Der Wandel hin zu innovativen Geschäftsmodellen auf der Grundlage digitaler Technologien ist bereits in vollem Gange. Diese Entwicklung stellt Unternehmen vor bedeutende strategische Herausforderungen, insbesondere im Bereich der Data Governance. Dabei spielen letztlich auch die Anforderungen an das Software-Testing sowie die Beschaffung und Qualität der Testdaten eine wesentliche Rolle. Denn reibungslos funktionierende Applikationen sind die Bausteine des Geschäftserfolgs.
Geschäftsmodelle
Inzwischen werden drei Typen datenbasierter Geschäftsmodelle differenziert:
- Ein Geschäftsmodell mit geringer Datennutzung (Low Data Business Model) arbeitet mit minimaler Abhängigkeit von Daten oder weist nur wenige datengesteuerte Komponenten auf. In solchen Modellen spielen Daten bei Entscheidungsprozessen, Kundeninteraktionen oder Produkt-/Dienstleistungsangeboten möglicherweise keine wesentliche Rolle.
- Ein datengestütztes Geschäftsmodell (Data-Enhanced Business Model) zeichnet sich durch eine starke Abhängigkeit von Daten und deren strategische Nutzung zur Verbesserung verschiedener Aspekte des Geschäfts aus. Daten werden aktiv gesammelt, analysiert und genutzt, um die Entscheidungsfindung voranzutreiben, den Betrieb zu optimieren, das Kundenerlebnis zu verbessern und Produkte oder Dienstleistungen zu erneuern.
- Bei einem rein datengesteuertes Geschäftsmodell (Pure Data-Driven Business Modell) sind Daten die Hauptantriebskraft für die Entscheidungsfindung, den Betrieb und die Strategie in allen Aspekten des Unternehmens. Hier ist jede Facette des Unternehmens, von der Produktentwicklung über den Kundendienst bis hin zum Marketing, in hohem Maße auf datengestützte Erkenntnisse und Analysen angewiesen.
Generell spielen Daten zunehmend eine zentrale Rolle. Aus ökonomischer Sicht sind sie die Schlüsselressource der neuen Geschäftsmodelle. Ihr operatives Handling ist eine Seite, ihre strategische Nutzung die andere Seite der Medaille.
Datenstrategie
Die langfristige Erfolgsperspektive eines Unternehmens hängt nach wie vor von einer effektiven Unternehmensstrategie ab. Heute muss diese strategische Ausrichtung aber um eine IT- und Datenstrategie erweitert werden. Diese wird umso wichtiger, desto mehr das Unternehmen von digitalen Technologien abhängig ist, um wettbewerbsfähig zu bleiben, seine Produkte zu liefern und seinen Kundenstamm zu erweitern.
In diesem Zusammenhang umfasst Data Governance die Definition von Prozessen, Standards und Rollen im Datenkontext und ist ein wesentlicher Bestandteil der unternehmensweiten Umsetzung der Datenstrategie und der Organisation des Datenmanagements. Besonderes Augenmerk liegt auf der Datenqualität, die eine Grundvoraussetzung für die Automatisierung von Abläufen und eine konsistente Entscheidungsfindung darstellt. Dies trägt nicht nur zur effizienten Nutzung von Ressourcen bei, sondern ermöglicht es auch, datengesteuerte Entscheidungen zu treffen, die den Geschäftserfolg langfristig unterstützen.
Operatives Handling
Durch eine konsequente Umsetzung von Data Governance können Unternehmen die Qualität ihrer Daten sicherstellen, die Effizienz ihrer Prozesse steigern und eine datengetriebene Kultur fördern, die Innovation und Wachstum vorantreibt.
Betrachtet man Applikationen bzw. Software als Fundament und wesentliche Bausteine dieser neuen Geschäftsmodelle, so ist eine hohe Qualität und die ständige Aktualisierung der eingesetzten Software unbedingte Voraussetzung für den Unternehmenserfolg. Eine kontinuierliche Entwicklung der Applikationen kann aber nur in Zusammenhang mit kontinuierlichem Testen sichergestellt werden.
Bedeutung von Testdaten
Die dabei verwendeten Testdaten müssen repräsentativ für die tatsächlichen Produktionsdaten sein, um sicherzustellen, dass die Datenmodelle korrekt entwickelt und validiert werden können. Ist dies nicht gegeben, können falsche Annahmen über die Struktur und Beziehungen der Daten getroffen werden, was zu fehlerhaften Modellen führt und die Effektivität der Data Governance beeinträchtigt.
Testdaten müssen darüber hinaus den Datenschutz- und Sicherheitsstandards entsprechen, die für Produktionsdaten gelten. Durch die Verwendung von qualitativ hochwertigen Testdaten können Datenschutz- und Compliance-Richtlinien eingehalten werden, was entscheidend für die Einhaltung von Vorschriften wie der DSGVO ist.
Weiterhin müssen Testdaten verschiedene Szenarien und Randfälle abdecken, um sicherzustellen, dass Software-Anwendungen unter realen Bedingungen getestet werden. Wenn Testdaten nicht ausreichend diversifiziert werden, könnten potenzielle Fehler und Schwachstellen übersehen werden, was zu Fehlfunktionen oder Sicherheitslücken führen kann.
Generell gilt: Durch die Verwendung hochwertiger Testdaten können solche Probleme frühzeitig erkannt und behoben werden, was letztendlich die Stabilität und Zuverlässigkeit der Dateninfrastruktur verbessert und die Integrität der Data Governance gewährleistet.
Automatisierung als Standard
Testdaten Automation, wie sie X liefert, ermöglicht eine schnelle und effiziente Bereitstellung solcher Testdaten, was entscheidend ist, um den kontinuierlichen Entwicklungs- und Bereitstellungszyklus aufrechtzuerhalten. Durch die Automatisierung des Beschaffungsprozesses können Entwickler und Tester auf Knopfdruck die individuell benötigten, aktuellen und realistischen Daten erhalten, ohne auf manuelle Eingriffe oder langwierige Genehmigungsprozesse warten zu müssen.
Außerdem gewährleistet die automatisierte Testdatenbeschaffung eine konsistente Datenqualität und -integrität. Durch die Verwendung von vordefinierten Regeln und Skripten können potenzielle Fehler oder Inkonsistenzen bei der Datenbereitstellung vermieden werden, was die Zuverlässigkeit der Testergebnisse erhöht und Fehlinterpretationen reduziert.
Darüber hinaus ermöglicht die automatisierte Testdatenbeschaffung eine bessere Skalierbarkeit und Flexibilität. Unternehmen können schnell und einfach zusätzliche Testdatenquellen integrieren oder bestehende Datensätze aktualisieren, um den sich ändernden Anforderungen gerecht zu werden, ohne dabei den Entwicklungsprozess zu verlangsamen oder die Produktivität zu beeinträchtigen.
Insgesamt führt die automatisierte Beschaffung von produktionsnahen Testdaten zu einer beschleunigten Markteinführung von Softwareprodukten, einer verbesserten Qualitätssicherung und einer gesteigerten Effizienz im Entwicklungsprozess, was letztendlich zu einer Steigerung der Wettbewerbsfähigkeit und Kundenzufriedenheit führt.
