fbpx

Get your 6-month No-Cost Opt-Out offer for Unlimited Software Automation?

Ciklus razvoja softvera ispunjen je izazovima, budući da se organizacije suočavaju ne samo s smanjenim vremenom izlaska na tržište, već i s povećanom složenošću aplikacija. Kako bi osigurali da aplikacije ostanu stabilne i funkcionalne, od početnog razvoja do lansiranja proizvoda i nakon toga, organizacije moraju koristiti različite vrste testiranja.

Naravno, kako razvoj postaje složeniji, tako raste i potrebno testiranje. Vitalna komponenta svakog uspješnog scenarija testiranja je upravljanje testnim podacima (TDM). Omogućuje organizacijama na razini poduzeća da usmjere, automatiziraju i kontroliraju sve vrste testiranja koje se koriste uz smanjenje troškova i povećanje kvalitete testiranja.

Sadržaj dokumenta

Što je upravljanje testnim podacima (TDM) u testiranju softvera?

Upravljanje testnim podacima je proces stvaranja, upravljanja, implementacije i isporuke testnih podataka. Tradicionalno, testiranje razvoja softvera odvijalo se u decentraliziranim silosima, ali TDM konsolidira testiranje pod djelokrugom jednog tima, grupe ili odjela.

Usluge upravljanja testnim podacima prikupljaju podatke potrebne za automatske testove softvera, uključujući podatke iz testiranja jedinica, integracije i sustava. Uključuje dobivanje i pohranjivanje odgovarajućih i točnih podataka potrebnih za automatizirane testove, smanjujući ili eliminirajući potrebu za ljudskim sudjelovanjem u procesu testiranja (koncept sličan robotska automatizacija procesa ).

Kako je TDM postajao sve popularniji, proširio se na generiranje sintetičkih podataka, maskiranje podataka, podskupove, umjetnu inteligenciju i još mnogo toga.

U konačnici, upravljanje testnim podacima povećava pouzdanost i kvalitetu gotovog softverskog proizvoda, što rezultira vrhunskim iskustvom krajnjeg korisnika. Također, aspekt zamagljivanja podataka u TDM-u pomaže organizacijama da se pridržavaju svih primjenjivih zakona i propisa o privatnosti podataka.

Tko koristi upravljanje testnim podacima (TDM) u testiranju softvera?

Iako bi odgovor “svi” mogao zvučati jednostavno i široko, istina je da testirate tehnike upravljanja podacima koristi svim vrstama softverskih aplikacija. Ako se testiranje odvija tijekom razvojnog ciklusa (a trebalo bi), TDM procesi povećavaju točnost, organizaciju i korisnost rezultata.

Budući da svaki razvoj softvera zahtijeva testiranje, TDM će biti od koristi gotovo svakom projektu. Ipak, određene organizacije i aplikacije praktički nalažu upotrebu strategije upravljanja testnim podacima .

Aplikacije na razini poduzeća zahtijevaju TDM zbog svojih složenih, višestrukih potreba testiranja. TDM koristi sva glavna područja testiranja koja se nalaze u razvoju poduzeća, uključujući funkcionalno, nefunkcionalno testiranje, testiranje performansi i automatizaciju.

Osim toga, procesi zamagljivanja TDM-a čine njegovu upotrebu ključnom za aplikacije koje uključuju osobne ili osjetljive podatke, uključujući sva mjesta ili aplikacije povezane s e-trgovinom, financijama i zdravstvenom skrbi.

Za koje je vrste testiranja namijenjeno upravljanje podacima?

Upravljanje podacima fokusirano je na tri široke kategorije testiranja.

1. TDM za testiranje performansi

Testiranje performansi mjeri performanse aplikacije pod očekivanim radnim opterećenjem, procjenjujući njen odziv, stabilnost i skalabilnost. TDM vam omogućuje fokusiranje testiranja na infrastrukturu i elemente okrenute korisniku kako biste postigli brze i pouzdane performanse.

Najbolji alati za upravljanje testiranjem pomažu povećati cikluse osvježavanja i generirati skupne podatke.

2. TDM za funkcionalno testiranje

Dok testiranje performansi analizira brzinu i stabilnost aplikacije, funkcionalno testiranje utvrđuje djeluje li softver u skladu s unaprijed određenim zahtjevima. U osnovi: Radi li softver ono što bi trebao? Usluge upravljanja testnim podacima pomažu u održavanju kontrole kvalitete nad temeljnom aplikacijom te novim i nadograđenim značajkama.

TDM pomaže ublažiti ili spriječiti nisku pokrivenost, ograničenja pristupa, duge vremenske okvire izvora podataka, veliku ovisnost i probleme povezane s veličinom okoline za testiranje.

3. TDM u automatiziranom testiranju

Strategija testiranja podataka za automatizaciju i hiperautomatizaciju procesi omogućuju rad bez dodira, a istovremeno povećavaju točnost smanjenjem mogućnosti ljudske pogreške. Procesi upravljanja testnim podacima koriste se u svim vrstama alata za automatizaciju upravljanja testnim podacima i testiranja, uključujući robotska automatizacija procesa .

Strategija testnih podataka za automatizaciju pomaže ublažiti sporo kreiranje front-end podataka, nedostatak pristupa dinamičkim podacima i nemogućnost pristupa okruženju za testiranje.

Prednosti upravljanja testnim podacima

prednosti postavljanja ispitnog centra izvrsnosti (TCoE)

TDM strategije, zajedno s testnim alatima za automatizaciju upravljanja podacima , pružaju višestruke prednosti za organizacije na razini poduzeća.

1. Poboljšava kvalitetu podataka

Sva testiranja na svijetu su beskorisna ako se temelje na nepotpunim, nevažnim ili oštećenim podacima. TDM identificira, upravlja i pohranjuje podatke potrebne za automatizirano testiranje, tako da možete osigurati da su prikladni i potpuni. Osim toga, ukidanjem potrebe za prijenosom podataka između više testera, oštećenje podataka je minimalizirano, ako ne i eliminirano.

2. Razvija realne podatke

Rezultati testiranja bit će neproduktivni ako podaci testiranja ne predstavljaju točne proizvodne podatke. TDM omogućuje organizacijama identificiranje i pohranjivanje testnih podataka koji odražavaju podatke pronađene na produkcijskim poslužiteljima, osiguravajući da rezultati testova odražavaju softverske funkcije u stvarnom svijetu. Nazivaju se “realistični podaci”, slični su proizvodnim podacima u formatu, količini i drugim čimbenicima.

3. Poboljšava pristup podacima

Automatizirano testiranje softvera djeluje učinkovito samo kada su podaci dostupni u unaprijed određeno vrijeme. Na primjer, alati za testiranje skladišta podataka možda će morati pristupiti podacima u određeno vrijeme u svrhu provjere autentičnosti. Budući da se TDM fokusira na pohranjivanje podataka, odgovarajući podaci uvijek su spremni kada to zahtijeva softver za automatizirano testiranje i vremenski okvir proizvodnje.

4. Osigurava usklađenost podataka

TDM pomaže organizacijama u održavanju usklađenosti sa svim relevantnim državnim i drugim propisima, kao što su HIPPA , CCPA i EU GDPR. Upravljanje testnim podacima GDPR i drugi slični propisi zahtijevaju proizvodne podatke koji mogu uključivati korisnička imena, podatke o lokaciji, osobne podatke i još mnogo toga – podatke koje je potrebno maskirati prije nego što se testiranje može izvesti.

Najbolji alati za upravljanje testnim podacima omogućuju organizacijama da automatski anonimiziraju podatke za unutarnju i vanjsku upotrebu kako bi se osigurala usklađenost.

Izazovi i zamke upravljanja testnim podacima

izaziva testiranje opterećenja

Dok upravljanje testnim podacima pruža vitalne prednosti za razvoj softvera na razini poduzeća, ono također ima potencijalne zamke. Razumijevanje izazova TDM-a omogućuje organizacijama da predvide i minimiziraju njihove učinke.

1. Proizvodno kloniranje je sporo i skupo

Za dobivanje podataka testiranja većina će organizacija povući podatke s produkcijskih poslužitelja i zatim ih anonimizirati. Međutim, prikupljanje proizvodnih podataka može oduzimati puno vremena, osobito kasno u procesu razvoja kada se radi o velikim količinama koda.

Nakon kloniranja podataka, morate ih negdje pohraniti. Troškovi infrastrukture i skladištenja mogu se brzo zbrojiti. Te troškove možete ublažiti rezanjem podataka. Umjesto kloniranja svih proizvodnih podataka, tim će izrezati manji, reprezentativni “odsječak” podataka.

2. Procesi maskiranja povećavaju troškove i složenost

Kao što je ranije opisano, korisnički podaci su strogo regulirani, čak i za interno testiranje, i zahtijevaju anonimizaciju. Nažalost, proces maskiranja podataka povećava složenost i troškove razvojnog procesa.

Iako su brzina, točnost i isplativost maskiranja poboljšani automatiziranim alatima za testiranje, krivulja učenja za relevantne timove i dalje će postojati.

Glavni znakovi/razlozi koji pokazuju da je vašoj organizaciji potrebno upravljanje testnim podacima

Dok sav razvoj softvera ima koristi od upravljanja testnim podacima, organizacije ne daju uvijek prioritet implementaciji. Sljedeći znakovi pokazuju da će organizacija vidjeti gotovo trenutne koristi od implementacije TDM-a:

  • Veličina podataka se povećava “posvuda”, uključujući povećanja veličine skupa podataka, ukupnih skupova podataka, instanci baze podataka i uzvodnih sustava.
  • Značajna količina proizvodnog vremena troši se na pripremu podataka za testiranje.
  • Podaci o proizvodnji daleko nadmašuju količinu dostupnih podataka o testiranju.
  • Značajke aplikacije rade s pogreškama.
  • Timovi za testiranje su decentralizirani ili se moraju oslanjati na podatke iz središnjeg izvora.
  • Timovi za testiranje su preopterećeni i ne mogu pratiti potrebe testiranja.
  • Upstream podaci generiraju veliku većinu podataka testiranja.
  • Skupovi podataka testiranja ne mogu se ponovno koristiti niti ih je lako duplicirati.

Upravljanje testnim podacima pomaže smanjiti, ispraviti i spriječiti ove probleme, između ostalog.

IS YOUR COMPANY IN NEED OF

ENTERPRISE LEVEL

TASK-AGNOSTIC SOFTWARE AUTOMATION?

Vrste podataka u testiranju softvera

Softverske aplikacije generiraju nevjerojatne količine podataka tijekom razvoja i nakon izdavanja. The proces upravljanja testnim podacima obično se fokusira na sljedeće vrste podataka:

1. Podaci o proizvodnji

Podatke o proizvodnji generiraju stvarni ljudi koji koriste vašu aplikaciju. Ovisno o veličini vaše baze korisnika i složenosti vaše aplikacije, obujam proizvodnje može postati vrlo velik, vrlo brzo – zbog čega se obično dijeli na podskupove na temelju potreba testiranja.

Imajte na umu da proizvodni podaci često sadrže osjetljive informacije u vezi s problemima usklađenosti , kao što su medicinski i financijski podaci, koji zahtijevaju maskiranje.

2. Sintetički podaci

Sintetički podaci izrađuju se ručno ili automatiziranim alatima za testiranje. Simulira ponašanje stvarnog korisnika što je moguće bliže.

Iako zaobilazi potrebu za zamagljivanjem podataka, sintetički podaci imaju ograničenu korisnost. Prvenstveno se koristi za testiranje novih značajki.

Precizno stvaranje sintetičkih podataka zahtijeva visoku razinu stručnosti, iako automatizirani alat za upravljanje testnim podacima to olakšava.

3. Važeći podaci

Valjani podaci su izraz koji se koristi za opisivanje podataka proizvedenih kada se ne pojave neočekivane pogreške ili incidenti. Format podataka, vrijednosti i količina usklađeni su s očekivanjima prije testiranja. Valjani podaci testiraju ono što se naziva “sretnim putem”, a to je kada korisnikovo putovanje slijedi predviđeni tijek.

4. Nevažeći podaci

Nevažeći podaci proizlaze iz “nesretnog puta”. To su podaci iz neočekivanih scenarija i grešaka. Nevažeći podaci također se koriste kao dio testiranja kaosa, kojim se testiraju ograničenja aplikacije pod poplavom loših podataka.

Što čini “podatke dobre kvalitete” za potrebe testiranja softvera?

Kontrolni popis za testiranje softvera

Testiranje s nepotpunim ili nerelevantnim podacima često je gore od potpunog odustajanja od testiranja, budući da će izvedeni zaključci i naknadno poduzete radnje biti netočni. Ali kako organizacije identificiraju “dobre” podatke za potrebe testiranja softvera? Potražite ove tri karakteristike kvalitete podataka:

1. Točnost

Dobri podaci usko odražavaju postupke iz stvarnog života. Ako koristite maskirane proizvodne podatke, oni bi se trebali izravno odnositi na područje koje testirate – to ne može biti slučajni uzorak ponašanja korisnika. Sintetički podaci trebali bi točno nalikovati stvarnom ponašanju korisnika, uključujući njihovu nepredvidivu prirodu.

2. Valjanost

Dobri podaci odgovaraju svrsi vašeg scenarija testiranja. Na primjer, većina kupaca na mreži ne kupuje 200 količina jednog artikla, pa je opsežno testiranje ponašanja sustava u tom scenariju loša upotreba resursa. Međutim, želite testirati situacije u kojima ljudi kupuju deset artikala.

3. Iznimke

Podaci bi trebali pokrivati probleme koji će se vjerojatno dogoditi, ali rijetko. Scenarij u kojem kupac plaća artikl pomoću koda kupona uobičajen je primjer “podataka o iznimci” u areni e-trgovine.

Koja pitanja trebate postaviti prije i tijekom planiranja upravljanja testiranjem podataka?

Uspjeh testiranja uvelike je određen u fazi planiranja. Tijekom početnih faza, timovi bi trebali postaviti sljedeća pitanja.

1. Koji podaci su nam potrebni?

Određivanje podataka koje je potrebno prikupiti sastoji se od dva dijela. Prvo, mora se odnositi na scenarij testiranja. Također mora imati poslovnu važnost kako bi testiranje ostalo isplativo i učinkovito.

2. Koliko podataka trebamo?

Previše podataka, kao što je kopiranje svih proizvodnih podataka, skupo je, oduzima puno vremena i previše komplicira proces. S druge strane, ako je uzorak premalen, rezultati će biti netočni.

3. Kada su nam potrebni podaci?

Je li testiranje planirano ili bi podaci trebali biti dostupni na zahtjev? Timovi trebaju koordinirati sve rasporede testiranja i cikluse osvježavanja prije početka testiranja.

4. Koja je vrsta testiranja potrebna?

Automatizacija testiranja softvera zahtijeva stabilne, predvidljive skupove podataka. Ako se podaci potrebni za vaš test značajno razlikuju, ručno testiranje moglo bi dati bolje rezultate.

Koraci u upravljanju testiranjem podataka

koraci u postavljanju robusnog sustava za upravljanje testnim podacima (TDM)

Iako će se specifičnosti razlikovati, programeri softvera na razini poduzeća općenito će slijediti ove korake pri implementaciji TDM strategije.

1. Stvaranje podataka – Tehnike generiranja podataka za testiranje, itd.

Da biste generirali učinkovite podatke, morat ćete razmotriti njihovu točnost i relevantnost. Ponavlja li realne scenarije? Osim toga, trebate generirati podatke o iznimkama, koji pokrivaju scenarije izvan tipične aktivnosti korisnika.

2. Prikrivanje podataka

Morat ćete maskirati sve proizvodne podatke kako biste ostali u skladu s propisima. Najčešće vrste maskiranja uključuju anagramiranje, enkripciju, zamjenu i poništavanje. Dok je ručno maskiranje moguće u ograničenom kapacitetu, maskiranje na razini poduzeća zahtijeva automatizirane alate.

3. Rezanje podataka

Kopiranje svih proizvodnih podataka često je gubitak resursa i vremena. S rezanjem podataka skuplja se upravljiv skup relevantnih podataka, povećavajući brzinu i isplativost testiranja.

4. Opskrba

Omogućavanje se događa nakon što su podaci dobiveni i maskirani. Tijekom pružanja, podaci se premještaju u okolinu za testiranje. Automatizirani alati pružaju mogućnost unosa ispitnih skupova u testna okruženja pomoću CI/CD integracije, s mogućnošću ručnog podešavanja.

5. Integracije

Testni podaci iz više izvora unutar IT ekosustava moraju se integrirati u CI/CD cjevovod (CI/CD cjevovod je uspostavljeni proces za izmjene koda). Postizanje integracije zahtijeva ranu identifikaciju svih podatkovnih kanala.

6. Verzija

Stvaranje verzija testnih podataka pomaže timovima da ponove testove kako bi ocijenili rezultate. Osim toga, verzije omogućuju praćenje preciznih promjena parametara ispitivanja.

Karakteristike i svojstva upravljanja testnim podacima

TDM se prilagođava stalno promjenjivim potrebama bilo kojeg projekta razvoja softvera. Međutim, bez obzira na sve potrebne prilagodbe za organizaciju, TDM proces će također prikazati sljedeće karakteristike:

1. Poboljšana kvaliteta i vjernost podataka

TDM povećava točnost i realističnost vaših podataka testiranja tako da pruža istinski reprezentativan uzorak ponašanja korisnika. Svi procesi u konačnici vode jednom cilju: pouzdanom, stabilnom korisničkom iskustvu.

2. Usklađenost s propisima

Testirajte softver za upravljanje podacima osigurava da su svi proizvodni podaci dovoljno maskirani prije testiranja, čuvajući vašu organizaciju u skladu sa svim propisima o privatnosti. Ako ostanete usklađeni, izbjeći ćete pravne posljedice, uključujući novčane kazne i negativne probleme u odnosima s javnošću.

3. Poboljšana kvaliteta proizvoda

Osiguranje kvalitete je dugotrajan i skup proces – ali također neophodan za pokretanje funkcionalnih aplikacija koje su jednostavne za korištenje. TDM procesi omogućuju bržu identifikaciju pogrešaka, poboljšanu sigurnost i svestranije testiranje u usporedbi s tradicionalnom metodom siled.

Kako implementirati upravljanje testnim podacima

RPA i Testni centar za automatizaciju (TCoE)

Softverski proizvod vaše organizacije diktirati će različite specifičnosti testiranja, ali osnovna implementacija koncepata upravljanja testnim podacima uključuje sljedećih pet koraka:

Korak 1: Planiranje

Započnite formiranjem tima za testiranje podataka, koji će zatim odrediti zahtjeve i dokumentaciju za upravljanje testnim podacima, a istovremeno će razviti sveobuhvatan plan testiranja.

Korak 2: Analiza

Tijekom faze analize konsolidiraju se zahtjevi za podacima u timovima. Sigurnosna kopija, pohrana i slična logistička pitanja također su implementirana.

Korak 3: Dizajn

Faza dizajna je konačna točka planiranja prije početka testiranja. Timovi bi trebali identificirati sve izvore podataka dok također finaliziraju planove za komunikaciju, dokumentaciju i aktivnosti testiranja.

IS YOUR COMPANY IN NEED OF

ENTERPRISE LEVEL

TASK-AGNOSTIC SOFTWARE AUTOMATION?

Korak 4: Izgradite

Faza izgradnje je mjesto gdje se “guma susreće s cestom”. Planovi se ostvaruju. Prvo dolazi do maskiranja podataka. Zatim se sigurnosno kopiraju podaci. Na kraju se izvodi testiranje.

Korak 5: Održavanje

Nakon probne implementacije upravljanja podacima, tvrtka će morati održavati procese za životni ciklus projekta. TDM održavanje uključuje rješavanje problema, nadogradnju postojećih testnih podataka i dodavanje novih vrsta podataka.

Testirajte strategije upravljanja podacima

kako funkcionira testiranje automatizacije u industrijama poput bankarstva na primjer

Budući da TDM dotiče toliko različitih elemenata razvojnog procesa, može se brzo zakomplicirati. Sljedeće strategije omogućuju vam da ostanete usredotočeni i neprestano usavršavate svoju organizaciju pristup upravljanju testnim podacima .

Strategija 1: Poboljšajte isporuku podataka

Nastojte dosljedno smanjiti vrijeme isporuke testnih podataka korištenjem usluga testiranja softvera kao što je ZAPTEST. Alati s DevOps mogućnostima pojednostavljuju testiranje pristupom s malim dodirom.

Uz ZAPTEST korisnici mogu odabrati Sekvencijalno; Nasumični ili jedinstveni testni podaci koji koriste automatski ili određeni broj redaka. Oni mogu specificirati raspon podataka i pravila “izvan vrijednosti” što omogućuje stvaranje realnih scenarija testiranja na temelju podataka za funkcionalno (UI i API), testiranje performansi i RPA.

Dodatno, automatizirani softver za testiranje može zamijeniti IT sustave za prodaju karata samoposlužnim sustavom za korisnike.

Strategija 2: Smanjite troškove infrastrukture

Količina testnih podataka raste tijekom razvoja, što rezultira povećanom upotrebom infrastrukturnih resursa. TDM alati mogu pomoći minimizirati povezane troškove infrastrukture kroz konsolidaciju podataka, arhiviranje i proces koji se zove bookmarking, čime se bolje iskorištava prostor okruženja za testiranje.

Strategija 3: Poboljšajte kvalitetu podataka

Rješenja za upravljanje testnim podacima neprestano povećavaju karakteristike kvalitete podataka fokusirajući se na tri ključna elementa: starost, točnost i veličinu podataka.

Kako poboljšati upravljanje testnim podacima

TDM nije statičan proces. Nakon početnog postavljanja, htjet ćete težiti stalnim poboljšanjima slijedeći ove upute najbolja praksa upravljanja testnim podacima .

1. Izolirajte podatke

Izvođenjem testova u kontroliranom okruženju možete izolirati podatke kako biste bolje usporedili očekivani i stvarni rezultat. Izoliranje podataka također omogućuje paralelno testiranje.

2. Smanjite pohranu baze podataka

Pohranjivanje testnih podataka u baze podataka smanjuje brzinu automatskog testiranja, a istovremeno povećava poteškoće u izolaciji podataka. Automatizirani alati, plus tehnike kao što je rezanje podataka, pomažu smanjiti količinu potrebne pohrane baze podataka.

3. Usredotočite se na jedinične testove

Slijedite smjernice utvrđene piramidom automatizacije testiranja, koji preporučuje izradu jediničnih testova približno 50% vašeg testiranja. Jedinični testovi pokreću se neovisno o vanjskim podacima, koštaju puno manje od drugih vrsta testiranja i relativno su brzi za implementaciju.

Kako mjeriti Upravljanje testnim podacima

što je automatizacija testiranja softvera

Sljedeće metrike pružaju ključne informacije o učinkovitosti vaših TDM strategija.

1. Je li dostupno dovoljno testnih podataka?

Dostupnost testnih podataka možete mjeriti praćenjem vremena provedenog u upravljanju podacima za upotrebu u testiranju. Ako nema dovoljno podataka, vrijeme razvoja se usporava, a programeri će se osjećati ograničeno.

2. Jesu li testni podaci dostupni za automatizirano testiranje?

Automatizirani procesi testiranja zahtijevaju podatke na zahtjev. Pratite postotak dostupnih skupova podataka, plus učestalost pristupa i učestalost osvježavanja.

3. Jesu li automatizirani testovi ograničeni podacima testiranja?

Koliko automatiziranih testova možete pokrenuti sa svojim trenutnim testnim podacima? Ako trebate pokrenuti više testova nego što vaši podaci dopuštaju, morat ćete češće prikupljati testne podatke.

Najlakši i najprecizniji način za dobivanje ovih mjerenja je softver za upravljanje testnim podacima .

 

Problemi s privatnošću i kako ih spriječiti

Dok je upravljanje testnim podacima nastalo kao metoda za prikupljanje i analizu podataka, s vremenom je postalo jednako važno u sprječavanju raznih problema s privatnošću.

1. Regulacija podataka

TDM osigurava da vaša tvrtka ostane u skladu sa CCPA, HIPAA, GDPR i svim drugim relevantnim propisima o privatnosti podataka. Neispravno maskiranje podataka tijekom testiranja može rezultirati značajnim financijskim, pa čak i potencijalno kaznenim kaznama.

2. Reakcija potrošača

Povrede podataka mogu rezultirati značajnom štetom za imidž tvrtke, jer će korisnici postati nevoljni koristiti aplikaciju sklonu curenju podataka. Implementacija upravljanja testnim podacima pomaže steći povjerenje korisnika sprječavajući curenje i osiguravajući potencijalnim korisnicima da će njihovi podaci biti sigurni.

Zaključak

Potreba za testiranjem u razvoju softvera samo će postajati sve potrebnija i složenija. Kako bi pojednostavile razvojne procese, uz održavanje kontrole kvalitete, poslovne će organizacije morati koristiti softver za upravljanje testnim podacima, posebno alate za upravljanje testovima poput onih koje je izradio ZAPTEST .

Najbolji alati za upravljanje testnim podacima pružaju sveobuhvatno, osjetljivo stvaranje i upravljanje testnim podacima, omogućujući vrhunski softver s većom funkcionalnošću koji se isporučuje brže nego ikad prije.

FAQ

Evo kratkih odgovora na uobičajena pitanja o upravljanju testnim podacima u testiranju softvera.

Što je upravljanje testnim podacima?

Upravljanje testnim podacima je stvaranje, upravljanje i analiza podataka potrebnih za automatizirane alate za testiranje skladišta podataka. Procesi su usmjereni na identifikaciju visokokvalitetnih podataka koji se odnose na specifične parametre testiranja, njihovo maskiranje i isporuku odgovarajućim timovima.

Najbolji alati za upravljanje testnim podacima automatiziraju mnoge procese kao što su prikupljanje podataka, maskiranje i pohranjivanje.

Što su testni podaci u testiranju softvera?

Velik dio podataka koji se koriste u testiranju softvera su proizvodni podaci koje generiraju stvarni korisnici. Zbog propisa o privatnosti, proizvodni podaci zahtijevaju maskiranje prije upotrebe u testiranju.

Podaci o testiranju softvera također mogu biti sintetički, što znači da su umjetno proizvedeni kako bi replicirali ponašanje stvarnih korisnika što je točnije moguće. Često se koristi za testiranje novih značajki ili nadogradnji prije nego što postanu aktivne.

Download post as PDF

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.

Get PDF-file of this post