Manuelles Testen ist nach wie vor unerlässlich für die Bereitstellung hochwertiger Software. Die Herausforderung besteht darin, den Fokus der Testaktivitäten zu finden. Lesen Sie weiter und erfahren Sie, wie die Testauswirkungsanalyse manuellen Testern hilft, präziser und effizienter zu arbeiten.

In schnelllebigen Entwicklungsumgebungen spielen manuelle Tester nach wie vor eine wichtige Rolle bei der Qualitätssicherung. Sie bringen eine menschliche Perspektive in das Testen ein – sie validieren Benutzererfahrungen, Geschäftsregeln und Workflows, die bei der Automatisierung möglicherweise übersehen werden. Eine große Herausforderung stellt sie jedoch weiterhin dar: herauszufinden, was nach jeder Änderung getestet werden soll.

Ohne klare Einblicke in Umfang und Auswirkungen von Codeänderungen müssen manuelle Tester raten. Sie orientieren sich an den sich entwickelnden Produktanforderungen – oft umgesetzt in User Stories, Jira-Tickets oder Entwicklernotizen – und entscheiden so, worauf sie ihre begrenzte Zeit konzentrieren. Dieses Rätselraten kann zu übermäßigem Testen, verpassten Regressionen oder ineffizienten Testzyklen führen.

Glücklicherweise muss es nicht so sein. KI-gestützte Testauswirkungsanalyse und manuelle Codeabdeckung sind leistungsstarke Tools, die Unsicherheiten beseitigen und manuellen Testern helfen, sich auf das Wesentliche zu konzentrieren.

Vereinfachte Navigation bei Änderungen

In Agile- und DevOps-Pipelines ist der Wandel ständig. Code wird ständig aktualisiert, neue Builds werden oft täglich, manchmal sogar stündlich, veröffentlicht. Von manuellen Testern wird erwartet, dass sie schnell eingreifen und die neuesten Builds validieren. Doch wenn ihnen eine neue Version übergeben wird, sind die Kernfragen immer dieselben: Was hat sich geändert? Und was muss ich testen?

Um effizient und zuverlässig zu testen, benötigen manuelle Tester Einblick in die Bereiche der Anwendung, die durch aktuelle Updates gefährdet sind. Hier kommen KI und Testauswirkungsanalyse ins Spiel.

Was ist eine Testwirkungsanalyse?

Testauswirkungsanalyse, oder TIA, ist eine KI-gestützte Methode zum Treffen intelligenterer Testentscheidungen durch Identifizierung der Verbindung zwischen Änderungen im Code und den Tests, die diese Änderungen validieren.

Anstatt die gesamte Regressionssuite erneut ausführen zu müssen, funktioniert es folgendermaßen:

1. Analysieren, welche Teile der Codebasis geändert wurden.
2. Bestimmen Sie, welche Testfälle (automatisch oder manuell) für diese Updates am relevantesten sind.

Mit anderen Worten: Es hilft Testern, ihre Zeit und Energie auf die Bereiche zu konzentrieren, die tatsächlich Aufmerksamkeit erfordern.

Dies ist besonders wertvoll in schnellen Entwicklungszyklen, in denen sich der Code ständig weiterentwickelt und die Testzeiträume eng sind. QA-Teams wissen zwar, welche Anforderungen sich ändern, aber es ist nicht immer klar, welche Tests erneut ausgeführt werden sollten – insbesondere, wenn Updates unbeabsichtigt andere Teile der Anwendung beeinflussen können. Es zeigt, wo die Änderungen stattgefunden haben und welche Tests die durch diese Änderungen verursachten Probleme am wahrscheinlichsten erkennen.

Für manuelle Tester ist diese Erkenntnis von entscheidender Bedeutung. Anstatt große Teile der Funktionalität sicherheitshalber erneut zu testen, können sie jeden Testzyklus fokussierter angehen. Sie wissen, welche Funktionen sich geändert haben, welche Arbeitsabläufe betroffen sind und wo ihre Bemühungen den größten Nutzen bringen. Dies bedeutet einen Wandel von der breiten, unfokussierten Regression hin zu einem gezielteren und effizienteren Testansatz.

Diese Klarheit schützt auch vor Ermüdung der Tester. Der ständige Druck, alles erneut zu testen – oder zu testen, ohne genau zu wissen, was sich geändert hat – macht manuelles Testen ermüdend. TIA durchbricht diesen Kreislauf. Es beseitigt Rätselraten und Wiederholungen und ermöglicht es Testern, sich auf sinnvolle Arbeit zu konzentrieren, anstatt auf risikoarme, redundante Aufgaben. Mit klareren Prioritäten und weniger unnötigen Tests können Tester ein nachhaltiges Tempo halten, ohne die Qualität zu beeinträchtigen.

Letztendlich verwandelt die Testwirkungsanalyse manuelles Testen von einem Ratespiel in einen zielgerichteten, datenbasierten Prozess. Sie sorgt für Vertrauen in jede Testsession und stellt sicher, dass die Tester nicht nur härter, sondern auch intelligenter und engagierter arbeiten.

Stärkung der Zusammenarbeit zwischen Teams

In schnelllebigen Entwicklungsumgebungen ist eine enge Zusammenarbeit zwischen Entwicklung und Qualitätssicherung unerlässlich – aber nicht immer einfach. Kommunikationslücken, unklare Prioritäten und wechselnde Anforderungen können eine effiziente Teamarbeit behindern. Um wirklich schnell voranzukommen, ohne dass Dinge kaputtgehen, brauchen Teams mehr als nur Transparenz – sie brauchen Abstimmung.

Mit TIA arbeiten Entwicklung und Qualitätssicherung besser zusammen. Sobald Entwickler Änderungen vornehmen, identifiziert TIA genau, welche Tests – manuell oder automatisiert – betroffen sind. Anstatt dass die Qualitätssicherung nachfragen muss, was sich geändert hat, liefern die Daten eine direkte Antwort. Manuelle Tester sehen sofort, welche ihrer Testfälle betroffen sind, und können sich auf die Validierung dieser Bereiche konzentrieren.

Dies beseitigt Unklarheiten, reduziert Missverständnisse und nimmt den Druck, alles „vorsichtshalber“ erneut testen zu müssen. Tester können so fundiertere Gespräche mit Entwicklern führen, die durch eine Testauswirkungsanalyse unterstützt werden. Das Ergebnis ist ein schnellerer, effizienterer Zyklus, in dem sich alle auf das Wesentliche konzentrieren können.

Die während manueller Tests erfasste Codeabdeckung erweitert diese Zusammenarbeit um eine weitere wertvolle Ebene. Während manueller Tests erfassen in der Anwendungsarchitektur eingesetzte Abdeckungsagenten Daten zur Codeausführung. Diese Laufzeitabdeckungsdaten werden dann von der Testauswirkungsanalyse verwendet, um Codeänderungen mit relevanten Tests zu korrelieren. Doch damit nicht genug: Die während manueller Tests erfasste Abdeckung kann auch mit Codeabdeckungsdaten aus automatisierten Unit- und Funktionstests zusammengeführt werden.

Entwicklungsteams, die diese Erkenntnisse integrieren, erhalten ein vollständigeres Bild von Gesamttestabdeckung– und manuelle Tester erhalten neue Einblicke in den Beitrag ihrer Arbeit zu gemeinsamen Entwicklungszielen, beispielsweise zum Erreichen der Codeabdeckungsschwellenwerte.

Durch die Integration von TIA und manueller Codeabdeckung in den Qualitätsprozess verbessern Teams nicht nur ihre Teststrategie, sondern schaffen auch eine stärkere Kultur der Zusammenarbeit. Entwickler und Tester agieren synchron, sprechen dieselbe Sprache und verfolgen ein gemeinsames Ziel: die Bereitstellung hochwertiger Software.

Parasoft CTP zeigt die Ergebnisse manueller Testausführungen an und hilft Teams, Ergebnisse zu verfolgen und den Testaufwand zu optimieren.

Von der Unsicherheit zur Präzision

Parasoft bringt Klarheit in manuelle Testabläufe, indem es sowohl die Testauswirkungsanalyse als auch die manuelle Codeabdeckung auf einer integrierten Plattform ermöglicht.

So sieht ein moderner Workflow aus, wenn manuelle Tester die Plattform von Parasoft verwenden.

1. Manuelle Testsitzungen werden in CTP initiiert. Tests werden mit zu testenden Systemen verknüpft und Ausführungsdaten werden automatisch erfasst.
2. Java- oder .NET-Coverage-Agenten verfolgen und erfassen welcher Code beim manuellen Testen ausgeführt wird.
3. Abdeckungsdaten werden zur erweiterten Berichterstattung und Analyse an DTP gesendet. Teams können Testergebnisse und Abdeckungsdaten sehen.
4. Wenn neue Änderungen auftreten, ermittelt und zeigt TIA betroffene Tests an. Manuelle Tester erhalten schnell eine priorisierte Liste der Elemente, die erneut validiert werden müssen.

Mit Parasoft müssen manuelle Tester nicht mehr zwischen Geschwindigkeit und Gründlichkeit wählen. Sie können beides – mit Leichtigkeit und Sicherheit.

Verabschieden Sie sich vom Rätselraten

Manuelles Testen muss sich nicht ausschließlich auf die Abbildung von Anforderungen stützen. Mit Testauswirkungsanalysen und manueller Codeabdeckung können Tester präziser arbeiten und einen messbaren Mehrwert zum Entwicklungsprozess beitragen.

In einer Welt des ständigen Wandels ist die Fähigkeit, die richtigen Dinge zum richtigen Zeitpunkt zu testen, nicht nur hilfreich, sondern unerlässlich. Parasoft bietet manuellen Testern die Transparenz, Einblicke und das Vertrauen, die sie benötigen, um intelligenter zu testen, effektiv Prioritäten zu setzen und die Qualität zielgerichtet voranzutreiben.