De kracht van Test Data Management (TDM)
Stel je voor, je bent druk bezig met het testen van een nieuwe feature in je applicatie. Je hebt je tests zorgvuldig ontworpen, maar de resultaten zijn niet wat je had verwacht. Het probleem? Het kan de data zijn waarmee je test. Met Test Data Management zorg je voor de juiste en kwalitatieve data zodat je dit probleem voorkomt. Het kan de sleutel zijn tot efficiënter, effectiever en betrouwbaarder testen. In deze blog lees je hier meer over.
Wat is Test Data?
Wanneer we het hebben over test data, bedoelen we de gegevens die je creëert of importeert voor je testactiviteiten. Het zijn de gegevens die je nodig hebt om te zorgen dat je tests zo realistisch mogelijk zijn, van de beginparameters tot de resultaten die je uiteindelijk analyseert. Het stelt testers in staat scenario's te simuleren en de reactie van een IT-systeem te evalueren. Met een IT-systeem bedoelen we een georganiseerde verzameling van software en hardware waarmee specifieke doelen worden bereikt.
Wat is Test Data Management?
Al deze data moet je natuurlijk goed ordenen en je wilt de kwaliteit garanderen. Dat is waar Test Data Management (TDM) om de hoek komt kijken. Het zorgt ervoor dat jouw IT-systeem, van applicaties tot databases, voldoet aan alle relevante data-eisen.
Lees hier ook over test variëteiten.
3 belangrijke pijlers
Bij Test Data Management (TDM) zijn er drie essentiële pijlers waarop je moet letten:
- Datakennis: Ken jouw databases. Begrijp waar gegevens zijn opgeslagen en hoe ze zijn gestructureerd, zodat je precies weet welke testdata je nodig hebt.
- Data-toegang: Beheer toegang tot productiesystemen. Zorg dat je toegang hebt wanneer je het nodig hebt, maar bescherm tegelijkertijd gevoelige informatie.
- Datamanagement: Houd je testdatasets actueel. Regelmatige updates en kwaliteitschecks zijn cruciaal om de betrouwbaarheid van je tests te waarborgen.
Het is ook belangrijk dat je TDM-strategie in lijn is met de behoeften van je gehele organisatie en van specifieke projecten. Nieuwe projecteisen kunnen je TDM-proces beïnvloeden, dus zorg dat je altijd up-to-date bent en flexibel kunt inspelen op veranderingen.
De verschillende data-eisen
Test Data Management (TDM) draait dus om het effectief en efficiënt creëren, beheren en onderhouden van testdata. Hiermee garandeer je realistische tests zonder dat de veiligheid, privacy en integriteit van de data in gevaar komt. Maar aan welke data-eisen moet jouw test data voldoen?
- Relevantie en volledigheid: Zorg dat je testdata alle scenario's en use cases dekt, van het meest voorkomende tot het meest ongebruikelijke.
- Actualiteit: Ooit getest met verouderde gegevens en later beseft dat je tijd hebt verspild? Jouw testdata moet actueel zijn en recente veranderingen reflecteren.
- Privacy en compliance: De AVG is hier leidend. Bescherm persoonlijke gegevens door echte productiegegevens te anonimiseren of maskeren.
- Consistentie: Niets is frustrerender dan inconsistenties in data. Zorg dat relaties tussen datasets intact blijven, zelfs na wijzigingen.
- Diversiteit: Ooit verrast door een onverwachte input van een gebruiker? Jouw testdata moet een breed scala aan scenario's representeren.
- Traceerbaarheid: Als je ooit moeite hebt gehad om een defect te analyseren, weet je hoe belangrijk het is om een duidelijke link te hebben tussen testdata en specifieke testcases.
- Beheersbaarheid: Grote datasets kunnen overweldigend zijn. Focus op kleinere, beheersbare datasets die nog steeds alle nodige scenario's dekken.
- Duurzaamheid: Hergebruik bespaart tijd. Zorg ervoor dat je datasets kunt hergebruiken in verschillende testfasen.
- Toegankelijkheid: Ooit lang gezocht naar specifieke testdata? Zorg voor gemakkelijke toegang, maar bescherm tegelijkertijd tegen ongeautoriseerde blikken.
- Kwaliteitscontrole: Net zoals jij je code dubbelcheckt, moet je ook je testdata controleren. Garandeer dat het voldoet aan de hoogste normen.
Test Data Management tools tot je dienst
Om het jezelf makkelijker te maken, kun je gebruik maken van Test Data Management tools. Tools zoals DATPROF, IBM, EPI-USE, Broadcom, Informatica en Delphix helpen je bij je TDM-taken. Deze helpen jou bij het maken van kleinere datasets en het synthetisch genereren van gegevens, waardoor je sneller kunt testen en minder afhankelijk bent van productiegegevens.
Lees ook DevOps teams om sneller software te testen en implementeren.
Hoe genereer je testdata?
Genereren van testdata was eens simpel: je kopieerde productiegegevens. Echter, de AVG heeft de spelregels veranderd. Deze wetgeving benadrukt de bescherming van persoonsgegevens, waardoor direct kopiëren riskant is. In plaats daarvan kun je nu kiezen voor technieken als datamaskering, subsetting of synthetische datageneratie om zowel AVG-compliant te blijven als je tests realistisch en betrouwbaar te houden.
Subsetting
Subsetting is het proces van het selecteren van een representatieve deelverzameling van gegevens uit een grotere productiedatabase. Dit kun je doen om de grootte van de testdatabase te verminderen zonder de integriteit of bruikbaarheid ervan in gevaar te brengen. Dus in plaats van te werken met een gigantische database, werk je met een kleiner, beheersbaar subset dat nog steeds de variabiliteit en kenmerken van de volledige dataset weerspiegelt.
Synthetische datageneratie
Synthetische datageneratie houdt in dat je nieuwe testdata creëert die niet afkomstig is uit de werkelijke productiedata. Het belangrijkste hierbij is dat deze data dezelfde structuren en patronen heeft als echte data, maar zonder de echte gegevenswaarden. Dit is belangrijk als je de privacy van de gegevens moet waarborgen of wanneer er eenvoudigweg geen echte gegevens beschikbaar zijn voor bepaalde testscenario's.
Maskering van data
Bij datamaskering verander je de gegevens zo dat ze niet meer naar individuele personen te herleiden zijn, maar de oorspronkelijke structuur behouden blijft. Zo kun je met realistische gegevens testen zonder de privacywetten te overtreden. Er zijn veel technieken beschikbaar, van eenvoudige randomisatie tot complexere methoden, afhankelijk van wat je nodig hebt.
Conclusie
Het effectief en efficiënt beheren van testdata is onmisbaar voor kwaliteitsborging in IT-projecten. Een doordachte Test Data Management-strategie helpt je niet alleen bij het waarborgen van realistische en betrouwbare tests, maar zorgt ook voor naleving van privacyregelgeving zoals de AVG. Wil je je verder verdiepen in dit onderwerp en je kwaliteitscontrole naar een hoger niveau tillen? Bekijk dan eens onze e-learning TMap Quality for cross functional-teams. Hierin krijg je verdere inzichten en handvatten voor jouw TDM-strategie.
Meer weten over Testlearning?
Lijkt het je leuk om op de hoogte te blijven van ontwikkelingen rondom onze testopleidingen? Volg ons dan op LinkedIn, schrijf je in voor de maandelijkse nieuwsbrief of lees onze blogs!