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heise+ | Revolution im Daten-Dschungel: KI erfindet die Testdatengenerierung neu
Die Bereitstellung von Testdaten ist komplex. GenAI ermöglicht eine automatisierte, effiziente Erzeugung plausibler und datenschutzkonformer Testdatensätze.
Die stetig steigende Komplexität von Software sowie die enge Interaktion mit anderen Softwaresystemen erfordern zuverlässige und reproduzierbare Testverfahren. Änderungen an der bestehenden Funktionalität sollten im besten Fall durch automatisch durchgeführte Tests validiert werden. Die Wiederholbarkeit steht hierbei im Fokus und sorgt dafür, dass eine verlässliche Aussage getroffen werden kann, ob durchgeführte Änderungen die Funktionalität negativ beeinflusst haben.
Die Bereitstellung von Testdaten stellt eine besondere Herausforderung beim Testen von Softwaresystemen dar. Durch den Einsatz von GenAI lassen sich Testdaten effizient und automatisiert erzeugen. Mit geeigneten Bedingungen werden besondere Anforderungen wie Verteilungshäufigkeit oder Plausibilität der Daten erfüllt. Der Artikel stellt ausgewählte Möglichkeiten exemplarisch dar.
Eine besondere Herausforderung besteht darin, konsistente und gut strukturierte Testdaten kontinuierlich bereitzustellen. Änderungen am Code können so schnell und mit hoher Zuverlässigkeit bewertet werden, was insbesondere in Continuous‑Integration‑ und Continuous‑Delivery‑Umgebungen entscheidend ist.
Ein wichtiger Aspekt hierbei ist, dass die Testdaten zwar in ihrer Struktur und Zusammensetzung nah an der Realität sein sollen, jedoch keine Echtdaten darstellen. Letzteres kann je nach fachlichem Umfeld und der Art der Daten datenschutzrechtlich oder organisatorisch verboten oder stark reglementiert sein.
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