Seminar Repeato – Testdaten, Variablen und reproduzierbare Testzustände

Ein UI-Test ist nur so wiederholbar wie seine Ausgangsdaten. Konten, Datensätze, Zeitwerte, eindeutige Kennungen und Aufräumarbeiten müssen deshalb ebenso geplant werden wie die sichtbaren Testschritte.

Inhaltsübersicht

• Zielsetzung
• Zielgruppe
• Voraussetzungen
• Seminarinhalte
• Praxisübungen
• Methodik

Zielsetzung

• Vorbedingungen, Testdatenbesitz und Lebenszyklus pro Testfall eindeutig definieren
• Statische, generierte und extrahierte Werte über Variablen kontrolliert verwenden
• Datenaufbau, Prüfung und Aufräumen zu einem wiederholbaren Testzustand verbinden
• Umgebungen, Geheimnisse, Parallelität und Datenschutz in der Testdatenstrategie berücksichtigen

Zielgruppe

Qualitätssicherung, Testautomatisierer, Key-User, Entwicklung, Testdatenmanagement und Teams mit instabilen oder voneinander abhängigen Testfällen.

Voraussetzungen

Repeato-Grundkenntnisse und Verständnis der fachlichen Datenobjekte der zu testenden Anwendung. Einfache JavaScript-Kenntnisse sind für generierte Werte hilfreich.

Seminarinhalte

1. Schritt 1: Datenabhängigkeiten pro Test erfassen

   Konten, Rollen, Stammdaten, Bewegungsdaten, Zeitbezug und externe Zustände werden als explizite Vorbedingungen dokumentiert.

2. Schritt 2: Datenbesitz und Verantwortlichkeit festlegen

   Gemeinsam genutzte, reservierte und pro Lauf erzeugte Daten erhalten Eigentümer, Namensregeln und Aufbewahrungsfristen.

3. Schritt 3: Statischen Referenzbestand aufbauen

   Unveränderliche Basisdaten werden von veränderlichen Testobjekten getrennt und vor unbeabsichtigten Änderungen geschützt.

4. Schritt 4: Eindeutige Werte generieren

   Zeitstempel, Sequenzen oder definierte Präfixe verhindern Kollisionen bei wiederholten und parallelen Läufen.

5. Schritt 5: Variablen benennen und begrenzen

   Herkunft, Datentyp, Gültigkeitsbereich und Verwendungszweck jeder Variable werden nachvollziehbar gehalten.

6. Schritt 6: Dynamische Werte aus der Oberfläche übernehmen

   Sichtbare Kennungen oder Codes werden geprüft, extrahiert und erst nach Formatvalidierung weiterverwendet.

7. Schritt 7: Datenaufbau automatisieren

   Benötigte Datensätze werden über die Benutzeroberfläche oder klar begrenzte Script Steps erzeugt und auf Erfolg kontrolliert.

8. Schritt 8: Aufräumen und Wiederanlauf sicherstellen

   Erzeugte Daten werden gelöscht, storniert oder archiviert. Abgebrochene Läufe hinterlassen keinen unkontrollierten Restzustand.

9. Schritt 9: Umgebungen und Geheimnisse trennen

   Test-, Abnahme- und weitere Umgebungen erhalten getrennte Parameter, Konten und sichere Zugangsdaten.

10. Schritt 10: Reproduzierbarkeit und Parallelität prüfen

    Mehrfache Läufe, gleichzeitige Tests, Zeitabhängigkeit und Datenkonflikte werden mit gezielten Belastungsfällen validiert.

Praxisübungen

• Für einen End-to-End-Test alle Datenvorbedingungen und Eigentümer dokumentieren
• Eine eindeutige Vorgangskennung erzeugen und als Variable weitergeben
• Einen sichtbaren dynamischen Wert erfassen und formal validieren
• Datenaufbau und Aufräumen für einen wiederholbaren Testfall implementieren
• Einen Parallelitätstest mit zwei unabhängigen Datensätzen durchführen

Methodik

Eine instabile Testsammlung wird anhand ihrer Datenabhängigkeiten analysiert und zu einem reproduzierbaren Datenlebenszyklus umgebaut. Jeder Zustand wird durch praktische Wiederholungs- und Abbruchtests geprüft.