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LÖSUNGEN · ABDECKUNG KRITISCHER SZENARIEN

Die Szenarien abdecken, die zählen

Mehr Tests heißt nicht bessere Abdeckung. Die richtigen Tests für Ihre Szenarien schon.

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Gewissheit durch garantierte Abdeckung

Produktionskopien und Zufallsdaten bilden vor allem den Alltag ab. Teuer werden die seltenen Fälle am Rand. Und genau die lassen sich modellieren, gezielt erzeugen und nachweisbar abdecken.

Die seltenen Fälle, die teuer werden

Storno nach Teilzahlung, Grenzwerte, ungewöhnliche Parameterkombinationen.

Wo die Kosten entstehen

Kosten je Fall, der erst in Production auffällt

Ein schematisches Diagramm. Die senkrechte Achse trägt die Kosten eines Falls, der erst in Production auffällt; nach rechts werden die Fälle seltener und fachlich kritischer. Auf der Kurve steht je Fall ein Punkt: links liegen sie dicht an dicht, nach rechts bleiben nur noch einzelne. Die graue Kurve bleibt links bei den häufigen Standardfällen flach und steigt nach rechts steil an. Ab dem Schnitt zu den seltenen Fällen läuft darunter eine zweite, cyane Kurve flach weiter: dort testet InputLab gezielt, und die betroffenen Fälle liegen dort ein zweites Mal als Punkt. Der Keil zwischen beiden Kurven ist cyan hervorgehoben; Pfeile führen von den teuren Punkten hinunter zu den abgedeckten — das ist die Kostenreduktion.

Häufige Standardfälle

Seltene, fachlich kritische Fälle

  • Kosten ohne gezielte Abdeckung
  • Von InputLab abgedeckt: Kostenreduktion

Storno nach Teilzahlung, Grenzwerte, ungewöhnliche Parameterkombinationen: Genau die Fälle, die in Produktionskopien fehlen, erzeugen wir gezielt statt zufällig.

Abdeckung, die sich beziffern lässt

Messen Sie die Qualität Ihrer Testdaten anstelle der Zahl der Tests.

Mögliche Szenarien

Ein Raster, das den modellierten Input Space darstellt. Der größte Teil der Felder ist ausgefüllt und steht für abgedeckte Bereiche, einzelne Felder bleiben offen und stehen für die verbleibenden Lücken. Zahlen nennt die Darstellung bewusst nicht.
  • Abgedeckt und belegt
  • Verbleibende Lücke

Sie sehen, welche Teile des Input Space abgedeckt sind und wo noch Lücken bleiben. Das sagt deutlich mehr aus als eine Zahl, die nur Testfälle zählt.

Reproduzierbare Testvorbedingungen

Gleiches Szenario, gleicher Ausgangszustand, bei jedem Lauf.

Dasselbe Szenario, jeder Lauf

Aus einer Szenariodefinition führen drei Pfeile zu drei Testdatenständen. Alle drei sind identisch aufgebaut: dieselbe Vorbedingung entsteht bei jedem Lauf neu und gleich.
  • Szenariodefinition
  • Erzeugter Testdatenstand je Lauf

Ein Szenario lässt sich jederzeit identisch wiederherstellen. Fehler bleiben reproduzierbar, Regressionsläufe bleiben vergleichbar.

Behalten Sie die Übersicht

Ein einziges, wohl strukturiertes Modell, statt Regeln in Skripten, Tickets und Köpfen.

Wo eine Regeländerung ankommt

Oben liegt dieselbe Geschäftsregel verstreut in fünf Skripten. Aus allen fünf laufen Linien in ein einzelnes, hervorgehobenes Modell darunter zusammen: dort steht die Regel künftig einmal, und geändert wird nur noch diese eine Stelle.
  • Dieselbe Regel, in jedem Skript einzeln
  • Einmal im Modell, alle Szenarien folgen

Ändert sich eine Geschäftsregel, wird das Modell angepasst. Nicht Dutzende Generierungsskripte. Test-Szenarien können die Änderung dann automatisch übernehmen.

Paket: Modernisierung

6 Monate

Strategische Modernisierung des Testdatenmanagements

Sechs Monate, ein abgegrenzter Datenbereich: Wir bewerten gemeinsam mit Ihnen den Weg zu sicheren, fachlich nutzbaren Testdaten. Mit diesem Paket schaffen Sie die Grundlage, um Produktivdaten in Tests zu vermeiden und Ihre Prozesse zu beschleunigen.

Passend für …

Versicherungen, Banken und Unternehmen mit komplexen Datenlandschaften.

  1. Ausgangslage

    Geschützte Produktivdaten in Testumgebungen kosten Sie täglich Aufwand: Zugriffe regeln und protokollieren, Datenschutz nachweisen. Oft ist unklar, inwiefern sich Produktivdaten durch synthetische oder anonymisierte Testdaten ersetzen lassen.

  2. Umfang

    Vorbereitung plus sechs Monate Umsetzung: Testdatenstrategie, Architektur- und Betriebsmodellprüfung, Datenmodellierung, Integrationsprüfung, erste Auslieferung, technische und fachliche Validierung.

  3. Ergebnis

    Eine dokumentierte, kriterienbasierte Entscheidung zu Testdatenklasse und Bereitstellungsweg.

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PAKET: DATA-LANDSCAPING

3 Monate

Data-Landscaping-Pilot für synthetische Testdaten

In drei Monaten legen wir die oft undokumentierte Datenlogik Ihres Altsystems offen, damit Testdaten künftig synthetisch und unabhängig von der GUI bereitgestellt werden können. Sie erhalten eine fundierte Bewertung, welche Testvorbedingungen sich verlässlich durch synthetische Daten ersetzen lassen.

Drei Arbeitsschritte. Erstens wird für einen klar abgegrenzten Systembereich entschlüsselt, was beim Klick in der GUI darunter passiert: Tabellenbeziehungen, Validierungsregeln, Konfigurationsschalter und Folgewirkungen. Zweitens werden Testdatenszenarien katalogisiert und priorisiert, darunter fachliche Edge Cases und Parameterkombinationen. Drittens wird technisch bewertet, wo eine Ablösung von der GUI über DB-Seed oder Schnittstellen möglich ist und wo Tests vorerst weiterhin über die GUI laufen.

  1. Geschäfts- und Datenlogik entschlüsseln

    Für einen klar abgegrenzten Systembereich, zum Beispiel ein ERP-Modul.

  2. Szenarien katalogisieren

    Priorisiert nach fachlicher Relevanz.

  3. Machbarkeit und Integrationspfade prüfen

    Technisch fundiert, mit klarer Empfehlung.

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Produkt: Testdaten-Plattform

Testdaten, auch ohne Produktionsabzüge

Die InputLab Testdaten-Plattform modelliert Strukturen, Beziehungen und Geschäftsregeln, erzeugt daraus reproduzierbare synthetische Testdaten und macht sichtbar, welche gültigen Datenkombinationen abgedeckt sind.

gültige Datenkombinationen

Schematische Darstellung des modellierten Input Space als Raster. Der überwiegende Teil ist von synthetischen Testdaten abgedeckt und mit einem Haken markiert, einzelne Bereiche bleiben rot durchgestrichen offen und werden in der nächsten Iteration geschlossen.

  • Strukturen und Regeln modellieren

    Relationale Datenbanken, XML-, JSON- und OpenAPI-Schemas importieren oder erstellen. Entitäten, Beziehungen, Regeln und Metadaten liegen in einem Projekt. One-Click-Import durch den Open Data Contract Standard.

  • Fachlich relevante Daten erzeugen

    Vollständig synthetische oder teilsynthetische Daten für relevante semantische Kombinationen und Randfälle, mit erweiterbarer Wertebibliothek z.B. für IBANs, Produktnamen oder Adressen.

  • In bestehende Abläufe integrieren

    REST-API, Integrationen für Datenbanksysteme sowie Anbindungen an CI/CD- und Productivity-Tools bringen Testdaten dorthin, wo Ihre Pipeline sie braucht.

  • Echtes Teamwork

    Dank No-Code-Oberfläche, CLI, Dokumentation, Versionierung und rollenbasierter Rechteverwaltung arbeiten Teams zusammen. Über den MCP-Server lässt sich die TDP zudem von beliebigen KI-Agenten direkt per natürlicher Sprache steuern.

Dominic

Dr. Dominic Steinhöfel (CEO)

Möchten Sie mehr Gewissheit in Ihren Testdaten?

Schildern Sie uns einen typischen Ablauf aus Ihrem Alltag. Wir klären gemeinsam, welche Strategie für Sie die beste ist.

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