4 étapes pour gérer vos données de test

Chaque testeur a besoin de données pour développer et tester la qualité des logiciels et des applications.

Les données de test peuvent être créées manuellement, à l'aide d'un outil de génération de données ou elles peuvent être récupérées à partir d'un environnement de production existant.

Ces données ne sont pas le fruit du hasard; il doit être géré correctement pour être utile pour les tests. La gestion des données de test peut être divisée en 4 étapes:




Connaissance des données

Un aperçu de votre modèle de données est nécessaire pour créer un ensemble de données de test approprié. De nombreux testeurs ont une bonne compréhension de leurs données, mais un outil peut également aider à découvrir les données stockées dans la base de données.

Profil des données pour trouver des données sensibles à la confidentialité, visualiser les dépendances de données et trouver des anomalies de données pour améliorer les exigences en matière de données de test.




Ensembles de données de sous-ensemble

Comme indiqué dans l'introduction, les données de test peuvent être créées manuellement, en générant des données ou elles peuvent être récupérées à partir d'environnements de production existants.

La création manuelle ou la génération synthétique de données n'est possible que si vous disposez de quelques tables. Lorsque le nombre de tables augmente, cela devient de plus en plus difficile. C’est pourquoi de nombreuses organisations utilisent une copie (à 100%) de la production, même si elle est assez obsolète.

La plupart des entreprises n’ont pas besoin de toutes les données qu’elles ont stockées dans leur environnement hors production et cela leur coûte de l’argent. L'utilisation de sous-ensembles à la place entraînera des ensembles de données de test contenant tous les scénarios de test nécessaires, mais cela n'affectera pas la capacité de stockage.



Masquez vos données

Les données de test extraites de la production - sous-définies ou non - peuvent contenir des informations sensibles à la confidentialité.


Pour protéger les informations personnelles identifiables (PII), les données doivent être rendues anonymes ou masquées avant de pouvoir être utilisées à des fins telles que les tests et le développement.

Les données peuvent être masquées à l'aide de règles de masquage et de la génération de données synthétiques.

Un bon outil de masquage de données combine plusieurs techniques pour créer un modèle de masquage approprié.



Automatiser les données de test

La recherche montre qu'un aspect important du temps de développement logiciel (y compris les tests) est perdu en attendant l'actualisation des données de test.


La raison en est que la demande de rafraîchissement est un processus inutilement compliqué et donc long, comme le montre l'image ci-dessous.

Pourquoi cela prend-il autant de temps? Parce qu'il faut tellement de monde! Si Dev, Test et QA ne pouvaient gérer que leurs propres données de test, beaucoup de temps serait économisé.

À l'aide d'un outil de gestion des données de test, les testeurs peuvent actualiser leur propre ensemble de données via le portail en libre-service. Ou il peut être intégré à des outils pour automatiser l'approvisionnement des données de test (et les données de sous-réglage et de masquage peuvent également être automatisées).




Gestion des données de test

Il est important que les données de test soient hautement disponibles et faciles à actualiser pour améliorer le délai de mise sur le marché de votre logiciel.

Lorsque les données de test sont facilement accessibles et que les testeurs sont capables d'auto-actualiser leurs environnements de test, l'ensemble du cycle de développement logiciel en bénéficiera.

Vous devez maîtriser vos données de test si vous souhaitez commencer par une intégration continue ou un déploiement continu.

Pour plus d'informations sur la gestion des données de test, visitez https://www.datprof.com .