La gestion des données de test (GDT) est un processus de planification, de gestion, de conception, de stockage et de récupération de données de test précises. Elle joue un rôle crucial pour les équipes de test de logiciels tout au long du cycle de développement des logiciels (SDLC) afin de garantir l’efficacité, la précision et la conformité.
Le test des logiciels au cours du processus de développement aide les organisations à valider les performances, les fonctionnalités, la conformité et la sécurité de l’application. Ils permettent également d’identifier et de corriger les défauts et les bogues avant de lancer le produit sur le marché. Cependant, le test complet d’un produit n’est possible que si les équipes ont accès à des données de test pertinentes et suffisantes.
Dans la pratique, la génération et la maintenance manuelles des données de test sont difficiles, d’où la nécessité de mettre en place des pratiques de gestion des données de test (GDT). Les pratiques de GDT aident les entreprises de logiciels à améliorer la vitesse de développement, la conformité et la qualité des produits en fournissant des données opportunes, précises et pertinentes pour les tests de performance et le dépannage du code.
Voyons maintenant en détail ce qu’est la gestion des données de test.
- Comprendre la gestion des données de test
- Importance de la gestion des données de test
- Principaux défis de la gestion des données de test
- Processus de gestion des données de test
- Différences entre la production réelle et les environnements de test
- Meilleures pratiques pour une gestion efficace des données de test
- Outils de gestion des données de test populaires sur le marché
- FAQ
Comprendre la gestion des données de test
La gestion des données de test garantit que les applications sont évaluées avec précision en fournissant des ensembles de données qui reproduisent fidèlement les conditions du monde réel. Cette approche est essentielle pour tester le comportement de l’application en production, car la GDT facilite la création ou l’acquisition d’ensembles de données qui sont presque identiques à ceux des scénarios du monde réel.
La gestion des données de test dépend des besoins et les processus peuvent varier d’une organisation à l’autre. Cependant, le résultat est de soutenir des tests efficaces et fiables des applications et des fonctionnalités, d’identifier et de traiter les dysfonctionnements, et de permettre aux équipes de développement de mettre au point et de livrer des logiciels fiables plus rapidement.
Les développeurs de logiciels cherchent de plus en plus à améliorer la qualité de leurs produits tout en répondant à l’évolution rapide des objectifs commerciaux de leurs clients. Cependant, même lorsqu’ils doivent livrer des produits rapidement, ils doivent tester les applications et s’assurer qu’elles sont efficaces et fiables.
Fournir des données précises et opportunes aux équipes de test permet d’améliorer la vitesse de développement, la qualité des applications, la conformité et la fiabilité. En outre, cela garantit l’accès aux données pertinentes pour la validation, les tests automatisés et le dépannage des applications.
Outre la rapidité des tests, le processus de gestion permet de réduire considérablement les coûts de production.
Importance de la gestion des données de test
L’objectif de la gestion des données de test est d’améliorer l’efficacité et le résultat des processus de test et, par conséquent, la qualité de l’application. Le processus de test peut le plus souvent nécessiter différents types et de grandes quantités de données. À cette fin, les organisations doivent s’assurer que les données pertinentes sont disponibles pour chaque test, masquer les informations sensibles, et stocker et conserver les données en vue d’une utilisation ultérieure.
La gestion des données de test améliore la qualité des données de test, garantissant ainsi la précision et l’efficacité des processus de test des applications. Par conséquent, une organisation peut développer, tester et publier des produits logiciels fiables beaucoup plus rapidement et à moindre coût.
En outre, l’organisation économise des ressources de CPU, de stockage et de réseau puisque les données sont réutilisables et qu’une fois créées et formatées, elles requièrent moins de puissance de traitement et de déplacement.
Les avantages de la gestion des données de test sont décrits ci-dessous.
Amélioration de la qualité des logiciels
La GDT permet aux équipes de test d’accéder rapidement à des données de test précises représentant les conditions réelles et de les utiliser. Elles peuvent ainsi effectuer des tests complets et corriger les bogues avant de mettre le logiciel sur le marché.
Trouver et corriger les bogues plus tôt
Lorsque la GDT fournit des données de test précises en temps voulu, les équipes peuvent effectuer des tests complets de la qualité de l’application. Cela leur permet de trouver et de corriger les bogues à un stade précoce, lorsque c’est moins coûteux, au lieu de les traiter après la mise sur le marché du produit. Des produits fiables livrés à temps augmentent le chiffre d’affaires et la confiance des clients.
Des données de test précises et fiables
Les pratiques des processus de GDT permettent aux organisations d’allouer des données de test pertinentes tout au long des différentes étapes du cycle de vie du développement logiciel. Par conséquent, les équipes peuvent accéder à de nouveaux produits, fonctionnalités ou codes et les tester plus rapidement, ce qui leur permet de corriger les défauts éventuels avant la livraison des produits. Le fait de disposer de bonnes données de test garantit également des tests continus et une évaluation complète et fiable du produit, ce qui permet de réduire au minimum, voire d’éliminer, les bogues lors de la mise en production.
Réduction de la redondance des données, des besoins de stockage et des coûts
L’un des aspects de la GDT consiste à trier les données et à rendre les données communes accessibles à toutes les équipes. En partageant les données de production communes, les équipes n’ont plus besoin de stocker et de conserver plusieurs copies des mêmes données, ce qui permet de réduire l’espace de stockage nécessaire, les frais généraux associés et les coûts.
Amélioration de la conformité
Les processus de GDT aident les organisations à utiliser en toute sécurité des données de test qui ressemblent beaucoup aux données de production réelles, mais qui ne contiennent pas d’informations privées ou sensibles.
Ils aident les entreprises de développement de logiciels à se conformer aux réglementations sur la confidentialité des données telles que GDPR, HIPAA, CCPA, PCI, etc. La plupart des outils de gestion sont dotés de fonctions de confidentialité que les administrateurs peuvent utiliser pour masquer les données sensibles avant les processus de test. Ainsi, les organisations peuvent utiliser les données de production sans exposer d’informations privées sensibles et sans violer les règles de confidentialité.
Réduction des tâches redondantes
La mise en œuvre de bonnes pratiques de GDT permet d’identifier et de traiter les tâches redondantes. Elle analyse les besoins de chaque équipe et peut minimiser les cas où les équipes ont des tâches et des données communes. Cela permet donc d’économiser des coûts et des ressources.
En outre, il se peut que vous ayez des fonctionnalités que vous pouvez tester avec des données de production. Dans ce cas, vous n’avez pas besoin de générer à nouveau les données de test puisque vous disposez déjà des données de production.
Principaux défis de la gestion des données de test
Les principaux défis de la gestion des données de test sont le manque de données de test pertinentes, la garantie de l’exactitude des données, la gestion des données sensibles et le respect de la confidentialité des données et d’autres réglementations.
Parmi les autres défis, citons la lenteur de la création et de la maintenance des environnements de test, l’incompatibilité des outils, l’absence d’automatisation des tests pour certains processus et l’incapacité à fournir les bonnes données pour les différents environnements de test.
Données redondantes et coûts de stockage élevés
Les équipes créent le plus souvent plusieurs copies des mêmes données, ce qui entraîne une redondance et une augmentation des besoins et des coûts en matière d’espace de stockage.
Les entreprises peuvent réduire l’inefficacité du stockage en permettant aux équipes de collaborer et d’utiliser un stockage centralisé, où elles accèdent à des tests communs au lieu de créer et de stocker plusieurs copies des mêmes informations.
Données de test inexactes ou périmées
Au fur et à mesure que les équipes ajoutent ou modifient des fonctionnalités et du code, il se peut qu’elles n’aient pas accès aux données pertinentes et actuelles. Au lieu de cela, elles peuvent ne disposer que de grandes quantités de données non pertinentes qui ne peuvent pas répondre à leurs exigences de test actuelles ou mises à jour.
L’utilisation de données d’essai qui ne représentent pas les conditions réelles ne permet pas d’obtenir les meilleurs résultats. La mauvaise qualité peut aller d’un manque de détails à de mauvais formats, de mauvais types et des quantités inadéquates.
Données insuffisantes
Idéalement, vous devez tester l’application avec des données suffisantes, telles qu’elles sont attendues dans l’environnement de production. S’il n’y a pas beaucoup de données disponibles, vous pouvez utiliser un logiciel automatisé pour créer des données plus similaires qui représentent un cas d’utilisation réel. Sinon, si vous testez le logiciel avec peu de données, vous ne pourrez pas déterminer ce qui se passera lorsqu’il y aura de gros volumes de données dans l’environnement de production.
Sécurité des données inadéquate
Dans certaines organisations, il existe des risques de violations de données internes et externes. Des employés mécontents peuvent accéder aux données de production et les utiliser à mauvais escient, surtout si elles contiennent des informations sensibles.
Outre les risques internes, les cybercriminels peuvent accéder aux données, les compromettre ou les voler et les utiliser à leur avantage.
Le masquage des données augmente les coûts et les délais de livraison
Pour se conformer aux diverses réglementations sur la confidentialité des données, les organisations doivent anonymiser ou masquer les données sensibles, telles que les numéros de cartes de crédit, les numéros de comptes bancaires, les transactions financières, les dossiers des patients et d’autres informations sensibles. Cependant, cela augmente les frais généraux car les organisations doivent investir dans les outils adéquats. En outre, il s’agit d’un processus complexe et long, qui peut prendre une semaine pour analyser et masquer les données.
Processus de gestion des données de test
La gestion des données de test comporte plusieurs phases, qui peuvent varier en fonction de l’organisation et des besoins. Cependant, les processus clés comprennent la planification, l’analyse, la conception, la construction et la maintenance des données de test.
Une gestion efficace des données de test des logiciels comprend la création, la modification, le stockage, la sauvegarde, la maintenance des données de qualité et l’approvisionnement des environnements de test respectifs tout au long du cycle de vie des tests. Elle doit également protéger les informations sensibles et garantir leur réutilisation.
Principales phases de la GDT
- Planification : L’étape de planification est celle où l’équipe définit les types, les formats et la quantité de données dont elle a besoin pour tester les différentes fonctionnalités.
- Création des données de test: Il existe différents types de données de test. Il s’agit notamment des données de production, qui représentent un scénario d’entreprise réel. Toutefois, pour des raisons de confidentialité, les informations sensibles doivent être rendues anonymes ou masquées. Par ailleurs, des données synthétiques ou tout autre type de données imitant un scénario réel peuvent être générées.
- Gestion : Il s’agit d’organiser les données, de les stocker et de les maintenir afin de garantir leur intégrité, leur précision et leur disponibilité tout au long du cycle de test.
- Protection des données d’essai : Cette étape consiste à protéger toutes les données contre les failles de sécurité et à masquer les informations privées et sensibles. Elle permet de s’assurer que les données sont sécurisées et qu’elles respectent les réglementations en matière de protection de la vie privée.
Différences entre la production réelle et les environnements de test
Les différences entre les environnements de production et de test sont décrites ci-dessous.
| Fonctionnalité | Environnement de test | Environnement de production |
|---|---|---|
| Accès | L’accès est limité à un groupe contrôlé au sein de l’organisation et n’est pas accessible au grand public. | L’accès est ouvert aux utilisateurs prévus, qu’ils soient internes à l’organisation ou qu’ils appartiennent au grand public. |
| Utilisation des données | Pas de données réelles, données sensibles rendues anonymes | Utilisation de données réelles pour les interactions en direct |
| Objectif principal | Conçu pour vérifier les fonctionnalités, identifier les bogues et s’assurer que le logiciel répond aux normes de qualité avant sa mise sur le marché | Exécuter l’application en direct pour l’interaction avec l’utilisateur final après que le logiciel a été testé et considéré comme exempt de bogues |
| Environnement | Environnement isolé et contrôlé pour les développeurs et les équipes d’assurance qualité | L’environnement réel est celui dans lequel le logiciel est finalement déployé et accessible à l’utilisateur final. |
| Outils | Outils de test et de débogage de logiciels | Outils de déploiement, d’orchestration, de surveillance, de journalisation et d’équilibrage de charge |
| Stabilité | Moins stable et risque de dysfonctionnement en cas de forte charge. | Plus stable, évolutif et fiable, avec des perturbations minimes ou inexistantes, quelle que soit la charge. |
Meilleures pratiques pour une gestion efficace des données de test
La rationalisation de la gestion des données de test permet d’améliorer l’ensemble des processus de test et la qualité du produit final. Une stratégie de gestion des données de test bien planifiée est essentielle pour garantir le succès de vos efforts de test et la production de produits de qualité.
Idéalement, elle devrait décrire comment gérer les données de test en les créant, en les masquant, en les stockant, en les approvisionnant et en les maintenant. D’autres domaines devraient être couverts, notamment la manière dont les équipes de test, de développement et d’experts en données collaborent pour s’assurer que les données de test sont pertinentes pour le code en cours d’évaluation et représentent les conditions du monde réel.
En outre, d’autres bonnes pratiques sont décrites ci-dessous.
Analyser les exigences du test
Avant de finaliser les données de test, vous devez analyser les exigences nécessaires à la réalisation d’un test complet. Idéalement, vous devez capturer tous les ensembles de données nécessaires à l’exécution d’un test particulier. La gestion des données de test doit permettre d’identifier et de documenter chacun des éléments de données pour chaque fonctionnalité ou morceau de code.
Établir une bonne méthode de découverte des données
Le processus de découverte des données permet d’identifier les données appropriées pour chaque scénario de test. Il s’agit d’analyser le type et les sources de données dont l’application a besoin. Il vérifie également les dépendances des données. L’identification correcte des données garantit que les outils sélectionneront les données appropriées pour les environnements de test et qu’elles ressembleront étroitement aux données de production.
Actualiser et maintenir le référentiel central
L’actualisation des données de test permet de maintenir leur pertinence, et donc de répondre aux exigences de test actuelles, aux nouvelles fonctionnalités et aux mises à jour. Au fur et à mesure que le logiciel évolue, certaines données peuvent devenir obsolètes et non pertinentes. Cela se traduira par des résultats erronés et empêchera les équipes de trouver et d’éliminer les bogues. Effectuez un rafraîchissement régulier des données pour rester en phase avec les exigences.
Avec le temps, certaines données deviennent redondantes ou obsolètes et doivent être supprimées pour améliorer l’efficacité du stockage. En plus de libérer de l’espace, la suppression des données inutiles facilite et accélère la recherche des données de test pertinentes.
Identifiez le type, le format et la quantité de données nécessaires à chaque test
Les équipes doivent définir les données nécessaires pour tester chaque élément de code et chaque scénario prévu. La plupart des tests nécessiteront des données statiques et dynamiques. Les équipes doivent donc identifier les données qui ne changent pas et qui peuvent être réutilisées. Alors que les organisations continuent d’adopter les tests de type “shift-left”, la GDT doit s’assurer que les données pertinentes sont disponibles tout au long du cycle de développement durable, y compris durant les premières étapes.
Isoler et sécuriser les données
Sécurisez les données et veillez à ce que seules les personnes autorisées aient accès aux informations sensibles. Pour les applications de test, masquez toutes les informations sensibles afin d’éviter d’enfreindre les règles de confidentialité des données.
En outre, vous devez isoler les données réelles et les données de test afin d’éviter les violations de données ou de conformité. N’autorisez que quelques membres à accéder aux données réelles ; sinon, masquez les informations sensibles avant d’utiliser les données à des fins de test.
Pour éviter la perte de données de test, il est également important de les sauvegarder régulièrement. Vous pouvez suivre les meilleures pratiques en matière de sauvegarde des données pour garantir la sécurité et l’intégrité de vos données de test.
Masquer les données sensibles
Pour protéger les informations sensibles, les équipes peuvent masquer les données tout en conservant leur structure et leur format, en imitant des scénarios réels. Idéalement, les données conservent les propriétés des conditions réelles mais ne contiennent pas d’informations sensibles.
Outils de gestion des données de test populaires sur le marché
Les organisations ont besoin d’outils de gestion des données de test fiables pour garantir l’exactitude et l’intégrité des données. Ces outils sont des applications logicielles qui permettent aux équipes d’exécuter des fonctions telles que l’importation de différents types de données provenant de sources multiples, le conditionnement des données et leur mise à disposition tout au long du cycle de développement.
Les meilleurs outils de gestion des données de test sont présentés ci-dessous.
- Broadcom Test Manager: L’outil TDM simplifie le processus de création, de gestion et d’approvisionnement des données de test.
- Datprof: Datprof est une plateforme TDP efficace qui offre des fonctions telles que la génération de données de test synthétiques, le sous-ensemble, le masquage, le clonage, etc.
- Delphix Test Data Management: Cet outil offre un accès sécurisé et en libre-service aux données de test à différentes équipes, tout en garantissant la conformité et en réduisant les exigences et les coûts de stockage.
Questions fréquemment posées
Différents types de données de test permettent aux équipes de tester les diverses capacités de l’application. Il s’agit de données valides, invalides, limites et de chaque test.
1. Données de test valides : Il s’agit des bonnes données, presque similaires aux conditions du monde réel. Elles permettent de tester la façon dont l’application réagit aux scénarios du monde réel.
2. Données d’essai non valides : Ce type de données permet aux équipes d’effectuer des tests négatifs et de déterminer comment l’application se comporte lorsque les données d’entrée ne remplissent pas les conditions fixées.
3. Types de données limites : Ce type de données permet de tester le comportement de l’application lorsque les données se situent à la frontière ou dans les limites définies.
Les compétences clés requises pour la gestion des données de test sont décrites ci-dessous.
1. Bonne connaissance des outils de GDT, des tests assistés par l’IA et de l’utilisation d’autres outils de test.
Bonnes compétences en génie logiciel et connaissance des langages de programmation tels que Java, Scala, C.
2. Connaissance des outils d’automatisation tels que UIPath, Selenium et autres.
3. Compétences en matière de solutions de stockage et de gestion des données, telles que les technologies de base de données comme Teradata, Hadoop, SQL server, big data, tests pilotés par les données, etc.
4. Compréhension des réglementations en matière de confidentialité des données et des techniques de masquage.
Suivez les meilleures pratiques de gestion des données de test, telles que l’automatisation, la pertinence des données, l’anonymisation et la réutilisation des données de test. En outre, encouragez la collaboration entre le développeur, l’opérateur, les testeurs et les équipes d’assurance qualité afin de rationaliser l’ensemble du processus de test.
Le mot de la fin
Le test des logiciels est une étape critique qui garantit la fiabilité et le bon fonctionnement des fonctionnalités de l’application avant sa mise sur le marché. Ils aident également les développeurs à corriger les bogues du logiciel lorsque cela est moins coûteux et plus pratique. Cependant, des tests fiables et de qualité ne sont possibles que si les données de test sont suffisantes, pertinentes et précises.
L’une des meilleures pratiques consiste à utiliser la gestion des données de test (GDT) pour générer, conditionner, stocker et maintenir les données de test. La GDT garantit que les données de test sont exactes, sécurisées, conformes, appropriées et pertinentes par rapport aux exigences de test spécifiques. Cela permet aux équipes d’effectuer des tests complets, de valider les fonctionnalités et d’identifier et de corriger les défauts avant de livrer le logiciel aux utilisateurs finaux.