Synthetische Testdaten

Die Generierung von Testdaten bringt Herausforderungen mit sich, mit denen viele Unternehmen im Bereich Softwareentwicklung konfrontiert sind. Die Notwendigkeit, komplexe und datenschutzkonforme Testdaten zu erstellen, wird immer dringlicher, insbesondere angesichts neuer regulatorischer Anforderungen wie der DSGVO. Ein Ansatz kombiniert Grundlagenforschung mit praktischen Anwendungen, um strukturierte Daten durch automatisierte Modelle zu generieren. Dies bietet nicht nur Qualität und Integrität der Testdaten, sondern ermöglicht auch eine effiziente Fehleridentifikation. Bei der Implementierung elektronischer Rechnungen zeigt sich das Potenzial, bestehende Systeme zu optimieren und mögliche Fehlerquellen frühzeitig zu erkennen.

Podcast Episode: Synthetische Testdaten

In dieser Episode spreche ich mit Dominic Steinhöfel über ein Thema, das viele Softwareprojekte betrifft: Testdaten. Als Gründer eines Start-ups, das sich auf die Generierung synthetischer Testdaten spezialisiert hat, hat er eine frische Perspektive. Wir diskutieren, wie seine Methodik funktioniert und welche Vorteile sie für Unternehmen bringt. Es wird klar, dass das Thema Testdaten nicht nur wichtig, sondern auch ausgesprochen komplex ist.

"Das testen war ja schon immer wichtig, und das wird ja irgendwie immer wichtiger, gerade jetzt mit KI." - Dominic Steinhöfel

Dominic Steinhöfel ist CEO und Mitgründer von InputLab, einem innovativen Spin-off des CISPA Helmholtz-Zentrums für Informationssicherheit. InputLab entwickelt synthetische Testdaten, die aus bestehenden Spezifikationen wie XML- oder JSON-Schemas generiert werden, um Softwaretests effizienter und effektiver zu gestalten. Die datengetriebenen Lösungen von InputLab helfen, neue Fehler zu entdecken, ohne dabei sensible Kundendaten zu verwenden – ein vollständig DSGVO-konformer Ansatz, der sowohl Sicherheit als auch Flexibilität garantiert.

Highlights der Episode

• Synthetische Testdaten verbessern die Qualität der Softwaretests.
• Datenschutz beim Testen erfordert neue Ansätze bei der Generierung.
• Extremwerte und Zufallsdaten identifizieren häufige Fehler in Systemen.
• Pilotprojekte zeigen hohe Qualitätsansprüche und finden oft unentdeckte Probleme.
• Elektronische Rechnungen werden in B2B-Transaktionen verpflichtend.

Synthetische Testdaten

Einführung in synthetische Testdaten

Synthetische Testdaten sind künstlich generierte Datensätze, die zur Prüfung von Software und Systemen verwendet werden. Sie entstehen durch gezielte Datenmodellierung und Simulation von realistischen, jedoch anonymisierten Datensätzen.

Bedeutung

Synthetische Testdaten ermöglichen umfangreiche Tests ohne den Einsatz sensitiver Produktivdaten. Diese Testdaten spielen in der modernen Softwareentwicklung eine zentrale Rolle, da sie die Testautomatisierung rationalisieren und helfen, Datenfehler zu erkennen.

Herausforderungen

Die Erstellung erfordert ein tiefes Verständnis der Datenstrukturen sowie der gesetzlichen Datenschutzanforderungen. Eine durchdachte Datenarchitektur kann dabei helfen, diese Herausforderungen zu meistern.

Gründe für synthetische Daten

Produktive Daten enthalten oft personenbezogene Informationen, deren Nutzung im Testumfeld rechtlich problematisch ist. Synthetische Daten gewährleisten Datenschutz und erfüllen gleichzeitig komplexe Anforderungen an Validität und Struktur.

Einsatzgebiete

In der Softwareentwicklung und bei Systemtests dienen sie dazu, Funktionen unter realitätsnahen Bedingungen zu prüfen, Fehler aufzudecken und die Robustheit gegenüber Extremsituationen zu testen.

Die Fähigkeit, Testdaten präzise zu generieren, bildet eine wichtige Grundlage für sichere und zuverlässige IT-Systeme. Daher ist ein effektives Testdatenmanagement unerlässlich für Unternehmen, um diese Herausforderung erfolgreich zu bewältigen.

Herausforderungen bei der Testdatengenerierung

Die Erstellung von Testdaten steht vor mehreren signifikanten Herausforderungen, insbesondere wenn es um komplexe Datenanforderungen wie bei elektronischen Rechnungen geht. Die Komplexität ergibt sich aus der Vielzahl an Formaten und spezifischen Vorschriften, die erfüllt werden müssen, um realistische und valide Testfälle zu generieren.

Manuelle Datengenerierung

Manuelle Datengenerierung ist ein zeitintensiver und kostenaufwändiger Prozess. Mitarbeiter müssen eine große Menge an Testdaten mit unterschiedlichen Eigenschaften erstellen, was nicht nur Ressourcen bindet, sondern auch Fehlerquellen erhöht. In solchen Szenarien wird die Rolle des Testmanagers in agilen Projekten besonders wichtig, da dieser eine Schlüsselrolle bei der Qualitätssicherung und der effizienten Zusammenarbeit im Team spielt.

Gesetzliche Anforderungen

Gesetzliche Anforderungen an Datenschutz und Anonymisierung stellen weitere Hürden dar. Persönliche oder sensible Daten aus Produktivsystemen dürfen nicht einfach für Tests verwendet werden. Das schützt zwar die Privatsphäre, erschwert aber die Nutzung echter Daten für realitätsnahe Tests.

Probleme mit Produktivdaten

Der Einsatz von Produktivdaten führt häufig zu Problemen: Neben datenschutzrechtlichen Bedenken können unerkannte Fehler im System entstehen, wenn die Testdaten nicht alle relevanten Randbedingungen oder Extremsituationen abbilden. Daher bieten synthetische Testdaten eine sichere Alternative, die genau auf die Anforderungen zugeschnitten werden kann.

Methoden zur Generierung synthetischer Testdaten

Es gibt verschiedene Methoden zur Generierung von synthetischen Testdaten, die je nach Anwendungsfall und Anforderungen eingesetzt werden können. Hier sind einige der gängigsten Methoden:

Nutzung von Formatbeschreibungen

Eine Möglichkeit zur Generierung von Testdaten besteht darin, Formatbeschreibungen wie XML oder JSON zu verwenden. Diese Formate bieten eine klare Struktur und Definition für die Daten, die generiert werden sollen. Durch die Verwendung von Tools oder Bibliotheken, die diese Formate unterstützen, können Entwickler automatisch synthetische Daten erzeugen, die den definierten Schemas entsprechen.

Anwendung mathematischer Modelle

Mathematische Modelle können ebenfalls zur Simulation verschiedenster Datenstrukturen eingesetzt werden. Durch die Anwendung statistischer oder probabilistischer Methoden können Entwickler realistische Testdaten generieren, die bestimmte Verteilungen oder Muster aufweisen. Dies ist besonders nützlich, wenn es darum geht, große Mengen an Daten zu erzeugen oder spezifische Szenarien zu testen.

Erzeugung aus Datenbankschemata

Für Anwendungen, die mit Datenbanken arbeiten, kann auch eine direkte Erzeugung von Testdaten aus bestehenden Datenbankschemata erfolgen. Hierbei werden die Strukturen und Beziehungen der Tabellen analysiert und entsprechende synthetische Daten generiert. Dadurch wird sichergestellt, dass die Testdaten sowohl strukturell als auch semantisch korrekt sind und realistische Testszenarien ermöglichen.

Besonderheiten und Vorteile synthetischer Testdaten

Synthetische Testdaten zeichnen sich durch eine hohe Datenschutzkonformität aus, da sie anonymisierte Informationen enthalten und somit keine Rückschlüsse auf reale Personen zulassen. Dies ist besonders wichtig, um gesetzliche Anforderungen und Datenschutzrichtlinien wie die DSGVO einzuhalten.

Die erzeugten Daten berücksichtigen eine große Strukturvielfalt. Sie spiegeln nicht nur übliche Datenmuster wider, sondern integrieren auch komplexe strukturelle Feinheiten und Extremsituationen. Solche Randfälle sind essenziell für aussagekräftige Tests, da sie die Robustheit von Systemen gegenüber ungewöhnlichen oder fehlerhaften Eingaben prüfen.

Eine weitere Stärke liegt in der Möglichkeit, kontrollierte Spezifikationsverletzungen zu erzeugen: Entwickler können gezielt Abweichungen von Vorgaben in den Testdaten einbauen. Dieses Vorgehen dient dazu, Systeme gegen unerwartete oder fehlerhafte Eingaben zu immunisieren und Schwachstellen frühzeitig aufzudecken.

Die Kombination aus Datenschutzsicherheit, strukturierter Vielfalt und gezielter Fehlerinduktion macht synthetische Testdaten zu einem unverzichtbaren Werkzeug bei der Qualitätssicherung moderner Softwaresysteme.

Anwendungsbeispiele und Pilotprojekte mit synthetischen Testdaten

Beispiele für die Verwendung von synthetischen Testdaten in der Praxis umfassen:

1. Elektronische Rechnungsstellung

• Testprojekte zur Implementierung elektronischer Rechnungsstellungssysteme.
• Nutzung synthetischer Daten für Testszenarien im E-Billing Bereich.

2. Banktransfers und Zahlungsverkehr

• Durchführung von Tests mit XML-basierten Formaten wie CAMT für Banktransfers.
• Überprüfung der Funktionalität von Zahlungsverkehrsprotokollen mithilfe synthetischer Testdaten.

Diese Anwendungsbeispiele zeigen, wie vielseitig synthetische Testdaten eingesetzt werden können, insbesondere in Bereichen wie elektronische Rechnungsstellung und Finanztransaktionen.

Technologische Umsetzung und Serviceangebote für synthetische Testdaten

Das Konzept des Dienstes für die automatisierte Bereitstellung von synthetischen Testdaten, auch bekannt als Test Data as a Service (T-DAS), bietet eine effiziente Lösung für Unternehmen, die auf qualitativ hochwertige Testdaten angewiesen sind. Diese Dienste ermöglichen es Kunden, ihre Datenanforderungen über Self-Service-Plattformen anzupassen und maßgeschneiderte Testdaten zu erhalten.

Durch die Nutzung dieser technologischen Umsetzungen können Unternehmen Zeit und Ressourcen sparen, da die Generierung von synthetischen Testdaten automatisiert und anpassbar ist. Dies trägt dazu bei, den Prozess der Softwareentwicklung und Systemtests effizienter und zuverlässiger zu gestalten.

Qualitätssicherung und Fehlererkennung mit synthetischen Daten im Softwaretest

Synthetische Testdaten spielen eine zentrale Rolle bei der Systemrobustheitstestung, die über klassische Penetrationstests hinausgeht. Sie ermöglichen es, Szenarien abzubilden, die in realen Produktivdaten selten oder gar nicht vorkommen, etwa extreme Randfälle oder gezielte Abweichungen von Spezifikationen. Damit lassen sich Schwachstellen im System frühzeitig erkennen, bevor diese im produktiven Einsatz zu Fehlern führen.

Validierung der Testdaten

Um eine hohe Qualität der Testdaten sicherzustellen, sind umfangreiche Validierungsmaßnahmen vor dem Einsatz unverzichtbar. Die Validierung umfasst sowohl strukturelle Prüfungen als auch die Überprüfung von Datenkonsistenz und Einhaltung der definierten Spezifikationen. Nur durch eine solche sorgfältige Kontrolle wird gewährleistet, dass die synthetischen Daten realistische Testszenarien abbilden und valide Ergebnisse liefern.

Vorteile der Kombination aus Testdaten und Robustheitstests

Die Kombination aus gezielter Erzeugung validierter Testdaten und systematischen Robustheitstests erhöht die Zuverlässigkeit der Software erheblich. Synthetische Testdaten schaffen die Grundlage für belastbare Testergebnisse und unterstützen Entwickler dabei, potenzielle Fehlerquellen effektiv zu identifizieren und zu beheben.

Praxisbeispiel Mustang Tool im elektronischen Rechnungswesen mit synthetischen Testdaten

Das Mustang Tool spielt eine zentrale Rolle bei der Verarbeitung elektronischer Rechnungen in Deutschland, speziell für X-Billing Formate. Es dient als öffentlich verfügbares Prüfwerkzeug, das die Einhaltung von Formatanforderungen und Syntaxregeln sicherstellt.

Wesentliche Funktionalitäten des Mustang Tools umfassen:

• Validierung von XML-basierten Rechnungsformaten wie X-Bill und Draft Horse
• Prüfung auf korrekte Struktur und Datenintegrität gemäß den Spezifikationen
• Identifikation von Fehlern, die zu Abweisungen oder Systemabstürzen führen könnten

Trotz seiner umfangreichen Features zeigt das Tool Limitationen, etwa bei der Umsetzung des Rundungsfaktors 0,05 für ungarische Währungseinheiten. Dies führt dazu, dass gültige Rechnungen aus Ungarn abgelehnt werden. Solche Fälle verdeutlichen die Notwendigkeit synthetischer Testdaten, um auch Randfälle und länderspezifische Besonderheiten frühzeitig zu erkennen und zu beheben.

Der Einsatz des Mustang Tools in Verbindung mit synthetisch erzeugten Testdaten unterstützt Unternehmen dabei, die Kompatibilität elektronischer Rechnungsformate sicherzustellen und Prozessunterbrechungen im Rechnungswesen zu vermeiden.

Zukunftsperspektiven und Branchenentwicklung für elektronische Rechnungsstellung mit Hilfe von synthetischen Testdaten

Die elektronische Rechnungsstellung wird voraussichtlich bis 2028 in verschiedenen Branchen obligatorisch sein. Dies hat Auswirkungen auf die Entwicklung und Nutzung synthetischer Testdaten in folgender Hinsicht:

• Branchenweite Umstellung: Die verpflichtende Einführung elektronischer Rechnungen bis 2028 wird einen starken Anstieg der Nutzung synthetischer Testdaten in verschiedenen Branchen bewirken.
• Anpassung und Zuverlässigkeit: Unternehmen müssen ihre Systeme auf elektronische Rechnungsstellung umstellen, wobei die Zuverlässigkeit und Kompatibilität durch den Einsatz synthetischer Testdaten sichergestellt werden kann.
• Innovative Lösungen: Die steigende Nachfrage nach elektronischer Rechnungsabwicklung erfordert innovative Ansätze, bei denen synthetische Testdaten eine zentrale Rolle spielen können.

Diese Entwicklung zeigt, dass der Einsatz synthetischer Testdaten auch zukünftig eine wichtige Rolle in der Branche der elektronischen Rechnungsstellung spielen wird.

Fazit zu den Vorteilen synthetischer Testdaten im Softwaretest

• Systemkompatibilität und Legacy-Systeme
• Informationdichte im Testing und die Bedeutung datengetriebener Ansätze zur Verbesserung von Testszenarien.

Häufige Fragen

Was sind synthetische Testdaten und warum werden sie in der Softwareentwicklung genutzt?

Synthetische Testdaten sind künstlich generierte Datensätze, die reale Daten simulieren, jedoch keine sensiblen Informationen enthalten. Sie werden genutzt, um Datenschutzrichtlinien einzuhalten, komplexe Testszenarien abzubilden und Produktivdaten durch sichere Alternativen zu ersetzen.

Welche Herausforderungen bestehen bei der Generierung von Testdaten, insbesondere im Kontext elektronischer Rechnungen?

Die Erstellung von Testdaten ist oft durch komplexe Datenanforderungen geprägt, insbesondere bei elektronischen Rechnungen. Manuelle Datengenerierung ist zeit- und kostenintensiv. Zudem müssen Datenschutzbestimmungen und Anonymisierungsvorgaben strikt eingehalten werden, was die Nutzung von Produktivdaten erschwert.

Welche Methoden werden zur Generierung synthetischer Testdaten eingesetzt?

Zur Generierung synthetischer Testdaten werden verschiedene Methoden angewandt, darunter die Nutzung von Formatbeschreibungen wie XML oder JSON, mathematische Modelle zur Simulation unterschiedlicher Datenstrukturen sowie die Erzeugung strukturierter und valider Daten basierend auf Datenbankschemata.

Welche Vorteile bieten synthetische Testdaten gegenüber produktiven Daten im Softwaretest?

Synthetische Testdaten gewährleisten Datenschutzkonformität durch Anonymisierung, erlauben die Abbildung vielfältiger Strukturen und Extremwerte sowie gezielte Spezifikationsverletzungen für Robustheitstests. Sie ermöglichen somit umfassendere und sicherere Testszenarien.

Wie werden synthetische Testdaten in praktischen Anwendungen wie der elektronischen Rechnungsstellung eingesetzt?

In Projekten zur elektronischen Rechnungsstellung und Banktransfers kommen synthetische Testdaten zum Einsatz, beispielsweise für Tests mit XML-basierten Formaten wie CAMT. Tools wie das Mustang Tool unterstützen die Validierung von X-Billing-Formaten in Deutschland mithilfe solcher Daten.

Welche Zukunftsperspektiven gibt es für den Einsatz synthetischer Testdaten in der elektronischen Rechnungsstellung?

Bis 2028 wird die verpflichtende Einführung elektronischer Rechnungen in verschiedenen Branchen erwartet. Synthetische Testdaten spielen dabei eine zentrale Rolle zur Qualitätssicherung und Systemkompatibilität, insbesondere im Umgang mit Legacy-Systemen und datengetriebenen Testszenarien.