El Test Data Management (TDM) es una práctica fundamental en el desarrollo de software y en la implementación de sistemas de tecnología de la información. Consiste en la gestión y control de los datos de prueba utilizados en el proceso de comprobación. Una de las principales ventajas del TDM es la posibilidad de utilizar datos reales en lugar de generar datos ficticios para testing.
TDM ofrece la posibilidad de utilizar datos reales en lugar de generar datos ficticios para testing.
Uno de los desafíos más comunes en el desarrollo de software es la creación de datos de prueba. Esto se debe a que los verificadores a menudo tienen que crear datos que reflejen la complejidad y la variedad de los datos reales que se utilizan en el entorno productivo. Esto puede ser un proceso tedioso y costoso, ya que requiere tiempo y recursos para generar y mantener los datos de prueba.
Por el contrario, el uso de datos de prueba seudonimizados desde un entorno productivo puede ser más eficiente en términos de tiempo y recursos. La seudonimización es un proceso en el que se cambian los datos personales de un individuo por un identificador único, de manera que se garantiza la privacidad de la información personal.
Al utilizar datos seudonimizados desde un entorno productivo, los verificadores pueden aprovechar la complejidad y la variedad de los datos reales sin tener que generarlos de forma manual. Esto permite una verificación más precisa y realista, ya que los datos de prueba reflejan de manera más fiel la situación real en el entorno productivo. Además, el uso de datos seudonimizados desde un entorno productivo permite una mayor flexibilidad en el proceso de comprobación. Los testers pueden utilizar diferentes conjuntos de datos seudonimizados para probar diferentes escenarios y casos de uso. Esto permite una mejor cobertura de pruebas y una mayor confianza en el software desarrollado.
Otra ventaja del TDM es la posibilidad de reutilizar los datos de prueba en diferentes fases del desarrollo de software. Esto permite a los probadores ahorrar tiempo y recursos, ya que no tienen que generar nuevos datos de prueba para cada fase del proceso. Además, al utilizar datos reales en lugar de datos ficticios, se garantiza una mayor precisión y confiabilidad en los resultados de la verificación.
En resumen, el uso de datos de prueba seudonimizados desde un entorno productivo en el TDM es más eficiente que la creación de los datos de prueba por verificadores debido a las siguientes razones:
Además, el uso de datos de prueba seudonimizados desde un entorno productivo cumple con las regulaciones y leyes sobre privacidad de datos personales, ya que se garantiza la privacidad de la información personal mediante el uso de identificadores únicos. En resumen, el TDM es una práctica fundamental en el desarrollo de software y el uso de datos seudonimizados puede mejorar significativamente el proceso de testing.
