Economic Testing

Schnell liefern oder gründlich testen? Die versteckten Kosten falscher Prioritäten

Economic Testing – Der Budget-Conscious Ansatz

„Sparen beim Softwaretest verursacht oft hohe Folgekosten“ – diese Erfahrung teilen viele Qualitätssicherungs-Expert:innen in Deutschland, Österreich und der Schweiz. Dennoch haben Softwareprojekte ihre eigene Dynamik: Unter gegebenen Zeit- und Budgetrestriktionen muss das bestmögliche Ergebnis erzielt werden. Manchmal ist Time-to-Market wichtiger als volle Funktionsabdeckung, und oft hat die Gestaltung des Benutzeroberfläche höhere Priorität als absolute Stabilität.

Der kostenbewusste Ansatz - stellt jeden einzelnen Testschritt auf den Prüfstand:

Durch die gezielte Fokussierung auf kritische Projektbereiche optimiert Economic Testing den Softwaretest – kurz gesagt: Function follows Budget.

Economic Testing vs. Risk-Based Testing

Während Risk-Based Testing vor allem die Schadenswahrscheinlichkeit von Fehlern bewertet, passt Economic Testing den gesamten Testprozess an die gegebenen Rahmenbedingungen an. Hier steht nicht das Risiko im Vordergrund, sondern die Erfolgs-Ermöglichung innerhalb des Budgets.

Schwerpunkte im Economic Testing

Use Case Fokus bei Neuentwicklungen

Klare Priorisierung durch die Orientierung an realen Anwendungsszenarien – für maximale Relevanz und Effizienz.

Kommunikation:

Unsere Test-Expert:innen sprechen sowohl die Sprache des Fachbereichs als auch die Sprache der Entwickler:innen – das verhindert Missverständnisse und steigert die Qualität.

Code Walkthroughs für bessere Wartbarkeit

Frühzeitige Überprüfung des Codes mit Fokus auf Struktur und Lesbarkeit.

Frühe Lastsimulationen

Performance-Tests in der Architekturphase, um spätere Probleme zu vermeiden

Prototype Testing

Konzentration auf Basisfunktionalität und Benutzeroberfläche – entscheidend für die frühe Akzeptanz bei zukünftigen Anwender:innen

Kreative Testmethoden

Durch den Einsatz von Mathematik und Statistik können z. B. Tests von Massendaten, Migrationen oder historisch gewachsenen Datenbeständen schneller und präziser durchgeführt werden.