Permettant aux équipes informatiques d’atteindre une qualité, une vitesse et une efficacité inégalées, Topaz for Enterprise Data s’interface parfaitement avec la solution Topaz for Total Test et intègre maintenant la gestion des jeux de données dans les tests automatisés. Grâce à une meilleure automatisation des tests « shift left » au sein de l’entreprise numérique autonome, les données deviennent plus cohérentes, précises et sécurisées.

L’accélération des capacités d’innovation, plébiscitées par les entreprises, exerce une forte pression sur les organisations informatiques. Selon une récente étude 1, 85% d’entre elles éprouvent des difficultés à accélérer leurs cycles d’innovation sans compromettre la qualité applicative, la sécurité des données, l’expérience client ou encore leur efficacité opérationnelle. L’automatisation des tests est citée comme le facteur le plus important pour surmonter ces risques.

Le manque d’accessibilité aux données pertinentes de l’entreprise et le recours aux méthodes de tests manuelles empêchent en effet les organisations d’améliorer la qualité, la vitesse et l’efficacité des applications mainframe. L’intégration poussée de Topaz for Total Test et de Topaz for Enterprise Data va permettre aux équipes de :

Améliorer la cohérence des tests. Les tests automatisés continus nécessitent des données cohérentes. Si ces dernières sont incorrectes, elles peuvent entraîner des résultats erronés, une perte de temps en résolution d’incidents ou pire, l’introduction de bogues. Dorénavant, les équipes pourront garantir la cohérence des tests en plaçant, dans les scénarios de tests, le chargement de données à partir de sauvegardes. En cas d’anomalie dans le résultat du test automatisé, les développeurs pourront, en toute confiance, attribuer le problème au code et non aux données.

Supprimer les frictions et responsabiliser les développeurs. Les développeurs s’appuient souvent sur une équipe spécialisée ou un administrateur de base de données pour créer et charger des données dans un environnement de test, une pratique souvent manuelle, saccadée par des délais d’intervention et des temps de transferts qui entravent inutilement la vitesse et l’efficacité. Désormais, les développeurs peuvent configurer eux-mêmes et accéder facilement aux bonnes données pour exécuter leurs cas de test quand ils en ont besoin.

Garantir l’adoption par des tests continus. Le processus d’extraction et de chargement de jeux de données réutilisables pourra faire partie d’une chaîne d’outils de tests automatisés, améliorant de facto la cohérence des données en réduisant leur complexité. Pour aider les développeurs à se défaire des méthodes manuelles, l’automatisation pourra être configurée progressivement pour gérer correctement l’échelle et le rythme de l’adoption.

Protéger les données sensibles. Grâce à ce processus intégré, une fois les données de test chargées, elles pourront être anonymisées pour protéger les informations personnelles identifiables (PII). L’automatisation de la privatisation des données dans le cadre de tests continus va réduire le risque d’atteinte à la sécurité ainsi que la fuite de données.