Tekoälyavusteinen testidata – hypeä vai aidosti toimintaa muuttava mahdollisuus?
Vielä viime aikoihin asti ohjelmistokehitys on kehittynyt nopeammin kuin tapa, jolla testidataa hallitaan.
CI/CD, testiautomaatio ja jatkuva julkaiseminen ovat monessa organisaatiossa arkipäivää – mutta testidata on edelleen usein manuaalinen, riskialtis ja vaikeasti skaalautuva osa kokonaisuutta.
Qevolla törmäämme tähän ilmiöön toistuvasti eri toimialoilla ja teknologioissa.
Testidata koetaan haasteeksi, mutta sen todellista laajuutta ja kaikkia vaikutuksia ei aina nähdä selkeästi – ja toisaalta sen ratkaiseminen on koettu liian hankalaksi.
Tämä asetelma on kuitenkin muuttumassa.
Viimeaikainen työkalukehitys, erityisesti tekoälypohjaiset ratkaisut, tarjoaa uusia ja käytännöllisiä keinoja synteettisen testidatan suunnitteluun ja generoimiseen.
Tuotantodata testauksessa on arkkitehtuurinen kompromissi
Käytännössä testidata on monissa ympäristöissä edelleen vahvasti sidottu tuotantodataan:
- tuotantokanta kopioidaan testiympäristöihin
- henkilötiedot anonymisoidaan tai maskataan
- rikkoutunutta tai puutteellista dataa korjataan käsin testauksen tarpeisiin
Lähestymistapa on ymmärrettävä, mutta se on myös selkeä tekninen kompromissi.
Anonymisointi ei poista kaikkia tietosuojariskejä, eikä se vastaa testauksen ydinkysymykseen: onko käytettävä data aidosti tarkoituksenmukaista testauksen näkökulmasta ja mahdollistaako se riittävän kattavan testauksen.
Lisäksi tuotantodataan nojaava testaus lukitsee testauksen helposti menneisyyteen – siihen, millaisia tapauksia järjestelmä on jo nähnyt – sen sijaan että testattaisiin järjestelmän kykyä kestää uusia, poikkeavia tai harvinaisia tilanteita.
Synteettinen testidata muuttaa lähtökohdan
Synteettisessä testidatassa data ei ole testauksen sivutuote, vaan tietoisesti suunniteltu ja hallittu osa testauskokonaisuutta.
Tekoälyn kehittyminen on tehnyt tästä käytännöllistä myös ympäristöissä, joissa testidatalta vaaditaan paljon:
- laajoja ja keskenään riippuvaisia relaatiomalleja
- vahvoja ja ehdollisia liiketoimintasääntöjä
- monivaiheisia prosesseja ja erilaisia tilasiirtymiä
Keskeisin muutos ei kuitenkaan ole itse teknologia, vaan tapa ajatella testidataa ammattimaisen testauksen merkittävänä osana ja mahdollistajana.
Kun testidata ei ole enää olemassa olevan tuotantodatan rajoittamaa, testaus voidaan suunnata tietoisesti sinne, missä laadulla on eniten merkitystä: kriittisiin liiketoimintopolkuihin, poikkeustilanteisiin ja reunaehtoihin. Testauksen kattavuus ei tällöin synny sattumalta, vaan suunnittelun tuloksena.
Painopiste on siirtynyt: suojaamisesta kuvaamiseen
Tekoälyavusteinen testidatan generointi siirtää huomion pois kysymyksestä
“miten suojaamme olemassa olevan datan”
kysymykseen
“millaista dataa laadukas testaus oikeasti edellyttää”.
Käytännössä tämä tarkoittaa, että testidata:
- mallintaa liiketoiminnan sääntöjä ja reunaehtoja, ei vain yksittäisiä kenttiä
- tukee prosessien eri tiloja ja poikkeamia, ei pelkästään “valmiita tapauksia”
- on kohdennettu eri testitasoille (API, integraatio, E2E) niiden todellisten tarpeiden mukaan
Kun data kuvataan eksplisiittisesti ja tarkoituksella, testauksen kattavuus ei enää perustu sattumanvaraisesti saatavilla olevaan dataan. Testidatan suunnittelu ja määrittely mahdollistavat testauksen tehokkaamman kohdentamisen ja halutun tarkkuuden – ja nostavat testidatan osaksi laadun systemaattista rakentamista.
Testidata osaksi DevOpsia – ei erillinen tukipalvelu
Kun testidata voidaan generoida deterministisesti ja toistettavasti, se voidaan luontevasti liittää osaksi kehitysputkia:
- testit luovat tarvitsemansa datan ajonaikaisesti
- ympäristökohtaiset riippuvuudet vähenevät merkittävästi
- manuaalinen datan korjailu ja “testidatan metsästys” katoavat
Tässä vaiheessa testidata lakkaa olemasta kehitystä hidastava tekijä ja muuttuu aktiiviseksi osaksi ohjelmiston laatua.
Samalla avautuu mahdollisuus todelliseen testidatan itsepalveluun, jossa sekä kehittäjien että testaajien työ tehostuu.
Qevon näkökulma
Kokemuksemme mukaan tekoälyavusteinen testidatan generointi ei ole ensisijaisesti data- tai AI-hanke.
Se on laadun, testattavuuden, toiminnan tehokkuuden ja tekemisen systemaattisuuden kehittämistä.
Organisaatiot, jotka onnistuvat tässä:
- pienentävät tietosuojaan liittyviä riskejä
- nopeuttavat testausta ja kehityssyklejä
mutta ennen kaikkea ne rakentavat järjestelmiä, jotka on alusta alkaen suunniteltu testattaviksi, automatisoitaviksi ja muutosta kestäviksi.
Synteettinen testidata on yksi konkreettinen keino tukea Built-In Quality -ajattelua: laatu ei synny testausvaiheessa, vaan jo siinä vaiheessa, kun testattavuutta ja kattavuutta suunnitellaan.
Juuri tässä kohdassa testidata lakkaa olemasta ongelma – ja alkaa tuottaa todellista kilpailuetua.
Mistä liikkeelle käytännössä
Tekoälyavusteinen testidatan generointi ei vaadi suurta muutosohjelmaa tai raskasta käyttöönottoa.
Useimmiten liikkeelle pääsee yksinkertaisesta, mutta paljastavasta kysymyksestä:
Missä kohtaa testidata tällä hetkellä hidastaa tai rajoittaa testausta?
Käytännössä tämä näkyy monissa organisaatioissa esimerkiksi näin:
- automaatiotestit epäonnistuvat ympäristökohtaisen tai epävakaan datan vuoksi
- samaa testidataa jaetaan testien välillä ja testit alkavat vaikuttaa toisiinsa
- testauksen kattavuus riippuu siitä, millaista dataa sattuu olemaan saatavilla
- uuden testiskenaarion rakentaminen vaatii manuaalista datan muokkausta
- tuotantodataa joudutaan edelleen kopioimaan testauksen tueksi
Näissä tilanteissa ensimmäinen askel ei ole työkalun valinta, vaan ymmärryksen rakentaminen:
- millaista dataa testit oikeasti tarvitsevat
- missä vaiheessa ja missä muodossa dataa tarvitaan
- mitkä riippuvuudet voidaan poistaa generoimalla data tarkoituksella
Qevolla lähestymme testidataa osana testattavuutta, automaatiota ja ohjelmistokehityksen toimintatapaa – konkreettisena haasteena, joka voidaan pilkkoa, kokeilla ja ratkaista vaiheittain.
Työkalut ovat osa ratkaisua, mutta eivät itse ratkaisu. Kokemuksemme mukaan ne eivät taivu kaikkiin tilanteisiin, mutta oikeissa käyttötapauksissa ne voivat tarjota erittäin kustannustehokkaan ja jopa yllättävän suoraviivaisen tavan tuottaa synteettistä testidataa ja kehittää koko testausprosessia.
Jos testidata aiheuttaa toistuvasti ylimääräistä työtä tai epäluotettavia testejä, se on yleensä erittäin hyvä paikka aloittaa keskustelu.