Im vorangegangenen Artikel "Exzellenz mit Testdatenmanagement: Überwindung von Herausforderungen und Nutzung von Datenanforderungen in SAP" sind wir tiefer in die Herausforderungen des Testdatenmanagements (TDM) eingetaucht und haben die verschiedenen Szenarien der Datenanforderungen untersucht.
Aber was bedeutet das praktisch für die Testautomatisierung?
In diesem Artikel werden wir die drei wichtigsten Ansätze für das Testdatenmanagement untersuchen: die Erstellung neuer Daten, die Nutzung vorhandener Datenpools und die Wiederherstellung von Prozessen, um Daten in einen brauchbaren Zustand zu versetzen. Wir werden auch in den Bereich der Testautomatisierung eintauchen und untersuchen, wie Testdaten generiert und manipuliert werden, um effiziente und zuverlässige Tests zu unterstützen. Darüber hinaus werden wir die Herausforderungen im Zusammenhang mit der Datenidentifizierung und -bereitstellung sowie die Bedeutung der Einrichtung eines zuverlässigen Datenpools für umfassende Tests diskutieren.
Auf einem hohen Niveau gibt es typischerweise drei Ansätze für den Umgang mit Testdaten:
- Neuerstellung von Daten, die sowohl Transaktionsdaten als auch Stammdaten umfassen können.
- Identifizierung und Nutzung von Daten aus einem bestehenden Datenpool, z. B. aus migrierten Datenladungen.
- Schließen oder Rückgängigmachen eines zu testenden Prozesses, um die Daten wieder in einen brauchbaren Zustand zu versetzen.
Bei der Testautomatisierung ist die Erstellung von Testdaten im Allgemeinen einfach. Eine Möglichkeit besteht darin, zusätzliche automatisierte Tests zu entwickeln, die Datenvoraussetzungen oder Scheindaten durch manuelle Buchungen oder IDocs erzeugen. Dieser Ansatz eignet sich gut für die End-to-End-Automatisierung, wenn die Transaktionsdaten während der Testausführung selbst erzeugt werden.
Ein anspruchsvollerer Ansatz besteht darin, Tests logisch so zu gruppieren, dass Testdaten füreinander erzeugt werden können. So können beispielsweise Beschaffungsszenarien vor verkaufsbezogenen Tests ausgeführt werden.
Die Identifizierung und Bereitstellung von Daten aus einem bestehenden Datenpool kann eine Herausforderung darstellen. Diese wiederkehrende Tätigkeit kann auf verschiedene Weise durchgeführt werden:
- Vorbereitung zusätzlicher automatisierter Skripte zur Datenidentifikation und -ausführung vor dem automatisierten Haupttestszenario. Dies erfordert ein detailliertes Verständnis der für den Test wichtigen Datenattribute und sollte in den Testablauf integriert und angepasst werden,
- die manuelle Aufbereitung des Testdatensatzes und die Aktualisierung von Testblättern, Testdatencontainern oder der Testdatenbank im Automatisierungstool kann erfolgen.
Die Beschaffung eines bestehenden Datenpools kann durch die Nutzung von Daten aus dem Datenmigrationsteam erreicht werden, die typischerweise ein- oder zweimal pro Jahr geplant oder als Testdatenmigrationen für neue, in das SAP-Template integrierte Länder durchgeführt werden. Eine weitere Möglichkeit ist die Datenvirtualisierung oder synthetische Datengenerierung, die durch verschiedene auf dem Markt erhältliche Tools unterstützt wird. Der Kerngedanke dieser Methode besteht darin, eine repräsentative Datenuntermenge oder eine goldene Kopie vorzubereiten, sie den automatisierten Tests zuzuordnen und sie nach jedem Testlauf oder innerhalb eines bestimmten Zeitraums zurückzusetzen. Diese Kopie sollte nicht statisch bleiben und erfordert eine regelmäßige Überprüfung oder eine neue Produktionskopie, um auf dem neuesten Stand zu bleiben.
Der letzte Ansatz, den wir hier hervorheben, bezieht sich auf die funktionalen Optionen innerhalb eines zu testenden Systems. Automatisierte Tests können so angeordnet oder vorbereitet werden, dass der zu testende Prozess logisch abgeschlossen oder rückgängig gemacht wird, wodurch die Testdaten wieder in einen brauchbaren Zustand versetzt werden. So können beispielsweise Änderungen an einem Vertrag eingereicht und im System genehmigt oder umgekehrt abgelehnt und aus dem Vertrag entfernt werden. In beiden Fällen wird der Vertrag wieder modifizierbar und kann für nachfolgende Tests wiederverwendet werden.
Fazit
Ein effektives Testdatenmanagement ist für eine erfolgreiche Softwareentwicklung unerlässlich. Durch die Implementierung der drei Schlüsselansätze, nämlich die Erstellung neuer Daten, die Nutzung vorhandener Datenpools und die Umkehrung von Prozessen, können Unternehmen genaue und zuverlässige Tests gewährleisten. Durch Testautomatisierung wird die Effizienz bei der Erzeugung und Bearbeitung von Testdaten weiter gesteigert und der Testprozess rationalisiert.
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