Budget-Conscious Ansatz
„Sparen beim Softwaretest verursacht Folgekosten“ – darauf verweisen Qualitätssicherer zu Recht. Doch Softwareprojekte haben ihre eigene Dynamik: Unter gegebenen zeitlichen und budgetären Ressourcen muss ein möglichst gutes Ergebnis erzielt werden. „Time to Market“ kann wichtiger sein als vollständige Funktionalität, die Gestaltung des User Interfaces kann höhere Priorität besitzen als Stabilität.
Economic Testing wählt eine unkonventionelle Herangehensweise an das Testen, den „Budget-Conscious Approach“. Jeder einzelne Test-Schritt wird dabei hinterfragt. Welche Qualität ist in der aktuellen Projektphase erforderlich? Rechtfertigt der Nutzen den Test-Aufwand? Kann die geforderte Qualität auf anderem Wege kostengünstiger erzielt werden? Durch die Fokussierung auf kritische Projektbereiche optimiert Economic Testing den Softwaretest. Kurz: Function follows Budget.
Economic vs. Risk-based Testing
Economic Testing optimiert das Testvorgehen im Rahmen vorgegebener Budgets. Es verwendet – wie risikobasiertes Testen – Analysen über mögliche Auswirkungen von Softwarefehlern als Ausgangspunkt. Die Herangehensweise ist dennoch eine andere: Ausgehend von gegebenen Rahmenbedingungen wird der gesamte Testprozess adaptiert. Im Mittelpunkt steht nicht die Schadenswahrscheinlichkeit, sondern die Erfolgs-Ermöglichung.
OBJENTIS setzt im Sinne des Economic Testing insbesondere folgende Schwerpunkte:
- Bei Neuentwicklungen stehen Use Cases im Vordergrund. Dieser Fokus ermöglicht eine klare Priorisierung.
- Entscheidend ist der Faktor Kommunikation: Unsere Test-Expert:innen sprechen daher die Sprache des Fachbereiches ebenso wie die Sprache der Entwickler:innen.
- Code Walkthroughs stellen die Wartbarkeit des Codes in den Vordergrund. Frühe Lastsimulationen ermöglichen es, die Architektur auch auf ihre Auswirkungen auf die Performance hin zu überprüfen. Prototype Testing wiederum konzentriert sich auf die Basisfunktionalität und das User Interface – beides wichtige Kriterien, um die frühe Akzeptanz der künftigen Anwender:innen zu gewährleisten.
- Auch Kreativität kann viel Geld sparen. So können z.B. Tests von Massendaten, Migrationen oder Tests von historisch gewachsenen Datenbeständen viel leichter und treffsicherer durchgeführt werden, wenn man Methoden aus der Mathematik und Statistik einsetzt.
