La gestión de datos de prueba (TDM) es un proceso de planificación, gestión, diseño, almacenamiento y recuperación de datos de prueba precisos. Desempeña un papel crucial para los equipos de pruebas de software a lo largo del ciclo de vida de desarrollo de software (SDLC) para garantizar la eficacia, la precisión y el cumplimiento.
Probar el software durante el proceso de desarrollo ayuda a las organizaciones a validar el rendimiento, la funcionalidad, el cumplimiento y la seguridad de la aplicación. También ofrece la oportunidad de identificar y corregir defectos y errores antes de lanzar el producto al mercado. Sin embargo, la prueba completa de un producto sólo es posible si los equipos tienen acceso a datos de prueba relevantes y suficientes.
En la práctica, la generación manual y el mantenimiento de los datos de prueba suponen un reto; de ahí la necesidad de prácticas de gestión de datos de prueba (TDM). Las prácticas de TDM ayudan a las empresas de software a mejorar la velocidad de desarrollo, la conformidad y la calidad del producto proporcionando datos oportunos, precisos y relevantes para las pruebas de rendimiento y la resolución de problemas del código.
Ahora, entendamos la gestión de datos de prueba en detalle.
- Comprender la gestión de datos de prueba
- Importancia de la gestión de datos de prueba
- Desafíos clave en la gestión de datos de prueba
- Proceso de gestión de datos de prueba
- Diferencias entre la producción real y los entornos de prueba
- Mejores prácticas para una gestión eficaz de los datos de prueba
- Herramientas populares de gestión de datos de prueba en el mercado
- Preguntas frecuentes
Comprender la gestión de datos de prueba
La gestión de datos de prueba garantiza que las aplicaciones se evalúen con precisión proporcionando conjuntos de datos que imitan fielmente las condiciones del mundo real. Este enfoque es esencial para probar cómo se comportará la aplicación en producción, ya que la gestión de datos de prueba facilita la creación o la obtención de conjuntos de datos casi idénticos a los de los escenarios del mundo real.
La gestión de datos de prueba depende de los requisitos, y los procesos pueden variar de una organización a otra. Sin embargo, el resultado es apoyar la realización de pruebas eficaces y fiables de las aplicaciones y funciones, identificar y abordar los fallos de funcionamiento, y permitir a los equipos de desarrollo desarrollar y entregar software fiable con mayor rapidez.
Los desarrolladores de software buscan cada vez más formas de mejorar la calidad de sus productos al tiempo que abordan los objetivos empresariales de sus clientes, que cambian rápidamente. Sin embargo, incluso cuando necesitan entregar productos con rapidez, deben probar las aplicaciones y asegurarse de que son eficaces y fiables.
Proporcionar datos precisos y oportunos a los equipos de pruebas ayuda a mejorar la velocidad de desarrollo, la calidad de las aplicaciones, la conformidad y la fiabilidad. Además, garantiza el acceso a los datos relevantes para la validación, las pruebas automatizadas y la resolución de problemas de las aplicaciones.
Además de la velocidad de las pruebas, el proceso de gestión reduce significativamente los costes de producción.
Importancia de la gestión de los datos de prueba
El objetivo de la gestión de los datos de prueba es mejorar la eficacia y el resultado de los procesos de prueba y, en consecuencia, la calidad de la aplicación. La mayoría de las veces, el proceso de pruebas puede requerir diferentes tipos y grandes cantidades de datos. Para ello, las organizaciones deben asegurarse de que los datos relevantes estén disponibles para cada prueba, enmascarar la información sensible y almacenar y mantener los datos para su uso futuro.
La gestión de datos de prueba mejora la calidad de los datos de prueba, garantizando la precisión y la eficacia de los procesos de prueba de las aplicaciones. En consecuencia, una organización puede desarrollar, probar y lanzar productos de software fiables mucho más rápido y con menos costes.
Además, la organización ahorra en recursos de CPU, almacenamiento y red, ya que los datos son reutilizables y, una vez creados y formateados, requieren menos potencia de procesamiento y movimiento.
A continuación se describen las ventajas de la gestión de datos de prueba.
Mejora de la calidad del software
La gestión de datos de prueba permite a los equipos de pruebas acceder rápidamente a datos de prueba precisos que representan las condiciones del mundo real y utilizarlos. En consecuencia, pueden realizar pruebas completas y corregir errores antes de lanzar el software al mercado.
Encontrar y corregir errores antes
Cuando TDM proporciona datos de prueba precisos a tiempo, los equipos pueden realizar pruebas completas de la calidad de la aplicación. Esto les permite encontrar y corregir los errores pronto, cuando es más barato, en lugar de abordarlos después de entregar el producto al mercado. Los productos fiables entregados a tiempo aumentan los ingresos y los niveles de confianza de los clientes.
Datos de prueba precisos y fiables
Las prácticas de los procesos TDM permiten a las organizaciones asignar datos de prueba relevantes a lo largo de las distintas fases del ciclo de vida de desarrollo del software. En consecuencia, los equipos pueden acceder y probar nuevos productos, características o códigos más rápidamente y, por lo tanto, tienen la oportunidad de abordar cualquier defecto antes de enviar los productos. Disponer de buenos datos de prueba también garantiza la realización de pruebas continuas y una evaluación completa y fiable del producto, por lo que los errores serán mínimos o inexistentes cuando se pase a producción.
Reducción de la redundancia de datos, los requisitos de almacenamiento y el coste
Un aspecto de la TDM es ordenar los datos y hacer que los datos comunes sean accesibles a todos los equipos. Compartir los datos de producción comunes elimina la necesidad de que los equipos almacenen y mantengan varias copias de los mismos datos, lo que ahorra en requisitos de espacio de almacenamiento, gastos generales asociados y costes.
Cumplimiento mejorado
Los procesos TDM ayudan a las organizaciones a utilizar de forma segura datos de prueba que se asemejan mucho a los datos de producción reales, pero que no contienen información privada o sensible.
Ayuda a las empresas de desarrollo de software a cumplir las normativas sobre privacidad de datos como GDPR, HIPAA, CCPA, PCI, etc. La mayoría de las herramientas de gestión vienen con funciones de privacidad que los administradores pueden utilizar para enmascarar los datos sensibles antes de los procesos de prueba. De este modo, las organizaciones pueden utilizar los datos de producción sin exponer información privada sensible y violar las normas de privacidad.
Reducción de las tareas redundantes
La aplicación de buenas prácticas de GDT ayuda a identificar y abordar las tareas redundantes. Analiza los requisitos de cada equipo y puede minimizar los casos en los que los equipos tienen tareas y datos comunes. En consecuencia, esto ayuda a ahorrar costes y recursos.
Además, es posible que tenga funciones que pueda probar con datos de producción. En este caso, no tiene que generar de nuevo los datos de prueba, puesto que ya dispone de los datos de producción.
Desafíos clave en la gestión de datos de prueba
Entre los retos clave de la gestión de datos de prueba se incluyen la falta de datos de prueba relevantes, garantizar la precisión de los datos, gestionar los datos sensibles y cumplir con la privacidad de los datos y otras normativas.
Otros son la lentitud en la creación y el mantenimiento del entorno de pruebas, la incompatibilidad de las herramientas, la falta de pruebas de automatización para algunos procesos y la incapacidad de aprovisionar los datos adecuados para los distintos entornos de pruebas.
Datos redundantes y elevados costes de almacenamiento
La mayoría de las veces, los equipos crean varias copias de los mismos datos, lo que provoca redundancia y más necesidades y costes de espacio de almacenamiento.
Las organizaciones pueden reducir la ineficacia del almacenamiento permitiendo que los equipos colaboren y utilicen un almacenamiento centralizado, donde accedan a las pruebas comunes en lugar de crear y almacenar varias copias de la misma información.
Datos de pruebas imprecisos o desfasados
A medida que los equipos siguen añadiendo o modificando funciones y código, es posible que no tengan acceso a los datos relevantes y actuales. En su lugar, es posible que sólo dispongan de grandes cantidades de datos irrelevantes que no pueden satisfacer sus requisitos de prueba actuales o actualizados.
Utilizar datos de prueba que no representan las condiciones del mundo real no proporciona los mejores resultados de prueba. La mala calidad puede abarcar desde detalles inadecuados hasta malos formatos, tipos erróneos y cantidades inadecuadas.
Datos insuficientes
Lo ideal es probar la aplicación con datos suficientes, como los que se esperan en el entorno de producción. Aunque no haya muchos datos disponibles, podría utilizar software automatizado para crear más datos similares que representen un caso de uso del mundo real. De lo contrario, si prueba el software con pocos datos, no podrá determinar qué ocurrirá cuando haya grandes volúmenes de datos en el entorno de producción.
Seguridad inadecuada de los datos
En algunas organizaciones, existe el riesgo de que se produzcan violaciones de datos internas y externas. Los empleados descontentos pueden acceder a los datos de producción y hacer un mal uso de ellos, especialmente si contienen información sensible.
Además de los riesgos internos, los ciberdelincuentes pueden acceder a los datos, comprometerlos o robarlos y utilizarlos en su beneficio.
Enmascarar los datos añade costes y tiempo de entrega
Para cumplir las distintas normativas sobre privacidad de datos, las organizaciones deben anonimizar o enmascarar los datos sensibles, como números de tarjetas de crédito, números de cuentas bancarias, transacciones financieras, historiales de pacientes y otra información delicada. Sin embargo, esto aumenta los gastos generales, ya que las organizaciones deben invertir en las herramientas adecuadas. Además, es un proceso complejo y largo y puede llevar una semana analizar y enmascarar los datos.
Proceso de gestión de datos de prueba
Existen varias fases en la gestión de datos de prueba, pero éstas pueden variar según la organización y los requisitos. Sin embargo, los procesos clave incluyen la planificación, el análisis, el diseño, la creación y el mantenimiento de los datos de prueba.
Una gestión eficaz de los datos de prueba de software incluye la creación, modificación, almacenamiento, copia de seguridad, mantenimiento de datos de calidad y aprovisionamiento a los respectivos entornos de prueba a lo largo del ciclo de vida de las pruebas. También debe proteger la información sensible y garantizar la reutilización.
Fases clave de la GDT
- Planificación: La fase de planificación es en la que el equipo define los tipos, formatos y cantidad de datos que necesita para probar las distintas funciones.
- Creación de los datos de prueba: Existen diferentes tipos de datos de prueba. Entre ellos se incluyen los datos de producción, que representan un escenario de casos empresariales del mundo real. Sin embargo, debido a cuestiones de privacidad, la información sensible debe ser anonimizada o enmascarada. Además, se pueden generar datos sintéticos o de cualquier otro tipo que imiten un escenario del mundo real.
- Gestión: Esto implica organizar los datos, almacenarlos y mantenerlos para garantizar su integridad, precisión y disponibilidad durante todo el ciclo de pruebas.
- Protección de los datos de las pruebas: Esta etapa implica proteger todos los datos de las violaciones de seguridad y enmascarar la información privada y sensible. Garantiza que los datos son seguros y que cumplen la normativa sobre privacidad de datos.
Diferencias entre los entornos de producción real y de pruebas
A continuación se exponen las diferencias entre los entornos de producción y de prueba.
| Función | Entorno de pruebas | Entorno de producción |
|---|---|---|
| Acceso | El acceso está restringido a un grupo controlado dentro de la organización y no es accesible al público en general. | Abierto a los usuarios previstos, ya sean internos de una organización o el público en general. |
| Uso de los datos | Sin datos del mundo real, datos sensibles anonimizados | Utiliza datos del mundo real para interacciones en vivo |
| Propósito principal | Diseñado para verificar la funcionalidad, identificar errores y garantizar que el software cumple las normas de calidad antes de su lanzamiento | Ejecutar la aplicación en vivo para la interacción del usuario final después de que el software haya sido probado y considerado libre de errores |
| Entorno | Entorno aislado y controlado para los desarrolladores y los equipos de control de calidad | El entorno real es donde el software se despliega finalmente y es accesible por la base de usuarios finales. |
| Herramientas | Herramientas de prueba y depuración de software | Herramientas de despliegue, orquestación, supervisión, registro y equilibrio de carga |
| Estabilidad | Menos estable y puede funcionar mal cuando está sometido a una gran carga. | Más estable, escalable y fiable, con interrupciones mínimas o nulas independientemente de la carga. |
Mejores prácticas para una gestión eficaz de los datos de prueba
Racionalizar la gestión de los datos de prueba ayuda a mejorar los procesos generales de prueba y la calidad del producto final. Una estrategia de gestión de datos de prueba bien planificada es fundamental para garantizar el éxito de sus esfuerzos de prueba y producir productos de calidad.
Lo ideal es que describa cómo gestionar los datos de las pruebas mediante su creación, enmascaramiento, almacenamiento, aprovisionamiento y mantenimiento. Otras áreas que debería cubrir incluyen cómo colaboran los equipos de pruebas, desarrolladores y expertos en datos para garantizar que los datos de las pruebas son relevantes para el código que se está evaluando y representan las condiciones del mundo real.
Además de éstas, a continuación se describen otras prácticas recomendadas.
Analice los requisitos de las pruebas
Antes de finalizar los datos de prueba, debe analizar los requisitos para realizar una prueba completa. Lo ideal es capturar todos los conjuntos de datos necesarios para realizar una prueba determinada. La gestión de los datos de prueba debe identificar y documentar cada uno de los elementos de datos para cada característica o fragmento de código.
Establezca un buen método de descubrimiento de datos
El proceso de descubrimiento de datos ayuda a identificar los datos apropiados para cada escenario de prueba. Esto implica analizar el tipo y las fuentes de datos que requiere la aplicación. También comprueba las dependencias de los datos. Realizar un correcto descubrimiento de datos garantiza que las herramientas elegirán los datos correctos apropiados para los entornos de prueba y muy parecidos a los datos de producción.
Refrescar y mantener el repositorio central
Refrescar los datos de prueba ayuda a mantener su relevancia y, por tanto, la capacidad de cumplir los requisitos de prueba actuales, las nuevas características y las actualizaciones. A medida que el software evoluciona, algunos datos pueden volverse obsoletos e irrelevantes. Esto arrojará resultados erróneos e impedirá que los equipos encuentren y solucionen los errores. Realice una actualización periódica de los datos para mantenerse al día con los requisitos.
Con el tiempo, algunos datos se vuelven redundantes u obsoletos y será necesario eliminarlos para mejorar la eficiencia del almacenamiento. Además de liberar espacio, la eliminación de datos innecesarios facilita y agiliza la obtención de los datos de prueba pertinentes.
Identifique el tipo, el formato y la cantidad de datos adecuados para cada prueba
Los equipos deben definir los datos necesarios para probar cada fragmento de código y para cada escenario previsto. La mayoría de las pruebas requerirán datos tanto estáticos como dinámicos. Por lo tanto, los equipos deben identificar los datos que no cambian y que pueden reutilizarse. A medida que las organizaciones siguen adoptando las pruebas por turnos, la TDM debe garantizar que los datos pertinentes estén disponibles a lo largo de todo el SDLC, incluso durante las primeras etapas.
Aislar y asegurar los datos
Proteja los datos y asegúrese de que sólo las personas autorizadas tienen acceso a la información sensible. A efectos de las aplicaciones de prueba, enmascare toda la información sensible para evitar infringir las normas de privacidad de datos.
Además, debe aislar los datos reales y los de prueba para evitar filtraciones de datos o violaciones de la normativa. Permita que sólo unos pocos miembros accedan a los datos reales; de lo contrario, enmascare la información sensible antes de utilizar los datos con fines de prueba.
Para evitar la pérdida de datos de prueba, también es importante hacer copias de seguridad de los mismos con regularidad. Puede seguir las mejores prácticas de copia de seguridad de datos para garantizar la seguridad e integridad de sus datos de prueba.
Enmascarar los datos sensibles
Para proteger la información sensible, los equipos pueden enmascarar los datos pero conservando su estructura y formato, imitando los escenarios del mundo real. Lo ideal es que los datos conserven las propiedades de las condiciones del mundo real pero no contengan información sensible.
Herramientas de gestión de datos de prueba populares en el mercado
Las organizaciones necesitan herramientas fiables de gestión de datos de pruebas para garantizar la exactitud e integridad de los datos. Las herramientas son aplicaciones de software que permiten a los equipos realizar funciones como importar distintos tipos de datos de múltiples fuentes, acondicionar los datos y hacer que estén disponibles durante todo el ciclo de vida del desarrollo.
A continuación se describen las mejores herramientas de gestión de datos de pruebas.
- Gestor de pruebas de Broadcom: La herramienta TDM simplifica el proceso de creación, gestión y aprovisionamiento de datos de prueba.
- Datprof: Datprof es una eficaz plataforma TDP que proporciona funciones como la generación de datos de prueba sintéticos, subconjuntos, enmascaramiento, clonación, etc.
- Gestión de datos de prueba Delphix: Esta herramienta proporciona un acceso seguro y de autoservicio a los datos de prueba a diferentes equipos, al tiempo que garantiza el cumplimiento y reduce los requisitos y costes de almacenamiento.
Preguntas frecuentes
Los diferentes tipos de datos de prueba permiten a los equipos probar las distintas capacidades de la aplicación. Entre ellos se incluyen los datos válidos, no válidos, de límite y cada prueba.
1. Datos de prueba válidos: Son los datos correctos, casi similares a las condiciones del mundo real. Ayudan a probar cómo responde la aplicación a los escenarios del mundo real.
2. Datos de prueba no válidos: Este tipo permite a los equipos realizar actividades de prueba negativas y determinar cómo se comporta la aplicación cuando la entrada no cumple las condiciones establecidas.
3. Tipos de datos límite: Este tipo de datos ayuda a probar cómo se comportará la aplicación cuando los datos se encuentren en la frontera o en los límites definidos.
A continuación se describen las competencias clave necesarias para la gestión de datos de prueba.
1. Un buen conocimiento de las herramientas TDM, las pruebas impulsadas por IA y el uso de otras herramientas de pruebas.
Buenas aptitudes de ingeniería de software y conocimientos de lenguajes de programación como Java, Scala, C.
2. Conocimientos de herramientas de automatización como UIPath, Selenium y otras.
3. Conocimientos de soluciones de almacenamiento y gestión de datos, como tecnologías de bases de datos como Teradata, Hadoop, SQL server, big data, pruebas basadas en datos, etc.
4. Comprensión de la normativa sobre privacidad de datos y técnicas de enmascaramiento.
Siga las mejores prácticas de gestión de datos de prueba, como la automatización, la garantía de la relevancia de los datos, la anonimización y la reutilización de los datos de prueba. Además, fomente la colaboración entre el desarrollador, el operador, los probadores y los equipos de control de calidad para agilizar todo el proceso de prueba.
Palabras finales
Las pruebas de software son un paso fundamental que garantiza la fiabilidad y que las funciones de la aplicación funcionarán tal y como se han diseñado antes de lanzarla al mercado. También ayuda a los desarrolladores a solucionar los errores del software cuando resulta más barato y conveniente. Sin embargo, las pruebas fiables y de calidad sólo son posibles cuando se dispone de datos de prueba suficientes, pertinentes y precisos.
Una de las mejores prácticas consiste en utilizar la gestión de datos de prueba (TDM) para generar, acondicionar, almacenar y mantener los datos de prueba. La TDM garantiza que los datos de las pruebas sean precisos, seguros, conformes, adecuados y relevantes para los requisitos específicos de las pruebas. En consecuencia, esto permite a los equipos realizar pruebas completas, validar la funcionalidad e identificar y abordar los defectos antes de enviar el software a los usuarios finales.