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Le cycle de développement des logiciels est rempli de défis, car les organisations sont confrontées non seulement à une réduction des délais de mise sur le marché, mais aussi à une complexité accrue des applications. Pour s’assurer que les applications restent stables et fonctionnelles, depuis le développement initial jusqu’au lancement du produit et au-delà, les organisations doivent recourir à divers types de tests.

Bien entendu, plus le développement est complexe, plus les tests nécessaires sont nombreux. La gestion des données de test (TDM) est un élément essentiel de tout scénario de test réussi. Il permet aux entreprises de rationaliser, d’automatiser et de contrôler tous les types de tests utilisés tout en réduisant les coûts et en augmentant la qualité des tests.

Table des matières

Qu’est-ce que la gestion des données de test (GDT) dans les tests de logiciels ?

La gestion des données de test est le processus de création, de gestion, de mise en œuvre et de livraison des données de test. Traditionnellement, les tests de développement de logiciels étaient effectués dans des silos décentralisés, mais la GDT regroupe les tests sous la responsabilité d’une seule équipe, d’un seul groupe ou d’un seul département.

Les services de gestion des données de test rassemblent les données nécessaires aux tests logiciels automatisés, y compris les données des tests unitaires, d’intégration et de système. Il s’agit d’obtenir et de stocker les données appropriées et précises nécessaires aux tests automatisés, de réduire ou d’éliminer la nécessité d’une participation humaine au processus de test (un concept similaire à celui de la
l’automatisation robotique des processus
).

Au fur et à mesure que la GDT a gagné en popularité, elle s’est étendue pour inclure la génération de données synthétiques, le masquage de données, le sous-ensemble, l’intelligence artificielle, etc.

En fin de compte, la gestion des données de test augmente la fiabilité et la qualité du produit logiciel fini, ce qui se traduit par une expérience supérieure pour l’utilisateur final. De plus, l’aspect obscurcissement des données de la GDT aide les organisations à se conformer à toutes les lois et réglementations applicables en matière de confidentialité des données.

Qui utilise la gestion des données de test (GDT) dans les tests de logiciels ?

Si la réponse “tout le monde” peut sembler simpliste et générale, la vérité est que techniques de gestion des données de test bénéficient à tous les types d’applications logicielles. Si les tests sont effectués pendant le cycle de développement (et ils devraient l’être), les processus de GDT augmentent la précision, l’organisation et l’utilité des résultats.

Étant donné que tout développement de logiciel nécessite des tests, la GDT sera utile à pratiquement tous les projets. Cela dit, certaines organisations et applications imposent pratiquement l’utilisation d’une stratégie de gestion des données de test.

Les applications au niveau de l’entreprise requièrent le TDM en raison de leurs besoins de tests complexes et à multiples facettes. Le TDM est utile pour tous les principaux domaines de test rencontrés dans le développement d’une entreprise, notamment les tests fonctionnels, non fonctionnels, de performance et d’automatisation.

En outre, les processus d’obfuscation de TDM rendent son utilisation essentielle pour les applications qui impliquent des données personnelles ou sensibles, notamment tous les sites ou applications liés au commerce électronique, à la finance et aux soins de santé.

À quels types de tests la gestion des données est-elle destinée ?

La gestion des données se concentre sur trois grandes catégories de tests.

1. TDM pour les tests de performance

Les tests de performance permettent de mesurer les performances d’une application en fonction de la charge de travail prévue, en évaluant sa réactivité, sa stabilité et son évolutivité. Le TDM vous permet de concentrer les tests sur les éléments d’infrastructure et d’interface utilisateur afin d’obtenir des performances rapides et fiables.

Le site meilleurs outils de gestion des tests permettent d’augmenter les cycles de rafraîchissement et la génération de données en masse.

2. TDM pour les tests fonctionnels

Alors que les tests de performance analysent la vitesse et la stabilité de l’application, les tests fonctionnels déterminent si le logiciel fonctionne conformément aux exigences prédéterminées. Essentiellement : Le logiciel fait-il ce qu’il doit faire ? Les services de gestion des données d’essai permettent de maintenir le contrôle de la qualité de l’application de base et des fonctionnalités nouvelles et mises à niveau.

La GDT permet d’atténuer ou de prévenir la faible couverture, les limites d’accès, la longueur des délais d’approvisionnement en données, la forte dépendance et les problèmes liés à la taille de l’environnement de test.

3. TDM dans les tests d’automatisation

Stratégie de données d’essai pour l’automatisation et
hyperautomatisation
permettent des opérations sans contact tout en augmentant la précision en réduisant le risque d’erreur humaine. Les processus de gestion des données de test sont utilisés dans tous les types d’outils d’automatisation de la gestion des données de test et des tests, notamment
automatisation des processus robotiques
.

A stratégie de données de test pour l’automatisation permet de remédier à la lenteur de la création de données frontales, au manque d’accès aux données dynamiques et à l’impossibilité d’accéder à l’environnement de test.

Avantages de la gestion des données de test

avantages de la mise en place d'un centre d'excellence en matière de tests (TCoE)

les stratégies de GDT, ainsi que outils d’automatisation de la gestion des données de testoffrent de multiples avantages aux entreprises.

1. Améliore la qualité des données

Tous les tests du monde sont inutiles s’ils sont fondés sur des données incomplètes, non pertinentes ou corrompues. TDM identifie, gère et stocke les données nécessaires aux tests automatisés, afin que vous puissiez vous assurer qu’elles sont appropriées et complètes. De plus, en éliminant la nécessité de transférer les données entre plusieurs testeurs, la corruption des données est minimisée, voire éliminée.

2. Développe des données réalistes

Les résultats des tests seront improductifs si les données des tests ne représentent pas fidèlement les données de production. Le TDM permet aux organisations d’identifier et de stocker des données de test qui reflètent les données trouvées sur les serveurs de production, garantissant ainsi que les résultats des tests reflètent les fonctions réelles des logiciels. Appelées “données réalistes”, elles sont similaires aux données de production en termes de format, de quantité et d’autres facteurs.

3. Améliore l’accès aux données

Les tests logiciels automatisés ne fonctionnent efficacement que lorsque les données sont disponibles à des moments prédéterminés. Par exemple, les outils de test de l’entrepôt de données peuvent avoir besoin d’accéder aux données à certains moments à des fins d’authentification. Comme le TDM se concentre sur le stockage des données, les données appropriées sont toujours prêtes lorsque le logiciel de test automatisé et le calendrier de production l’exigent.

4. Assure la conformité des données

TDM aide les organisations à rester en conformité avec toutes les réglementations gouvernementales et autres, telles que
HIPPA
,
CCPA
et le règlement européen
GDPR
. Gestion des données de test Le GDPR et d’autres réglementations de ce type exigent des données de production qui peuvent inclure des noms d’utilisateur, des données de localisation, des informations personnelles, et plus encore – des données qui doivent être masquées avant que les tests puissent avoir lieu.

Le site meilleurs outils de gestion des données de test permettent aux organisations d’anonymiser automatiquement les données pour un usage interne et externe afin de garantir la conformité.

Défis et pièges de la gestion des données d’essai

défis des tests de charge

Si la gestion des données de test présente des avantages essentiels pour le développement de logiciels au niveau de l’entreprise, elle comporte également des pièges potentiels. Comprendre les défis de la GDT permet aux organisations d’anticiper et de minimiser leurs effets.

1. Le clonage de production est lent et coûteux

Pour obtenir des données de test, la plupart des organisations extrairont des données des serveurs de production, puis les rendront anonymes. Toutefois, la collecte de données de production peut prendre beaucoup de temps, surtout à la fin du processus de développement, lorsqu’il s’agit de traiter de grandes quantités de code.

Après avoir cloné les données, vous avez besoin d’un endroit pour les stocker. Les coûts d’infrastructure et de stockage peuvent s’accumuler rapidement. Vous pouvez atténuer ces coûts grâce au découpage des données. Au lieu de cloner l’ensemble des données de production, l’équipe va découper une “tranche” de données plus petite et représentative.

2. Les processus d’obfuscation ajoutent du coût et de la complexité

Comme décrit précédemment, les données des utilisateurs sont fortement réglementées, même pour les tests internes, et nécessitent une anonymisation. Malheureusement, le processus d’obscurcissement des données ajoute de la complexité et des coûts au processus de développement.

Bien que la rapidité, la précision et la rentabilité de l’obscurcissement soient toutes améliorées par les outils de test automatisés, il existe toujours une courbe d’apprentissage pour les équipes concernées.

Principaux signes / raisons indiquant que votre organisation a besoin d’une gestion des données de test

Si tous les développements logiciels bénéficient de la gestion des données de test, les organisations ne donnent pas toujours la priorité à la mise en œuvre. Les signes suivants indiquent qu’une organisation verra des avantages quasi immédiats à la mise en œuvre de la GDT :

  • La taille des données augmente “de manière générale”, notamment la taille des ensembles de données, le nombre total d’ensembles de données, les instances de base de données et les systèmes en amont.
  • Une part importante du temps de production est consacrée à la préparation des données pour les tests.
  • Les données de production dépassent de loin la quantité de données d’essai disponibles.
  • Les fonctionnalités des applications sont mises en ligne avec des erreurs.
  • Les équipes de test sont décentralisées ou doivent s’appuyer sur des données provenant d’une source centrale.
  • Les équipes de test sont surchargées de travail et incapables de suivre les besoins en matière de test.
  • Les données en amont génèrent la grande majorité des données d’essai.
  • Les ensembles de données d’essai ne sont pas réutilisables ou faciles à reproduire.

La gestion des données de test permet de réduire, de corriger et de prévenir ces problèmes, entre autres.

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Types de données dans les tests logiciels

Les applications logicielles génèrent d’incroyables volumes de données pendant leur développement et après leur mise en service. Le site processus de gestion des données de test se concentre généralement sur les types de données suivants :

1. Données de production

Les données de production sont générées par des personnes réelles utilisant votre application. Selon la taille de votre base d’utilisateurs et la complexité de votre application, le volume de production peut devenir très important, très rapidement – c’est pourquoi il est généralement divisé en sous-ensembles en fonction des besoins de test.

Notez que les données de production contiennent souvent des informations sensibles relatives à
questions de conformité
telles que des données médicales et financières, qui nécessitent d’être obscurcies.

2. Données synthétiques

Les données synthétiques sont créées soit manuellement, soit à l’aide d’outils de test automatisés. Il simule le plus fidèlement possible le comportement réel des utilisateurs.

Bien qu’elles permettent de contourner la nécessité de brouiller les données, les données synthétiques ont une utilité limitée. Il est principalement utilisé pour tester la charge des nouvelles fonctionnalités.

La création précise de données synthétiques requiert un haut niveau d’expertise, bien qu’un outil de gestion automatisée des données de test facilite la tâche.

3. Données valides

Les données valides sont le terme utilisé pour décrire les données produites lorsqu’aucune erreur ou incident inattendu ne se produit. Le format, les valeurs et la quantité des données correspondent aux attentes du pré-test. Les données valides testent ce que l’on appelle le “chemin heureux”, c’est-à-dire lorsque le parcours de l’utilisateur suit le cours prévu.

4. Données non valides

Les données non valides proviennent du “chemin malheureux”. Il s’agit des données issues de scénarios et de défaillances inattendus. Les données invalides sont également utilisées dans le cadre des tests de chaos, qui permettent de tester les limites d’une application sous un déluge de mauvaises données.

Qu’est-ce qui constitue des “données de bonne qualité” à des fins de test logiciel ?

Liste de contrôle des tests logiciels

Effectuer des tests avec des données incomplètes ou non pertinentes est souvent pire que de renoncer complètement aux tests, car les conclusions tirées et les mesures prises par la suite seront incorrectes. Mais comment les organisations identifient-elles les “bonnes” données à des fins de test logiciel ? Recherchez ces trois caractéristiques de qualité des données :

1. Précision

Les bonnes données reflètent fidèlement les procédures de la vie réelle. Si vous utilisez des données de production masquées, elles doivent se rapporter directement au domaine que vous testez – il ne peut s’agir d’un échantillon aléatoire du comportement des utilisateurs. Les données synthétiques doivent ressembler exactement au comportement réel des utilisateurs, y compris à leur nature imprévisible.

2. Validité

Les bonnes données correspondent à l’objectif de votre scénario d’essai. Par exemple, la plupart des acheteurs en ligne n’achètent pas 200 exemplaires d’un même article, de sorte que des tests approfondis du comportement du système dans ce scénario constituent une mauvaise utilisation des ressources. Cependant, vous voulez tester les situations où les gens achètent dix articles.

3. Exceptions

Les données doivent couvrir des problèmes qui se produiront probablement, mais peu fréquemment. Un scénario dans lequel un client paie un article avec un code de réduction est un exemple courant de “données d’exception” dans le domaine du commerce électronique.

Quelles questions devez-vous poser avant et pendant la planification de la gestion des tests de données ?

Le succès des tests est largement déterminé dans la phase de planification. Au cours des étapes initiales, les équipes doivent se poser les questions suivantes.

1. De quelles données avons-nous besoin ?

Déterminer les données à collecter est un processus en deux parties. Tout d’abord, elle doit être liée au scénario de test. Elle doit également être pertinente sur le plan commercial pour aider les tests à rester rentables et efficaces.

2. De combien de données avons-nous besoin ?

Un excès de données, comme la copie de toutes les données de production, est coûteux, prend du temps et complique excessivement le processus. D’autre part, si la taille de l’échantillon est trop petite, les résultats seront inexacts.

3. Quand avons-nous besoin des données ?

Les tests sont-ils programmés, ou les données doivent-elles être disponibles à la demande ? Les équipes doivent coordonner tous les calendriers de tests et les cycles de rafraîchissement avant le début des tests.

4. Quel type de test est nécessaire ?

Automatisation des tests logiciels nécessite des ensembles de données stables et prévisibles. Si les données nécessaires à votre test varient considérablement, les tests manuels peuvent donner de meilleurs résultats.

Étapes de la gestion des tests de données

les étapes de la mise en place d'un système robuste de gestion des données d'essai (TDM)

Bien que les spécificités varient, les développeurs de logiciels au niveau de l’entreprise suivent généralement les étapes suivantes lors de la mise en œuvre d’une stratégie TDM.

1. Création de données – Techniques de génération de données pour les tests, etc.

Pour générer des données efficaces, vous devez tenir compte de leur exactitude et de leur pertinence. Reproduit-il des scénarios réalistes ? En outre, vous devez générer des données d’exception, qui couvrent des scénarios hors de l’activité typique des utilisateurs.

2. Obfuscation des données

Vous devrez masquer toutes les données de production pour rester dans la conformité réglementaire. Les types d’obfuscation les plus courants sont l’anagramme, le cryptage, la substitution et l’annulation. Si l’obscurcissement manuel est possible dans une mesure limitée, le masquage au niveau de l’entreprise nécessite des outils automatisés.

3. Découpage des données

Copier toutes les données de production est souvent une perte de ressources et de temps. Le découpage des données permet de rassembler un ensemble gérable de données pertinentes, ce qui augmente la vitesse et la rentabilité des tests.

4. Approvisionnement

Le provisionnement intervient après l’obtention et le masquage des données. Pendant le provisionnement, les données sont déplacées dans l’environnement de test. Les outils automatisés permettent d’introduire des ensembles de tests dans des environnements de test en utilisant l’intégration CI/CD, avec la possibilité d’un ajustement manuel.

5. Intégrations

Les données de test provenant de sources multiples au sein de l’écosystème informatique doivent être intégrées dans le pipeline CI/CD (le pipeline CI/CD est le processus établi pour les changements de code). Pour parvenir à l’intégration, il faut identifier très tôt tous les canaux de données.

6. Versioning

La création de versions des données de test aide les équipes à répéter les tests pour évaluer les résultats. En outre, les versions permettent de contrôler les modifications précises des paramètres d’essai.

Caractéristiques et propriétés de la gestion des données d’essai

TDM s’adapte aux besoins en constante évolution de tout projet de développement logiciel. Toutefois, quels que soient les ajustements nécessaires pour une organisation, le processus GDT présentera également les caractéristiques suivantes :

1. Amélioration de la qualité et de la fidélité des données

La GDT augmente la précision et le réalisme de vos données de test afin qu’elles fournissent un échantillon réellement représentatif du comportement des utilisateurs. Tous les processus mènent finalement à un seul objectif : une expérience utilisateur fiable et stable.

2. Conformité réglementaire

Logiciel de gestion des données d’essai garantit que toutes les données de production sont suffisamment masquées avant les tests, ce qui permet à votre organisation de respecter toutes les réglementations en matière de confidentialité. En restant conforme, vous éviterez les répercussions juridiques, notamment les amendes, et les problèmes de relations publiques négatives.

3. Amélioration de la qualité des produits

L’assurance qualité est un processus long et coûteux, mais également nécessaire pour lancer des applications fonctionnelles et conviviales. Les processus TDM permettent une identification plus rapide des erreurs, une meilleure sécurité et des tests plus polyvalents par rapport à la méthode traditionnelle en silo.

Comment mettre en œuvre la gestion des données de test

RPA et centre d'automatisation des tests (TCoE)

Le produit logiciel de votre organisation dictera une variété de spécificités de test, mais la mise en œuvre de base de concepts de gestion des données de test implique les cinq étapes suivantes :

Étape 1 : Planification

Commencez par former une équipe de test des données, qui déterminera ensuite les exigences en matière de gestion des données de test et de documentation tout en élaborant un plan de test complet.

Étape 2 : Analyse

Au cours de la phase d’analyse, les besoins en données des différentes équipes sont consolidés. La sauvegarde, le stockage et les questions logistiques similaires sont également mis en œuvre.

Étape 3 : Conception

La phase de conception est le point final de la planification avant le début des essais. Les équipes doivent identifier toutes les sources de données et finaliser les plans de communication, de documentation et de test.

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Étape 4 : Construire

La phase de construction est l’étape où “le caoutchouc rencontre la route”. Les plans sont exécutés. Tout d’abord, le masquage des données se produit. Ensuite, les données sont sauvegardées. Enfin, les tests sont effectués.

Étape 5 : Maintenance

Après mise en œuvre de la gestion des données de testL’entreprise devra maintenir les processus pendant tout le cycle de vie du projet. La maintenance du TDM comprend le dépannage, la mise à niveau des données d’essai existantes et l’ajout de nouveaux types de données.

Stratégies de gestion des données d’essai

comment les tests d'automatisation fonctionnent-ils dans des secteurs comme la banque par exemple ?

Comme la GDT touche à de nombreux éléments différents du processus de développement, elle peut rapidement devenir compliquée. Les stratégies suivantes vous permettent de rester concentré et d’affiner continuellement la stratégie de votre organisation. approche de la gestion des données de test.

Stratégie 1 : Améliorer la livraison des données

Chercher à réduire systématiquement le délai de livraison des données d’essai en utilisant
services de test de logiciels
tels que
ZAPTEST
. Les outils dotés de fonctionnalités DevOps rationalisent les tests grâce à une approche simple.

Avec ZAPTEST, les utilisateurs peuvent sélectionner des données de test séquentielles, aléatoires ou uniques en utilisant un nombre automatique ou spécifique de lignes. Ils peuvent spécifier des politiques de plage de données et de “hors valeurs”, ce qui permet de créer des scénarios de test réalistes axés sur les données pour les tests fonctionnels (interface utilisateur et API), les tests de performance et le RPA.

En outre, les logiciels d’essais automatisés peuvent remplacer les systèmes de billetterie informatique par un système en libre-service pour les utilisateurs.

Stratégie 2 : réduire les coûts d’infrastructure

Le volume des données de test augmente au cours du développement, ce qui entraîne une utilisation accrue des ressources de l’infrastructure. Les outils de GDT peuvent contribuer à minimiser les coûts d’infrastructure associés grâce à la consolidation des données, à l’archivage et à un processus appelé “bookmarking”, qui permet de mieux utiliser l’espace de l’environnement de test.

Stratégie 3 : améliorer la qualité des données

Les solutions de gestion des données de test améliorent continuellement les caractéristiques de la qualité des données en se concentrant sur trois éléments clés : l’âge, l’exactitude et la taille des données.

Comment améliorer la gestion des données de test

Le TDM n’est pas un processus statique. Après la configuration initiale, vous devrez vous efforcer d’apporter des améliorations constantes en suivant les étapes suivantes meilleures pratiques en matière de gestion des données de test.

1. Isoler les données

En exécutant des tests dans un environnement contrôlé, vous pouvez isoler les données pour mieux comparer les résultats attendus et réels. L’isolement des données permet également de réaliser des tests en parallèle.

2. Minimiser le stockage de la base de données

Le stockage des données de test dans des bases de données réduit la vitesse des tests automatiques tout en augmentant la difficulté d’isoler les données. Les outils automatisés, ainsi que des techniques telles que le découpage des données, permettent de réduire la quantité de stockage nécessaire dans les bases de données.

3. Se concentrer sur les tests unitaires

Suivez les lignes directrices établies par la
pyramide d’automatisation des tests
qui recommande que les tests unitaires représentent environ 50 % de vos tests. Les tests unitaires fonctionnent indépendamment des données externes, coûtent beaucoup moins cher que les autres types de tests et sont relativement rapides à mettre en œuvre.

Comment mesurer la gestion des données de test

qu'est-ce que l'automatisation des tests logiciels

Les mesures suivantes fournissent des informations cruciales sur l’efficacité de vos stratégies de GDT.

1. Les données d’essai disponibles sont-elles suffisantes ?

Vous pouvez mesurer la disponibilité des données de test en suivant le temps passé à gérer les données pour les utiliser dans les tests. Si les données sont insuffisantes, le temps de développement est ralenti et les développeurs se sentent limités.

2. Les données de test sont-elles disponibles pour les tests automatisés ?

Les processus de test automatisés nécessitent des données à la demande. Surveillez le pourcentage d’ensembles de données disponibles, ainsi que la fréquence d’accès et de rafraîchissement de ces ensembles.

3. Les tests automatisés sont-ils limités par les données de test ?

Combien de tests automatisés pouvez-vous exécuter avec vos données de test actuelles ? Si vous devez exécuter plus de tests que vos données ne le permettent, vous devrez recueillir des données de test plus fréquemment.

La façon la plus simple et la plus précise d’obtenir ces mesures est d’utiliser un logiciel de gestion des données d’essai.

 

Problèmes de confidentialité et comment les prévenir

Si, à l’origine, la gestion des données de test était une méthode de collecte et d’analyse des données, elle est devenue, au fil du temps, tout aussi importante pour prévenir divers problèmes de confidentialité.

1. Règlement sur les données

TDM veille à ce que votre entreprise reste en conformité avec la CCPA, la HIPAA, le GDPR et toutes les autres réglementations pertinentes en matière de confidentialité des données. Le fait de ne pas masquer correctement les données pendant les tests peut entraîner d’importantes sanctions financières et même potentiellement pénales.

2. Réaction des consommateurs

Les violations de données peuvent nuire considérablement à l’image d’une entreprise, car les utilisateurs hésiteront à utiliser une application sujette aux fuites. La mise en œuvre de la gestion des données de test permet de gagner la confiance des utilisateurs en prévenant les fuites et en garantissant aux utilisateurs potentiels que leurs données seront protégées.

Conclusion

Le besoin de tests dans le développement de logiciels ne fera que devenir plus nécessaire et plus complexe. Pour rationaliser les processus de développement, tout en maintenant le contrôle de la qualité, les entreprises devront utiliser un logiciel de gestion des données d’essai, en particulier des outils de gestion des essais tels que ceux créés par
ZAPTEST
.

Le site meilleurs outils de gestion des données de test permettent de créer et de gérer des données de test de manière complète et réactive, ce qui permet d’obtenir un logiciel supérieur doté de fonctionnalités plus importantes et livré plus rapidement que jamais.

FAQs

Voici des réponses rapides aux questions les plus courantes sur la gestion des données de test dans les tests de logiciels.

Qu’est-ce que la gestion des données de test ?

La gestion des données de test est la création, la gestion et l’analyse des données nécessaires aux outils de test automatisés des entrepôts de données. Les processus se concentrent sur l’identification de données de haute qualité relatives à des paramètres d’essai spécifiques, leur masquage et leur transmission aux équipes appropriées.

Les meilleurs outils de gestion des données de test automatisent une grande partie des processus tels que la collecte, l’obscurcissement et le stockage des données.

Qu’est-ce que les données de test dans les tests logiciels ?

Une grande partie des données utilisées dans les tests de logiciels sont des données de production, qui sont générées par des utilisateurs réels. En raison des règles de confidentialité, les données de production doivent être masquées avant d’être utilisées dans les tests.

Les données de test logiciel peuvent également être synthétiques, ce qui signifie qu’elles sont fabriquées artificiellement pour reproduire le comportement d’utilisateurs réels aussi précisément que possible. Il est souvent utilisé pour tester les nouvelles fonctionnalités ou les mises à niveau avant leur mise en service.

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Alex Zap Chernyak

Alex Zap Chernyak

Founder and CEO of ZAPTEST, with 20 years of experience in Software Automation for Testing + RPA processes, and application development. Read Alex Zap Chernyak's full executive profile on Forbes.

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