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Daten und Datenprozesse testen - Hermann Friebel, Joshua Claßen
Manage episode 449709795 series 3466870
"Das Problem ist, du hast ja Datenfehler. Das taucht oft viel zu spät auf. D.h. Du möchtest eigentlich auch schon während der Entwicklung Daten testen." Hermann Friebel
In dieser Episode habe ich mich mit Joshua und Hermann über Qualität, Testautomatisierung und Agilität unterhalten. Hermann erklärte, wie wichtig es ist, Datenfehler frühzeitig zu erkennen und wie man systematisch Soll-Ergebnisse erzeugen kann, um sie mit Ist-Ergebnissen zu vergleichen. Er betonte, dass es oft an passenden Tools fehlt, um diese Tests effizient durchzuführen. Joshua ergänzte, dass ihre Methoden Unternehmen dabei helfen, Daten aus verschiedenen Systemen zu harmonisieren und zu testen. Wir haben auch über die Rolle von Künstlicher Intelligenz im Testprozess gesprochen und wie sie helfen kann, Vorschläge für Tests zu machen und die Zusammenarbeit zwischen IT und Fachabteilungen zu verbessern. Zum Schluss gab es noch Einblicke in die Herausforderungen und Vorteile der Visualisierung von Datenprozessen, um die Qualitätssicherung zu optimieren.
Hermann Friebel, seit 2001 Gründer und Geschäftsführer der FINARIS Financial Software Development GmbH, verfügt über eine fast vier Jahrzehnte umfassende Expertise in der Softwareentwicklung und -testung in den Bereichen Wertpapierhandel, Risiko-Controlling.
Seit seinem Einstieg bei FINARIS im Jahr 2015 hat sich Joshua Claßen als Senior Consultant für Backend-Testautomatisierung komplexer Bankanwendungen etabliert. Durch seine Arbeit mit RapidRep, dem Vorläufer von SQACE, sammelte er umfassende Erfahrungen im automatisierten Testen von Daten und in der Datenqualitätssicherung bei verschiedenen Kunden.
Highlights:
- Die Herausforderungen bei der Erkennung von Datenfehlern und deren frühzeitiger Test im Entwicklungsprozess sind erheblich.
- Die Methode der Soll-Datengenerierung deckt häufig nur 70% der Fälle ab, weshalb eine Anreicherung der Testdaten notwendig ist.
- Die Zusammenarbeit zwischen IT und Fachabteilung ist entscheidend, um Datenprozesse und -qualität zu verbessern.
- Eine Methodik, die es ermöglicht, Datenprozesse systematisch zu testen, ohne eine Doppelimplementierung vorzunehmen, ist vorteilhaft.
- Visuelle Darstellungen und Low-Code-Lösungen erleichtern die Zusammenarbeit zwischen Business und IT.
Links:
- https://www.linkedin.com/in/hermann-friebel/
- https://www.linkedin.com/in/joshua-classen-21217685/
- https://www.software-testing.fm
Danke an die Community-Partner des Podcasts:
- Alliance for Qualification: https://swt.fm/a4q
- ASQF: https://swt.fm/asqf
- Austrian Testing Board: https://swt.fm/atb
- dpunkt.verlag: https://swt.fm/dpv
- German Testing Board: https://swt.fm/gtb
- German Testing Day: https://swt.fm/gtd
- GI Fachgruppe TAV: https://swt.fm/tav
- Heise: https://swt.fm/hei
- HANSER Verlag: https://swt.fm/chv
- ISTQB: https://swt.fm/ist
- iSQI GmbH: https://swt.fm/isqi
- oop: https://swt.fm/oop
- QS-TAG: https://swt.fm/qst
- SIGS-DATACOM: https://swt.fm/sigs
- skillsclub: https://swt.fm/sc
- Software Quality Days: https://swt.fm/swqd
- Swiss Testing Board: https://swt.fm/stb
Credits:
- Sound: https://swt.fm/krz
- Grafik: https://swt.fm/kdb
챕터
1. Einführung in Qualität, Testautomatisierung und Agilität (00:00:00)
2. Herausforderungen bei der Datenverarbeitung (00:02:03)
3. Datenprozesse und ihre Bedeutung (00:11:08)
4. Einführung in Datenprozesse (00:11:41)
5. Herausforderungen bei der Datenharmonisierung (00:13:05)
6. Einsatz von KI in der Datenverarbeitung (00:21:00)
7. KI als Co-Pilot im Testprozess (00:24:52)
106 에피소드
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"Das Problem ist, du hast ja Datenfehler. Das taucht oft viel zu spät auf. D.h. Du möchtest eigentlich auch schon während der Entwicklung Daten testen." Hermann Friebel
In dieser Episode habe ich mich mit Joshua und Hermann über Qualität, Testautomatisierung und Agilität unterhalten. Hermann erklärte, wie wichtig es ist, Datenfehler frühzeitig zu erkennen und wie man systematisch Soll-Ergebnisse erzeugen kann, um sie mit Ist-Ergebnissen zu vergleichen. Er betonte, dass es oft an passenden Tools fehlt, um diese Tests effizient durchzuführen. Joshua ergänzte, dass ihre Methoden Unternehmen dabei helfen, Daten aus verschiedenen Systemen zu harmonisieren und zu testen. Wir haben auch über die Rolle von Künstlicher Intelligenz im Testprozess gesprochen und wie sie helfen kann, Vorschläge für Tests zu machen und die Zusammenarbeit zwischen IT und Fachabteilungen zu verbessern. Zum Schluss gab es noch Einblicke in die Herausforderungen und Vorteile der Visualisierung von Datenprozessen, um die Qualitätssicherung zu optimieren.
Hermann Friebel, seit 2001 Gründer und Geschäftsführer der FINARIS Financial Software Development GmbH, verfügt über eine fast vier Jahrzehnte umfassende Expertise in der Softwareentwicklung und -testung in den Bereichen Wertpapierhandel, Risiko-Controlling.
Seit seinem Einstieg bei FINARIS im Jahr 2015 hat sich Joshua Claßen als Senior Consultant für Backend-Testautomatisierung komplexer Bankanwendungen etabliert. Durch seine Arbeit mit RapidRep, dem Vorläufer von SQACE, sammelte er umfassende Erfahrungen im automatisierten Testen von Daten und in der Datenqualitätssicherung bei verschiedenen Kunden.
Highlights:
- Die Herausforderungen bei der Erkennung von Datenfehlern und deren frühzeitiger Test im Entwicklungsprozess sind erheblich.
- Die Methode der Soll-Datengenerierung deckt häufig nur 70% der Fälle ab, weshalb eine Anreicherung der Testdaten notwendig ist.
- Die Zusammenarbeit zwischen IT und Fachabteilung ist entscheidend, um Datenprozesse und -qualität zu verbessern.
- Eine Methodik, die es ermöglicht, Datenprozesse systematisch zu testen, ohne eine Doppelimplementierung vorzunehmen, ist vorteilhaft.
- Visuelle Darstellungen und Low-Code-Lösungen erleichtern die Zusammenarbeit zwischen Business und IT.
Links:
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Credits:
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챕터
1. Einführung in Qualität, Testautomatisierung und Agilität (00:00:00)
2. Herausforderungen bei der Datenverarbeitung (00:02:03)
3. Datenprozesse und ihre Bedeutung (00:11:08)
4. Einführung in Datenprozesse (00:11:41)
5. Herausforderungen bei der Datenharmonisierung (00:13:05)
6. Einsatz von KI in der Datenverarbeitung (00:21:00)
7. KI als Co-Pilot im Testprozess (00:24:52)
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