7 Datentestmethoden, warum Sie sie brauchen und wann Sie sie verwenden sollten?

Datentests umfassen die Verifikation und Validierung von Datensätzen, um sicherzustellen, dass sie bestimmten Anforderungen entsprechen. Ziel ist es, negative Folgen für Geschäftsabläufe oder Entscheidungen aufgrund von Fehlern, Inkonsistenzen oder Ungenauigkeiten zu vermeiden. In einer Welt, in der Organisationen für fundierte Entscheidungsfindung stark auf die Daten-Observability angewiesen sind, sind effektive Datentestmethoden unerlässlich, um hohe Qualitätsstandards in allen Phasen des Datenlebenszyklus – von der Datenerfassung und Speicher bis hin zur Verarbeitung und Analyse – zu gewährleisten. Dies ist Teil einer Artikelserie zum Thema Datenqualität.

Finden Sie heraus, warum es wichtig ist, Datentests durchzuführen.

1. Sicherstellung der Genauigkeit

Einer der Hauptgründe, warum Datentests unerlässlich sind, ist die Sicherstellung der Genauigkeit der Daten. Ungenaue Daten können zu fehlerhaften Entscheidungen führen, was schwerwiegende Folgen für ein Unternehmen haben kann. Methoden zur Datenprüfung helfen dabei, Fehler, Unstimmigkeiten und Ungenauigkeiten in den Daten zu erkennen und zu beheben. So wird sichergestellt, dass Unternehmen Zugang zu genauen und zuverlässigen Informationen haben.

2. Aufrechterhaltung der Datenintegrität

Datenintegrität bezieht sich auf die Konsistenz, Genauigkeit und Zuverlässigkeit von Daten während ihres Lebenszyklus. Die Wahrung der Datenintegrität ist für Unternehmen von entscheidender Bedeutung, da sie sicherstellt, dass die Daten auch bei ihrer Verwendung, Speicherung oder Verarbeitung korrekt und konsistent bleiben. Methoden zur Datenprüfung spielen eine entscheidende Rolle bei der Wahrung der Datenintegrität, indem sie Probleme identifizieren und beheben, die die Qualität der Daten beeinträchtigen könnten.

3. Leistung optimieren

Datentestmethoden sind auch für die Optimierung der Leistung von Datensystemen und Anwendungen unerlässlich. Durch die Identifizierung von Engpässen, Ineffizienzen und Leistungsproblemen ermöglichen Datentestmethoden Unternehmen, ihre Datensysteme und Anwendungen zu optimieren, um optimale Leistung zu erzielen. Dieses Ergebnis führt zu schnellerer, effizienterer Datenverarbeitung, Kosteneinsparungen und verbesserter Benutzererfahrung.

Verwandter Inhalt: Erfahren Sie mehr über Datenzuverlässigkeit

Im Folgenden finden Sie einige gängige Methoden zur Datenprüfung, mit denen Sie die Qualität und Integrität Ihrer Daten verbessern können.

1. Datenvollständigkeitstest

Die Prüfung der Datenvollständigkeit ist ein entscheidender Aspekt der Datenqualität. Diese Methode stellt sicher, dass alle erforderlichen Daten im System vorhanden sind und keine entscheidenden Informationen fehlen. Die Datenvollständigkeitsprüfung beinhaltet die Überprüfung aller Datensätze, Felder und Attribute sowie die Überprüfung der entsprechenden Werte.

Der erste Schritt bei der Datenvollständigkeitsprüfung besteht darin, die Anforderungen für den Datensatz zu definieren. Dies beinhaltet die Identifizierung der obligatorischen Felder, Datensätze und Attribute, die im System vorhanden sein müssen. Als Nächstes müssen Sie Testfälle und Testdaten erstellen, die alle möglichen Szenarien abdecken, in denen Daten fehlen oder unvollständig sind. Führen Sie schließlich die Testfälle aus und analysieren Sie die Ergebnisse, um eventuelle Lücken in den Daten zu identifizieren.

Wann diese Methode verwendet werden sollte: Die Prüfung der Datenvollständigkeit ist unerlässlich, wenn Sie Daten zwischen Systemen migrieren, neue Datenquellen integrieren oder neue Geschäftsprozesse implementieren, die zusätzliche Daten erfordern. Es ist auch wichtig bei Data Warehousing- und Reporting-Projekten, bei denen unvollständige Daten zu falschen Erkenntnissen und Entscheidungsfindung führen können.

2. Prüfung der Datenkonsistenz

Datenkonsistenztests konzentrieren sich darauf, sicherzustellen, dass Daten in verschiedenen Systemen oder Datenbanken konsistent sind und denselben Regeln und Standards folgen. Uneinheitliche Daten können zu Ungenauigkeiten führen und die Zuverlässigkeit von Berichten und Entscheidungsfindung beeinträchtigen.

Um Datenkonsistenztests durchzuführen, müssen Sie zunächst die Regeln und Standards identifizieren, die auf die Daten angewendet werden sollen. Dazu können Datenformate, Maßeinheiten, Namenskonventionen und andere domänenspezifische Regeln gehören. Sobald die Regeln definiert sind, können Sie Testfälle erstellen, die prüfen, ob die Daten diesen Regeln und Standards entsprechen.

Wann Sie diese Methode verwenden sollten: Das Testen der Datenkonsistenz ist entscheidend, wenn Sie mit Daten aus verschiedenen Quellen arbeiten, Systeme integrieren oder Datenbanken konsolidieren. Sie ist auch bei Datenmigrationsprojekten wichtig, bei denen Daten von einem System zum anderen verschoben werden und ihre Konsistenz aufrechterhalten müssen.

3. Prüfung der Datengenauigkeit

Die Prüfung der Datengenauigkeit verifizieren, dass die Daten im System die realen Entitäten, die es modelliert, genau darstellen. Ungenaue Daten können zu fehlerhaften Analysen, mangelhafter Entscheidungsfindung und einem allgemeinen Misstrauen gegenüber den Daten führen.

Um Datengenauigkeitstests durchzuführen, müssen Sie die Genauigkeitsanforderungen für den Datensatz definieren. Dies kann akzeptable Fehlerraten, Toleranzen und Schwellenwerte für verschiedene Datenelemente umfassen. Als Nächstes müssen Sie Testfälle erstellen, die prüfen, ob die Daten diese Genauigkeitsanforderungen erfüllen. Sie können verschiedene Techniken anwenden, wie zum Beispiel den Vergleich der Daten mit bekannten, genauen Quellen, die Verwendung statistischer Methoden oder den Einsatz von Datenprofilierungstools.

Wann sollte man diese Methode verwenden: Datengenauigkeitstests sind für Unternehmen, die stark auf Daten für die Entscheidungsfindung angewiesen sind, wie Finanzinstitute, Gesundheitsdienstleister und Regierungsbehörden, unerlässlich. Auch bei der Implementierung neuer Datenquellen ist dies von entscheidender Bedeutung, da ungenaue Daten zu kaskadenartigen Fehlern führen und den Wert des gesamten Datensatzes mindern können.

4. Prüfung der Datenintegrität

Mit der Prüfung der Datenintegrität soll sichergestellt werden, dass die Daten im System unverändert bleiben und ihre Konsistenz und Genauigkeit während ihres gesamten Lebenszyklus beibehalten werden. Dazu gehört die Überprüfung, ob die Daten vor unbefugtem Zugriff, Beschädigung und Verlust geschützt sind.

Um Datenintegritätstests durchzuführen, müssen Sie die Integritätsbeschränkungen und Anforderungen für den Datensatz definieren. Dazu können referenzielle Integrität, eindeutige Einschränkungen, Primär- und Fremdschlüssel und andere Business Rules gehören, die durchgesetzt werden müssen. Sobald die Anforderungen definiert sind, können Sie Testfälle erstellen, die überprüfen, ob die Daten diesen Einschränkungen und Anforderungen entsprechen.

Wann diese Methode verwendet werden sollte: Datenintegritätstests sind unerlässlich bei der Implementierung neuer Systeme, Datenbanken oder Anwendungen, die mit den Daten interagieren. Es ist auch wichtig bei Datenmigration und Integrationsprojekten, bei denen Daten transformiert werden und ihre Integrität wahren müssen.

5. Datenvalidierungstests

Datenvalidierungstests stellen sicher, dass die in das System eingegebenen Daten die vordefinierten Regeln und Anforderungen erfüllen. Bei dieser Art von Tests geht es darum, zu überprüfen, ob die Daten dem erwarteten Format, dem Bereich und anderen Regeln entsprechen, um sicherzustellen, dass sie für die weitere Verarbeitung und Analyse geeignet sind.

Um Datenvalidierungstests durchzuführen, müssen Sie die Validierungsregeln und Anforderungen für den Datensatz definieren. Dazu können Datentypprüfungen, Bereichs- und Längenbeschränkungen sowie Formatvalidierungen gehören. Als Nächstes müssen Sie Testfälle erstellen, die prüfen, ob die Daten gemäß diesen Regeln und Anforderungen gültig sind.

Wann sollte diese Methode verwendet werden: Bei der Entwicklung neuer Systeme, Anwendungen oder Datenbanken, die Eingaben erfordern, sind Datenvalidierungstests von entscheidender Bedeutung. Es ist auch wichtig bei Datenmigrations- und Integrationsprojekten, bei denen Daten verschoben oder transformiert werden und bestimmten Validierungsregeln entsprechen müssen.

6. Daten-Regressionstests

Bei der Datenregression werden datenbezogene Komponenten eines Systems oder einer Anwendung nach erfolgten Änderungen erneut getestet. Diese Art von Tests soll sicherstellen, dass die Änderungen keine neuen Fehler eingeführt oder bestehende Fehler wieder auftreten lassen.

Um Datenregressionstests durchzuführen, müssen Sie die Komponenten identifizieren, die von den Änderungen betroffen sind, sowie die zugehörigen Datenelemente. Anschließend müssen Sie Testfälle erstellen, die diese Komponenten und Datenelemente abdecken, wobei Sie sich auf die Bereiche konzentrieren, die am ehesten von den Änderungen betroffen sein werden.

Wann sollte man diese Methode verwenden: Datenregressionstests sind entscheidend bei der Umsetzung von Systemänderungen wie Softwareupdates, Fehlerbehebungen oder neuen Funktionen. Es ist auch bei Datenmigration- und Integrationsprojekten wichtig, bei denen Änderungen an den Daten oder ihrer Struktur das Verhalten des Systems beeinflussen können.

7. Testen der Datenleistung

Beim Testen der Datenleistung geht es darum, sicherzustellen, dass das System das Volumen und die Geschwindigkeit der Daten, die es verarbeiten soll, effizient handhaben kann. Bei dieser Art von Tests wird überprüft, ob das System die erforderlichen Leistungskriterien wie Antwortzeiten, Durchsatz und Ressourcennutzung erfüllen kann.

Um Datenleistungs-Tests durchzuführen, müssen Sie die Leistungsanforderungen für das System definieren, wie z. B. die maximale Anzahl gleichzeitiger Nutzer, die akzeptablen Antwortzeiten und die erwarteten Datenvolumina. Als Nächstes müssen Sie Testfälle erstellen, die diese Szenarien simulieren und die Leistung des Systems unter verschiedenen Bedingungen messen.

Wann sollte diese Methode verwendet werden: Datenleistungstests sind unerlässlich, wenn Systeme entworfen und implementiert werden, die große Datenmengen verarbeiten oder strenge Leistungsanforderungen haben. Es ist auch entscheidend bei Datenmigration- und Integrationsprojekten, bei denen Änderungen an den Daten oder ihrer Struktur die Leistung des Systems beeinträchtigen können.

Erfahren Sie mehr über die IBM® Databand Plattform für kontinuierliche Datenbeobachtbarkeit und wie sie hilft, Datenvorfälle früher zu erkennen, sie schneller zu beheben und dem Unternehmen vertrauenswürdigere Daten zu liefern. Wenn Sie bereit sind, einen genaueren Blick darauf zu werfen, buchen Sie noch heute eine Demo.