Test Data Day 2024

Komplexe Systemlandschaften enthalten große Mengen an Daten, die über mehrere Anwendungen verteilt sind. Die Herausforderung für Tester und Entwickler besteht oft darin, geeignete Daten für den Test zu finden, obwohl die Datenbanken und ihre Strukturen nicht bekannt sind. Lernen Sie, wie Sie sich einen Überblick über die Entitäten Ihrer Geschäftsdaten und deren Attribute verschaffen können. Wenn Sie wissen, wie die Daten verteilt sind, können Sie die am besten geeigneten Daten für Ihre Testdurchführung herausarbeiten. Sie erfahren, wie Sie die Daten extrahieren und auf eine beliebige Testumgebung anwenden können, sei es eine statische Umgebung oder eine dynamische Testumgebung, die nur während der CI/CD-Läufe der Anwendung existiert.

Der Vortrag zeigt auf, wie man einen Datenbereitstellungsprozess für Testdaten einrichtet, der einzelne Geschäftsfälle automatisch über ein einfaches Webformular transportieren oder über einen Webservice aus einem beliebigen Testautomatisierungsprozess heraus auslösen kann. Schließlich benötigen wir bei der Verwendung von Testdaten in der Testautomatisierung einen Mechanismus zum Zurücksetzen der Testdaten, nachdem ein Test die Daten verändert hat. Wir werden sehen, wie man wiederverwendbare Testdaten erhält und wie dies Ihre Testautomatisierung beschleunigen kann.

Wir beleuchten die zentralen Herausforderungen und Lösungen beim Maskieren von personenbezogenen Daten im Testdatenmanagement. Unter Berücksichtigung der DSGVO und anderer regulatorischer Anforderungen zeigen wir auf, wie XDM als leistungsfähiges Tool eingesetzt werden kann, um sowohl Komplettbestände als auch Einzelfalltestdaten effektiv zu maskieren.

Wir diskutieren die technischen Möglichkeiten, die XDM bietet, und teilen Best Practices zur Umsetzung von Maskierungsstrategien. Anhand von praxisnahen Beispielen und einer Live-Demonstration veranschaulichen wir die Implementierungsschritte und geben einen Einblick in erfolgreiche Referenzprojekte. Parallel werden auch Ansätze zur Testdatengenerierung gezeigt und zur Nutzung von maskierten Daten verglichen. Ziel des Vortrags ist es, Ihnen fundiertes Wissen und praktische Ansätze zu vermitteln, um die Testdatenabdeckung zu erhöhen und gleichzeitig den Datenschutzanforderungen gerecht zu werden.

Anwenderberichte von und über unsere Kunden.

Eröffnet der Einsatz von Künstlicher Intelligenz neue Möglichkeiten zur Optimierung und Effizienzsteigerung in der Welt des Testdatenmanagements? Dieser Vortrag beleuchtet, wie KI, insbesondere Large Language Models (LLMs), das Testdatenmanagement verändern kann. Wir zeigen auf, wie KI-basierte Systeme in der Lage sind, realistische Testdaten zu generieren, Daten zu klassifizieren, Konfigurationen zu erstellen und zu erklären sowie Fehler zu korrigieren. Gleichzeitig diskutieren wir die damit verbundenen Chancen, wie verbesserte Datenqualität und gesteigerte Effizienz, sowie die Risiken, darunter potenzielle Datenqualitätsprobleme und Datenschutzbedenken.

Anhand prototypischer Beispiele veranschaulichen wir praxisnah den aktuellen Stand der Technik und geben eine Einschätzung zur zukünftigen Entwicklung und Integration in die Testdatenplattform XDM. Live-Beispiele zeigen, wie KI-basierte Ansätze die Arbeitsweise im Testdatenmanagement verändern können und welche Herausforderungen es dabei zu meistern gilt.

Über den Tag hinweg wird ein Whiteboard bereitstehen, auf dem wir Themen für unsere Diskussionsrunde sammeln wollen. Diese sollen dann im Plenum besprochen werden.