Einführung
Nachdem Sie die Daten gemäß Beschreibung in Arbeitsergebnis: Datenmigrationsspezifikation migriert haben, müssen
Sie die Richtigkeit der migrierten Daten prüfen. Dies ist ein kritischer Vorgang. Nicht ordnungsgemäß konvertierte
Daten können zu ungültigen Ergebnissen im neuen System führen, die unter Umständen unerkannt bleiben. Es ist eine
sorgfältige Validierung erforderlich, um diese Art "Zeitbombe" zu verhindern. Das Risiko erhöht sich häufig, wenn die
Datenmengen sehr groß sind und wenn das Projektteam nur indirekte Kontrolle über den Konvertierungsprozess hat.
Wie bei allen Testaktivitäten müssen Sie zuerst die Teststrategie festlegen, nach der Sie die migrierten Daten
validieren. Zusätzlich zu den Punkten, die in Aufgabe: Testansatz definieren beschrieben sind, müssen die folgenden
Aspekte berücksichtigt werden:
Datengenauigkeit
Bei der Datenmigration müssen die Ergebnisdaten unter Umständen nicht immer ganz genau sein, da eine vollständige
Genauigkeit unwirtschaftlich oder unmöglich ist. Sie müssen den Grad der Genauigkeit definieren, der in Ihrem Umfeld
akzeptabel ist. Hier sind einige Beispiele:
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Für Abrechnungsanwendungen müssen Zahlen genau sein, sind dies aber unter Umständen nur auf summarischer Ebene.
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Bei Bestandsanwendungen müssen die Bestandsdatensätze für teure Artikel genau sein, aber bei preiswerten Artikeln
können Gewicht oder Volumen ausreichen.
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Bei einigen Anwendungen wie Anwendungen mit großen Mailing-Listen ist es nahezu unmöglich, alle Quellendaten in
vollständig validiertem Ausgabeformat zu übertragen oder alle Duplikate zu entfernen. Ein kleiner Prozentsatz von
Ungenauigkeit und Duplizierung muss jedoch kein schwerwiegendes Problem darstellen, solange der Großteil der Daten
erfolgreich übertragen wird.
Testen automatisierter Datenmigration
Besondere Aufmerksamkeit muss automatisch migrierten Daten gewidmet werden, um sicherzustellen, dass keine Fehler in
der Migrationssoftware vorliegen. Migrierte Daten müssen geprüft werden, um sicherzustellen, dass ein angemessener Genauigkeitsgrad erzielt wurde.
Wenn die Ergebnisse außerhalb des akzeptablen Genauigkeitsbereichs liegen, müssen Sie die Ursachen bestimmen und
Korrekturmaßnahmen einleiten, z. B.:
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Erforderliche Korrekturen an Quellendaten vornehmen und Konvertierung erneut durchführen.
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Korrekturen an der Software für automatisierte Datenkonvertierung melden (gewöhnlich in Form einer
Änderungsanfrage) und die Konvertierung erneut durchführen, nachdem die Software korrigiert wurde.
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Datenfehler für manuelle Korrektur im neuen System dokumentieren.
Kontrollprozeduren
Kontrollprozeduren müssen definiert werden, um sicherzustellen, dass alle Eingabedaten vollständig und genau
konvertiert wurden. Diese Prozeduren können darin bestehen, dass vor und nach der Konvertierung alle Daten manuell
geprüft werden, dass Stichproben gemacht werden oder dass die aus den Daten erstellten Berichte manuell geprüft werden.
Der erforderliche Validierungsgrad richtet sich nach der Kritikalität der konvertierten Daten.
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