Ziel des Testdatenmanagements (TDM) ist es, die Erzeugung von Testdaten zu systematisieren und deren Qualität, Sicherheit und Nutzen zu verbessern. TDM ist zu einem IT-Imperativ geworden. Laut dem InfoSys-Whitepaper "Test Data Management, Enabling Reliable Testing through Realistic Test Data:
"Testteams müssen nicht nur exakte Testmethodiken befolgen, sondern auch die Genauigkeit der Testdaten sicherstellen. Sie müssen auch sicherstellen, dass die Tests die Produktionssituationen korrekt widerspiegeln, sowohl funktional als auch technisch."
Die richtigen Testdatensätze zu haben, ist in vielen Situationen wichtig – zum Beispiel:
- Anwendungen und Softwareprogramme benötigen Daten, mit denen ihre Funktionalität validiert und ihre Kapazität unter Stress getestet werden kann
- Neue Hardware- und Software-Plattformen benötigen konsistente Datensätze zum Benchmarking ihrer Leistung
- Für den Betrieb von sehr großen Datenbanken (VLDB) und Enterprise Data Warehouse (EDW)-Prototypen werden Testdaten benötigt, die die Produktionsstrukturen und -beziehungen beibehalten, um Last- und Abfrageszenarien richtig zu simulieren
Regressionstests in diesen Umgebungen erfordern Testdaten, die:
- bereit sind, an den richtigen Stellen und in den richtigen Formaten
- sicher sind, so dass sie den Datenschutzgesetzen entsprechen
- vollständig sind, d. h. gute, schlechte und ungültige Datenwerte enthalten
- realistisch aussehen und transformationsfähig sind
- groß, für Simulationen von "Big Data"-Anwendungen
- richtig verteilt, um natürliche Vorkommnisse zu reflektieren
- referenziell korrekt, um die Abfrageintegrität zu wahren
Eine praktikable, gut überprüfte TDM-Strategie ist der beste Weg, um sicherzustellen, dass die realistischsten Testdaten zur Verfügung stehen. Die Artikel in dieser Serie umreißen strategische Überlegungen, die den meisten Anwendern dienlich sein werden und verweisen auf Taktiken im IRI RowGen-Paket zur Testdatenerzeugung.
Dies ist der Eröffnungsartikel, dem eine 4-stufige Serie folgt. Klicken Sie hier für den nächsten Artikel, Schritt 1: Zielsetzung und Teambildung
Weltweite Referenzen: Seit über 40 Jahren nutzen unsere Kunden wie die NASA, American Airlines, Walt Disney, Comcast, Universal Music, Reuters, das Kraftfahrtbundesamt, das Bundeskriminalamt, die Bundesagentur für Arbeit, Rolex, Commerzbank, Lufthansa, Mercedes Benz, Osram,.. aktiv unsere Software für Big Data Wrangling und Schutz! Sie finden viele unserer weltweiten Referenzen hier und eine Auswahl deutscher Referenzen hier.
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