Consideraciones para la Gestión de Datos de Prueba (TDM): Tres Prácticas Clave

A menudo olvidamos un componente fundamental al realizar pruebas: los datos. La gestión adecuada de los datos de prueba es importante para asegurar la fiabilidad de nuestros resultados. Es como construir una casa sobre cimientos sólidos; sin una buena gestión de los datos, nuestras pruebas podrían tambalearse. Por eso, es crucial prestar atención a este aspecto para garantizar que nuestras pruebas sean robustas y que obtengamos resultados confiables.

1. Comprender los requerimientos de datos de prueba: Antes de embarcarnos en cualquier proceso de pruebas, es importante comprender los requerimientos con claridad. Esto implica no solo identificar los tipos de datos necesarios, sino también adquirir un conocimiento de los posibles escenarios, casos límite y valores atípicos que podrían surgir durante las pruebas. Esta comprensión nos permite crear conjuntos de datos relevantes y completos que sean representativos de las condiciones reales, garantizando pruebas exitosas.
2. Crear escenarios de prueba realistas: Es fundamental crear escenarios de prueba que reflejen la realidad del entorno. Para lograr esto, es necesario considerar una variedad de factores, como los distintos formatos de entrada y las posibles combinaciones de datos, así como tener en cuenta otros elementos relevantes del contexto. Al hacerlo, no solo mejoramos la relevancia y la validez de nuestras pruebas, sino que también nos aseguramos de detectar posibles inconvenientes o limitaciones del sistema de manera más rápida.
3. Cumplimiento de regulaciones y protección de datos personales: En la actualidad, debemos garantizar la protección de los datos personales, ya que el incumplimiento de las regulaciones puede resultar en multas y dañar la reputación empresarial. Para ello, existen diversos marcos regulatorios, como el GDPR en la Unión Europea, el CCPA en los Estados Unidos y el LGPD en Brasil, entre otros. Es imprescindible manejar los datos de manera responsable, especialmente cuando se trata de información sensible, como nombres, fechas de nacimiento y números de identificación. Es recomendable utilizar técnicas de anonimización o enmascaramiento para proteger los datos sin comprometer su integridad.

Estas prácticas son fundamentales para adquirir datos de prueba de manera efectiva, lo cual resultará en resultados de pruebas sólidos y confiables. Es importante recordar que unos datos de prueba bien gestionados son esenciales para lograr pruebas exitosas. Además, existen herramientas de TDM que facilitan la entrega de estos datos, realizan enmascaramientos y garantizan el cumplimiento, manteniendo la integridad de los datos. Un ejemplo de estas herramientas es el software Delphix, que simplifica este proceso.

-Nicolás Masuda, Ingeniero de Software