5 dispendiosi errori nei dati di test SAP (e come evitarli) (Clone)

Nei progetti SAP complessi, non sono sempre le grandi decisioni inerenti all'architettura a far deragliare la consegna. A volte sono i piccoli dettagli trascurati, soprattutto quando si tratta di dati di test.

I dati di test sono la spina dorsale del controllo qualità. Quando sono imprecisi, incompleti o mal gestiti, anche il miglior piano di progetto può bloccarsi. E il costo non è solo in ore di test sprecate, ma anche in mancati go-live, rischi di conformità e perdita di fiducia in tutta l'azienda.

Ecco cinque degli errori più comuni (e costosi) che vediamo negli ambienti di test SAP e come evitarli.

1. Utilizzare copie dell'intero sistema come impostazione predefinita

Perché è costoso:

L'utilizzo predefinito di copie dell'intero sistema fa aumentare i costi dell'infrastruttura, allunga i tempi di aggiornamento e porta dati non necessari (e spesso sensibili) in ambienti non di produzione. Si finisce per avere più dati di quelli effettivamente necessari per i test e più rischi di quelli necessari.

Come evitarlo:

Utilizza un provisioning basato su sottoinsiemi allineati all'ambito di test. Preservate l'integrità referenziale in modo che i dati correlati rimangano intatti e sposta solo ciò che è necessario per gli scenari che stai testando.

2. Scrambling manuale o incoerente

Perché è costoso:

Quando lo scrambling viene eseguito manualmente o in modo incoerente, i dati sensibili possono non essere mascherati correttamente o la funzionalità aziendale può interrompersi causando falsi errori  dei test. La conformità diventa reattiva, aggiungendo inutile stress a tempistiche già strette.

Come evitarlo:

Automatizza il mascheramento nel punto di estrazione, con una logica basata su regole applicate in modo coerente in ogni ambiente. Inserisci il mascheramento nel processo di provisioning, non come elemento aggiuntivo alla fine.

3. Integrità referenziale interrotta

Perché è costoso:

Quando si perdono le relazioni tra gli oggetti di dati, ad esempio tra i moduli o tra i mandanti, gli script di automazione dei test possono fallire per i motivi sbagliati. I tester passano ore a cercare problemi che non sono veri e propri difetti, sprecando tempo e budget.

Come evitarlo:

Utilizza processi e strumenti che preservino le relazioni durante la suddivisione e l'aggiornamento dei dati. In questo modo i dati di test si comportano come quelli di Produzione, senza esporre i record di produzione reali.

4. Dati obsoleti o non aggiornati

Perché è costoso:

Effettuare test su strutture organizzative, processi o configurazioni obsolete è come allenarsi per una gara su un percorso diverso. Si rischia di convalidare scenari che non esistono più e di perdere difetti che appariranno in produzione.

Come evitarlo:

Aggiornate i dati regolarmente, in base alle tappe del progetto o ai cicli di rilascio. Concentratevi su aggiornamenti basati su scenari che garantiscano la pertinenza dei dati ai processi aziendali correnti.

5. Nessun input aziendale nella convalida dei dati

Perché è costoso:

Quando gli esperti aziendali (PMI) non sono coinvolti nella convalida dei dati, i casi di test possono mancare di un contesto reale. È facile superare test in un ambiente tecnico "perfetto" che fallirebbero immediatamente in produzione.

Come evitarlo:

Coinvolgere le PMI fin dalle prime fasi della pianificazione e della convalida. Il loro contributo aiuta a garantire il realismo e l'usabilità dei dati, aumentando l'accuratezza dei risultati dei test.

Il costo nascosto di questi errori

Ognuno di questi problemi può ritardare i test e gonfiare i costi da solo, ma insieme possono erodere silenziosamente la fiducia nel vostro programma SAP e rallentare i progetti di trasformazione.

Volete l'elenco completo?

Questi sono solo cinque degli errori che vediamo più spesso. Abbiamo compilato una lista di controllo completa dei 10 errori più comuni nei dati di test SAP, oltre alle soluzioni comprovate che migliorano la velocità, la sicurezza e la stabilità di ogni ciclo di test.

Scaricate qui la lista di controllo completa e iniziate a costruire una strategia per i dati di test che acceleri, e non ritardi, la trasformazione.