Reifegrade Testdaten

R 2.5.0

Was sind Testdaten?

Einen Fragebogen zur Reifegradmessung finden Sie auf der Seite Reifegradbestimmung & Entscheidungshilfen.

Allgemeine Beschreibung

Art und Umfang der Testaktivitäten, die im Zusammenhang mit einem bestimmten Baustein durchgeführt werden, sagen etwas über die "Reife" eines Projektvorgehens aus. Probieren Sie doch mal, sich anhand unseres Fragebogens selbst einzustufen! Wir definieren für jeden Baustein vier unterschiedliche Reifegrade und geben Ihnen Hinweise darauf, auf welcher "Stufe" Sie sich gerade befinden, bzw. geben Ihnen Hilfestellung durch welche konkreten Maßnahmen Sie eine höhere Stufe, einen höheren Reifegrad also, erreichen können.

Reifegrad Initial

Auf der Stufe „Initial“ wird dem systematischen und strukturierten Management von Testdaten keine besondere Aufmerksamkeit geschenkt.

Kontrollpunkte

  • „Entwickler“- oder adhoc-Daten. Daten werden über eine GUI eingegeben, sind willkürlich, zufällig und manchmal sogar (ungewollt) widersprüchlich.

  • Ihr Zweck ist den Ablauf eines Prozesses funktional zu ermöglichen. Dafür wird dann der minimale Datensatz eingegeben.

  • Testfälle setzen nicht auf kontrollierten Datenszenarios auf.

  • Testfälle stellen nach Ausführung keinen definierten kontrollierten Datenbestand her.

  • Testdatenbestände „wachsen“ ungesteuert und in Abhängigkeit der Ausführung von Testfällen

  • Testfälle haben eine Abhängigkeit zur vorher ausgeführten Testfällen

Verbesserungsvorschläge

  • Für Testfälle Datenszenarios definieren, die vor Ablauf eines Testfalls ausgeführt und hinterher wieder abgeräumt werden.

  • Einsatz von Echtdaten als Möglichkeit prüfen.

  • Testdatenbestände kontrolliert aufbauen.

  • Testdatenbestände testfallübergreifend aufbauen.

Reifegrad Kontrolliert

Kontrolle beinhaltet immer die Möglichkeit zur Verifikation von Artefakten entlang ihrer Spezifikation. Planmäßiges Vorgehen ersetzt ad hoc-Aktivitäten und Synergien werden immer da abgeschöpft, wo es möglich ist. Die Erstellung von Testdaten verschiebt sich von der Ausführung einzelner Testfälle hin zur Verifikation von Testobjekten und hat immer viele unterschiedliche Bedarfe im Auge. Zum Beispiel Use Cases oder Gruppen von Use Cases.

Mehrwert

  • Kontrolle der testfallübergreifenden Testdaten durch Datenszenarios, die aufgebaut und zurückgesetzt werden können

  • Prüfung des Einsatzes von Echtdaten für realitätsnahe Tests

Kontrollpunkte

  • GUI Eingaben erfolgen nur noch, um ergänzend Daten zu einem vorhandenen Testfall einzugeben. Hier werden vielleicht besondere Datenkonstellationen berücksichtigt. Der für einen Testfall notwendige Datensatz besteht also aus einem Stammdatensatz und dazu regelhaft eingegebenen Zusatzdaten.

  • Testfälle setzen auf kontrollierten Datenszenarios auf.

  • Testfälle stellen nach Ausführung einen definierten kontrollierten Datenbestand her.

  • Testdatenbestände „wachsen“ nicht ungesteuert, sondern absichts- und planvoll. Testfälle können unabhängig voneinander ausgeführt werden.

Verbesserungsvorschläge

  • Risiken ermitteln, kommunizieren und einpreisen

  • Ganzheitlichen Ansatz für die Erstellung, Generierung und das Management von Testdaten einführen

  • Dokumentation des Testdatenbestandes

  • Qualitätssicherung der Testdaten: Verifikation und vor allem auch: Validierung

Reifegrad Effizient

Aktivitäten mit einem hohen Reifegrad berücksichtigen auch Faktoren wie die zur Verfügung stehenden Ressourcen. In diesem Kalkül spielen auch die Kosten eine Rolle, die durch einen möglichen, freiwilligen oder notwendigen Verzicht auf Echtdaten (Produktionsdaten) verursacht werden. Diese Kosten sind enorm und müssen in einem Projektplan eingepreist werden. Niemand sollte der Versuchung erliegen mithilfe der „Künstlichen Intelligenz“ beispielsweise die unvorhersagbaren Wege eines Echtdatenszenarios auch nur im Ansatz abfangen zu können. Vielmehr werden erhöhte Anforderungen an den Datenschutz zu signifikant höheren Kosten in der Qualitätssicherung führen, und zwar insbesondere dort, wo mit Fehlerwirkungen zur Laufzeit im Produktionsbetrieb gerechnet werden muss.

Mehrwert

  • Risikobasiertes Denken: Nutzen und Kosten fließen in die Betrachtung ein

  • Testdatenmanagement wird ganzheitlich betrieben und einheitlich dokumentiert

  • Testdaten werden verifiziert und validiert

Kontrollpunkte

  • GUI Eingaben erfolgen nur noch, um ergänzend Daten zu einem vorhandenen Testfall einzugeben. Hier werden vielleicht besondere Datenkonstellationen berücksichtigt. Der für einen Testfall notwendige Datensatz besteht also aus einem Stammdatensatz und dazu regelhaft eingegebenen Zusatzdaten.

  • Testfälle setzen auf kontrollierten Datenszenarios auf.

  • Testfälle stellen nach Ausführung einen definierten kontrollierten Datenbestand her.

  • Testdatenbestände „wachsen“ nicht ungesteuert, sondern absichts- und planvoll. Testfälle können unabhängig voneinander ausgeführt werden.

  • Modellbasierte, mindestens aber regelbasierte Synthetisierung von Testdaten.

Verbesserungsvorschläge

  • Einführung eines Kontinuierlichen Verbesserungsprozesses (KVP))

Reifegrad „Optimierend“

Grundlage des kontinuierlichen Verbesserungsprozesses sind immer wieder kehrende Reviews und Retrospektiven, Rückschau auf das eigene Tun und Handeln.

Mehrwert

  • KVP stellen sicher, dass sich keine Routinen und Nachlässigkeiten einschleichen, die den Prozess verwässern und korrumpieren. Das Niveau wird gehalten.

Kontrollpunkte

  • Die aufgeführten Punkte werden in regelmäßigen Abständen geprüft und wenn möglich kontinuierlich verbessert.

  • Reviews und Retrospektiven werden durchgeführt

Quellen

  • TPI NEXT - Geschäftsbasierte Verbesserung des Testprozesses; van Ewijk, Linker, van Oosterwijk, Visser, de Vrie, 1. Auflage 2011