Cykl tworzenia oprogramowania jest pełen wyzwań, ponieważ organizacje muszą stawić czoła nie tylko skróconemu czasowi wprowadzania na rynek, ale także zwiększonej złożoności aplikacji. Aby zapewnić, że aplikacje pozostają stabilne i funkcjonalne, od początkowego etapu rozwoju poprzez wprowadzenie produktu na rynek i dalej, organizacje muszą stosować różne rodzaje testów.
Oczywiście, wraz ze wzrostem złożoności rozwoju, wzrasta również wymagana ilość testów. Istotnym elementem każdego udanego scenariusza testowego jest zarządzanie danymi testowymi (TDM). Pozwala organizacjom na poziomie przedsiębiorstwa usprawnić, zautomatyzować i kontrolować wszystkie stosowane rodzaje testów przy jednoczesnej redukcji kosztów i zwiększeniu jakości testów.
Czym jest zarządzanie danymi testowymi (TDM) w testowaniu oprogramowania?
Zarządzanie danymi testowymi to proces tworzenia, zarządzania, wdrażania i dostarczania danych testowych. Tradycyjnie, testowanie oprogramowania odbywało się w zdecentralizowanych silosach, ale TDM konsoliduje testowanie pod nadzorem jednego zespołu, grupy lub działu.
Usługi zarządzania danymi testowymi gromadzą dane niezbędne do przeprowadzenia automatycznych testów oprogramowania, w tym dane z testów jednostkowych, integracyjnych i systemowych. Polega ona na pozyskiwaniu i przechowywaniu odpowiednich i dokładnych danych niezbędnych do przeprowadzenia testów automatycznych, zmniejszając lub eliminując konieczność udziału człowieka w procesie testowania (koncepcja podobna do
automatyzacja procesów robotycznych
).
Wraz ze wzrostem popularności TDM rozszerzył się o generowanie danych syntetycznych, maskowanie danych, podzbiory, sztuczną inteligencję i inne.
Ostatecznie, zarządzanie danymi testowymi zwiększa niezawodność i jakość gotowego produktu oprogramowania, co skutkuje lepszym doświadczeniem użytkownika końcowego. Ponadto, aspekt zasłaniania danych w TDM pomaga organizacjom przestrzegać wszystkich obowiązujących przepisów i regulacji dotyczących prywatności danych.
Kto używa Zarządzania Danymi Testowymi (TDM) w testowaniu oprogramowania?
Podczas gdy odpowiedź „każdy” może brzmieć upraszczająco i szeroko, prawda jest taka, że techniki zarządzania danymi testowymi korzystać ze wszystkich rodzajów aplikacji oprogramowania. Jeśli testowanie odbywa się podczas cyklu rozwoju (a powinno), procesy TDM zwiększają dokładność, organizację i użyteczność wyników.
Ponieważ każdy rozwój oprogramowania wymaga testowania, TDM przyniesie korzyści w zasadzie każdemu projektowi. Jednakże, niektóre organizacje i aplikacje praktycznie nakazują stosowanie strategii zarządzania danymi testowymi.
Aplikacje na poziomie przedsiębiorstwa wymagają TDM ze względu na ich złożone, wielopłaszczyznowe potrzeby testowe. TDM przynosi korzyści wszystkim głównym obszarom testowania występującym w rozwoju przedsiębiorstwa, w tym testom funkcjonalnym, niefunkcjonalnym, wydajnościowym i automatyzacji.
Dodatkowo, procesy obfuskacji TDM sprawiają, że jego zastosowanie jest niezbędne w aplikacjach, które zawierają dane osobowe lub wrażliwe, w tym wszelkie strony lub aplikacje związane z handlem elektronicznym, finansami i opieką zdrowotną.
Do jakich rodzajów testów służy zarządzanie danymi?
Zarządzanie danymi skupia się na trzech szerokich kategoriach badań.
1. TDM do badania wydajności
Testy wydajnościowe mierzą wydajność aplikacji przy oczekiwanym obciążeniu, oceniając jej responsywność, stabilność i skalowalność. TDM pozwala na skupienie testów na infrastrukturze i elementach skierowanych do użytkownika w celu uzyskania szybkiej, niezawodnej wydajności.
The najlepsze narzędzia do zarządzania testami pomagają zwiększyć cykle odświeżania i generowania danych masowych.
2. TDM do badań funkcjonalnych
Podczas gdy testy wydajnościowe analizują szybkość i stabilność działania aplikacji, testy funkcjonalne określają, czy oprogramowanie działa zgodnie z wcześniej ustalonymi wymaganiami. Zasadniczo: Czy oprogramowanie robi to, co powinno? Usługi zarządzania danymi testowymi pomagają utrzymać kontrolę jakości nad podstawową aplikacją oraz nowymi i ulepszonymi funkcjami.
TDM pomaga złagodzić lub zapobiec niskiemu pokryciu, ograniczeniom dostępu, długim czasom pozyskiwania danych, wysokim zależnościom i problemom związanym z wielkością środowiska testowego.
3. TDM w testach automatycznych
Strategia danych testowych dla automatyzacji i
hiperautomatyzacja
Procesy umożliwiają bezdotykowe operacje, a jednocześnie zwiększają dokładność poprzez zmniejszenie potencjału błędu ludzkiego. Procesy zarządzania danymi testowymi są stosowane we wszystkich rodzajach narzędzi automatyzacji zarządzania danymi testowymi i testowania, w tym
automatyzacja procesów robotycznych
.
A strategia danych testowych dla automatyzacji pomaga złagodzić powolne tworzenie danych na froncie, brak dostępu do dynamicznych danych oraz niemożność dostępu do środowiska testowego.
Korzyści z zarządzania danymi testowymi
Strategie TDM, wraz z narzędziami do automatyzacji zarządzania danymi testowymizapewniają wiele korzyści organizacjom na poziomie przedsiębiorstwa.
1. Poprawia jakość danych
Wszystkie testy na świecie są bezowocne, jeśli są zbudowane na niekompletnych, nieistotnych lub uszkodzonych danych. TDM identyfikuje, zarządza i przechowuje dane potrzebne do testów automatycznych, dzięki czemu można mieć pewność, że są one odpowiednie i kompletne. Ponadto, dzięki wyeliminowaniu konieczności przesyłania danych pomiędzy wieloma testerami, uszkodzenie danych jest zminimalizowane, jeśli nie wyeliminowane.
2. Opracowuje realistyczne dane
Wyniki testów będą bezproduktywne, jeśli dane testowe nie będą dokładnie reprezentować danych produkcyjnych. TDM umożliwia organizacjom identyfikację i przechowywanie danych testowych, które odzwierciedlają dane znajdujące się na serwerach produkcyjnych, zapewniając, że wyniki testów odzwierciedlają rzeczywiste funkcje oprogramowania. Określane jako „dane realistyczne”, są podobne do danych produkcyjnych pod względem formatu, ilości i innych czynników.
3. Poprawia dostęp do danych
Zautomatyzowane testowanie oprogramowania działa efektywnie tylko wtedy, gdy dane są dostępne w ustalonym wcześniej czasie. Na przykład narzędzia do testowania hurtowni danych mogą potrzebować dostępu do danych w określonych godzinach w celu uwierzytelnienia. Ponieważ TDM skupia się na przechowywaniu danych, odpowiednie dane są zawsze gotowe, gdy wymaga tego oprogramowanie do automatycznego testowania i produkcyjna linia czasu.
4. Zapewnia zgodność danych
TDM pomaga organizacjom w utrzymaniu zgodności z wszelkimi regulacjami rządowymi i innymi, takimi jak
HIPPA
,
CCPA
oraz unijne
GDPR
. Zarządzanie danymi testowymi GDPR i inne tego typu regulacje wymagają danych produkcyjnych, które mogą zawierać nazwy użytkowników, dane o lokalizacji, dane osobowe i inne – dane, które wymagają maskowania przed rozpoczęciem testów.
The najlepsze narzędzia do zarządzania danymi testowymi pozwalają organizacjom automatycznie anonimizować dane zarówno do użytku wewnętrznego, jak i zewnętrznego, aby zapewnić zgodność z przepisami.
Wyzwania i pułapki zarządzania danymi testowymi
Podczas gdy zarządzanie danymi testowymi zapewnia istotne korzyści dla rozwoju oprogramowania na poziomie przedsiębiorstwa, mają one również potencjalne pułapki. Zrozumienie wyzwań związanych z TDM pozwala organizacjom przewidywać i minimalizować ich skutki.
1. Klonowanie produkcyjne jest powolne i drogie
Aby uzyskać dane testowe, większość organizacji będzie wyciągać dane z serwerów produkcyjnych, a następnie je anonimizować. Jednak zbieranie danych produkcyjnych może być czasochłonne, szczególnie w późnym okresie rozwoju, gdy mamy do czynienia z dużymi ilościami kodu.
Po sklonowaniu danych trzeba gdzieś je przechowywać. Koszty infrastruktury i przechowywania danych mogą się szybko sumować. Możesz złagodzić te koszty dzięki krojeniu danych. Zamiast klonować wszystkie dane produkcyjne, zespół wyrzeźbi mniejszy, reprezentatywny „wycinek” danych.
2. Procesy zaciemniania zwiększają koszty i złożoność
Jak opisano wcześniej, dane użytkowników są silnie regulowane, nawet w przypadku testów wewnętrznych, i wymagają anonimizacji. Niestety, proces obfuskacji danych zwiększa złożoność i koszty procesu rozwoju.
Podczas gdy szybkość, dokładność i efektywność kosztowa obfuskacji są poprawione dzięki narzędziom do automatycznego testowania, krzywa uczenia się dla odpowiednich zespołów będzie nadal istnieć.
Główne oznaki / powody wskazujące, że Twoja organizacja potrzebuje zarządzania danymi testowymi
Podczas gdy cały rozwój oprogramowania korzysta z zarządzania danymi testowymi, organizacje nie zawsze nadają priorytet wdrożeniu. Poniższe oznaki wskazują na to, że organizacja zauważy niemal natychmiastowe korzyści z wdrożenia TDM:
- Rozmiar danych wzrasta „na całej linii”, w tym wzrost rozmiaru zbioru danych, całkowitych zbiorów danych, instancji bazy danych i systemów upstream.
- Znaczna część czasu produkcyjnego poświęcona jest na przygotowanie danych do testów.
- Dane produkcyjne znacznie przewyższają ilość dostępnych danych testowych.
- Funkcje aplikacji wchodzą na żywo z błędami.
- Zespoły testujące są zdecentralizowane lub muszą polegać na danych z centralnego źródła.
- Zespoły testujące są przepracowane i nie są w stanie nadążyć za potrzebami testowymi.
- Dane upstreamowe generują zdecydowaną większość danych testowych.
- Zbiory danych testowych nie nadają się do ponownego wykorzystania ani nie są łatwe do powielenia.
Zarządzanie danymi testowymi pomaga ograniczyć, skorygować i zapobiegać między innymi tym problemom.
Rodzaje danych w testowaniu oprogramowania
Aplikacje programowe generują niesamowite ilości danych podczas rozwoju i po wydaniu. Strona proces zarządzania danymi testowymi zazwyczaj koncentruje się na następujących typach danych:
1. Dane produkcyjne
Dane produkcyjne są generowane przez prawdziwych ludzi korzystających z Twojej aplikacji. W zależności od wielkości bazy użytkowników i złożoności aplikacji, wielkość produkcji może stać się bardzo duża, bardzo szybko – dlatego też jest ona zazwyczaj dzielona na podzbiory w oparciu o potrzeby testowe.
Należy pamiętać, że dane produkcyjne często zawierają informacje wrażliwe związane z
kwestie zgodności
takie jak dane medyczne i finansowe, które wymagają obfuskacji.
2. Dane syntetyczne
Dane syntetyczne są tworzone ręcznie lub za pomocą zautomatyzowanych narzędzi testowych. Symuluje on jak najdokładniej rzeczywiste zachowanie użytkownika.
Dane syntetyczne, choć omijają konieczność rozmycia danych, mają ograniczoną przydatność. Służy przede wszystkim do testowania obciążenia nowych funkcji.
Dokładne tworzenie danych syntetycznych wymaga dużej wiedzy, chociaż zautomatyzowane narzędzie do zarządzania danymi testowymi ułatwia to zadanie.
3. Ważne dane
Dane ważne to termin używany do opisania danych tworzonych, gdy nie występują żadne nieoczekiwane błędy lub zdarzenia. Format, wartości i ilość danych są zgodne z oczekiwaniami przed testem. Ważne dane testują tak zwaną „szczęśliwą ścieżkę”, czyli sytuację, w której podróż użytkownika przebiega zgodnie z przewidywanym kierunkiem.
4. Nieważne dane
Nieprawidłowe dane wywodzą się z „nieszczęśliwej ścieżki”. To dane z nieoczekiwanych scenariuszy i usterek. Nieważne dane są również wykorzystywane jako część testów chaosu, które testują granice aplikacji pod zalewem złych danych.
Co sprawia, że dane są „dobrej jakości” dla celów testowania oprogramowania?
Testowanie z niepełnymi lub nieistotnymi danymi jest często gorsze niż całkowite zaniechanie testowania, ponieważ wyciągnięte wnioski, a następnie podjęte działania będą nieprawidłowe. Ale jak organizacje identyfikują „dobre” dane do celów testowania oprogramowania? Szukaj tych trzech cech jakości danych:
1. Dokładność
Dobre dane dokładnie odzwierciedlają rzeczywiste procedury. Jeśli używasz zamaskowanych danych produkcyjnych, powinny one odnosić się bezpośrednio do obszaru, który testujesz – nie może to być losowa próbka zachowania użytkownika. Dane syntetyczne powinny dokładnie przypominać rzeczywiste zachowania użytkowników, w tym ich nieprzewidywalność.
2. Ważność
Dobre dane odpowiadają celowi Twojego scenariusza testowego. Na przykład, większość kupujących online nie kupuje 200 ilości jednego przedmiotu, więc obszerne testowanie zachowania systemu w takim scenariuszu jest słabym wykorzystaniem zasobów. Jednak chcesz przetestować dla sytuacji, w których ludzie kupują dziesięć przedmiotów.
3. Wyjątki
Dane powinny obejmować zagadnienia, które prawdopodobnie będą miały miejsce, ale rzadko. Scenariusz, w którym klient płaci za przedmiot za pomocą kodu kuponu, jest częstym przykładem „danych wyjątków” na arenie e-commerce.
Jakie pytania należy zadać przed i podczas planowania zarządzania testami danych?
Sukces testów jest w dużej mierze określany w fazie planowania. W początkowych etapach zespoły powinny zadać następujące pytania.
1. Jakie dane są nam potrzebne?
Określenie, jakie dane należy gromadzić, to proces dwuczęściowy. Po pierwsze, musi odnosić się do scenariusza testowego. Musi mieć również znaczenie biznesowe, aby pomóc w utrzymaniu opłacalności i skuteczności testów.
2. Jak dużo danych potrzebujemy?
Zbyt duża ilość danych, np. kopiowanie wszystkich danych produkcyjnych, jest kosztowne, czasochłonne i nadmiernie komplikuje proces. Z drugiej strony, jeśli wielkość próby jest zbyt mała, wyniki będą niedokładne.
3. Kiedy potrzebujemy danych?
Czy testy są zaplanowane, czy też dane powinny być dostępne na żądanie? Zespoły powinny koordynować wszystkie harmonogramy testów i cykle odświeżania przed rozpoczęciem testów.
4. Jaki rodzaj badań jest potrzebny?
Automatyzacja testów oprogramowania wymaga stabilnych, przewidywalnych zbiorów danych. Jeśli dane potrzebne do testu znacznie się różnią, testowanie ręczne może dać lepsze wyniki.
Kroki w zarządzaniu testami danych
Choć poszczególne elementy różnią się od siebie, twórcy oprogramowania na poziomie przedsiębiorstwa, wdrażając strategię TDM, zazwyczaj postępują zgodnie z poniższymi krokami.
1. Tworzenie danych – Techniki w generowaniu danych do testów itp.
Aby wygenerować efektywne dane, będziesz musiał zastanowić się nad ich dokładnością i trafnością. Czy odtwarza realistyczne scenariusze? Dodatkowo trzeba generować dane wyjątków, które obejmują scenariusze spoza typowej aktywności użytkowników.
2. Zacieranie danych
Będziesz musiał zamaskować wszystkie dane produkcyjne, aby pozostać w zgodzie z przepisami. Do najczęstszych typów obfuskacji należą anagramowanie, szyfrowanie, substytucja i nulling. Podczas gdy ręczna obfuskacja jest możliwa w ograniczonym zakresie, maskowanie na poziomie przedsiębiorstwa wymaga zautomatyzowanych narzędzi.
3. Podział danych
Kopiowanie wszystkich danych produkcyjnych to często strata zasobów i czasu. Dzięki krojeniu danych gromadzony jest zarządzalny zestaw istotnych danych, co zwiększa szybkość i efektywność kosztową testów.
4. Provisioning
Provisioning następuje po uzyskaniu i zamaskowaniu danych. Podczas provisioningu dane są przenoszone do środowiska testowego. Zautomatyzowane narzędzia zapewniają możliwość wprowadzania zestawów testów do środowisk testowych z wykorzystaniem integracji CI/CD, z opcją ręcznego dostosowania.
5. Integracje
Dane testowe z wielu źródeł w ekosystemie IT muszą być zintegrowane z potokiem CI/CD (potok CI/CD to ustalony proces zmian kodu). Osiągnięcie integracji wymaga wczesnej identyfikacji wszystkich kanałów danych.
6. Wersjonowanie
Tworzenie wersji danych testowych pomaga zespołom powtarzać testy w celu oceny wyników. Dodatkowo wersje pozwalają na monitorowanie precyzyjnych zmian parametrów badania.
Charakterystyka i właściwości zarządzania danymi testowymi
TDM dostosowuje się do ciągle zmieniających się potrzeb każdego projektu rozwoju oprogramowania. Jednak niezależnie od wszelkich dostosowań niezbędnych dla danej organizacji, proces TDM będzie również wykazywał następujące cechy:
1. Poprawa jakości i wierności danych
TDM zwiększa dokładność i realizm danych testowych, tak aby stanowiły one prawdziwie reprezentatywną próbkę zachowań użytkowników. Wszystkie procesy ostatecznie prowadzą do jednego celu: niezawodnego, stabilnego doświadczenia użytkownika.
2. Zgodność z przepisami
Oprogramowanie do zarządzania danymi testowymi zapewnia, że wszystkie dane produkcyjne są wystarczająco zamaskowane przed testami, utrzymując organizację w zgodzie ze wszystkimi przepisami dotyczącymi prywatności. Zachowując zgodność z przepisami, unikniesz reperkusji prawnych, w tym kar pieniężnych, oraz negatywnych kwestii związanych z public relations.
3. Poprawa jakości produktu
Zapewnienie jakości jest procesem czasochłonnym i kosztownym – ale również niezbędnym do uruchomienia funkcjonalnych, przyjaznych dla użytkownika aplikacji. Procesy TDM pozwalają na szybszą identyfikację błędów, poprawę bezpieczeństwa i bardziej wszechstronne testowanie w porównaniu z tradycyjną metodą silosową.
Jak wdrożyć zarządzanie danymi testowymi
Produkt software’owy Twojej organizacji będzie dyktował różnorodne szczegóły testowania, ale podstawowa implementacja koncepcji zarządzania danymi testowymi obejmuje pięć następujących kroków:
Krok 1: Planowanie
Zacznij od utworzenia zespołu ds. testowania danych, który następnie określi wymagania dotyczące zarządzania danymi testowymi oraz dokumentacją, opracowując jednocześnie kompleksowy plan testów.
Krok 2: Analiza
Na etapie analizy następuje konsolidacja wymagań dotyczących danych w poszczególnych zespołach. Wdrażane są również kopie zapasowe, przechowywanie i podobne kwestie logistyczne.
Krok 3: Projektowanie
Etap projektowania jest ostatnim punktem planowania przed rozpoczęciem testów. Zespoły powinny zidentyfikować wszystkie źródła danych, a także sfinalizować plany dotyczące komunikacji, dokumentacji i działań testowych.
Krok 4: Budowa
Etap budowy to miejsce, gdzie „guma spotyka się z drogą”. Plany są realizowane. Po pierwsze, następuje maskowanie danych. Następnie wykonuje się kopię zapasową danych. Na koniec przeprowadzane są testy.
Krok 5: Konserwacja
Po wdrożenie zarządzania danymi testowymi, firma będzie musiała utrzymać procesy przez cały cykl życia projektu. Konserwacja TDM obejmuje rozwiązywanie problemów, uaktualnianie istniejących danych testowych oraz dodawanie nowych typów danych.
Strategie zarządzania danymi testowymi
Ponieważ TDM dotyka tak wielu różnych elementów procesu rozwoju, może szybko stać się skomplikowany. Poniższe strategie pozwolą Ci skupić się i stale doskonalić Twoją organizację podejście do zarządzania danymi testowymi.
Strategia 1: Usprawnienie dostarczania danych
Dążyć do konsekwentnego skrócenia czasu dostarczania danych testowych poprzez wykorzystanie
usługi testowania oprogramowania
takich jak
ZAPTEST
. Narzędzia z możliwościami DevOps usprawniają testowanie z podejściem low-touch.
Z ZAPTEST użytkownicy mogą wybrać sekwencyjne, losowe lub unikalne dane testowe używając automatycznej lub określonej liczby wierszy. Mogą określić zakres danych i polityki „poza wartościami”, co pozwala na tworzenie realistycznych scenariuszy testowych opartych na danych dla testów funkcjonalnych (UI i API), testów wydajnościowych i RPA.
Dodatkowo, oprogramowanie do testów automatycznych może zastąpić systemy biletowe IT systemem samoobsługowym dla użytkowników.
Strategia 2: Zmniejszenie kosztów infrastruktury
Objętość danych testowych rośnie w trakcie rozwoju, co powoduje zwiększone wykorzystanie zasobów infrastruktury. Narzędzia TDM mogą pomóc zminimalizować koszty związane z infrastrukturą poprzez konsolidację danych, archiwizację oraz proces zwany bookmarkingiem, który pozwala lepiej wykorzystać przestrzeń środowiska testowego.
Strategia 3: Poprawa jakości danych
Rozwiązania do zarządzania danymi testowymi stale zwiększają charakterystykę jakości danych poprzez skupienie się na trzech kluczowych elementach: wieku, dokładności i rozmiarze danych.
Jak usprawnić zarządzanie danymi testowymi
TDM nie jest procesem statycznym. Po wstępnej konfiguracji będziesz chciał dążyć do ciągłych ulepszeń, stosując się do następujących zasad najlepsze praktyki zarządzania danymi testowymi.
1. Wyizolować dane
Przeprowadzając testy w kontrolowanym środowisku, można wyizolować dane, aby lepiej porównać oczekiwane i rzeczywiste wyniki. Izolowanie danych pozwala również na równoległe testowanie.
2. Minimalizacja przechowywania bazy danych
Przechowywanie danych testowych w bazach danych zmniejsza szybkość automatycznego testowania, a jednocześnie zwiększa trudność w izolowaniu danych. Zautomatyzowane narzędzia, a także techniki takie jak krojenie danych, pomagają zmniejszyć ilość wymaganego przechowywania bazy danych.
3. Skup się na testach jednostkowych
Postępuj zgodnie z wytycznymi ustanowionymi przez
piramidę automatyzacji testów
, który zaleca, aby testy jednostkowe stanowiły około 50% twoich testów. Testy jednostkowe działają niezależnie od danych zewnętrznych, kosztują znacznie mniej niż inne rodzaje testów i są stosunkowo szybkie do wdrożenia.
Jak mierzyć zarządzanie danymi testowymi
Poniższe wskaźniki dostarczają kluczowych informacji na temat skuteczności strategii TDM.
1. Czy dostępna jest wystarczająca ilość danych z badań?
Możesz mierzyć dostępność danych testowych, śledząc czas poświęcony na zarządzanie danymi do wykorzystania w testach. Jeśli nie ma wystarczających danych, czas rozwoju spowolni się, a deweloperzy będą czuli się ograniczeni.
2. Czy dane testowe są dostępne dla testów automatycznych?
Zautomatyzowane procesy testowania wymagają danych na żądanie. Monitoruj procent dostępnych zbiorów danych, a także częstotliwość ich udostępniania i odświeżania.
3. Czy testy automatyczne są ograniczone przez dane testowe?
Ile testów automatycznych możesz uruchomić z aktualnymi danymi testowymi? Jeśli potrzebujesz uruchomić więcej testów niż pozwalają na to Twoje dane, będziesz musiał częściej zbierać dane testowe.
Najprostszym i najdokładniejszym sposobem uzyskania tych pomiarów jest oprogramowanie do zarządzania danymi testowymi.
Problemy z prywatnością i jak im zapobiegać
Podczas gdy zarządzanie danymi testowymi powstało jako metoda zbierania i analizowania danych, z czasem stało się równie ważne w zapobieganiu różnym problemom związanym z prywatnością.
1. Rozporządzenie w sprawie danych
TDM zapewnia, że Twoja firma pozostaje w zgodzie z CCPA, HIPAA, GDPR i wszystkimi innymi istotnymi przepisami dotyczącymi prywatności danych. Brak właściwego maskowania danych podczas testów może skutkować znacznymi sankcjami finansowymi, a nawet potencjalnie karnymi.
2. Sprzeciw konsumentów
Naruszenie danych może spowodować znaczne szkody dla wizerunku firmy, ponieważ użytkownicy będą niechętnie korzystać z aplikacji podatnej na wycieki. Wdrożenie zarządzania danymi testowymi pomaga zdobyć zaufanie użytkowników zarówno poprzez zapobieganie wyciekom, jak i zapewnienie potencjalnych użytkowników, że ich dane będą bezpieczne.
Wniosek
Potrzeba testowania w rozwoju oprogramowania będzie tylko rosła, stając się bardziej niezbędna i bardziej złożona. Aby usprawnić procesy rozwojowe, przy jednoczesnym zachowaniu kontroli jakości, organizacje korporacyjne będą musiały wykorzystywać oprogramowanie do zarządzania danymi testowymi, w szczególności narzędzia do zarządzania testami, takie jak stworzone przez
ZAPTEST
.
The najlepsze narzędzia do zarządzania danymi testowymi zapewniają kompleksowe, responsywne tworzenie danych testowych i zarządzanie nimi, umożliwiając tworzenie oprogramowania o większej funkcjonalności dostarczanego szybciej niż kiedykolwiek wcześniej.
FAQs
Oto szybkie odpowiedzi na częste pytania dotyczące zarządzania danymi testowymi w testowaniu oprogramowania.
Czym jest zarządzanie danymi testowymi?
Zarządzanie danymi testowymi to tworzenie, zarządzanie i analiza danych niezbędnych dla narzędzi do automatycznego testowania hurtowni danych. Procesy skupiają się na identyfikacji wysokiej jakości danych dotyczących określonych parametrów testowych, ich maskowaniu i dostarczaniu do odpowiednich zespołów.
Najlepsze narzędzia do zarządzania danymi testowymi automatyzują wiele procesów, takich jak zbieranie danych, obfuskacja i przechowywanie.
Czym są dane testowe w testowaniu oprogramowania?
Duża część danych wykorzystywanych w testowaniu oprogramowania to dane produkcyjne, które są generowane przez prawdziwych użytkowników. Ze względu na przepisy dotyczące prywatności, dane produkcyjne wymagają maskowania przed użyciem w testach.
Dane z testów oprogramowania mogą być również syntetyczne, co oznacza, że są sztucznie wytwarzane, aby jak najdokładniej odtworzyć zachowanie prawdziwych użytkowników. Jest on często używany do testowania nowych funkcji lub aktualizacji przed ich wprowadzeniem na rynek.
