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QUALITY ENGINEERING & TESTING

World Quality Report 2022-2023 : Provisionnement des données dans le cycle de vie des tests logiciels

Les stratégies de provisionnement des données de test en entreprise n’ont pas encore atteint leur maturité, comme le révèle l’enquête du World Quality Report de cette année.

Dans quelle mesure les données de test que vous utilisez pour effectuer vos cycles de test et de développement sont-elles sécurisées ? C’est une question importante car les données de test font partie intégrante du cycle de vie des tests logiciels. Ces données sont régies par les exigences réglementaires en matière de confidentialité (par exemple, le RGPD) et par la nécessité d’effectuer en toute sécurité des activités d’ingénierie de qualité alors que le rythme rapide des versions de logiciels se poursuit sans relâche.

Le provisionnement, par lequel les données de test sont mises à disposition dans les environnements de développement et de test cibles, semble être une activité autonome basée sur des projets, plutôt qu’une stratégie à l’échelle de l’entreprise si l’on en croit le World Quality Report (WQR). Notre enquête WQR a révélé que 41% des répondants ont une stratégie d’approvisionnement très spécifique, basée sur les exigences du projet. De plus, 31 % ont une stratégie de provisionnement des données de test en entreprise, mais celle-ci n’a jamais été mise en œuvre.

Masquage des données pour un provisionnement efficace

Bien que, sur le plan stratégique, il semble y avoir un manque de maturité en matière de fourniture de données, il y a eu des mouvements plus positifs dans l’utilisation de données désensibilisées – où les données sont masquées ou générées synthétiquement pour éviter le non-respect des réglementations et des stipulations de sécurité. En fait, 92 % des répondants à l’enquête WQR sur ce sujet ont déclaré que leur organisation a déployé des données de test désensibilisées vers un référentiel cloud. Cela signifie qu’il est disponible à la demande à des fins de test et de développement.

Actuellement, 78% des entreprises ne stockent leurs données de test sur un cloud privé que pour une durée limitée, telle que la durée d’un projet. Encore une fois, cela montre un intérêt à l’accès à la demande aux données nécessaires à des fins de test et de développement. Une stratégie de gestion des données de test à l’échelle de l’entreprise avec le cloud garantira l’accessibilité des données de test à la demande. Nous considérons alors de plus en plus les tests cloud comme une partie intégrante du cycle de vie global du développement logiciel.

L’automatisation et les outils exigent de nouvelles compétences

Ce chapitre du WQR examine également le niveau d’automatisation dans le provisionnement des données. Il semble que le provisionnement manuel reste l’un des principaux obstacles à l’intégration de la fourniture de données de test dans les pipelines d’intégration et de livraison continues. Nous avons appris qu’environ 42 % de l’approvisionnement des données de test appropriées était encore effectué manuellement, tandis que 31 % des répondants pensent que la stratégie d’intégration des données de test dans les pipelines CI/CD est souvent négligée.

Des problèmes de compétences sont apparus dans l’utilisation des outils de fourniture de données. Pour autant, 41% des répondants à l’enquête estiment que des partenariats avec les fournisseurs d’outils et les intégrateurs de systèmes permettraient de résoudre ce problème, tandis que 34% préfèrent se concentrer sur la formation interne et le perfectionnement des différents outils.

 

Validation des données avec des outils prêts à l’emploi

Bien sûr, si vous analysez des données pour diverses stratégies pour l’entreprise, vous devez valider leur qualité et leur exactitude. Cette validation a un rôle crucial à jouer dans l’expérience client, l’un des principaux moteurs de l’ingénierie qualité. Notre enquête a révélé que 48 % des répondants utilisent des outils de validation prêts à l’emploi, avec des scripts open source et personnalisés utilisés respectivement par 26 % des répondants.

Alors qu’environ 90 % des participants au WQR ont convenu qu’une solide capacité de validation des données améliorerait l’efficacité et aurait un impact sur les résultats, environ 42 % considèrent la mise en œuvre de la validation des données comme un exercice chronophage. De plus, la multiplicité des bases de données (47 %) et l’obsolescence des données (45 %) constituent des obstacles à une validation efficace. Il est clairement nécessaire de traiter les dépendances multiples afin d’éliminer les obstacles à une mise en œuvre efficace de la validation.

Article de blog traduit depuis notre site global

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Régis Curien
Régis Curien
Head of Quality Engineering & Testing, Sogeti France