und während der Planung des Data Testing Management stellen?
Der Erfolg der Tests wird weitgehend in der Planungsphase bestimmt. In der Anfangsphase sollten sich die Teams die folgenden Fragen stellen.
1. Welche Daten brauchen wir?
Die Bestimmung der zu erfassenden Daten ist ein zweistufiger Prozess. Erstens muss sie sich auf das Prüfungsszenario beziehen. Außerdem muss sie geschäftsrelevant sein, damit das Testen kostengünstig und effizient bleibt.
2. Wie viele Daten brauchen wir?
Zu viele Daten, wie z. B. das Kopieren aller Produktionsdaten, sind kostspielig, zeitaufwändig und verkomplizieren den Prozess übermäßig. Andererseits sind die Ergebnisse ungenau, wenn der Stichprobenumfang zu gering ist.
3. Wann brauchen wir die Daten?
Sind die Tests geplant, oder sollen die Daten auf Abruf verfügbar sein? Die Teams sollten alle Testpläne und Aktualisierungszyklen koordinieren, bevor die Tests beginnen.
4. Welche Art von Tests ist erforderlich?
Automatisierung von Softwaretests erfordert stabile, vorhersehbare Datensätze. Wenn die für Ihren Test erforderlichen Daten sehr unterschiedlich sind, kann eine manuelle Prüfung bessere Ergebnisse liefern.
Schritte zur Verwaltung von Datentests
Auch wenn die Einzelheiten variieren, befolgen Softwareentwickler auf Unternehmensebene im Allgemeinen die folgenden Schritte bei der Implementierung einer TDM-Strategie.
1. Datenerstellung – Techniken zur Erzeugung von Daten für Tests usw.
Um effektive Daten zu generieren, müssen Sie deren Genauigkeit und Relevanz berücksichtigen. Werden realistische Szenarien abgebildet? Außerdem müssen Sie Ausnahmedaten generieren, die Szenarien außerhalb der typischen Benutzeraktivitäten abdecken.
2. Datenverschleierung
Sie müssen alle Produktionsdaten maskieren, um die gesetzlichen Vorschriften einzuhalten. Zu den gängigsten Arten der Verschleierung gehören Anagramming, Verschlüsselung, Substitution und Nulling. Während eine manuelle Verschleierung in begrenztem Umfang möglich ist, erfordert die Maskierung auf Unternehmensebene automatisierte Tools.
3. Daten-Slicing
Das Kopieren aller Produktionsdaten ist oft eine Verschwendung von Ressourcen und Zeit. Mit Data Slicing wird ein überschaubarer Satz relevanter Daten erfasst, was die Geschwindigkeit und Kosteneffizienz der Tests erhöht.
4. Bereitstellung
Die Bereitstellung erfolgt, nachdem die Daten erhalten und maskiert wurden. Während der Bereitstellung werden die Daten in die Testumgebung verschoben. Automatisierte Tools ermöglichen die Eingabe von Testsätzen in Testumgebungen unter Verwendung der CI/CD-Integration mit der Möglichkeit zur manuellen Anpassung.
5. Integrationen
Testdaten aus verschiedenen Quellen innerhalb des IT-Ökosystems müssen in die CI/CD-Pipeline integriert werden (die CI/CD-Pipeline ist der etablierte Prozess für Codeänderungen). Um eine Integration zu erreichen, müssen alle Datenkanäle frühzeitig erkannt werden.
6. Versionierung
Durch die Erstellung von Versionen von Testdaten können Teams Tests wiederholen, um die Ergebnisse zu beurteilen. Außerdem ermöglichen die Versionen die Überwachung präziser Änderungen der Prüfparameter.
Merkmale und Eigenschaften der Testdatenverwaltung
TDM passt sich den sich ständig ändernden Anforderungen eines jeden Softwareentwicklungsprojekts an. Unabhängig von den Anpassungen, die für eine Organisation erforderlich sind, weist der TDM-Prozess jedoch auch die folgenden Merkmale auf:
1. Verbesserte Datenqualität und -treue
TDM erhöht die Genauigkeit und den Realismus Ihrer Testdaten, so dass sie eine wirklich repräsentative Stichprobe des Benutzerverhaltens darstellen. Alle Prozesse führen letztlich zu einem Ziel: ein zuverlässiges, stabiles Nutzererlebnis.
2. Einhaltung von Vorschriften
Software zur Verwaltung von Testdaten stellt sicher, dass alle Produktionsdaten vor dem Testen ausreichend maskiert werden, damit Ihr Unternehmen alle Datenschutzbestimmungen einhält. Wenn Sie die Vorschriften einhalten, vermeiden Sie rechtliche Konsequenzen, einschließlich Geldstrafen, und negative Auswirkungen auf die Öffentlichkeitsarbeit.
3. Verbesserte Produktqualität
Qualitätssicherung ist ein zeit- und kostenaufwändiger Prozess – aber auch notwendig, um funktionale, benutzerfreundliche Anwendungen auf den Markt zu bringen. TDM-Prozesse ermöglichen eine schnellere Fehleridentifizierung, höhere Sicherheit und vielseitigere Tests im Vergleich zur traditionellen Silo-Methode.
Wie man Testdatenmanagement implementiert
Das Softwareprodukt Ihres Unternehmens wird eine Vielzahl von Testspezifika vorgeben, aber die grundlegende Implementierung von Testdatenmanagement-Konzepte umfasst die folgenden fünf Schritte:
Schritt 1: Planung
Beginnen Sie mit der Bildung eines Datentestteams, das dann die Anforderungen an das Testdatenmanagement und die Dokumentation festlegt und gleichzeitig einen umfassenden Testplan entwickelt.
Schritt 2: Analyse
In der Analysephase werden die Datenanforderungen der verschiedenen Teams konsolidiert. Backup, Lagerung und ähnliche logistische Fragen werden ebenfalls umgesetzt.
Schritt 3: Entwurf
Die Entwurfsphase ist der letzte Punkt der Planung, bevor die Tests beginnen. Die Teams sollten alle Datenquellen ermitteln und gleichzeitig Pläne für die Kommunikation, Dokumentation und Testaktivitäten erstellen.
Schritt 4: Bauen
Die Bauphase ist der Punkt, an dem der „Gummi auf die Straße trifft“. Pläne werden ausgeführt. Zunächst werden die Daten maskiert. Anschließend werden die Daten gesichert. Schließlich werden die Tests durchgeführt.
Schritt 5: Wartung
Nach Einführung von Testdatenmanagementmuss das Unternehmen die Prozesse für den gesamten Lebenszyklus des Projekts aufrechterhalten. Die TDM-Wartung umfasst die Fehlersuche, die Aktualisierung vorhandener Testdaten und das Hinzufügen neuer Datentypen.
Strategien zur Verwaltung von Testdaten
Da TDM so viele verschiedene Elemente des Entwicklungsprozesses berührt, kann es schnell kompliziert werden. Die folgenden Strategien ermöglichen es Ihnen, sich zu konzentrieren und die Ziele Ihrer Organisation kontinuierlich zu verfeinern Testdatenmanagement-Ansatz.
Strategie 1: Verbessern der Datenlieferung
konsequente Verkürzung der Lieferzeiten für Testdaten durch die Nutzung von
Softwaretest-Dienstleistungen
wie z.B.
ZAPTEST
. Tools mit DevOps-Funktionen rationalisieren das Testen mit einem berührungsarmen Ansatz.
Mit ZAPTEST können Benutzer sequenzielle, zufällige oder eindeutige Testdaten mit automatischer oder spezifischer Zeilenzahl auswählen. Sie können Datenbereiche und „Out of Values“-Richtlinien spezifizieren und so realistische datengesteuerte Testszenarien für funktionale (UI und API), Leistungstests und RPA erstellen.
Darüber hinaus kann automatisierte Prüfsoftware IT-Ticketing-Systeme durch ein Selbstbedienungssystem für Benutzer ersetzen.
Strategie 2: Senkung der Infrastrukturkosten
Das Volumen der Testdaten wächst während der Entwicklung, was zu einer erhöhten Nutzung der Infrastrukturressourcen führt. TDM-Tools können dazu beitragen, die damit verbundenen Infrastrukturkosten durch Datenkonsolidierung, Archivierung und einen als Bookmarking bezeichneten Prozess zu minimieren, durch den der Platz in der Testumgebung besser genutzt werden kann.
Strategie 3: Verbesserung der Datenqualität
Lösungen für das Testdatenmanagement erhöhen kontinuierlich die Datenqualitätsmerkmale, indem sie sich auf drei Schlüsselelemente konzentrieren: das Alter, die Genauigkeit und den Umfang der Daten.
Wie man das Testdatenmanagement verbessert
TDM ist kein statischer Prozess. Nach der Ersteinrichtung sollten Sie sich um kontinuierliche Verbesserungen bemühen, indem Sie die folgenden Punkte beachten Bewährte Praktiken der Testdatenverwaltung.
1. Daten isolieren
Durch die Durchführung von Tests in einer kontrollierten Umgebung können Sie die Daten isolieren, um die erwarteten und tatsächlichen Ergebnisse besser vergleichen zu können. Die Isolierung von Daten ermöglicht auch parallele Tests.
2. Minimierung des Datenbankspeichers
Die Speicherung von Testdaten in Datenbanken verringert die Geschwindigkeit automatischer Tests und erschwert gleichzeitig die Isolierung der Daten. Automatisierte Tools und Techniken wie das Data Slicing tragen dazu bei, den Speicherbedarf in der Datenbank zu verringern.
3. Fokus auf Unit-Tests
Befolgen Sie die Richtlinien, die in der
Pyramide der Testautomatisierung
die empfiehlt, dass Unit-Tests etwa 50 % Ihrer Tests ausmachen. Unit-Tests laufen unabhängig von externen Daten, kosten viel weniger als andere Testarten und sind relativ schnell zu implementieren.
Wie man Testdatenmanagement misst
Die folgenden Metriken liefern wichtige Informationen über die Wirksamkeit Ihrer TDM-Strategien.
1. Sind genügend Testdaten vorhanden?
Sie können die Verfügbarkeit von Testdaten messen, indem Sie den Zeitaufwand für die Verwaltung von Daten für die Verwendung bei Tests verfolgen. Wenn nicht genügend Daten zur Verfügung stehen, verlangsamt sich die Entwicklungszeit, und die Entwickler fühlen sich eingeengt.
2. Sind Testdaten für automatisierte Tests verfügbar?
Automatisierte Prüfverfahren benötigen Daten auf Abruf. Überwachen Sie den Prozentsatz der verfügbaren Datensätze sowie die Häufigkeit des Zugriffs und die Häufigkeit der Aktualisierung.
3. Sind die automatisierten Tests durch Testdaten begrenzt?
Wie viele automatisierte Tests können Sie mit Ihren aktuellen Testdaten durchführen? Wenn Sie mehr Tests durchführen müssen, als Ihre Daten zulassen, müssen Sie die Testdaten häufiger erfassen.
Der einfachste und genaueste Weg, diese Messungen zu erhalten, ist mit Software zur Verwaltung von Testdaten.
Probleme mit dem Datenschutz und wie man sie vermeidet
Während das Testdatenmanagement ursprünglich eine Methode zur Erfassung und Analyse von Daten war, ist es im Laufe der Zeit ebenso wichtig geworden, um verschiedene Datenschutzprobleme zu vermeiden.
1. Datenverordnung
TDM stellt sicher, dass Ihr Unternehmen die Bestimmungen von CCPA, HIPAA, GDPR und allen anderen relevanten Datenschutzbestimmungen einhält. Das Versäumnis, Daten während der Prüfung ordnungsgemäß zu maskieren, kann zu erheblichen finanziellen und möglicherweise sogar strafrechtlichen Sanktionen führen.
2. Rückwirkung auf die Verbraucher
Datenschutzverletzungen können dem Image eines Unternehmens erheblichen Schaden zufügen, da die Nutzer eine Anwendung, die anfällig für Datenlecks ist, nur ungern verwenden. Die Implementierung von Testdatenmanagement trägt dazu bei, das Vertrauen der Nutzer zu gewinnen, indem es sowohl undichte Stellen verhindert als auch potenziellen Nutzern versichert, dass ihre Daten sicher aufbewahrt werden.
Schlussfolgerung
Der Bedarf an Tests in der Softwareentwicklung wird immer notwendiger und komplexer werden. Um die Entwicklungsprozesse zu rationalisieren und gleichzeitig die Qualitätskontrolle aufrechtzuerhalten, müssen die Unternehmen Testdatenmanagement-Software zu verwenden, insbesondere Testmanagement-Tools, wie sie von
ZAPTEST
.
Die besten Testdatenmanagement-Tools bieten eine umfassende, reaktionsschnelle Testdatenerstellung und -verwaltung, so dass überlegene Software mit größerer Funktionalität schneller als je zuvor bereitgestellt werden kann.
FAQs
Hier finden Sie kurze Antworten auf häufig gestellte Fragen zum Testdatenmanagement bei Softwaretests.
Was ist Testdatenmanagement?
Unter Testdatenmanagement versteht man die Erstellung, Verwaltung und Analyse von Daten, die für automatisierte Data-Warehouse-Testtools erforderlich sind. Die Prozesse konzentrieren sich darauf, qualitativ hochwertige Daten zu bestimmten Testparametern zu identifizieren, sie zu maskieren und an die entsprechenden Teams weiterzuleiten.
Die besten Testdatenmanagement-Tools automatisieren viele der Prozesse, wie z. B. die Datenerfassung, -verschleierung und -speicherung.
Was sind Testdaten beim Softwaretest?
Ein großer Teil der Daten, die bei Softwaretests verwendet werden, sind Produktionsdaten, die von echten Benutzern erzeugt werden. Aufgrund von Datenschutzbestimmungen müssen Produktionsdaten vor der Verwendung in Tests maskiert werden.
Softwaretestdaten können auch synthetisch sein, d. h. sie werden künstlich hergestellt, um das Verhalten echter Benutzer so genau wie möglich zu reproduzieren. Es wird oft verwendet, um neue Funktionen oder Upgrades zu testen, bevor sie in Betrieb genommen werden.
