מחזור פיתוח התוכנה מלא באתגרים, מכיוון שארגונים מתמודדים עם לא רק עם ירידה בזמן היציאה לשוק, אלא גם עם מורכבות אפליקציות מוגברת. כדי להבטיח שהיישומים יישארו יציבים ופונקציונליים , מהפיתוח הראשוני דרך השקת המוצר ומעבר לכך, ארגונים צריכים להשתמש במגוון סוגי בדיקות .
כמובן שככל שהפיתוח עולה במורכבות, כך גם הבדיקות הנדרשות. מרכיב חיוני בכל תרחיש בדיקה מוצלח הוא ניהול נתוני בדיקות (TDM). היא מאפשרת לארגונים ברמת הארגון לייעל, לבצע אוטומציה ולשלוט בכל סוגי הבדיקות המשמשים תוך הפחתת עלויות והגברת איכות הבדיקה.
מהו ניהול נתוני בדיקות (TDM) בבדיקות תוכנה?
ניהול נתוני בדיקה הוא תהליך של יצירה, ניהול, יישום ואספקת נתוני בדיקה. באופן מסורתי, בדיקות פיתוח תוכנה התרחשו בממגורות מבוזרות, אך TDM מאחדת את הבדיקות תחת הסמכות של צוות, קבוצה או מחלקה אחת.
שירותי ניהול נתוני בדיקה אוספים את הנתונים הדרושים לבדיקות תוכנה אוטומטיות , כולל נתונים מבדיקות יחידה , אינטגרציה , ממשק משתמש , פונקציונליות , ביצועים , עומס ובדיקות מערכת כלליות. זה כרוך בהשגה ואחסון של נתונים מתאימים ומדויקים הנדרשים לבדיקות אוטומטיות, צמצום או ביטול הצורך במעורבות אנושית בתהליך הבדיקה (תפיסה דומה ל אוטומציה רובוטית של תהליכים ).
ככל ש-TDM גדל בפופולריות, הוא התרחב וכלל יצירת נתונים סינתטיים, מיסוך נתונים, הגדרות משנה, בינה מלאכותית ועוד.
בסופו של דבר, ניהול נתוני בדיקה מגביר את המהימנות והאיכות של מוצר התוכנה המוגמר, וכתוצאה מכך חווית משתמש קצה מעולה. כמו כן, היבט ערפול הנתונים של TDM עוזר לארגונים לציית לכל החוקים והתקנות החלים על פרטיות הנתונים.
מי משתמש בניהול נתוני בדיקות (TDM) בבדיקות תוכנה?
למרות שהתשובה של “כולם” אולי נשמעת פשטנית ורחבה, האמת היא שבוחנים טכניקות לניהול נתונים להועיל לכל סוגי יישומי התוכנה. אם בדיקות מתרחשות במהלך מחזור הפיתוח (והיא צריכה), תהליכי TDM מגבירים את הדיוק, הארגון והשימושיות של התוצאות.
מכיוון שכל פיתוח תוכנה דורש בדיקות, TDM יועיל בעצם לכל פרויקט. עם זאת, ארגונים ויישומים מסוימים מחייבים למעשה שימוש באסטרטגיית ניהול נתוני בדיקה .
יישומים ברמת הארגון דורשים TDM בשל צורכי הבדיקות המורכבים והרב-גוניים שלהם. TDM מועיל בכל תחומי הבדיקה העיקריים שנמצאים בפיתוח ארגוני, כולל בדיקות פונקציונליות, לא פונקציונליות, ביצועים ואוטומציה.
בנוסף, תהליכי הערפול של TDM הופכים את השימוש בו לחיוני עבור יישומים הכוללים נתונים אישיים או רגישים, לרבות אתרים או יישומים הקשורים למסחר אלקטרוני, פיננסים ושירותי בריאות.
לאילו סוגי בדיקות מיועד ניהול נתונים?
ניהול נתונים מתמקד בשלוש קטגוריות רחבות של בדיקות.
1. TDM לבדיקת ביצועים
בדיקת ביצועים מודדת את הביצועים של יישום תחת עומס העבודה הצפוי, ומעריכה את ההיענות, היציבות והמדרגיות שלו. TDM מאפשר לך להתמקד בבדיקות בתשתית ובאלמנטים הפונים למשתמש כדי להשיג ביצועים מהירים ואמינים.
כלי ניהול הבדיקות הטובים ביותר עוזרים להגדיל את מחזורי הרענון ויצירת נתונים בכמות גדולה.
2. TDM לבדיקה פונקציונלית
בעוד שבדיקות ביצועים מנתחות את המהירות והיציבות של האפליקציה, בדיקה פונקציונלית קובעת אם התוכנה פועלת על פי דרישות שנקבעו מראש. בעיקרו של דבר: האם התוכנה עושה מה שהיא צריכה? שירותי ניהול נתוני בדיקה עוזרים לשמור על בקרת איכות על יישום הליבה בתוספת תכונות חדשות ומשודרגות.
TDM עוזר להקל או למנוע כיסוי נמוך, מגבלות גישה, לוחות זמנים ארוכים של מיקור נתונים, תלות גבוהה ובעיות הקשורות לגודל סביבת הבדיקה.
3. TDM בבדיקות אוטומציה
אסטרטגיית נתונים לבדיקת אוטומציה והיפר -אוטומציה תהליכים מאפשרים פעולות ללא מגע תוך הגברת הדיוק על ידי הפחתת הפוטנציאל לטעויות אנוש. תהליכי ניהול נתוני בדיקה משמשים בכל סוגי כלי אוטומציה ובדיקות לניהול נתוני בדיקה, כולל אוטומציה רובוטית של תהליכים .
אסטרטגיית נתוני בדיקה לאוטומציה מסייעת להקל על יצירת נתונים איטיים בחזית, חוסר גישה לנתונים דינמיים וחוסר יכולת לגשת לסביבת הבדיקה.
היתרונות של ניהול נתוני מבחן
אסטרטגיות TDM, יחד עם כלי אוטומציה לניהול נתוני בדיקה , מספקות יתרונות מרובים לארגונים ברמת הארגון.
1. משפר את איכות הנתונים
כל הבדיקות בעולם הן חסרות תועלת אם הן בנויות על נתונים לא שלמים, לא רלוונטיים או פגומים. TDM מזהה, מנהל ומאחסן את הנתונים הדרושים לבדיקות אוטומטיות, כך שתוכל לוודא שהם מתאימים ומלאים. בנוסף, על ידי סיום הצורך בהעברת נתונים בין בודקים מרובים, השחתת הנתונים ממוזערת, אם לא בוטלה.
2. מפתחת נתונים מציאותיים
תוצאות הבדיקה לא יהיו פרודוקטיביות אם נתוני הבדיקה אינם מייצגים במדויק את נתוני הייצור. TDM מאפשר לארגונים לזהות ולאחסן נתוני בדיקה המשקפים את הנתונים שנמצאים בשרתי הייצור, מה שמבטיח שתוצאות הבדיקה משקפות פונקציות תוכנה בעולם האמיתי. המכונה “נתונים מציאותיים”, זה דומה לנתוני ייצור בפורמט, בכמות ובגורמים אחרים.
3. משפר את הגישה לנתונים
בדיקות תוכנה אוטומטיות פועלות ביעילות רק כאשר הנתונים זמינים בזמנים שנקבעו מראש. לדוגמה, ייתכן שכלי בדיקת מחסני הנתונים יצטרכו לגשת לנתונים בזמנים מסוימים למטרות אימות. מכיוון ש-TDM מתמקדת באחסון נתונים, הנתונים המתאימים תמיד מוכנים כאשר נדרשים על ידי תוכנת הבדיקה האוטומטית וציר הזמן הייצור.
4. מבטיח תאימות לנתונים
TDM עוזר לארגונים לשמור על עמידה בכל התקנות הרלוונטיות של הממשלה ואחרות, כגון HIPPA , CCPA ו- GDPR של האיחוד האירופי. ניהול נתוני בדיקה GDPR ותקנות אחרות מסוג זה דורשות נתוני ייצור שיכולים לכלול שמות משתמשים, נתוני מיקום, מידע אישי ועוד – נתונים שצריכים מיסוך לפני שהבדיקה יכולה להתרחש.
הכלים הטובים ביותר לניהול נתוני בדיקה מאפשרים לארגונים לבצע אנונימיזציה אוטומטית של נתונים לשימוש פנימי וחיצוני כאחד כדי להבטיח תאימות.
אתגרים ומלכודות של ניהול נתוני מבחן
בעוד שניהול נתוני בדיקות מספק יתרונות חיוניים לפיתוח תוכנה ברמת הארגון, יש להם גם מלכודות פוטנציאליות. הבנת האתגרים של TDM מאפשרת לארגונים לצפות ולמזער את ההשפעות שלהם.
1. שיבוט ייצור הוא איטי ויקר
כדי להשיג נתוני בדיקה, רוב הארגונים ימשכו נתונים משרתי ייצור ואז יעשו אותם אנונימיים. עם זאת, איסוף נתוני ייצור עשוי להיות גוזל זמן, במיוחד בשלב מאוחר בתהליך הפיתוח כאשר עוסקים בכמויות גדולות של קוד.
לאחר שיבוט הנתונים, אתה צריך מקום לאחסן אותם. עלויות תשתית ואחסון יכולות להצטבר במהירות. אתה יכול להפחית עלויות אלה עם חיתוך נתונים. במקום לשכפל את כל נתוני הייצור, הצוות יחלף “חתך” קטן ומייצג של נתונים.
2. תהליכי ערפול מוסיפים עלות ומורכבות
כפי שתואר קודם לכן, נתוני המשתמשים מוסדרים מאוד, אפילו לבדיקות פנימיות, ודורשים אנונימיזציה. למרבה הצער, תהליך ערפול הנתונים מוסיף מורכבות ועלויות לתהליך הפיתוח.
בעוד שהמהירות, הדיוק והעלות-תועלת של ערפול משופרים עם כלי בדיקה אוטומטיים, עקומת למידה עבור צוותים רלוונטיים עדיין תהיה קיימת.
סימנים / סיבות מובילים המצביעים על כך שהארגון שלך זקוק לניהול נתוני בדיקות
בעוד שכל פיתוח תוכנה מרוויח מניהול נתוני בדיקות, ארגונים לא תמיד נותנים עדיפות ליישום. הסימנים הבאים מצביעים על כך שארגון יראה יתרונות כמעט מיידיים מיישום TDM:
- גודל הנתונים גדל “בכל הלוח”, כולל עלייה בגודל מערך הנתונים, מערכי הנתונים הכוללים, מופעי מסד נתונים ומערכות במעלה הזרם.
- כמות משמעותית של זמן ייצור מושקעת בהכנת נתונים לבדיקה.
- נתוני הייצור עולים בהרבה על כמות נתוני הבדיקה הזמינים.
- תכונות האפליקציה מופעלות עם שגיאות.
- צוותי בדיקה מבוזרים או חייבים להסתמך על נתונים ממקור מרכזי.
- צוותי הבדיקה עמוסים מדי ואינם מסוגלים לעמוד בקצב צרכי הבדיקה.
- נתונים במעלה הזרם מייצרים את הרוב המכריע של נתוני הבדיקה.
- ערכות נתונים של בדיקות אינן ניתנות לשימוש חוזר או קלות לשכפול.
ניהול נתוני בדיקה עוזר לצמצם, לתקן ולמנוע בעיות אלו, בין היתר.
סוגי נתונים בבדיקות תוכנה
יישומי תוכנה מייצרים כמויות מדהימות של נתונים במהלך הפיתוח ולאחר השחרור. ה תהליך ניהול נתוני הבדיקה מתמקד בדרך כלל בסוגי הנתונים הבאים:
1. נתוני ייצור
נתוני ייצור נוצרים על ידי אנשים אמיתיים המשתמשים באפליקציה שלך. בהתאם לגודל בסיס המשתמשים שלך ולמורכבות האפליקציה שלך, נפח הייצור יכול להיות גדול מאוד, מהר מאוד – וזו הסיבה שהוא בדרך כלל מחולק לתת-קבוצות על סמך צורכי הבדיקה.
שים לב שנתוני ייצור מכילים לעתים קרובות מידע רגיש ביחס לבעיות ציות , כגון נתונים רפואיים ופיננסיים, הדורשים ערפול.
2. נתונים סינתטיים
נתונים סינתטיים נוצרים באופן ידני או באמצעות כלי בדיקה אוטומטיים. זה מדמה התנהגות משתמש אמיתית בצורה קרובה ככל האפשר.
למרות שהוא עוקף את הצורך בטשטוש נתונים, לנתונים סינתטיים יש שימוש מוגבל. הוא משמש בעיקר לבדיקת עומס תכונות חדשות.
יצירה מדויקת של נתונים סינתטיים דורשת רמה גבוהה של מומחיות, אם כי כלי אוטומטי לניהול נתוני בדיקה מקל על כך.
3. נתונים חוקיים
נתונים חוקיים הם המונח המשמש לתיאור נתונים המופקים כאשר לא מתרחשות שגיאות או תקריות בלתי צפויות. הפורמט, הערכים והכמות של הנתונים מתאימים לציפיות לפני הבדיקה. נתונים תקפים בודקים את מה שנקרא “הנתיב המאושר”, כלומר כאשר המסע של המשתמש עוקב אחר המסלול הצפוי.
4. נתונים לא חוקיים
נתונים לא חוקיים נובעים מ”הנתיב האומלל”. אלה הנתונים מתרחישים ותקלות בלתי צפויות. נתונים לא חוקיים משמשים גם כחלק מבדיקות כאוס, הבודקות את הגבולות של אפליקציה תחת מבול של נתונים גרועים.
מה הופך “נתונים באיכות טובה” למטרות בדיקת תוכנה?
בדיקה עם נתונים חלקיים או לא רלוונטיים היא לעתים קרובות גרועה יותר מאשר לוותר על בדיקה לחלוטין, שכן המסקנות המתקבלות והפעולות שבוצעו לאחר מכן יהיו שגויות. אבל איך ארגונים מזהים נתונים “טובים” למטרות בדיקות תוכנה? חפש את שלושת מאפייני איכות הנתונים הבאים:
1. דיוק
נתונים טובים משקפים מקרוב נהלים מהחיים האמיתיים. אם משתמשים בנתוני ייצור מוסווים, הם צריכים להתייחס ישירות לאזור שאתה בודק – זה לא יכול להיות מדגם אקראי של התנהגות משתמשים. נתונים סינתטיים צריכים להידמות במדויק להתנהגות משתמש אמיתית, כולל אופיים הבלתי צפוי.
2. תוקף
נתונים טובים תואמים את מטרת תרחיש הבדיקה שלך. לדוגמה, רוב הקונים המקוונים אינם רוכשים 200 כמויות של פריט בודד, ולכן בדיקה מקיפה של התנהגות המערכת בתרחיש זה היא שימוש לקוי במשאבים. עם זאת, אתה כן רוצה לבדוק מצבים שבהם אנשים רוכשים עשרה פריטים.
3. חריגים
הנתונים צריכים לכסות בעיות שסביר שיקרו, אך לעתים רחוקות. תרחיש שבו לקוח משלם עבור פריט עם קוד קופון הוא דוגמה נפוצה ל”נתוני חריגים” בזירת המסחר האלקטרוני.
אילו שאלות כדאי לשאול לפני ותוך כדי תכנון ניהול בדיקות נתונים?
הצלחת הבדיקה נקבעת במידה רבה בשלב התכנון. בשלבים הראשונים, הצוותים צריכים לשאול את השאלות הבאות.
1. אילו נתונים אנחנו צריכים?
קביעה של אילו נתונים צריך לאסוף היא תהליך של שני חלקים. ראשית, עליו להתייחס לתרחיש הבדיקה. זה חייב להיות גם רלוונטי לעסק כדי לעזור לבדיקה להישאר חסכונית ויעילה.
2. כמה נתונים אנחנו צריכים?
יותר מדי נתונים, כמו העתקת כל נתוני הייצור, הם יקרים, גוזלים זמן ומסבכים מדי את התהליך. מצד שני, אם גודל המדגם קטן מדי, התוצאות יהיו לא מדויקות.
3. מתי אנחנו צריכים את הנתונים?
האם הבדיקה מתוזמנת, או שהנתונים צריכים להיות זמינים לפי דרישה? על הצוותים לתאם את כל לוחות הזמנים של הבדיקות ולרענן לפני תחילת הבדיקה.
4. איזה סוג בדיקה צריך?
אוטומציה של בדיקות תוכנה דורש מערכי נתונים יציבים וצפויים. אם הנתונים הדרושים לבדיקה שלך משתנים במידה ניכרת, בדיקה ידנית עשויה להניב תוצאות טובות יותר.
5. איזה סוג של כלי אני צריך?
איזה סוג של בדיקות תצטרך לבצע? האם תזדקק לכלים לביצוע בדיקות ממשק משתמש בלבד, בדיקות ביצועים , בדיקות API ובדיקות אתרים ? iOS , אבטחת איכות , אנדרואיד , לינוקס , ווינדוס ? או שתזדקק לכלי ערימה מלאה כדי לבצע את כל סוגי הבדיקות הללו?
שלבים בניהול בדיקות נתונים
בעוד שהפרטים ישתנו, מפתחי תוכנה ברמת הארגון יבצעו בדרך כלל את השלבים הללו בעת יישום אסטרטגיית TDM.
1. יצירת נתונים – טכניקות בהפקת נתונים לבדיקה וכו’.
כדי ליצור נתונים יעילים, תצטרך לשקול את הדיוק והרלוונטיות שלהם. האם זה משכפל תרחישים מציאותיים? בנוסף, עליך ליצור נתוני חריגים, המכסים תרחישים מחוץ לפעילות משתמש טיפוסית.
2. ערפול נתונים
תצטרך להסוות את כל נתוני הייצור כדי להישאר בעמידה בתקנות. הסוגים הנפוצים ביותר של ערפול כוללים אנגרימה, הצפנה, החלפה וריקון. בעוד ערפול ידני אפשרי בקיבולת מוגבלת, מיסוך ברמת הארגון דורש כלים אוטומטיים.
3. חיתוך נתונים
העתקת כל נתוני הייצור היא לרוב בזבוז של משאבים וזמן. עם חיתוך נתונים, נאסף קבוצה ניתנת לניהול של נתונים רלוונטיים, מה שמגדיל את המהירות והעלות-יעילות של הבדיקה.
4. אספקה
ההקצאה מתרחשת לאחר קבלת הנתונים ומסווה אותם. במהלך ההקצאה, הנתונים מועברים לסביבת הבדיקה. כלים אוטומטיים מספקים את היכולת להזין ערכות בדיקה לתוך סביבות בדיקה באמצעות שילוב CI/CD, עם אפשרות להתאמה ידנית.
5. אינטגרציות
נתוני בדיקה ממקורות מרובים בתוך מערכת ה-IT חייבים להיות משולבים בצינור ה-CI/CD (צינור ה-CI/CD הוא התהליך שנקבע לשינויי קוד). השגת אינטגרציה דורשת זיהוי מוקדם של כל ערוצי הנתונים.
6. גירסאות
יצירת גרסאות של נתוני בדיקה עוזרת לצוותים לחזור על בדיקות כדי לאמוד תוצאות. בנוסף, גרסאות מאפשרות ניטור של שינויים מדויקים בפרמטרי בדיקה.
מאפיינים ומאפיינים של ניהול נתוני בדיקה
TDM מתאימה את עצמה לצרכים המשתנים ללא הרף של כל פרויקט פיתוח תוכנה. עם זאת, ללא קשר להתאמות הנדרשות לארגון, תהליך TDM יציג גם את המאפיינים הבאים:
1. שיפור איכות הנתונים והנאמנות
TDM מגדיל את הדיוק והריאליזם של נתוני הבדיקה שלך כך שהם מספקים מדגם מייצג באמת של התנהגות משתמשים. כל התהליכים מובילים בסופו של דבר למטרה אחת: חווית משתמש אמינה ויציבה.
2. ציות לרגולציה
בדיקת תוכנה לניהול נתונים מבטיח שכל נתוני הייצור יהיו מוסווים מספיק לפני הבדיקה, תוך שמירה על הארגון שלך עם כל תקנות הפרטיות. על ידי שמירה על ציות, תמנע השלכות משפטיות, כולל קנסות ובעיות יחסי ציבור שליליות.
3. איכות מוצר משופרת
אבטחת איכות היא תהליך שגוזל זמן יקר – אך גם הכרחי להשקת יישומים פונקציונליים וידידותיים למשתמש. תהליכי TDM מאפשרים זיהוי שגיאות מהיר יותר, אבטחה משופרת ובדיקות מגוונות יותר בהשוואה לשיטה המסורתית.
כיצד ליישם ניהול נתוני מבחן
מוצר התוכנה של הארגון שלך יכתיב מגוון של בדיקות ספציפיות, אך היישום הבסיסי של מושגי ניהול נתוני בדיקה כרוך בחמשת השלבים הבאים:
שלב 1: תכנון
התחל בהקמת צוות בדיקות נתונים, אשר יקבע את דרישות ניהול נתוני הבדיקה ותיעוד תוך פיתוח תוכנית בדיקה מקיפה.
שלב 2: ניתוח
במהלך שלב הניתוח, דרישות הנתונים בין הצוותים מתאחדות. כמו כן מיושמות גיבוי, אחסון ובעיות לוגיסטיות דומות.
שלב 3: עיצוב
שלב התכנון הוא הנקודה האחרונה בתכנון לפני תחילת הבדיקה. הצוותים צריכים לזהות את כל מקורות הנתונים תוך גיבוש תוכניות לתקשורת, תיעוד ופעילויות בדיקה.
שלב 4: בנייה
שלב הבנייה הוא המקום שבו “הגומי פוגש את הכביש”. תוכניות מבוצעות. ראשית, מתרחש מיסוך נתונים. לאחר מכן, הנתונים מגובים. לבסוף, הבדיקה מתבצעת.
שלב 5: תחזוקה
לאחר מבחן יישום ניהול נתונים, החברה תצטרך לשמור על התהליכים במשך מחזור החיים של הפרויקט. תחזוקת TDM כוללת פתרון בעיות, שדרוג נתוני בדיקה קיימים והוספת סוגי נתונים חדשים.
בדיקת אסטרטגיות ניהול נתונים
מכיוון ש-TDM נוגע בכל כך הרבה אלמנטים שונים של תהליך הפיתוח, זה יכול להסתבך במהירות. האסטרטגיות הבאות מאפשרות לך להישאר ממוקד ולחדד את הארגון שלך ללא הרף מבחן גישת ניהול נתונים .
אסטרטגיה 1: שפר את אספקת הנתונים
נסה לצמצם באופן עקבי את זמן האספקה של נתוני הבדיקה על ידי שימוש בשירותי בדיקת תוכנה כגון ZAPTEST. כלים עם יכולות DevOps מייעלים את הבדיקות בגישה של מגע נמוך.
עם ZAPTEST משתמשים יכולים לבחור ברצף; נתוני בדיקה אקראיים או ייחודיים באמצעות אוטומטי או מספרים ספציפיים של שורות. הם יכולים לציין טווח נתונים ומדיניות “מחוץ לערכים” המאפשרים ליצור תרחישי בדיקה מציאותיים מונחי נתונים עבור פונקציונלי (UI ו-API), בדיקות ביצועים ו-RPA.
בנוסף, תוכנת בדיקה אוטומטית יכולה להחליף מערכות כרטוס IT במערכת שירות עצמי למשתמשים.
אסטרטגיה 2: הפחתת עלויות תשתית
נפח נתוני הבדיקה גדל במהלך הפיתוח, וכתוצאה מכך שימוש מוגבר במשאבי תשתית. כלי TDM יכולים לעזור למזער את עלויות התשתית הנלוות באמצעות איחוד נתונים, אחסון בארכיון ותהליך הנקרא סימניות, המנצל טוב יותר את שטח סביבת הבדיקה.
אסטרטגיה 3: שיפור איכות הנתונים
פתרונות ניהול נתונים לבדיקת נתונים מגדילים ללא הרף את מאפייני איכות הנתונים על ידי התמקדות בשלושה מרכיבים מרכזיים: גיל הנתונים, הדיוק והגודל.
כיצד לשפר את ניהול נתוני הבדיקה
TDM אינו תהליך סטטי. לאחר ההגדרה הראשונית, תרצה לשאוף לשיפורים מתמשכים על ידי ביצוע אלה בדוק שיטות עבודה מומלצות לניהול נתונים .
1. לבודד נתונים
על ידי הפעלת בדיקות בסביבה מבוקרת, אתה יכול לבודד את הנתונים כדי להשוות טוב יותר את התפוקה הצפויה לעומת התפוקה בפועל. בידוד הנתונים מאפשר גם בדיקה מקבילה.
2. צמצם את אחסון מסדי הנתונים
אחסון נתוני בדיקה בבסיסי נתונים מפחית את מהירות הבדיקה האוטומטית ובמקביל גם מגביר את הקושי בבידוד נתונים. כלים אוטומטיים, בתוספת טכניקות כגון חיתוך נתונים, עוזרים להפחית את כמות האחסון הנדרשת בבסיס הנתונים.
3. התמקדות במבחני יחידה
פעל לפי ההנחיות שנקבעו על ידי פירמידת האוטומציה של הבדיקה, שממליצה לבצע בדיקות יחידה בכ-50% מהבדיקות שלך. בדיקות יחידה פועלות ללא תלות בנתונים חיצוניים, עולות הרבה פחות מאשר סוגי בדיקות אחרים, ומהירות יחסית ליישום.
כיצד למדוד ניהול נתוני מבחן
המדדים הבאים מספקים מידע חיוני על היעילות של אסטרטגיות ה-TDM שלך.
1. האם זמינים מספיק נתוני בדיקה?
אתה יכול למדוד את זמינות נתוני הבדיקה על ידי מעקב אחר הזמן המושקע בניהול נתונים לשימוש בבדיקה. אם אין מספיק נתונים זמינים, זמן הפיתוח מאט, והמפתחים ירגישו מוגבלים.
2. האם נתוני בדיקה זמינים לבדיקה אוטומטית?
תהליכי בדיקה אוטומטיים דורשים נתונים לפי דרישה. עקוב אחר אחוז מערכי הנתונים הזמינים, בתוספת תדירות הגישה אליהם ותדירות הרענון.
3. האם הבדיקות האוטומטיות מוגבלות על ידי בדיקת נתונים?
כמה בדיקות אוטומטיות אתה יכול להריץ עם נתוני הבדיקה הנוכחיים שלך? אם אתה צריך להריץ יותר בדיקות ממה שהנתונים שלך מאפשרים, תצטרך לאסוף נתוני בדיקה בתדירות גבוהה יותר.
הדרך הקלה והמדויקת ביותר להשיג מדידות אלו היא באמצעות תוכנת ניהול נתוני בדיקה .
בעיות פרטיות וכיצד למנוע זאת
בעוד שניהול נתוני בדיקות מקורו כשיטה לאיסוף וניתוח נתונים, עם הזמן זה הפך חשוב לא פחות במניעת בעיות פרטיות שונות.
1. תקנת נתונים
TDM מבטיח שהחברה שלך תמשיך לציית ל-CCPA, HIPAA, GDPR, וכל תקנות פרטיות הנתונים הרלוונטיות האחרות. אי מיסוך נכון של נתונים במהלך הבדיקה עלול לגרום לעונשים כספיים משמעותיים ואף פליליים.
2. תגובה צרכנית
פרצות מידע עלולות לגרום לנזק מהותי לתדמית החברה, מכיוון שמשתמשים יסתייגו משימוש באפליקציה המועדת לדליפות. הטמעת ניהול נתוני בדיקה עוזרת לצבור אמון של המשתמשים על ידי מניעת דליפות והן הבטחה למשתמשים פוטנציאליים שהנתונים שלהם יישמרו מאובטחים.
סיכום
הצורך בבדיקות בפיתוח תוכנה רק ילך ויגדל נחוץ ומורכב יותר. כדי לייעל את תהליכי הפיתוח, תוך שמירה על בקרת איכות, ארגונים ארגוניים יצטרכו לעשות זאת השתמש בתוכנת ניהול נתוני בדיקה, במיוחד כלי ניהול בדיקות כגון אלה שנוצרו על ידי ZAPTEST .
הכלים הטובים ביותר לניהול נתוני בדיקה מספקים יצירה וניהול של נתוני בדיקה מקיפים ומגיבים, ומאפשרים תוכנה מעולה עם פונקציונליות רבה יותר המסופקת מהר יותר מאי פעם.
שאלות נפוצות
להלן תשובות מהירות לשאלות נפוצות על ניהול נתוני בדיקות בבדיקות תוכנה.
מהו ניהול נתוני מבחן?
ניהול נתוני בדיקה הוא יצירה, ניהול וניתוח של נתונים הדרושים לכלי בדיקה אוטומטיים של מחסני נתונים. תהליכים מתמקדים בזיהוי נתונים באיכות גבוהה הנוגעים לפרמטרים ספציפיים של בדיקה, מיסוך אותם ומסירתם לצוותים המתאימים.
הכלים הטובים ביותר לניהול נתוני בדיקה עושים אוטומציה של רבים מהתהליכים כגון איסוף נתונים, ערפול ואחסון.
מהם נתוני בדיקה בבדיקת תוכנה?
חלק גדול מהנתונים המשמשים בבדיקות תוכנה הם נתוני ייצור, אשר נוצרים על ידי משתמשים אמיתיים. בשל תקנות הפרטיות, נתוני הייצור דורשים מיסוך לפני השימוש בבדיקה.
נתוני בדיקות תוכנה יכולים להיות גם סינתטיים, מה שאומר שהם מיוצרים באופן מלאכותי כדי לשכפל את ההתנהגות של משתמשים אמיתיים בצורה מדויקת ככל האפשר. הוא משמש לעתים קרובות כדי לבדוק תכונות חדשות או שדרוגים לפני שהם יוצאים לאוויר.
