Podcast Episode: Testdaten und Datenprozesse
In dieser Episode habe ich mich mit Joshua und Hermann über Qualität, Testautomatisierung und Agilität unterhalten. Hermann erklärte, wie wichtig es ist, Datenfehler frühzeitig zu erkennen und wie man systematisch Soll-Ergebnisse erzeugen kann, um sie mit Ist-Ergebnissen zu vergleichen. Er betonte, dass es oft an passenden Tools fehlt, um diese Tests effizient durchzuführen. Joshua ergänzte, dass ihre Methoden Unternehmen dabei helfen, Daten aus verschiedenen Systemen zu harmonisieren und zu testen. Wir haben auch über die Rolle von Künstlicher Intelligenz im Testprozess gesprochen und wie sie helfen kann, Vorschläge für Tests zu machen und die Zusammenarbeit zwischen IT und Fachabteilungen zu verbessern. Zum Schluss gab es noch Einblicke in die Herausforderungen und Vorteile der Visualisierung von Datenprozessen, um die Qualitätssicherung zu optimieren.
"Das Problem ist, du hast ja Datenfehler. Das taucht oft viel zu spät auf. D.h. Du möchtest eigentlich auch schon während der Entwicklung Daten testen." - Hermann Friebel
Hermann Friebel, seit 2001 Gründer und Geschäftsführer der FINARIS Financial Software Development GmbH, verfügt über eine fast vier Jahrzehnte umfassende Expertise in der Softwareentwicklung und -testung in den Bereichen Wertpapierhandel, Risiko-Controlling.
Seit seinem Einstieg bei FINARIS im Jahr 2015 hat sich Joshua Claßen als Senior Consultant für Backend-Testautomatisierung komplexer Bankanwendungen etabliert. Durch seine Arbeit mit RapidRep, dem Vorläufer von SQACE, sammelte er umfassende Erfahrungen im automatisierten Testen von Daten und in der Datenqualitätssicherung bei verschiedenen Kunden.
Highlights der Episode
- Die Herausforderungen bei der Erkennung von Datenfehlern und deren frühzeitiger Test im Entwicklungsprozess sind erheblich.
- Die Methode der Soll-Datengenerierung deckt häufig nur 70% der Fälle ab, weshalb eine Anreicherung der Testdaten notwendig ist.
- Die Zusammenarbeit zwischen IT und Fachabteilung ist entscheidend, um Datenprozesse und -qualität zu verbessern.
- Eine Methodik, die es ermöglicht, Datenprozesse systematisch zu testen, ohne eine Doppelimplementierung vorzunehmen, ist vorteilhaft.
- Visuelle Darstellungen und Low-Code-Lösungen erleichtern die Zusammenarbeit zwischen Business und IT.
Effiziente Testautomatisierung und Datenqualität
Die Herausforderung der Datenfehler
Datenfehler werden in vielen Unternehmen oft erst spät erkannt. Zwar hat die IT-Abteilung in der Regel den technischen Zugang zu den Daten, jedoch fehlt häufig das nötige Business-Know-how, um Datenfehler frühzeitig zu identifizieren. Meist entwickelt die Fachabteilung spezifische Testfälle und überprüft diese, was jedoch häufig umständlich und ineffizient ist.
Systematische Soll-Ergebnisse als Lösung
Eine vielversprechende Methode zur Lösung dieses Problems besteht darin, systematisch Soll-Ergebnisse zu erzeugen und diese mit den Ist-Ergebnissen zu vergleichen. Diese Technik deckt jedoch oft nur etwa 70% der relevanten Fälle ab. Um eine vollständige Abdeckung zu gewährleisten, sollten die verbleibenden 30% durch generierte Testdaten ergänzt werden. So kann eine nahezu umfassende Abdeckung aller möglichen Szenarien erreicht werden.
Kollaboration zwischen IT und Fachabteilung
Eine enge Zusammenarbeit zwischen IT und Fachabteilung ist essenziell, um die Erkennung von Datenfehlern zu verbessern. Durch den Einsatz spezieller Tools können Mitarbeitende aus der Fachabteilung aktiv an den Datenprozessen arbeiten und deren Weiterentwicklung unterstützen. Diese Zusammenarbeit fördert nicht nur die Qualität der Testergebnisse, sondern auch das gegenseitige Verständnis zwischen IT und Fachbereichen, was langfristig zu besseren Datenprozessen führt.
Nutzen von Low-Code-Komponenten
Der Einsatz von Low-Code-Komponenten trägt zur Vereinfachung des Testprozesses bei. Mit diesen Tools lassen sich viele Aufgaben schneller und ohne tiefgehende technische Kenntnisse umsetzen. Besonders in großen Unternehmen mit vielen Abteilungen, in denen häufig ähnliche Probleme auftreten, helfen Low-Code-Komponenten dabei, redundante Lösungen zu vermeiden und Prozesse effizienter zu gestalten.
Der Einfluss von KI auf die Testautomatisierung
Künstliche Intelligenz (KI) hat das Potenzial, die Testautomatisierung zu revolutionieren. KI kann dazu beitragen, automatisch Vorschläge für Tests zu generieren oder Code zu erstellen, was den Prozess effizienter macht und wertvolle Zeit spart. Dabei bleibt wichtig, realistisch zu bleiben: KI-gestützte Systeme erleichtern die Arbeit und optimieren Abläufe, doch sie übernehmen nicht alle Aufgaben vollständig autonom.
Häufige Fragen zum Thema Testdaten
Was sind Testdaten und wozu werden sie benötigt?
Testdaten sind speziell erstellte oder ausgewählte Daten, die im Softwaretest verwendet werden, um die Funktionalität, Leistungsfähigkeit und Sicherheit eines Systems zu prüfen. Sie simulieren reale Daten und Anwendungsfälle, um sicherzustellen, dass die Software fehlerfrei funktioniert und den Anforderungen entspricht.
Welche Arten von Testdaten gibt es?
Es gibt verschiedene Arten von Testdaten, darunter synthetische Daten (künstlich generierte Daten), Produktionsdaten (echte Nutzerdaten) und maskierte Daten (echte Daten, die anonymisiert wurden). Jede Art hat ihre speziellen Anwendungsfälle, Vor- und Nachteile in Bezug auf Genauigkeit, Sicherheit und Datenschutz.
Wie werden Testdaten erstellt?
Testdaten können manuell erstellt, automatisch generiert oder aus Produktionsdaten abgeleitet werden. Automatisierte Tools, wie Testdatenmanagement-Lösungen, ermöglichen es, große Datenmengen schnell und effizient zu erstellen und spezifische Testszenarien abzudecken. Die Wahl der Methode hängt von den Testanforderungen und den verfügbaren Ressourcen ab.
Was sind synthetische Testdaten, und wann werden sie verwendet?
Synthetische Testdaten sind künstlich generierte Daten, die reale Daten simulieren, ohne dabei sensible Informationen zu enthalten. Sie eignen sich besonders gut für Testszenarien, bei denen Datenschutz und Datensicherheit im Vordergrund stehen oder wo echte Produktionsdaten nicht verwendet werden dürfen.
Warum ist die Anonymisierung von Testdaten wichtig?
Anonymisierung ist wichtig, um Datenschutzrichtlinien und rechtliche Vorschriften, wie die DSGVO, einzuhalten. Sie schützt die persönlichen Daten der Nutzer und minimiert das Risiko eines Datenschutzverstoßes. Anonymisierte Daten werden häufig in Testszenarien verwendet, die echte Nutzerdaten erfordern, jedoch die Privatsphäre schützen müssen.
Welche Herausforderungen gibt es beim Testdatenmanagement?
Zu den größten Herausforderungen gehören die Erfüllung von Datenschutzbestimmungen, das Bereitstellen der richtigen Datenmengen, die Verwaltung der Datenaktualität sowie das Minimieren der Datenredundanz. Ein effektives Testdatenmanagement stellt sicher, dass die Tests realistische und aktuelle Daten nutzen, ohne unnötigen Speicherplatz zu belegen.
Wie beeinflusst die Qualität der Testdaten die Testergebnisse?
Die Qualität der Testdaten hat direkten Einfluss auf die Aussagekraft der Testergebnisse. Hochwertige Testdaten führen zu verlässlichen Ergebnissen, während fehlerhafte oder unzureichende Testdaten zu falschen Schlussfolgerungen und unentdeckten Fehlern führen können. Daher ist die Datenqualität ein zentraler Aspekt des Testprozesses.
Was sind gängige Tools für die Testdatenerstellung und das Testdatenmanagement?
Gängige Tools umfassen beispielsweise TDM-Lösungen wie Informatica Test Data Management, Delphix und CA Test Data Manager. Diese Tools unterstützen bei der Generierung, Maskierung und Verwaltung von Testdaten und helfen dabei, den Testprozess effizient und sicher zu gestalten.
Wann sollte auf echte Produktionsdaten verzichtet werden?
Auf Produktionsdaten sollte verzichtet werden, wenn sensible Informationen enthalten sind und das Risiko eines Datenschutzverstoßes besteht. Dies gilt insbesondere für Testszenarien, die keinen Zugang zu echten Nutzerdaten erfordern oder bei denen alternative, anonymisierte oder synthetische Daten verwendet werden können.
Wie kann man sicherstellen, dass Testdaten aktuell und relevant sind?
Aktuelle und relevante Testdaten lassen sich durch regelmäßige Aktualisierung und Validierung der Datenbestände sicherstellen. Testdatenmanagement-Tools und -Prozesse unterstützen dabei, die Daten auf dem neuesten Stand zu halten und so die Aussagekraft und Genauigkeit der Testergebnisse zu gewährleisten.
Häufige Fragen
Wie stellt man sicher, dass Testdaten aktuell und relevant bleiben?
Um sicherzustellen, dass Testdaten aktuell und relevant bleiben, ist regelmäßige Überprüfung und Aktualisierung entscheidend. Dabei sollten Testdaten regelmäßig mit echten Daten abgeglichen und an Änderungen in den Anforderungen oder in der Software angepasst werden. Automatisierte Tests können helfen, die Testdaten dynamisch zu generieren und sicherzustellen, dass sie immer den aktuellen Nutzungsszenarien entsprechen. Eine enge Zusammenarbeit mit den Fachbereichen unterstützt zudem, relevante Testdaten zu identifizieren und zu erstellen. So bleibt die Qualität der Tests gewährleistet.
Wann ist es sinnvoll, auf synthetische Testdaten anstelle von echten Produktionsdaten zurückzugreifen?
Es ist sinnvoll, auf synthetische Testdaten zurückzugreifen, wenn der Schutz der Privatsphäre wichtig ist oder wenn echte Produktionsdaten nicht verfügbar sind. Synthetische Testdaten können auch verwendet werden, um spezifische Szenarien zu testen, die mit echten Daten schwer zu reproduzieren sind. Zudem ermöglichen sie eine kostengünstige und sichere Durchführung von Tests ohne Risiko von Datenlecks oder -missbrauch. Bei der Entwicklung und dem Testen neuer Funktionen sind sie oft flexibler einsetzbar als echte Produktionsdaten.
Was sind die häufigsten Herausforderungen im Testdatenmanagement?
Die häufigsten Herausforderungen im Testdatenmanagement sind die Sicherstellung der Datenqualität und -integrität. Oft fehlt es an realistischen Testdaten, die relevante Szenarien abdecken. Datenschutzvorschriften machen es schwierig, echte Daten zu verwenden, während das Erzeugen von synthetischen Testdaten zeitaufwändig sein kann. Zudem ist die Verwaltung und Bereitstellung der Testdaten für verschiedene Testumgebungen oft unkoordiniert. Letztlich führt ein Mangel an Automatisierung zu ineffizienten Prozessen, die den Testzyklus verlängern.
Welche verschiedenen Typen von Testdaten gibt es und wie werden sie verwendet?
Es gibt verschiedene Typen von Testdaten, die in der Softwareentwicklung verwendet werden. Dazu gehören:
- Echtzeitdaten: Reale Daten aus der Produktion zur genauen Simulation.
- Stapel- oder Dummy-Daten: Zufällig generierte Daten für umfangreiche Tests.
- Grenzwertdaten: Testdaten, die an den Grenzen der Eingabewerte liegen.
- Positives und negatives Testen: Daten, die korrekte und fehlerhafte Eingaben repräsentieren.
Diese Testdaten helfen, die Funktionalität, Sicherheit und Leistung von Softwarelösungen effektiv zu prüfen.
Was versteht man unter der Pseudonymisierung von Testdaten?
Pseudonymisierung von Testdaten bedeutet, personenbezogene Daten so zu verändern, dass sie nicht mehr einer bestimmten Person zugeordnet werden können, ohne zusätzliche Informationen. Bei Testdaten werden Identifikationsmerkmale durch fiktive Werte ersetzt, um den Datenschutz zu gewährleisten. Dadurch können Testergebnisse analysiert werden, ohne die Privatsphäre der betroffenen Personen zu gefährden. Die Pseudonymisierung ist besonders wichtig in der Softwareentwicklung und Datenanalyse, um rechtlichen Vorgaben zu entsprechen.
Was ist Testdatenanonymisierung und warum ist sie wichtig?
Testdatenanonymisierung ist der Prozess, bei dem persönliche oder sensible Informationen in Testdaten maskiert oder verändert werden, um die Identität von Personen zu schützen. Sie ist wichtig, um Datenschutzgesetze einzuhalten und Vertrauen zu schaffen, während Entwickler und Tester realistische Daten verwenden können, ohne die Privatsphäre zu gefährden. Durch die Anonymisierung können Unternehmen sicherer arbeiten und gleichzeitig die Qualität ihrer Software gewährleisten.
Was sind Testdatengeneratoren und wie erstellen sie Testdaten?
Testdatengeneratoren sind Tools, die automatisch Testdaten erstellen, um Softwareanwendungen zu testen. Sie generieren strukturierte Daten in verschiedenen Formaten, basierend auf definierten Regeln oder Vorlagen. Dies ermöglicht es Entwicklern, realistische Szenarien zu simulieren, ohne dass sie manuell Daten eingeben müssen. Testdaten können zufällig oder regelbasiert erzeugt werden, um spezifische Anforderungen zu erfüllen. Dadurch sparen diese Generatoren Zeit und minimieren Fehlerquellen, während sie sicherstellen, dass die getesteten Systeme in Echtzeit funktionieren.
Was versteht man unter synthetischen Testdaten und wie werden sie erstellt?
Synthetische Testdaten sind künstlich generierte Daten, die zur Analyse und Validierung von Softwareanwendungen verwendet werden. Sie imitieren reale Daten, ohne vertrauliche Informationen zu enthalten. Die Erstellung erfolgt durch Algorithmen, die Muster und Strukturen echter Daten nachahmen. Dies kann durch Techniken wie Datenanonymisierung, statistische Modellierung oder Erstellung durch Skripte geschehen. Synthetische Testdaten ermöglichen es, Tests durchzuführen, ohne Datenschutzrisiken einzugehen, und sind besonders nützlich für die Softwareentwicklung und Qualitätssicherung.
Was sind Testdaten und wie werden sie verwendet?
Testdaten sind spezifische Daten, die verwendet werden, um Softwareanwendungen während des Testprozesses zu überprüfen. Sie helfen dabei, die Funktionsweise, Leistung und Sicherheit einer Anwendung zu bewerten. Testdaten werden erstellt, um verschiedene Szenarien abzubilden, einschließlich Normal- und Ausnahmebedingungen. Sie können manuell generiert oder automatisch erstellt werden. Die Verwendung von Testdaten ermöglicht es Testern, Fehler zu identifizieren und sicherzustellen, dass die Software die gewünschten Anforderungen erfüllt, bevor sie veröffentlicht wird.