In diesem Artikel werden die Herausforderungen des Testdatenmanagements (TDM) und die verschiedenen Szenarien des Datenbedarfs näher beleuchtet. Durch das Verständnis dieser Herausforderungen und Szenarien können Unternehmen wertvolle Einblicke in die Optimierung ihrer TDM-Praktiken gewinnen und die Verfügbarkeit von qualitativ hochwertigen Testdaten sicherstellen.
Herausforderungen des Testdatenmanagements
Eine effektive Verwaltung von Testdaten ist unerlässlich, um die Herausforderungen in Bezug auf Qualität und Markteinführungszeit von Softwarelösungen zu bewältigen. Durch die Bewältigung von Problemen im Zusammenhang mit repräsentativen und aktuellen Testdaten, dem Datenschutz und der Rationalisierung des Vorbereitungsprozesses können Unternehmen ihre Testverfahren verbessern und bessere Ergebnisse erzielen.
Im Grunde kann die Liste der Herausforderungen endlos sein, aber ein großer Teil davon bezieht sich entweder auf die Qualität oder die Markteinführungszeit einer Lösung. Im Hinblick auf die Qualität ist die zentrale Herausforderung, die mit dem Testdatenmanagement angegangen werden soll, das Durchsickern von Fehlern in die Produktion, das durch unzureichende oder veraltete Testdatenkonfigurationen verursacht wird. Wir beziehen uns insbesondere auf die folgenden Probleme:
- Mangel an relevanten Testdaten, was häufigere Kopien der Produktionsdaten in die Testumgebungen erforderlich machen kann.
- Fehlender Zusammenhang zwischen dem zu testenden Prozess und klar definierten Datenattributen, was zu einer möglichen Fehlinterpretation des gesamten Tests führt.
QA,
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Der Datenschutz ist ein entscheidender Aspekt, der niemals außer Acht gelassen werden darf. In der Vergangenheit gab es Fälle, in denen Rechnungen versehentlich von Testsystemen an echte Kunden geschickt wurden, was zeigt, wie wichtig der Schutz sensibler Daten ist.
Im Hinblick auf die Markteinführung liegt das Hauptproblem im hohen Zeit- und Arbeitsaufwand für die Vorbereitung der Testdaten, was sich letztlich auf die Gesamtgeschwindigkeit des Teams auswirkt. Diese Herausforderung ist besonders relevant für Systeme mit hoher Datenkomplexität, wie z. B. SAP-Lösungen.
Szenarien für den Datenbedarf
Um die Komplexität der Daten in SAP-Systemen zu veranschaulichen, wollen wir einige typische Szenarien untersuchen, die unterschiedliche Arten von Testdaten erfordern. Diese Szenarien sind sowohl für manuelle als auch für automatisierte Tests geeignet und dienen als allgemeine Beispiele für die Datennutzung.
Den Kern eines jeden Prozesses bilden die Stammdaten, die Materialien, Kunden, Lieferanten und systemkonfigurationsbezogene Informationen wie Verkaufs- und Einkaufsorganisationen umfassen. Aus Sicht der Datenbereitstellung können wir zwischen zwei Arten von Stammdaten unterscheiden:
- Erschöpfbare Stammdaten: Diese Daten werden nach der Testdurchführung verbraucht. Bestimmte Prozesse können zum Beispiel nur für neu unterzeichnete Kunden oder neu eingeführte Materialien gelten, was die kontinuierliche Erstellung neuer Daten für die Tests erforderlich macht. Ein anderes Beispiel ist die Lagerverfügbarkeit, bei der das Fehlen von Materialartikeln im Lager weitere verkaufsbezogene Tests stoppt, bis der Bestand wieder aufgefüllt wird.
- Nicht-erschöpfbare Stammdaten: Diese Daten können in verschiedenen Szenarien mehrfach wiederverwendet werden, z. B. Lieferanteninformationen oder Preislisten in Kundenstammdaten.
Die nächste Schicht sind die Bewegungsdaten, die sich auf die Stammdaten stützen und Verträge, Kundenaufträge oder Bestellungen, Wareneingänge und Lieferscheine umfassen. Transaktionsdaten sind im Allgemeinen erschöpfbar und lassen sich auf drei Szenarien abstimmen:
- Sie werden durch die Ausführung von Prozessschritten in einem End-to-End-Fluss erzeugt;
- zur Erleichterung spezifischer, eigenständiger Tests innerhalb eines End-to-End-Prozesses. Zum Beispiel kann das Testen von lagerinternen Prozessen die manuelle Erhöhung von Beständen durch Aktivitäten wie das Zählen von Zyklen und das Melden von Bestandsabweichungen beinhalten. Es ist jedoch Vorsicht geboten, um Abstimmungsfehler in nachfolgenden Prozessen zu vermeiden;
- sie werden aus der Integration mit Nicht-SAP-Systemen oder Systemen von Drittanbietern abgeleitet, was oft eine Herausforderung darstellt, wenn es darum geht, genügend Testinstanzen zu erhalten und diese korrekt zu konfigurieren. Die Automatisierung kann auf zusätzliche technische Einschränkungen stoßen, wie z. B. inkompatible Testautomatisierungswerkzeuge oder Einschränkungen bei der Netzwerkeinrichtung. In solchen Fällen kann das manuelle Einstellen von IDocs oder XMLs als Workaround dienen, obwohl die Integrationsaspekte in einer anderen Testphase behandelt werden sollten.
Die letzte Schicht umfasst historische Daten oder verschiedene Daten, die für die Berichterstattung benötigt werden, einschließlich Lösungen wie BI/BW oder QlikView-Reporting. Im weiteren Sinne können diese Daten als Transaktionsdaten betrachtet werden, die jedoch über einen bestimmten Zeitraum akkumuliert werden. So können beispielsweise für Prognoseprozesse historische Verbrauchsdaten erforderlich sein, deren Validierung schwierig sein kann. Ein Ansatz besteht darin, mehrere End-to-End-Prozesse so zu sequenzieren, dass Daten entstehen, die historischen Mustern ähneln. Alternativ können auch Daten aus migrierten Datensätzen oder Teilmengen verwendet werden.
Fazit
Ein effektives Testdatenmanagement ist für die Bewältigung der Herausforderungen in Bezug auf Qualität und Markteinführung von Softwarelösungen von entscheidender Bedeutung. Durch die Bewältigung von Problemen im Zusammenhang mit repräsentativen und frischen Testdaten, dem Datenschutz und der Rationalisierung des Vorbereitungsprozesses können Unternehmen ihre Testverfahren verbessern und bessere Ergebnisse erzielen. Der Schlüssel zu einer erfolgreichen TDM-Implementierung ist das Verständnis für die Komplexität der Datenanforderungen, wie z.B. erschöpfbare und nicht erschöpfbare Stammdaten, transaktionale Datengenerierung und Mocking sowie historische oder diverse Datenanforderungen.
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