よりスマートなテストデータ管理によるビジネスプロセスの改善

公開: 2022-12-15

ビジネスには、よりスマートなテストデータ管理が必要です。なんで？データはビジネスの心臓部であるため、より高品質のプロセスでデータを管理する人々に力を与えると、彼らの作業成果物はより正確になり、会社はコストを節約できます。

製品とサービスの安定性と完全性を保証する高品質のテスト環境を維持することがすべてです。そうしないと、評判を危険にさらしたり、貴重なクライアントを失ったり、長期的な顧客を失うリスクさえあるからです.

この記事では、よりスマートなプロセスがどのようにミスや問題を減らし、より良いテスト結果をもたらすかについて説明します。

テストデータ管理とは

テストデータ管理では、テストに使用するデータセットを作成、変更、および管理します。新しいテスト計画を作成するときは、それらのテストを実行するために必要なデータを特定し、それが利用可能であることを確認する必要があります。

よりスマートなテストデータ管理でビジネスプロセスを改善する 6 つの方法

ここでは、よりスマートなテストデータ管理によりビジネスプロセスを改善する 6 つの方法を紹介します。

データ管理のパフォーマンスの最適化

多くの組織は、テストする必要があるデータの管理を支援する必要があります。たとえば、他の 2 つのチームが同じ情報やワークフローへのアクセスを共有したり、誰がいつアクセスしたかの記録を維持するために不釣り合いな時間を費やしたりすることがあります。

しかし、これも最適化できます。人工知能 (AI) を活用したよりスマートなテスト管理により、生産性と精度が大幅に向上します。これにより、専門家はよりスマートかつ迅速に作業できます。

データ管理のパフォーマンスを最適化するには、データアーキテクチャとガバナンスに対する高度なアプローチが必要です。これにより、理解、管理、更新が容易になります。データサイロにより、いつ、どのようにデータを更新する必要があるかを判断することが困難になる場合があります。

迅速なレポートと分析

すべてが正しく機能している場合でも、レポートを作成することは困難です。データがどこにあるのか、どのように収集されたのか、あるいはデータが正しいかどうかさえ心配しなければならない場合、そのデータを報告しようとするのは悪夢になります。

問題の原因を見つけるには、複数のデータベースとスプレッドシートを掘り下げる必要があります。数分しかかからないはずの手作業で何日もかかることがあります。また、間違いを犯す可能性が高く、後で修正するのに数時間または数日かかります。

よりスマートなテスト管理を使用してレポートを数分で簡単に作成し、既存のデータをより効率的に使用できます。アナリストや開発者は、何か不足していても心配する必要はありません。規模の大小にかかわらず、必要なデータを読みやすい形式で正確に報告できます。

機械学習 (ML) を搭載したよりスマートなテストデータ管理ツールは、データセットを自動的に調整し、問題と傾向を検出し、その場で分析を生成できます。ビジネスはより賢明な意思決定を行い、製品の品質を向上させ、新しい製品やサービスをシームレスに実装できます。

人員と財源の効率的な活用

ビジネスリーダーとして、ビジネスの成長にリソースを費やしたいと考えています。これは、製品やサービスの品質、またはブランドの完全性を見落とさなければならないという意味ではありません。どちらも、成功する企業の DNA の重要な要素です。

テストデータの管理はチームの取り組みです。プロジェクトマネージャーとソフトウェア開発者は、同じ情報やワークフローへのアクセスを共有し、誰がいつアクセスしたかの記録を維持するために不釣り合いな時間を費やすことがよくあります。

その結果、テストされていない製品やサービスが、本番環境にリリースされたときに失敗します。また、さまざまな部門からのリソースが必要になるため、非効率的です。同じことを複数の場所で行っている場合、冗長なリソースと重複した作業にお金を払うことになり、お金が無駄になります。

よりスマートなテストデータ管理プラットフォームにより、ワークフローを最適化し、チームの作業をよりスマートかつ迅速に行うことができます。これらのツールは、複数のチームや部門のニーズに対応します。重複した作業を排除しないまでも最小限に抑えることができるため、重要なこと、つまり高品質の製品とサービスに時間を集中できます。

スケーラビリティの向上と安定した可用性

データはビジネスの心臓部であるため、24 時間 365 日利用できる必要があります。作業したいときに、いつでもそのデータで作業できる必要があります。お客様の好みや習慣について、常に新しいことを学んでいます。

新たな機会が生じたり、競争力を維持するためにすぐに戦略を変更する必要がある競合他社の動きがあったりすることがあります。よりスマートなテストデータ管理により、いつでも必要なデータセットにアクセスできます。

よりスマートなテストデータ管理ツールは、最も著名なビジネスのニーズに合わせてデータをスケーリングすることもできます。ビジネスは、期待、要件、および関連するコストをより明確に理解することで、より多くの顧客と製品またはサービスを扱うことができます。

スマート QA 分析の有効化

QA チームは厳格なプロセスに従って、すべてのリリースを検証する必要があります。重大なエラーを回避したり、壊れた製品やサービスを提供したりする可能性があります。

しかし、ML を活用したよりスマートなテストデータ管理プラットフォームを使用して、QA プロセスを自動化することもできます。正しいデータがあれば、問題をすばやく特定し、その情報の流れを開発サイクルに自動化できます。その後、ソースコードレベルまでの欠陥修正のロードマップが作成されます。

コグニティブ QA は、透明性への道筋と、ソフトウェアの品質に関する異なる考え方を提供します。 QA チームは、すべての製品とサービスが意図したとおりに機能するようにすることに専念できます。各欠陥のレビューにかかる時間の可視性が向上し、より迅速かつ正確な欠陥修正につながります。

顧客の信頼の向上

1 つの悪い経験が顧客にとって永遠の損失になる可能性があります。そのため、高品質の製品とサービスを提供することが不可欠です。

正しいデータがあれば、高品質の製品とサービスをより迅速に提供できます。これは、お客様の満足度が向上し、ビジネスの収益が向上することを意味します。また、優れた顧客サービスの新しい機会を提供することで、顧客の信頼を向上させる手段も提供します。

ビジネスプロセスを改善するために、よりスマートなテスト管理に目を向ける

ソフトウェアとサービスの信頼性が向上し、バグが少ない場合、収益性と寿命の可能性が高くなります。結局のところ、人々が毎日使用する製品を提供するのはあなたであるべきです。

そのため、よりスマートなテストデータ管理は、インテリジェントテクノロジを使用してビジネス戦略を強化する最大の理由の 1 つです。顧客を念頭に置いて構築されているため、競争の激しい市場でより優れた製品とサービスを提供できます。

著者略歴

ダニエル・ジャクソン

コミュニティ管理者

ツイッター

Daniel は、NI (旧 National Instruments) のコミュニティマネージャーであり、企業が野心的に設計するために必要なツールを作成しています。彼の現在の関心は、ソフトウェアエンジニアリングと DevOps の交差点にあります。仕事以外では、彼はマラソンランナーであり、彼の最初の小説に取り組んでいます。

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