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Professionelles Testmanagement in Datenreinigungsprozessen

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Academic year: 2022

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Professionelles Testmanagement in Datenreinigungsprozessen

Dr. Holger Petersen Senior IT Consultant XQT - Test & Quality Management

msg systems ag Robert-B¨urkle-Straße 1 85737 Ismaning/M¨unchen holger.petersen@msg-systems.com

Abstract:In diesem Beitrag wird das Testmanagement bei Maßnahmen zur Qualit¨ats- verbesserung in Datenbest¨anden behandelt. Hierbei fließen vorwiegend Erfahrungen aus Projekten bei Erst- und R¨uckversicherungen, Rentenversicherungstr¨agern und in der ¨offentlichen Verwaltung ein. Dies sind Bereiche, in denen die Speicherung und Verf¨ugbarkeit der Daten aus vielen Jahrzehnten notwendig ist. Naturgem¨aß werden diese Daten mehrfach migriert und mit verschiedenen Applikationen in immer neuen Versionen bearbeitet, was sowohl Volumen wie auch Komplexit¨at der Daten erkl¨art und das Testmanagement bei Qualit¨atsverbesserungen (Datenreinigungen) zu einer sehr anspruchsvollen Aufgabe macht.

Erhalt und Verbesserung der Datenqualit¨at ist bei lange im Einsatz befindlichen Appli- kationen mit großen Datenvolumina eine zentrale Frage [Nau]. Typische Qualit¨atskri- terien sind Korrektheit, Vollst¨andigkeit, Aktualit¨at und Konsistenz [SMB05]. Fehler im Datenbestand k¨onnen vielf¨altige Ursachen haben, wie bewusste Falschangaben (z.B. bei Volksz¨ahlungen), Irrt¨umer (z.B. falsche oder l¨uckenhafte Angabe der besuchten Schulen), Eingabefehler (z.B. H¨orfehler bei telefonischem Kontakt oder Tippfehler), Fehler der Ap- plikation (z.B. doppeltes Schreiben von Datens¨atzen) oder fehlerhafte Migrationen (z.B.

Abschneiden von Kundennummern aus einem Altsystem). Einige Fehler k¨onnen durch fehlererkennende oder -korrigierende Kodierung vermieden werden (IBAN, Kreditkarten- nummern) oder durch Abgleich mit einer Datenbasis (Adressen). In vielen F¨allen ist eine solche Verhinderung von Fehlern aber nicht m¨oglich.

M¨angel der Datenqualit¨at k¨onnen weitreichende negative Auswirkungen haben. Dies ist bei Ver¨argerung der Kunden durch doppelte Belastung von Rechnungsbetr¨agen oder falsch berechnete Verzugszinsen sofort einsichtig. Aber auch Fehler, die keine sofortige Wir- kung zeigen, k¨onnen ¨uber den Weg falscher statistischer Auswertungen und Prognosen durch darauf beruhende Fehlentscheidungen dramatische Auswirkungen bis zur Existenz- bedrohung von Unternehmen haben. Auch auf die Qualit¨at von Testergebnissen k¨onnen fehlerhafte Daten negative Wirkungen haben. Die Beseitigung von Datenqualit¨atsm¨angeln (Datenreinigung) und Verhinderung von neuen Fehlern ist somit eine wichtige und an- spruchsvolle Aufgabe. Die Qualit¨atssicherung von Datenreinigungen bildet aus unserer Sicht einen Bestandteil professionellen Testens, das den gesamten Anwendungslebenszy- klus begleiten sollte [Jac09].

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Die Beratung zu Fragen der Datenreinigung z¨ahlt seit vielen Jahren zu den zentralen The- men des Crossbereichs XQT - Test & Quality Management der msg. Stetig zunehmen- de zu verarbeitende Datenvolumina in immer komplexeren Anwendungslandschaften bei gleichzeitig wachsendem Anspruch an die Softwarequalit¨at haben dazu gef¨uhrt, dass sich Spezialdisziplinen herausgebildet haben, die im Beitrag ausf¨uhrlich dargestellt werden.

Ein besonderer Vorteil des Crossbereiches XQT ist es, dass er in Kooperation mit den Branchenbereichen der msg systems ag an vielen Einf¨uhrungsprojekten beteiligt war und ist, wodurch fundierte Kenntnisse der Applikationen erworben werden konnten, die in die Wartungsphase dieser Produkte eingebracht werden k¨onnen.

In diesem Beitrag soll der Schwerpunkt auf Datenfehlern liegen, die durch technische Ur- sachen entstanden sind. Diese Fehler sind in vielen F¨allen innerhalb des betrachteten Sys- tems erkennbar und bei ausreichender Redundanz ist sogar eine Korrektur ohne zus¨atzliche Informationen m¨oglich. Mindestens k¨onnen Auswertungen zur Verf¨ugung gestellt werden, die erforderliche zus¨atzliche Daten und Korrekturen charakterisieren.

Die Themen Testplanung, Teststufen, Testfallentwurf, Testdatenanlage und Testdurchf¨uh- rung werden basierend auf Projekterfahrungen im Hinblick auf die Besonderheiten von Datenreinigungstests besprochen.

Literatur

[BMB+] Rex Black, Judy McKay, Graham Bath, Debra Friedenberg, Bernard Hom`es, Kenji Onishi, Mike Smith, Geoff Thompson und Tsuyoshi Yumoto. Certified Tester - Ad- vanced Level Syllabus Testmanager VERSION 2012. Deutschsprachige Ausgabe. Her- ausgegeben durch Austrian Testing Board, German Testing Board e.V. & Swiss Testing Board.

[Jac09] Recardo Jackson. Testmanagement: Professionelles Testen. Informatik Spektrum, 32(1):37–41, 2009.

[Nau] Felix Naumann.Informatiklexikon: Datenqualit¨at. https://www.gi.de/service/ informa- tiklexikon/detailansicht/article/datenqualitaet.html (abgerufen am 23.02.2014).

[SMB05] Monica Scannapieco, Paolo Missier und Carlo Batini. Data Quality at a Glance.Daten- bankspektrum, 14:6–14, 2005.

[Spi08] Andreas Spillner. Systematisches Testen von Software — Ein Einstieg. dpunkt.verlag, 2008.

[SRWL11] Andreas Spillner, Thoma Roßner, Mario Winter und Tilo Linz.Praxiswissen Software- test — Testmanagement. dpunkt.verlag, 2011. 3., ¨uberarbeitete und erweiterte Auflage.

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