Testdaten

Nach einer erkenntnisreichen Abwägung der Frage: “Synthetische Daten oder Livedaten” kommt Alexander im Podcast mit Markus schnell zur praktischen Bedeutung der Datenwissenschaft (Data Science) für das Testdatenmanagement. Er platziert das Thema in ein Set von eigenen Datenregeln, die sich auf Technik, Datenqualität und Realität beziehen. Am Beispiel der Verwendungsanalyse von realen Daten und der Datenreduktion macht Alexander den praktischen Bezug der Data Science für das Testdatenmanagement erkennbar.

Bei der Umsetzung von Performancetests sind Testdaten, Teststrategien und Testumgebungen wesentliche Einflußgrößen. Bei Testdaten spielen Herkunft und wiederholte Nutzung eine Rolle. Strategisch ist zwischen Blackbox-Ansätzen und Schnittstellenfokus zu unterscheiden. Die Integration von Performancetests in eine Delivery-Pipeline kann gelingen, wenn auf die Besonderheiten geachtet wird. Bei Testumgebungen dreht sich viel um das Thema Realitätsnähe.