Testdatahantering är ofta en bortglömd del av testprocessen, men utan en strukturerad strategi kan det snabbt bli en tidskrävande och felbenägen flaskhals. Många organisationer hanterar fortfarande testdata manuellt – en process som inte bara kräver mycket tid utan också ökar risken för inkonsekventa tester och sämre kvalitet.
Klassiska sätt att hantera testdata
Traditionellt sett har verksamheter förberett och återställt testdata på flera sätt:
- Databas-snapshotter – Genom att ta en backup innan test och sedan återställa databasen efteråt kan testmiljön hållas stabil. Nackdelen är att detta ofta kräver IT-support och kan vara en långsam process.
- Skriptbaserad återställning – SQL-skript eller andra automatiserade lösningar används för att radera eller återskapa testdata. Även om detta är bättre än manuella metoder kräver det teknisk expertis och kan vara svårt att underhålla.
En bättre väg framåt: Automatiserad testdatahantering med Easit Test Engine
För att slippa manuella processer och säkerställa en konsekvent testmiljö behövs en modern lösning. Easit Test Engine (ETE) erbjuder ett REST-API som automatiserar hela testdatahanteringen, från bokning till återställning.
Med ETE kan man:
✅ Söka ut och boka testdata automatiskt – Inga fler manuella urval eller krångliga SQL-frågor.
✅ Säkerhetskopiera testdata innan test – Återställ snabbt till en känd, stabil testmiljö utan att involvera IT-support.
✅ Automatisera avbokning och återställning – Testdata blir alltid fräsch och redo för nästa körning utan manuell insats.
Genom att ersätta tidskrävande och felbenägna testdataprocesser med ETE:s API får ni en stabil och pålitlig testdataförsörjning – utan flaskhalsar och onödigt merarbete.
Kom igång med testdataautomatisering idag
Vill du veta hur Easit Test Engine kan göra skillnad i din organisation? Kontakta oss så berättar vi mer!
Läs mer
Testdata som gör skillnad – varför anonymiserat produktionsdata är nyckeln till framgång
Denna artikel förklarar hur anonymiserat produktionsdata kan förbättra testprocesser och samtidigt skydda känslig information. Den ger insikter i hur man kan använda anonymiserat data för att uppfylla GDPR-krav och andra säkerhetsstandarder.
Säkra tester med avidentifierat produktionsdata och bibehållen integritet
Här diskuteras hur man kan genomföra säkra tester genom att använda avidentifierat produktionsdata, vilket är avgörande för att skydda känslig information och säkerställa regelefterlevnad.
Varför är det så svårt att skapa testdata?
Denna sida belyser utmaningarna med att skapa testdata, särskilt när känslig information är inblandad. Den förklarar varför det är avgörande att ha kontroll över var data finns för att skapa säkra testmiljöer.