5 erreurs coûteuses liées aux données de test SAP (et comment les éviter)

Dans les projets SAP complexes, ce ne sont pas toujours les grandes décisions architecturales qui font dérailler la livraison. Parfois, ce sont les petits détails négligés, en particulier lorsqu'il s'agit des données de test.

Les données de test sont l'épine dorsale de l'assurance qualité. Lorsqu'elles sont inexactes, incomplètes ou mal gérées, même le meilleur plan de projet peut s'arrêter. Et le coût n'est pas seulement lié aux heures de test perdues, mais aussi aux lancements manqués, aux risques de non-conformité et à l'érosion de la confiance dans l'entreprise.

Voici cinq des erreurs les plus courantes (et les plus coûteuses) que nous constatons dans les environnements de test SAP, et sourtout comment les éviter.

1. Utiliser des copies complètes du système par défaut

Pourquoi c'est coûteux :

L'utilisation par défaut de copies complètes du système gonfle les coûts d'infrastructure, prolonge les délais d'actualisation et introduit des données inutiles (et souvent sensibles) dans les environnements de non-production. Vous vous retrouvez avec plus de données que vos tests n'en requièrent réellement - et plus de risques que vous n'en avez besoin.

Comment l'éviter ?

Utilisez un provisionnement basé sur des sous-ensembles alignés sur l'étendue de vos tests. Préservez l'intégrité référentielle afin que les données connexes restent intactes, et ne déplacez que ce qui est nécessaire pour les scénarios que vous testez.

2. Masquage manuel ou incohérent

Pourquoi c'est coûteux :

Lorsque le masquage est effectué manuellement ou de manière incohérente, des données sensibles peuvent s'échapper sans être masquées, ou la logique de l'entreprise peut se briser de manière à provoquer de faux échecs lors des tests. La conformité devient réactive, ce qui ajoute un stress inutile à des délais déjà serrés.

Comment l'éviter ?

Automatiser le masquage au point d'extraction, avec une logique basée sur des règles qui est appliquée de manière cohérente dans chaque environnement. Intégrer le masquage dans le processus d'approvisionnement, et non comme un ajout à la fin.

3. Intégrité référentielle rompue

Pourquoi c'est coûteux :

Lorsque les relations entre les objets de données sont perdues - par exemple, entre les modules ou entre les clients - les scripts d'automatisation des tests peuvent échouer pour de mauvaises raisons. Les testeurs passent des heures à traquer des problèmes qui ne sont pas de vrais défauts, ce qui entraîne une perte de temps et de budget.

Comment l'éviter ?

Utilisez des processus et des outils qui préservent les relations lors de la création de sous-ensembles et de l'actualisation des données. Cela garantit que vos données de test se comportent comme des données de production, sans exposer les enregistrements de production réels.

4. Données obsolètes

Pourquoi c'est coûteux :

Tester des structures organisationnelles, des processus ou des configurations obsolètes revient à s'entraîner pour une course sur un parcours différent. Vous risquez de valider des scénarios qui n'existent plus, et de manquer des défauts qui apparaîtront en production.

Comment l'éviter ?

Rafraîchissez les données régulièrement, en fonction des étapes du projet ou des cycles de publication. Concentrez-vous sur des actualisations basées sur des scénarios qui garantissent que les données sont pertinentes pour les processus métier actuels.

5. Aucune contribution de l'entreprise à la validation des données

Pourquoi c'est coûteux :

Lorsque les experts en la matière (PME) ne sont pas impliqués dans la validation des données, les cas de test peuvent manquer de contexte réel. Il est facile de réussir des tests dans un environnement technique "parfait" qui échoueraient immédiatement en production.

Comment l'éviter ?

Impliquer les PME dès les premières étapes de la planification et de la validation. Leur contribution permet de garantir le réalisme et la facilité d'utilisation des données, ce qui accroît la précision des résultats de vos tests.

Le coût caché de ces erreurs

Chacun de ces problèmes peut retarder les tests et gonfler les coûts en soi, mais ensemble, ils peuvent tranquillement éroder la confiance dans votre programme SAP et ralentir les projets de transformation.

Vous voulez la liste complète ?

Il ne s'agit là que de cinq des erreurs que nous constatons le plus souvent. Nous avons compilé une liste complète des 10 erreurs les plus courantes en matière de données de test SAP, ainsi que des solutions éprouvées qui améliorent la vitesse, la sécurité et la stabilité de chaque cycle de test.

Téléchargez la liste de contrôle complète ici et commencez à élaborer une stratégie de données de test qui accélère, et non retarde, la transformation.