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Testautomatisierung: Mit weniger Aufwand bessere Ergebnisse
Weder zu viel noch zu wenig testen, sondern genau das Richtige zur richtigen Zeit: So lässt sich Software schneller bereitstellen. Das gelingt mit dem Pareto-Prinzip.
Mit 20 Prozent des Gesamtaufwands lassen sich 80 Prozent der Ergebnisse erzielen: Das besagt das Pareto-Prinzip. Unternehmen können also viel Geld und Arbeitszeit sparen, indem sie ihre Ressourcen auf das fokussieren, was wirklich wichtig ist.
Übertragen auf Softwaretests bedeutet das: Mit den richtigen 20 Prozent der Testfälle lassen sich 80 Prozent des Geschäftsrisikos Ihrer Anwendung abdecken. Die Frage ist nur: Welche 20 Prozent sind das? Genau damit sollten sich Unternehmen auseinandersetzen, denn im Bereich der Softwaretests schlummert noch erhebliches Optimierungspotenzial. Bisher gelingt es nur wenigen Organisationen, den Aufwand genau auf das optimale Maß abzustimmen. Die meisten testen entweder zu viel oder nicht genug.
Zu viele Tests in der Anwendungsentwicklung
In der Anwendungsentwicklung herrscht in der Regel eine Tendenz zur Übervorsicht. Niemand möchte verärgerte Kunden riskieren, weil er eine fehlerhafte Software ausgeliefert hat. Deshalb testet man lieber zu viel und geht auf Nummer sicher. Um die eigenen Mitarbeiter zu entlasten, haben viele Unternehmen das Testing an einen externen Dienstleister ausgelagert. Denn Tests zu definieren, auszuführen und zu pflegen ist aufwändig, und IT-Abteilungen sind meist ohnehin schon überlastet.
Die Krux dabei: Der Dienstleister hat ein intrinsisches Interesse daran, möglichst viele Tests zu generieren, da er dann mehr verdient. So entstehen mitunter aufgeblähte Testsuiten, die immer wieder dasselbe abprüfen. Im Durchschnitt sind drei von vier Tests redundant und 67 Prozent der Tests tragen nicht zur Risikoabdeckung bei, machen die Testsuite aber träge und erschweren ihre Wartung. Das kostet viel Zeit und bremst die Softwarebereitstellung aus. Zumal Unternehmen für etwas zahlen, das sie eigentlich gar nicht brauchen.
Die 80/20-Regel umsetzen
Es kommt also auf die richtige Teststrategie an. Viel schneller und kostengünstiger lässt sich testen, wenn man die 80/20-Regel anwendet. Dafür ist es zunächst entscheidend, zu erkennen, wie Software und Geschäftsrisiken zusammenhängen. Welche Funktionen sind am relevantesten für den Geschäftswert und wo lauern hier die größten Gefahren? Daraus ergibt sich, was unbedingt getestet werden muss. Anschließend geht es darum, Testfälle zu entwerfen, die diese Bereiche möglichst effizient prüfen. Auch hier ist ein strategisches Vorgehen gefragt.
Die wichtigen methodischen Überlegungen dafür in dem Buch Enterprise Continuous Testing zusammengefasst. Die dargestellte risikobasierte Methodik zur Testfallgewinnung führt zur kleinstmöglichen Zahl an Tests, mit der man die wichtigsten Risiken abdecken kann. Diese Kombinatorik hat zudem den Vorteil, dass Mitarbeiter bei einem fehlgeschlagenen Test genau wissen, welche Anwendungsfunktionalität sie untersuchen müssen. Tatsächlich kann ein einziger Test, der auf diese Weise strategisch konzipiert wurde, mehr Risiken abdecken als zehn intuitive für dieselbe Anforderung. Wir brauchen also eine neue Währung im Software Testing, die Risikoabdeckung muss die neue Messgröße sein.
Zu wenig Tests bei SAP-Updates
Während bei der Anwendungsentwicklung bisher meist zu viel getestet wird, trifft das Gegenteil zu, wenn es darum geht, neue SAP- oder Salesforce-Releases einzuspielen. Solche Updates gehen oft live, ohne dass sie gründlich geprüft wurden. Das liegt daran, dass man das Testen den Key-Usern überträgt. Da diese aber wenig Zeit haben, sich solchen Zusatzaufgaben zu widmen, testen sie häufig nur Fälle, die aller Voraussicht nach bestehen werden (Testing for Green).
SAP-Betriebsteams nehmen dieses Testdefizit bewusst in Kauf und gleichen es nach dem Go-Live durch eine sogenannte Hypercare-Phase aus: Entwickler und Projektmitarbeiter müssen dann Gewehr bei Fuß stehen, um Probleme zu beheben. Solche Hypercare-Phasen können bis zu drei Monate dauern und binden wertvolle Ressourcen. Das ist teuer und wird künftig nur noch schwer aufrechtzuerhalten sein. Denn SAP hat angekündigt, viel häufiger Updates auszuliefern.
Effiziente Tests statt Hypercare
Wie für die Applikationsentwicklung gilt auch für die Einführung neuer SAP-Releases: Aufwände lassen sich erheblich reduzieren, wenn man das testet, was wirklich wichtig ist. Möglich wird das mit guten Change-Impact-Analysen. Sie identifizieren automatisiert die impacted Objects sowie deren Referenzen und Abhängigkeiten. So wird sichtbar, wo sich Code geändert hat, und ob die Änderungen geschäftliche oder technische Risiken mit sich bringen.
„Wie für die Applikationsentwicklung gilt auch für die Einführung neuer SAP-Releases: Aufwände lassen sich erheblich reduzieren, wenn man das testet, was wirklich wichtig ist.“
Wolfgang Platz, Tricentis
Mitarbeiter erkennen dann genau, welche Bereiche sie testen müssen und welche sie aussparen können, weil der Code vielleicht gar nicht genutzt wird. Außerdem zeigt die Analyse, welche Hotspots sich sehr häufig ändern. Hier ist eine Testautomatisierung empfehlenswert. Wie Umfragen gezeigt haben, konnten Unternehmen, die eine Change-Impact-Analyse einsetzen, ihren Testaufwand um 85 Prozent reduzieren und ihre Test- und Hypercare-Phase bis zu zwei Drittel verkürzen.
Fazit
Wer das Software-Testing strategisch angeht und genau auf die Geschäftsrisiken abstimmt, kann Prozesse optimieren und erhebliche Kosten sparen. Testphasen werden kürzer und Applikationen können schneller bereitgestellt werden. Auch langwierige, teure Hypercare-Phasen bei Anwendungspaketen lassen sich so vermeiden. Spezialisierte Anbieter von Lösungen zur Testautomatisierung können dabei unterstützen, das Pareto-Prinzip anzuwenden. So gelingt es Unternehmen, mit 20 Prozent der Testfälle 80 Prozent der Geschäftsrisiken abzudecken.
Über den Autor:
Wolfgang Platz ist Gründer and Chief Strategy Officer von Tricentis.
Die Autoren sind für den Inhalt und die Richtigkeit ihrer Beiträge selbst verantwortlich. Die dargelegten Meinungen geben die Ansichten der Autoren wieder.
