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ISTQB goes Business Intelligence/Big Data Testing?

Das International Software Testing Qualifications Board (ISTQB) hat seinen "Effectiveness Survey 2016-2017" veröffentlicht. Der Bericht stellt das Ergebnis einer weltweiten Umfrage unter Softwaretestern dar, diese wurden im Allgemeinen zu Strategien und Vorgehensweisen des Testens und im Konkreten zur Anwendung und Nützlichkeit des "Certified Tester"-Schemas befragt.

 

Neben den Fragen die sich um die Zertifizierung ansich und die damit verbundenen Karrierewege drehen, sind aus meiner Sicht insbesondere die Fragen interessant welche mögliche zukünftige Themen des Lehrplans behandeln. Die Teilnehmer konnten hier aus einem bunten Mix an Systemarten, Domänen, Testtechniken, Vorgehensweisen diejenigen auswählen, die aus ihrer Sicht durch das ISTQB behandelt werden sollen:

Wenn das ISTQB seinen eigenen Umfragen glaubt und seine Agenda entsprechend setzt, dann sollte zukünftig das Testen von Data-Warehouse- bzw. BI-Systemen eine deutlich stärkere Rolle spielen. Ein erster Schritt in diese Richtung wurde ja bereits durch das German Testing Board mit der Veröffentlichung des Lehrplans zum "Test Data Specialist" unternommen.

Aufgrund meiner eigenen Erfahrung mit dem Testen von DWH-/BI-Systemen kann ich die Bedeutung des Themas nur unterstreichen. Dies betrifft aber eben nicht nur das Testdatenmanagement sondern weitere wichtige Aspekte. Aus meiner Sicht sollten in einem Lehrplan zum "Business Intelligence/Big Data Testing" u.a. die folgenden Themen enthalten sein.

  • Besonderheiten von datenbankzentrierten Anwendungen
    Data-Warehouse-Systeme sind naturgemäß datenbankzentrierte Anwendungen. Dabei wird häufig auch - im Gegensatz zu anderen Dreischichtsystemen - die Geschäftslogik der Anwendung als Prozeduren in der Datenbank vorgehalten. Ggf. werden dabei sogar die Geschäftslogik und Konfigurationsdaten nicht sauber von den operativen Daten der Anwendung getrennt. Im Komponententest muss dies entsprechend berücksichtigt werden.
  • Messung und Bewertung der Datenqualität
    Ein wesentliches Qualitätsmerkmal von BI-Systemen stellt die Qualität der Daten dar. Um dies sicherzustellen müssen geeignete Prüfverfahren u.a. für die Konsistenz oder Integrität der Daten eingesetzt werden.
  • Prüfung von Datenlade- und Datentransformationsprozessen
    Die Daten werden häufig in mehreren Stufen aus einer Datenquelle hin zu einem Reporting-Frontend extrahiert, transformiert und geladen (ETL-Prozesse). Diese Prozesse müssen entwicklungsbegleitend geprüft und als Testbedingungen in den verschiedenen Teststufen berücksichtigt werden.
  • Testumgebungsmanagement
    Bei der Bereitstellung von Testumgebungen spielt u.a. die Verfügbarkeit geeigneter (repräsentativer) Testdaten eine wesentliche Rolle. Gerade bei DWH-Systemen kann das bedeuten dass hierfür sehr große Datenmengen (u.U. mehrere Terrabyte) bereitgestellt und verwaltet werden müssen.

Diese Liste erhebt keinen Anspruch auf Vollständigkeit, vielmehr soll sie als Diskussionsgrundlage für die mögliche Entwicklung eines entsprechenden Lehrplans dienen. Als akkreditierter Trainingsprovider werden wir uns bemühen, das Thema in den entsprechenden Arbeitsgruppen des German Testing Boards zu adressieren und zu unterstützen.

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