Mit erfolgreichem GoLive wird häufig das Testing eingestellt, da es sich oftmals auf die Softwarequalität beschränkt. Dabei gilt es nach dem GoLive insbesondere die gleichbleibende Datenqualität zu prüfen, damit Ihre teure Anwendung auch weiterhin gute und brauchbare Ergebnisse liefert. Ich zeige Ihnen wie Sie simpel und effizient gleich bei der Beladung der Daten schon Datenprobleme aufgezeigt bekommen, und nicht erst bei der Verwendung bemerken.
Business rules für Datentests
Dabei ist es sehr einfach, bereits im Design und der Entwicklungsphase daran zu denken. Vor oder bei der Implementierung von Business Regeln werden diese auch stets dokumentiert. Es spricht absolut nichts dagegen, diese Regeln auch in einer maschinenlesbaren Form zu dokumentieren.
- Als Implementierungsvorgabe für die Entwickler,
- als Testfall für die Abnahme,
- für Regressionstests sowie
- als Datentest für die kontinuierliche Überwachung der Datenqualität im Betrieb.
Framework für Datentests
Ein Framework für Datentests ist in der Lage, Verarbeitungsvorschriften auf Daten auszuführen und zu plausibilisieren. Die Definition der Regel, sowie gegebenenfalls ein erwartetes Ergebnis zum Abgleich liegt in einem Repository des Frameworks vor. Durch eine einheitliche Gestaltung der Business Rules ist das Framework in der Lage, jeden hinterlegten Test automatisiert auszuführen.
Ihre Vorteile: besser, sowie kurzfristig preiswerter und schneller
Mit einem solchen Framework, einmal implementiert, begegnen Sie Datenqualitätsproblemen schon bevor diese sich in schlechten Ergebnissen niederschlagen.
Testen in der Entwicklung
Um die Geschäftsregeln für das Framework zu formulieren ist kein hoher Zusatzaufwand nötig. Die Regel muss einmal formal in Zusammenarbeit von Fachbereich und IT ausgedrückt werden, mittels SQL zum Beispiel. Der Nutzen ist unmittelbar: alle Tests auf Basis dieses Codefragments können automatisiert ausgeführt werden. Egal ob Sprint Review, Abnahmetest oder Regressionstest.
Datentests im Betrieb
Die exakt gleiche Regel kann im späteren Betrieb automatisiert ausgeführt werden. Damit können unerwartete Datenkonstellationen, Datenfehler oder auch ein Veralten der Business Rule festgestellt werden. Die Auswertung kann dabei automatisiert erfolgen, so dass z. B. nur im Fehlerfall ein Eingreifen nötig ist und nicht unnötig Ressourcen gebunden sind.
Vorschlag gefällig?
Gerne zeige ich Ihnen wie ein solches Framework implementiert wurde, und wie sich das in Ihrem konkreten Fall anwenden lässt. Ich freue mich auf Ihre Nachricht!