4 langkah untuk mengelola data pengujian Anda

Setiap penguji membutuhkan data untuk mengembangkan dan menguji kualitas perangkat lunak dan aplikasi.

Data pengujian dapat dibuat secara manual, dengan menggunakan alat penghasil data atau dapat diambil dari lingkungan produksi yang ada.

Data ini tidak terjadi begitu saja; itu perlu dikelola dengan baik agar berguna untuk pengujian. Manajemen data pengujian dapat dibagi menjadi 4 langkah:




Pengetahuan Data

Wawasan dalam model data Anda diperlukan untuk membuat kumpulan data pengujian yang tepat. Banyak penguji memiliki pemahaman yang baik tentang datanya, tetapi alat juga dapat membantu menemukan data yang disimpan dalam database.

Data profil untuk menemukan data sensitif privasi, memvisualisasikan ketergantungan data, dan menemukan anomali data untuk meningkatkan persyaratan data pengujian.




Subset Datasets

Seperti yang dikatakan di bagian pendahuluan, data pengujian dapat dibuat secara manual, dengan menghasilkan data atau dapat diambil dari lingkungan produksi yang ada.



Membuat data secara manual atau secara sintetis hanya dapat dilakukan jika Anda memiliki beberapa tabel. Ketika jumlah tabel bertambah, itu menjadi semakin sulit. Itulah sebabnya banyak organisasi menggunakan salinan produksi (100%), meskipun sudah cukup usang.

Sebagian besar organisasi tidak memerlukan semua data yang mereka simpan di lingkungan non-produksi dan hal itu menghabiskan uang mereka. Sebaliknya, menggunakan subset akan menghasilkan kumpulan data pengujian yang berisi semua kasus pengujian yang diperlukan, tetapi tidak akan memengaruhi kapasitas penyimpanan.



Tutupi Data Anda

Data pengujian yang diambil dari produksi - tersubset atau tidak - mungkin berisi informasi sensitif privasi.


Untuk melindungi informasi identitas pribadi (PII), data perlu dianonimkan atau disamarkan sebelum dapat digunakan untuk tujuan seperti pengujian dan pengembangan.

Data dapat ditutup-tutupi dengan bantuan aturan masking dan pembuatan data sintetis.

Alat masking data yang baik menggabungkan beberapa teknik untuk membuat template masking yang tepat.



Otomatiskan Data Uji

Penelitian menunjukkan bahwa aspek signifikan dari waktu pengembangan perangkat lunak (termasuk pengujian) hilang menunggu pembaruan data pengujian.


Alasan untuk ini adalah bahwa permintaan penyegaran adalah proses yang tidak perlu rumit dan memakan waktu, seperti yang ditunjukkan pada gambar di bawah ini.

Kenapa butuh banyak waktu? Karena butuh banyak orang! Jika Dev, Test, dan QA hanya dapat mengelola data pengujian mereka sendiri, banyak waktu yang akan dihemat.

Dengan bantuan alat manajemen data pengujian, penguji dapat menyegarkan kumpulan data mereka sendiri melalui portal layanan mandiri. Atau dapat diintegrasikan dengan alat untuk mengotomatiskan penyediaan data pengujian (dan subset dan data masking dapat diotomatiskan juga).




Uji Manajemen Data

Penting agar data pengujian tersedia dan mudah disegarkan untuk meningkatkan waktu pemasaran perangkat lunak Anda.

Jika data pengujian mudah diakses dan penguji dapat menyegarkan lingkungan pengujian mereka sendiri, seluruh siklus pengembangan perangkat lunak akan mendapatkan keuntungan.

Anda harus mengontrol data pengujian jika ingin memulai dengan integrasi berkelanjutan atau penerapan berkelanjutan.

Untuk informasi lebih lanjut tentang manajemen data pengujian, kunjungi https://www.datprof.com .