Recientemente hemos coescrito un informe técnico con Sogeti centrado en los datos de prueba de SAP y en lo que hay que considerar mejores prácticas a la hora de crear datos de prueba SAP de calidad. Trabajar con ellos en este proyecto nos recordó hasta qué punto los datos que se utilizan para probar nuevas implementaciones y desarrollos pueden influir en el resultado del proceso de pruebas.
Trabajando en el ámbito de SAP, sabemos que puede volverse técnico muy rápidamente. Intenté explicar a un amigo el valor de tener buenos datos de prueba y me di cuenta de que existe una correlación entre los distintos elementos destacados en el informe, y el fascinante mundo de la Fórmula 1.
En ambos casos, para llegar a la meta se necesita una mezcla bien orquestada de velocidad, precisión y estrategia. Para ganar en circuitos de alta velocidad, los pilotos de Fórmula 1 deben ser capaces de cubrir la pista con precisión, adoptando las mejores prácticas que optimicen la calidad, la eficiencia, la cobertura y la seguridad. Lo mismo ocurre con los datos de prueba de SAP; para alinear sus sistemas con las necesidades empresariales, es necesario centrarse en la seguridad, la velocidad y la eficiencia.
En este blog, exploramos las seis mejores prácticas en los datos de prueba de SAP, para que pueda asegurarse de que todos sus datos de prueba se mueven de forma segura por la pista, y todos los cambios están listos para el entorno de producción.
Si prefiere pasar a una lectura más técnica, puede descargar el informe técnico aquí.
1) Velocidad y Agilidad
En la Fórmula 1, recortar milisegundos a una carrera es vital para la victoria. Del mismo modo, acelerar el proceso de suministro de datos de prueba es esencial para la eficacia de las pruebas SAP.
Más del 77% de las empresas utilizan un enfoque manual para gestionar sus datos de prueba (investigación de Tricentis, 2021), lo que ralentiza el proceso de pruebas y la ejecución. Pero con los constantes cambios empresariales, es vital mantenerse al día con las nuevas implementaciones, los cambios en las aplicaciones y las actualizaciones en el sistema de Producción, probándolo de forma más rápida y segura que nunca. Puede conseguirlo utilizando una solución automatizada de datos de prueba para acelerar el proceso de suministro de datos para las pruebas.
El aprovisionamiento rápido de datos de prueba, como la velocidad en una carrera, no sólo ahorra tiempo, sino que también permite a los equipos reiterar y mejorar rápidamente. Aprovechar el software para automatizar parte del trabajo manual no solo es una buena práctica, sino que es esencial para adoptar un enfoque ágil del desarrollo y las pruebas.
2) Seguridad, Riesgo y Compliance
En un deporte de alto riesgo como la Fórmula 1, diseñar un coche para proteger al piloto es una parte clave del proceso de diseño desde el principio. Del mismo modo, la legislación sobre la privacidad de los datos exige incluir la privacidad mediante el diseño como parte de la estrategia de datos de prueba. En entornos que no son de producción, se permite un acceso más amplio y, por tanto, es necesario codificar los datos para que no caigan en manos equivocadas.
Velocidad vs seguridad vs precisión
Los diseñadores de un coche de Fórmula 1 estudian detenidamente todos los requisitos y seleccionan materiales con propiedades únicas: extremadamente resistentes y robustos para la seguridad, pero también ligeros y aptos para el uso previsto.
La codificación de los datos de las pruebas es esencial para la seguridad. Pero desde el punto de vista de los responsables de las pruebas, existe la preocupación de que la anonimización de los datos no proporcione a las pruebas la precisión necesaria. Y esto es algo que hay que tener en cuenta a la hora de anonimizar los datos; hay que asegurarse de que la solución de enmascaramiento no rompa los datos y deje de representar el entorno de Producción.
3) Costes y eficiencia
En una parada en boxes, cada segundo cuenta. Del mismo modo, la optimización de los procesos de gestión de datos de prueba de SAP puede tener un impacto significativo en la eficiencia y el presupuesto de una empresa. Según el Informe de calidad de Cap Gemini para 2020-2021, las grandes empresas destinan el 22 % de su presupuesto de TI a actividades de control de calidad.
A menudo, para obtener datos de prueba significativos y representativos, las empresas realizan una copia completa del sistema de Producción. Esto no solo es laborioso y difícil, sino también muy costoso, tanto en horas de trabajo manual como en costes de almacenamiento.
Con herramientas como Data Sync Manager™ (DSM) suite de EPI-USE Labs, puede seleccionar una parte de los datos basada en los datos transaccionales del último mes y todos los datos maestros para crear un sistema con una huella reducida de su entorno de Producción. Utilizando este método, puede ahorrar hasta un 80% de espacio de almacenamiento.
Al igual que una parada en boxes bien ejecutada, las prácticas eficientes de datos de prueba le permiten reducir sus costes y permiten que su equipo de Basis sea más ágil.
4) Cobertura
Un piloto de Fórmula 1 necesita conocer todos los rincones de la pista para asegurarse la victoria, y no encontrarse con sorpresas ni contratiempos por el camino.
Si lo comparamos con el proceso de pruebas de SAP, vemos que la cobertura es igual de importante. La clave está en probar con eficacia, con la mayor cobertura posible y utilizando la menor cantidad de recursos posible. Si se dispone de los recursos necesarios, se puede probar hasta el último rincón del sistema, pero hay momentos en los que hay que priorizar para ser más eficaces.
Para mantenerse dentro de las limitaciones de tiempo y presupuesto, se pueden realizar pruebas para la funcionalidad empresarial más crítica en primer lugar, pasando después a los procesos menos críticos, y así sucesivamente, hasta que un conjunto suficiente de casos de prueba cubra la funcionalidad empresarial crítica. Las herramientas de gestión de datos de prueba, como DSM, pueden facilitar la creación de escenarios de datos y garantizar que los aspectos más críticos del sistema SAP se prueben a fondo, lo que en última instancia conducirá al éxito de la carrera hacia Producción.
La forma en que la IA y el aprendizaje automático influirán en este aspecto en el futuro es un tema interesante; podríamos ver más cobertura de los robots de IA, pero tenemos que estudiar cómo entrenamos a esos robots para que sean precisos y seguros.
5) Calidad
Para llegar al pódium como uno de los mejores pilotos, confluyen varias variables: estrategia, entrenamiento, velocidad... pero, sobre todo, la calidad de tu técnica de conducción, del coche y de tu rendimiento ese día.
Lo mismo ocurre con los proyectos SAP: para poder realizar buenas pruebas, que le den confianza en los resultados, necesita datos de prueba de alta calidad.
Los datos de prueba deben ser precisos, realistas y representativos de su sistema de producción. Esto significa disponer de datos suficientes, recientes y coherentes en todos los sistemas. Al garantizar la calidad de los datos de prueba, puede acelerar los ciclos de desarrollo, reducir los defectos y ofrecer soluciones fiables, corriendo la carrera con seguridad y confianza.
6) Ganar la carrera
En conclusión, para ganar la carrera de SAP, las organizaciones deben adherirse a las mejores prácticas de gestión de datos de prueba. Centrándose en la calidad, la velocidad, la eficiencia, la cobertura y la seguridad, las empresas pueden lograr resultados extraordinarios en las pruebas de SAP.
Al igual que un piloto de Fórmula 1 aspira a subir al pódium en cada carrera, dominar la gestión de datos de pruebas de SAP situará a las empresas en el pódium de los ganadores por excelencia y seguridad.
Para obtener más detalles técnicos, descargue el informe de EPI-USE Labs y Sogeti sobre las mejores prácticas de datos de prueba de SAP.
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