Der Standard im Testdatenmanagement

Transkript

1 Q-up ist ein Produkt der: Der Standard im Testdatenmanagement Lösungen aus der Praxis

2 Die GFB-Softwareentwicklungsgesellschaft mbh stellt vor: 2

3 Mit Q-up reduzieren Sie Ihre Aufwände und Kosten für Testdaten auf das absolute Minimum! Lösungen mit Q-up ü Erzeugen synthetischer Daten, Files und Datenpools üteil- und Live -Anonymisierung von Produktionsdaten für Softwaretests ü Simulieren der fachlichen Logik in Testdaten ü Dynamisierung von Testdaten und Simulation historisch gewachsener Daten ü Berücksichtigung der referentiellen Integrität ü Kostenreduktion bei Maintenance und Testdatenerstellung ü Einfache Integration in alle gängigen Testsuiten 3

4 Was leistet Q-up? Der Standard Q-up ist die Standardsoftware für rechtskonforme Daten im Softwaretest. Q-up ist ein Multifunktionswerkzeug, um die Brücke zwischen Produktionsdaten und Testdaten zu schlagen. So können nahezu alle Quellen gelesen und in alle Ziele geschrieben werden - sowohl parallel als auch sequenziell. Die Aufgabe, die eine Lösung zur Erzeugung von Testdaten erbringen muss, heißt nicht Daten zu erstellen oder einfach zu verfremden. Q-up liest die fachliche Logik einer Datenbank, Anwendung oder eingelesener Files, simuliert und ergänzt sie in Teilen oder erzeugt vollständig neue Datensätze. Ob ein einfaches Textfile, ein komplexes XML File oder direkt in Datenbanken hinein geschrieben wird, Q-up generiert Daten für nahezu jede Anforderung. Einmal erzeugte Daten können jederzeit wieder hergestellt werden, ohne Testdaten abspeichern zu müssen. Hierdurch spart Q-up Maintenancekosten. Abgelegt in hierarchisch gegliederten Projekten können sie Testfällen zugeordnet und mit diesen abgespeichert werden. Darüber hinaus kann Q-up von jeder Testsuite aus gesteuert werden und liefert direkt Daten an diese zurück. Stand alone ist Q-up als Migrationswerkzeug oder zur Testdatenverfremdung (Anonymisierung, Maskierung) einsetzbar. Mit den Q-up-Assistenten können schnell und einfach die fachliche Logik von Datenbanken ausgelesen werden und synthetische Datenpools oder Livedaten erzeugt werden. Durch die konsequente Weiterentwicklung von Q-up ist es für den kompletten Life Cycle von Softwareprojekten möglich, Testdaten in Form und Anzahl auf Knopfdruck zu erzeugen. 4

5 im testdatenmanagement Sie sind in der Geschäftsleitung? Q-up sichert Ihnen Wettbewerbsvorteile: ü signifikante Zeit- und Kostenersparnis effektiveres Arbeiten ü ü Datenschutz und IT-Compliance Sie leiten die QS oder Entwicklung? Q-up hilft Ihnen bei der Problemlösung: ü Integration fachlicher Logik qualitativ hochwertigere Tests ü ü Flexibilität im Datenimport und -export Sie arbeiten in der QS oder Entwicklung? Q-up unterstützt Sie bei Ihren Aufgaben: ü zeitsparende und sichere Schablonentechnik Schnittstellen zur Anpassung an Ihr System ü ü Assistenten zum effektiveren Arbeiten 5

6 Q-up Die neue Generation der Testdatenerzeugung Q-up genial einfach Wie so oft liegt die Genialität in der Einfachheit. Q-up ist so strukturiert, das Projekte möglichst schnell bearbeitet, archiviert, gewartet und ergänzt werden können. Wesentliche Bestandteile sind: Projekte Schablonen Aufträge Ergänzt wird der Funktionsumfang durch: Funktionseditor Assistenten Schnittstellen In einem Projekt werden Schablonen und Aufträge verwaltet. Welche konkreten Daten durch diese Schablonen generiert werden, wird durch die Aufträge definiert. Schablonen müssen also nur einmal erzeugt oder geändert werden, um für verschiedene Aufträge genutzt werden zu können. Änderungen an der Datenstruktur betreffen nicht mehr Zighunderte oder gar -tausende bereits vorhandener und für die laufenden Tests verwendeter Dateien, sondern im günstigsten Fall nur eine einzige Schablone. 6

7 Einfach Effizient, die Schablonen Die Schablone definiert die zu erzeugenden Daten, deren Format und Inhalt. Schablonen enthalten auch die Verarbeitungslogik für die Erzeugung von Daten und sie spezifizieren das Ziel (Datei, Datenbank usw.), in das die Daten geschrieben werden sollen. Dabei können Daten sogar veränderliche Größen enthalten, wie z. B. eine laufende Nummer, einen Buchungsbetrag oder einen Saldo, die als Variablen definiert werden. Mithilfe von Funktionen kann innerhalb der Schablone auch eine Aktion ausgeführt werden, wie Berechnungen oder ein Datenabgleich. Eine enorme Arbeitserleichterung stellt das Erzeugen von Schablonendaten per Kopieren und Einfügen von bereits existierenden Dateien dar. Diese werden im Editor für die gewünschte Datenausgabe einfach modifiziert. Darüber hinaus enthalten Schablonen Anweisungen, die festlegen, wie die Daten und deren veränderliche Größen verarbeitet werden sollen. So werden Anweisungen verwendet, um Variablen zu initialisieren, deren Inhalte zu verändern oder die erzeugten Daten in ein Ziel zu schreiben (z. B. eine Datei oder eine Datenbank). Einfach Sicher, Testdaten mit Q-up Beispiel Anonymisierungsfunktion Projekte Schablonen Aufträge Daten Anweisungen Daten werden mit Q-up live dupliziert, analysiert, anonymisiert, angereichert, dynamisiert Produktivsystem mit Kunden-, Bewegungs- und Produktdaten Zu testendes System für das ein Abbild realer Daten benötigt wird 7

8 Q-up Die neue Generation der Testdatenerzeugung Q-up - einfach individuell Unterschiedliche Testszenarien bedürfen auf die jeweilige Aufgabe zugeschnittene Daten. Deshalb bietet Q-up die Möglichkeit, mithilfe von Schnittstellen und Assistenten den Funktionsumfang beliebig zu erweitern. Bei Projektvariablen handelt es sich um benutzerdefinierte Variablen, die innerhalb der Schablonen verwendet werden können. Diese sind auftragsübergreifend gültig und können in jedem Kontext benutzt werden. Sie werden in einem Editorfenster (siehe rechts) wie eine Schablone bearbeitet. Der Funktionseditor Vorteile Datenstrukturen werden immer komplexer. Deshalb ist es schwierig vorherzusagen, welche speziellen Berechnungen durchgeführt oder für welche ausgefallenen Ziele Testdaten erzeugt werden müssen. Daher besteht die Möglichkeit, den Funktionsumfang von Q-up zu erweitern. Dazu kann z. B. über das Kontextmenü des Projekt- Explorers eine neue Funktion eingefügt werden. Es wird in diesem Fall ein Gerüst erzeugt, das mit der benötigten Funktionalität ausgefüllt werden kann. Die hinzugefügte Funktion kann anschließend in einer Schablone verwendet werden, so als wäre sie ein vordefinierter Bestandteil von Q-up. ü Problemloses Hinzufügen weiterer Datenquellen und -ziele (z. B. Webservices, SAP, Message-Queues von Drittanbietern wie RIPOSTE) ü Vollständiger Zugriff auf den Funktionsumfang von.net ü Einfache Anbindung und Nutzung der Programmbibliotheken von Drittanbietern ü Einfache Anbindung und Nutzung selbst entwickelter Programmbibliotheken 8

9 Bei Loopern (rechts) handelt es sich um auftragsinterne Schleifen, die unter anderem die Datenmengen steuern. Die Menge der Looper sowie deren Namen und Anzahl von Wiederholungen und sogar Verschachtelungen können beliebig definiert werden. Verwaltungsarbeiten lassen sich bequem über das Kontextmenü des Projekt-Explorers (oben) ausführen. Schablonen können einfach durch Ziehen mit der Maus in Aufträge eingefügt oder darin verschoben und kopiert werden. Ein Rahmen (oben) enthält alle Schablonen, die innerhalb seines Ausführungskontextes verarbeitet werden sollen. Dabei kann sehr detailliert angegeben werden, wie die Verarbeitung der im Rahmen enthaltenen Schablonen erfolgt. Assistenten Zum Auslesen der fachlichen Logik von Datenbanken gibt es Q-up Assistenten, unter anderem für DB2, Oracle oder MS-SQL. Der Projekt Assistent unterstützt die Anlage neuer Projekte. Schnittstellen Bei der Schnittstelle handelt es sich um Schnittstellenklassen, die von jedem.net-programm implementiert werden können. Diese Schnittstellen bieten die Möglichkeit, die Menüstruktur von Q-up um eigene Befehle zu erweitern sowie Schablonen, Aufträge und Rahmen hinzuzufügen, zu ändern und zu löschen. Lizenzmodelle Auf können Sie eine Testversion von Q-up herunterladen und kostenlos 30 Tage testen. Diese Version können Sie durch Erwerb eines Lizenzkeys jederzeit in eine Vollversion umwandeln. Vollversionen von Q-up gibt es als Professional- Lizenz für einen Arbeitsplatz, als Enterprise-Lizenz für mehrere Anwender sowie als Standortlizenz. Sie haben Fragen oder wünschen eine ausführliche Beratung? Nutzen Sie unsere kostenlose Service- Hotline*: *aus dem deutschen Festnetz, Mo.-Fr Uhr und Uhr 9

10 Q-up Die neue Generation der Testdatenerzeugung Testdaten auf Knopfdruck die assistenten für Q-up Assistenten Assistenten in Q-up unterstützen den Anwender bei der Anlage von Projekten zur Datengenerierung. Ergonomische Oberflächen ermöglichen die schnelle Erstellung von Schablonen und Aufträgen und erzeugen eine Basis für die effiziente und effektive Umsetzung Ihrer spezifischen Anforderungen. Projekt Assistent Mit der Anlage eines Projektes in Q-up beginnt die Erstellung der Testdaten. Schablonen und Aufträge können entsprechend den Anforderungen definiert, und in der automatisch erzeugten Projektstruktur von Q-up angelegt werden. Darüber hinaus können vorgefertigte Schablonen und Aufträge für XML-, CSV-, und ODBC-Projekte bei Neuanlage verwendet werden. Diese bieten ein Grundgerüst mit häufig benötigten Funktionalitäten und Kommentierungen. Sie bieten einen schnellen und sicheren Einstieg in Q-up, der schnell zu produktiven Ergebnissen führt. 10

11 Datenbank Assistenten Die Datenbank Assistenten für Q-up unterstützen Sie dabei, aus einer vorhandenen Datenbank Q-up Schablonen zu erzeugen. So ist es möglich, eine Datenbank schnell und einfach mit komplexen Testdaten zu füllen. Schneller und sicherer kann man eine Datenbank nicht testen. Automatisch lesen die Assistenten für Q-up Datenbanken aus und erkennen komplexe Abhängigkeiten. So können Sie sich ganz auf die fachlichen Anforderungen konzentrieren und sparen dabei Zeit. Lösungen mit Q-up ü Erzeugen synthetischer Daten, Files und Datenpools üteil- und Live -Anonymisierung von Produktionsdaten für Softwaretests ü Simulieren der fachlichen Logik in Testdaten ü Dynamisierung von Testdaten und Simulation historisch gewachsener Daten ü Berücksichtigung der referentiellen Integrität ü Kostenreduktion bei Maintenance und Testdatenerstellung ü Einfache Integration in alle gängigen Testsuiten 1. Tabelle Sportler Tabelle Werte Sportler + 2. Tabelle Wettbewerbe Tabelle Werte Wettbewerbe + 3. Tabelle Ergebnisse Tabelle Werte Ergebnisse + Q-up genial einfach, Integration in alle Testsuiten Q-up kann von jeder Testsuite aus gesteuert werden und liefert direkt Daten an diese zurück. Ranorex 11

12 Q-up Referenzprojekt Cash Center, DHL Global Business Services mit Geld und Vertrauen spielen wir nicht DHL setzt auf Q-up Schutz der operativen Daten Die mehreren tausend Filialen der Deutschen Post verfügen über eine moderne und engmaschige Versorgung mit Bargeld. Über ein bewährtes und optimal strukturiertes logistisches Netz, sogenannter Cash-Center, werden die zugehörigen Filialen (inkl. Geld und Briefmarkenautomaten) in regelmäßigen Abständen und nach Bedarf bedient (Bargeld Ver- und Entsorgung). Innovationen im Bereich der Wertlogistik konnten seit 2009 umgesetzt und das System der Bargeldversorgung in den Filialen optimiert werden. Fachliche Anforderung Eine besondere Herausforderung ist hierbei die Konsistenz der Kassendaten bei mehrtägigen Buchungen, da die Testdaten im fachlichen Abnahmetest in ein FIBU-Testsystem eingeleitet werden, welches Buchungskonten simuliert und bei negativen bzw. nicht aufeinanderfolgenden Kassensalden mit hohem Aufwand zurückgesetzt werden muss. Aus diesem Grund ist es unvermeidlich, die Saldenveränderungen auch in den Testdaten abzubilden. Ziel Besonderes Augenmerk lag hierbei auf dem Schutz der operativen Daten und der Bereitstellung von Testdaten für Entwicklung, Test und Qualitätssicherung sowie die fachliche Abnahme. Eine zentrale Aufgabe war die zeitnahe Bereitstellung von Testdaten zum praxisnahen Test. Mit dem Testdatengenerator Q-up werden die fachlich möglichen Use Cases in Form von Schablonen abgebildet. Um realitätsnahe Testergebnisse zu erzielen, werden die Testdaten auf Basis der gleichen Stammdaten erzeugt wie das produktive Filialsystem. 12

13 Kunde Deutsche Post - DHL Branche: Logistik IT Services ist einer der größten Servicebereiche von Global Business Services der Deutschen Post - DHL. Über Mitarbeiter erbringen Leistungen für Geschäftsbereiche in ganz Europa, Nord- und Südamerika sowie im asiatisch-pazifischen Raum. Homepage Der Nutzen: 80% Zeit- und Kostenersparnis Unter Verwendung des Testdatengenerators Q-up konnte der Aufwand zur Erzeugung der Testdaten für die Komponenten- und Integrationstest sowie der fachlichen Abnahme auf ein Minimum reduziert werden. Im direkten Vergleich gegenüber der Variante Erstellung von Testdaten auf Basis vorhandener Produktionsdaten konnte eine 80%ige Zeit und Kostenersparnis realisiert werden. Zudem konnte vermieden werden, dass unberechtigte Personen Zugang zu Produktionsdaten erhalten um daraus Testdaten abzuleiten. Lösungen mit Q-up Anonymisierung und Dynamisierung von Daten zum Test der Filialbackend Struktur Unser erstes Ziel ist, unseren Kunden transparente Lösungen aufzuzeigen, die effizient Kosten über Projektlaufzeiten und darüber hinaus sparen. Oliver Mächold ist seit vielen Jahren in Kundenprojekten der GFB-Consulting GmbH als Projektleiter tätig. Praktischen Beispiele demonstrieren wir ausführlich auf unserer Internetpräsenz Sie haben weitere Fragen? Nutzen Sie unsere kostenlose Service-Hotline*: *aus dem deutschen Festnetz, Mo.-Fr Uhr und Uhr 13

14 Aus der Praxis für die Praxis ein Beispiel Genial einfach, einfach besser mit Q-up Synthetische Daten für Handelskonzern mit Filialstruktur Handelskonzerne mit mehreren Filialen verfügen häufig über einen zentralen Server mit einem Programm, das aus allen eingehenden Filialen (teils mit mehreren Kassen) die eingehenden Daten prüft. Dabei werden inkorrekte Journale aussortiert und für eine Korrektur bereitgestellt. Alle anderen werden für die Verarbeitung an ein Buchungssystem weitergeleitet. Das Programm, das diese Prüfungen durchführt, soll getestet werden. Dazu müssen korrekte und fehlerhafte Journale bereitgestellt werden. Fachliche Anforderung In diesem Szenario müssen neben erheblichen fachlichen Informationen auch buchhalterische Regeln beachtet werden. Saldostände müssen logisch addiert werden, Buchungszeiten müssen fortlaufend sein, ebenso wie Journalnummern. Die verschiedenen Buchungstypen wie Kassenöffnung, Kassenschluss, Verkauf, Pfandrückgabe, Storno müssen unter buchhalterischen Aspekten berücksichtigt werden. Ziel Folgende Testszenarien werden bedient: 1. Korrekte Journale für eine beliebige Kasse in einer beliebigen Filiale. In dem erzeugten Journal sollen, neben der Kassenöffnung und dem Kassenschluss, Buchungen in bestimmter Reihenfolge enthalten sein. Die Beträge und Artikelmengen können zufällig ausgewählt werden. 2. Journale für eine beliebige Kasse in einer beliebigen Filiale, in denen aus buchhalterischer Sicht fehlerhafte Daten enthalten sind. 3. Für Massentests können jeweils korrekte Journale für mehrere Kassen aus beliebig vielen Filialen erzeugt werden. In den erzeugten Journalen sollen neben der Kassenöffnung und dem Kassenschluss jeweils 100 zufällige Buchungen enthalten sein. 14

15 Der Nutzen: 32 Tage gespart Bei manueller Erzeugung von z. B Journalen und einem optimistischen Durchschnittswert von zehn Minuten pro Journal (es müssen immerhin für jedes Journal bei 100 enthaltenen Buchungen die korrekten Salden und Journalnummern eingetragen werden) benötigt man über 260 Stunden, also mehr als 32 Tage. Aufgrund der hohen Komplexität der zu erzeugenden Daten benötigt ein geübter Q-up-Nutzer rund drei Stunden. Selbst wenn ein Neuling für die Lösung dieses komplexen Problems mehrere Tage in Anspruch nimmt, ist die Effizienz bei Weitem größer als bei einer manuellen Erzeugung. Benötigt man diese Daten später wieder mit anderen Journalnummern, fallen bei manueller Erzeugung jedes Mal wieder die Arbeiten für die Anpassung der Journalnummern (und logischerweise auch der Salden) an. Mit Q-up muss man nur das Projekt laden und die Datenerzeugung anstoßen, um einen weiteren Satz aufeinanderfolgender Journale zu erzeugen. Der Erzeugungsvorgang für die beispielsweise angenommenen Journale (diese enthalten insgesamt Buchungen) dauert ca. 20 Minuten. In dieser Zeit wurden Schablonen verarbeitet. Lösungen mit Q-up Da die Journale letztendlich in einer zentralen Datenbank landen, in denen Abhängigkeiten bestehen, die sich nicht einfach auflösen lassen, muss dafür gesorgt werden, dass die für einen bestimmten Test erzeugten Testdaten schlüssig zu den Daten einer vorhergehenden Datenerzeugung sind. Das bedeutet, dass für eine Kasse, die in einem vorhergehenden Erzeugungslauf verwendet wurde, die relevanten Daten (Journalnummer und Saldo) für diesen Erzeugungslauf korrekt wiederhergestellt und fortgeschrieben werden müssen. ü Schreiben von Daten in eine Datei ü Lesen von Daten aus einer Datei ü Erzeugung zufälliger und korrekter Datenmengen ü Erzeugung zufälliger Werte ü Erzeugung gezielt fehlerhafter Daten ü Organisation von Schablonen durch Nutzung von Unterverzeichnissen ü Kombination mehrerer Schablonen, um einen Datenblock auf unterschiedliche Weise zusammenzustellen ü Erzeugung unterschiedlicher Datenmengen mit denselben Schablonen durch Nutzung mehrerer Aufträge ü Erzeugung von Datenmengen für mehrere Kassen in mehreren Filialen durch Nutzung von Loopern ü Bedingte Verarbeitung von Anweisungen in Schablonen (Anweisungen werden nur ausgeführt, wenn bestimmte Kriterien erfüllt sind) ü Schleifenverarbeitung in Schablonen (Anweisungen werden in einer Schleife mehrfach ausgeführt) ü Speicherung und Wiederherstellung anschlussrelevanter Daten Dieses Szenario demonstrieren wir ausführlich und mit einem praktischen Beispiel auf unserer Internetpräsenz Sie haben weitere Fragen? Nutzen Sie unsere kostenlose Service-Hotline*: *aus dem deutschen Festnetz, Mo.-Fr Uhr und Uhr 15

16 Aus der Praxis für die Praxis ein Beispiel Genial einfach, einfach besser mit Q-up Synthetische Daten für Realtime Buchungen bei Banken und Versicherungen Es gibt Testszenarien, in denen man darauf angewiesen ist, sogenannte Livedaten zu erzeugen. Das heißt, dass bestimmte Datenmengen über einen der Realität entsprechenden Zeitraum erzeugt werden müssen. Das ist z. B. dann der Fall, wenn von einem zu testenden Programm Datums- und Zeitangaben auf bestimmte Relationen zueinander geprüft werden müssen. Oder ein zu testendes Programm muss eingehende Daten in Abhängigkeit des tatsächlichen Zeitpunkts des Dateneingangs auf unterschiedliche Weise verarbeiten. Fachliche Anforderungen Die Zeitangaben in Protokollen werden von dem zu testenden Programm berücksichtigt und müssen von Protokoll zu Protokoll plausibel sein. Das bedeutet, die im Protokoll angegebene Dauer darf nicht länger sein als der Zeitraum, der zwischen diesem und dem folgenden Protokoll liegt (wenn ein Protokoll um 8:00 Uhr erzeugt wurde und die Dauer mit sechs Minuten angegeben ist, kann das folgende Protokoll nicht bereits um 8:02 erzeugt worden sein). Ziel Für den beschriebenen Test dürfen die zu erzeugenden Protokolle nicht innerhalb kürzester Zeit auf den Server kopiert, sondern sollen zu realen Zeiten erzeugt werden, weil das zu testende Programm unter realen Bedingungen beobachtet werden soll. Das heißt, dass ein Protokoll die tatsächliche aktuelle Uhrzeit enthalten muss und das Folgeprotokoll erst einige Minuten später (aber wegen der Dauer auch nicht zu früh) erzeugt werden darf. 16

17 Der Nutzen: 8 Tage gespart Die Erzeugung der Schablone und der Aufträge zur Generierung von Datensätzen nimmt etwa zehn Minuten in Anspruch. Müsste man die z. B. die Protokolle manuell erzeugen, und es wird ein sehr optimistischer Durchschnittswert von einer Minute pro Protokoll zugrunde gelegt, sind das mehr als 65 Stunden, also mehr als acht Tage. Das Erzeugen des Auftrags für die Livedaten hat mit Q-up ebenfalls keine Minute in Anspruch genommen. Der Datenerzeugungsvorgang selbst dauert entsprechend der vorgegebenen Zeitdauer. Lösungen mit Q-up ü Schreiben von Daten in eine Datei ü Formatierung von Daten ü Simulation unterschiedlicher Arbeitsplätze durch Nutzung von Loopern ü Erzeugung unterschiedlicher Datenmengen mit denselben Schablonen durch Nutzung mehrerer Aufträge ü Erzeugen von Datenmengen, deren Zeitangaben einer realen Situation entsprechen ü Erzeugen von Datenmengen über einen gedehnten Zeitraum. ü Paralleles Erzeugen von Datenmengen durch Nutzung von Threads Die Effizienzsteigerung und bessere Nachvollziehbarkeit von Tests mit synthetischen Daten ist enorm. Matthias Rasking leitet den Bereich Accenture Test Services in Deutschland, Österreich und der Schweiz sowie Accentures globale Testing-Community mit über Testspezialisten. Zudem ist er Leiter der Arbeitsgruppe für Modellentwicklung und -wartung bei der TMMi Foundation. Dieses Szenario demonstrieren wir ausführlich und mit einem praktischen Beispiel auf unserer Internetpräsenz Sie haben weitere Fragen? Nutzen Sie unsere kostenlose Service-Hotline*: *aus dem deutschen Festnetz, Mo.-Fr Uhr und Uhr 17

18 Service Exzellenter Service und Support Damit Sie von Anfang an erfolgreich mit Q-up arbeiten können, sind wir jederzeit an Ihrer Seite. Nutzen Sie unsere umfangreichen Service- und Supportleistungen: ü Beratung ü Lösungen ü Schulung ü Service & Support Sie haben Fragen oder wünschen eine ausführliche Beratung? Nutzen Sie unsere kostenlose Service- Hotline*: *aus dem deutschen Festnetz, Mo.-Fr Uhr und Uhr Q-up ist ein sehr umfangreiches und mächtiges Werkzeug. Um alle Funktionen und Optionen bestmöglich nutzen zu können, bieten wir regelmäßig Schulungen durch unsere qualifizierten Mitarbeiter an. Sie lernen neben der grundlegenden Herangehensweise an die Projektbearbeitung auch Tricks und Kniffe für ein effizientes Arbeiten. Auf können Sie sich im Forum mit Fachleuten austauschen und eigene Entwicklungen für Schnittstellen, Assistenten und Funktionen upund downloaden. 18

19 15 Jahre GFB, Lösungen aus der Praxis Seit nunmehr 15 Jahren steht die GFB-Consulting GmbH großen Kunden aus Handel, Banken und Versicherungen, der öffentlichen Verwaltung und vielen mittelständigen Unternehmen bei Softwareprojekten und komplexen IT-Aufgaben zur Seite. Mit individuellen Anforderungen unserer Kunden, wurde die Notwendigkeit des Softwaretestens immer mehr Routine. Der Bedarf an Testdaten für Softwareprojekte konnte teilweise mit Produktivdaten erfüllt werden. Immer mehr Projekte, in denen es noch keine Daten gab, wurden zur Geburtsstunde von Q-up. Unser Werkzeug, zuerst für eigene Projekte entwickelt, erfreute sich immer größerer Beliebtheit bei unseren Kunden, die uns ermutigten Q-up der Öffentlichkeit vorzustellen. Softwareentwicklung Qualitätsmanagement systemmanagement IT-Consulting Mit der steten Weiterentwicklung für Ihre Projekte, decken wir mit Q-up heute bereits 95% der Bedürfnisse an Testdaten ab. Wir freuen uns auf Ihre Aufgabenstellung. Lösungen aus der Praxis! 19

20 Der Standard im Testdatenmanagement Assistenten für Oracle & SQL Datenbanken - Einfaches Auslesen fachlicher Logik - Automatisches Erzeugen von Q-up-Projekten - Berücksichtigung referentieller Integrität Testdatenverfremdung Compliance & Datenschutz - live Anonymisierung von Produktionsdaten - Sicherheit für externe Testteams & Auftraggeber - Sichere Datenmigration in neue Systeme Integration in alle gängigen Testsuiten Ranorex Lösungen mit Q-up ü Erzeugen synthetischer Daten, Files und Datenpools üteil- und Live -Anonymisierung von Produktionsdaten für Softwaretests ü Simulieren der fachlichen Logik in Testdaten ü Dynamisierung von Testdaten und Simulation historisch gewachsener Daten ü Berücksichtigung der referentiellen Integrität ü Kostenreduktion bei Maintenance und Testdatenerstellung ü Einfache Integration in alle gängigen Testsuiten Rufen Sie an: * oder unter: +49 (0) Wir helfen Ihnen gerne, weitere Anwendungsgebiete, den Nutzen und die Vorteile von synthetischen Testdaten mit Q-up kennen zu lernen. * aus dem deutschen Festnetz, Mo.-Fr Uhr und Uhr Bezugsquellen und Support: GFB Softwareentwicklungsgesellschaft mbh Obere Zeil Oberursel Tel.: +49 (0) Fax.: +49 (0) info@gfb-softwareentwicklung.de Eine Lösung aus der Praxis