최근 당사는 (영문)Sogeti와 함께 SAP 테스트 데이터를 주제로 한 백서를 공동 집필했으며, 양질의 SAP 테스트 데이터를 구축할 때 고려해야 할 모범 사례에 초점을 맞췄습니다. 이 프로젝트를 함께 진행하면서, 새로운 구현과 개발을 테스트할 때 사용하는 데이터가 테스트 결과에 얼마나 큰 영향을 미치는지 다시 한번 실감하게 되었습니다.
SAP 영역에서 작업하다 보면 내용이 매우 빠르게 기술적으로 깊어질 수 있다는 점을 잘 알고 있습니다. 저는 테스트 데이터의 가치를 한 친구에게 설명하려다, 이 백서에서 강조한 여러 요소들이 포뮬러 1(Formula 1) 이라는 매력적인 세계와 상당한 공통점을 가지고 있다는 사실을 깨달았습니다.
두 경우 모두 결승선에 도달하기 위해서는 속도, 정확성, 전략이 조화롭게 어우러져야 합니다. 고속 트랙에서 승리하기 위해 포뮬러 1 드라이버는 품질, 효율성, 커버리지, 안전성을 최적화하는 모범 사례를 적용해 트랙을 정확히 주행해야 합니다. SAP 테스트 데이터도 마찬가지입니다. 시스템을 비즈니스 요구사항에 맞추기 위해서는 보안, 속도, 효율성에 집중해야 합니다.
이 블로그에서는 SAP 테스트 데이터의 여섯 가지 모범 사례를 살펴보며, 모든 테스트 데이터가 안전하게 트랙을 달리고, 모든 변경 사항이 운영 환경에 대비될 수 있도록 돕고자 합니다.
보다 기술적인 내용을 바로 확인하고 싶다면, (영문)여기에서 백서를 다운로드하실 수 있습니다.
포뮬러 1에서는 몇 밀리초를 줄이는 것이 승리를 좌우합니다. 마찬가지로 SAP 테스트에서도 테스트 데이터 프로비저닝 속도를 높이는 것은 테스트의 성공에 매우 중요합니다.
Tricentis의 2021년 연구에 따르면, 기업의 77% 이상이 여전히 테스트 데이터를 수동 방식으로 관리하고 있으며, 이는 테스트와 결과물 제공 속도를 저하시킵니다. 하지만 지속적인 비즈니스 변화 속에서 운영 시스템의 신규 구현, 애플리케이션 변경, 업그레이드를 그 어느 때보다 빠르고 안전하게 테스트하는 것이 필수적입니다. 이를 위해 자동화된 테스트 데이터 솔루션을 활용하면 테스트용 데이터 제공 속도를 크게 향상시킬 수 있습니다.
레이스에서의 속도처럼, 테스트 데이터의 신속한 제공은 단순히 시간을 절약하는 것을 넘어 팀이 빠르게 반복하고 개선할 수 있도록 합니다. 수작업을 소프트웨어로 자동화하는 것은 모범 사례일 뿐 아니라, 애자일 개발과 테스트 방식을 채택하는 데 필수 요소입니다.
포뮬러 1처럼 위험도가 높은 스포츠에서는 드라이버를 보호하는 차량 설계가 처음부터 핵심 요소로 고려됩니다. 마찬가지로 데이터 프라이버시 관련 법규는 테스트 데이터 전략에 프라이버시 바이 디자인(Privacy by Design) 개념을 포함할 것을 요구합니다. 비운영 환경에서는 접근 권한이 더 넓기 때문에, 데이터가 잘못된 곳으로 유출되지 않도록 데이터 스크램블링이 필요합니다.
포뮬러 1 차량 설계자는 모든 요구 사항을 신중히 고려해, 안전을 위해 매우 강하고 견고하면서도 가볍고 목적에 맞는 소재를 선택합니다.
테스트 데이터 스크램블링은 보안을 위해 필수적입니다. 하지만 테스터의 관점에서는 데이터가 익명화되면서 테스트 정확도가 떨어지지 않을지에 대한 우려가 생길 수 있습니다. 이는 반드시 고려해야 할 부분으로, 스크램블링 솔루션이 데이터를 손상시키지 않고 운영 환경을 정확히 반영하도록 보장해야 합니다.
피트 스톱에서는 1초 1초가 중요합니다. 마찬가지로 SAP 테스트 데이터 관리 프로세스를 최적화하면 기업의 효율성과 예산에 큰 영향을 미칠 수 있습니다. Cap Gemini의 2020–2021 품질 보고서에 따르면, 대기업은 IT 예산의 22%를 QA 활동에 할당하고 있습니다.
의미 있고 대표성 있는 테스트 데이터를 확보하기 위해 많은 기업이 운영 시스템 전체를 복사합니다. 이는 시간과 노력이 많이 들 뿐만 아니라, 인력 투입 시간과 스토리지 비용 측면에서도 매우 고비용 방식입니다.
EPI-USE Labs의 Data Sync Manager™(DSM) Suite와 같은 도구를 사용하면, 최근 한 달간의 트랜잭션 데이터와 모든 마스터 데이터를 기준으로 일부 데이터만 선택해 운영 환경보다 훨씬 작은 규모의 시스템을 생성할 수 있습니다. 이 방법을 통해 최대 80%의 스토리지 절감 효과를 얻을 수 있습니다.
잘 수행된 피트 스톱처럼, 효율적인 테스트 데이터 관행은 비용을 절감하고 Basis 팀의 운영을 더욱 간소화해 줍니다.
포뮬러 1 드라이버는 트랙의 모든 코너를 숙지해야 예기치 못한 상황 없이 승리를 거둘 수 있습니다.
SAP 테스트 프로세스에서도 커버리지는 동일하게 중요합니다. 핵심은 가능한 많은 범위를, 가능한 적은 리소스로 효과적으로 테스트하는 것입니다. 충분한 리소스가 있다면 시스템의 모든 부분을 테스트할 수 있지만, 효율성을 위해 우선순위를 정해야 하는 경우도 많습니다.
시간과 예산 제약 내에서 가장 중요한 비즈니스 기능부터 테스트하고, 이후 덜 중요한 프로세스로 확장해 나가며 비즈니스 핵심 기능을 충분히 커버하는 테스트 세트를 구축할 수 있습니다. DSM과 같은 테스트 데이터 관리 도구는 이러한 데이터 시나리오 생성을 지원하고, SAP 시스템의 핵심 요소가 충분히 검증되도록 도와 궁극적으로 성공적인 운영 전환을 가능하게 합니다.
향후 AI와 머신러닝이 이 영역에 어떤 영향을 미칠지는 매우 흥미로운 주제입니다. AI 봇을 통해 더 넓은 커버리지를 확보할 수 있겠지만, 그 정확성과 안전성을 어떻게 학습시킬 것인지는 신중히 고려해야 합니다.
최고의 드라이버로 포디움에 오르기 위해서는 전략, 훈련, 속도 등 여러 요소가 결합되어야 하지만, 무엇보다 중요한 것은 주행 기술, 차량, 그리고 당일의 퍼포먼스 품질입니다.
SAP 프로젝트도 마찬가지입니다. 결과에 대한 신뢰를 확보하려면, 고품질 테스트를 수행할 수 있어야 하며 이를 위해서는 고품질 테스트 데이터가 필수적입니다.
테스트 데이터는 정확하고 현실적이며 운영 시스템을 대표해야 합니다. 즉, 모든 시스템 전반에 걸쳐 충분하고 최신이며 일관된 데이터가 필요합니다. 테스트 데이터 품질을 보장하면 개발 주기를 단축하고 결함을 줄이며, 안정적인 솔루션을 제공함으로써 안전하고 자신 있게 레이스를 완주할 수 있습니다.
결론적으로 SAP 레이스에서 승리하기 위해서는 테스트 데이터 관리 모범 사례를 준수해야 합니다. 품질, 속도, 효율성, 커버리지, 보안에 집중함으로써 기업은 SAP 테스트에서 탁월한 성과를 달성할 수 있습니다.
포뮬러 1 드라이버가 매 레이스마다 포디움을 목표로 하듯, SAP 테스트 데이터 관리를 완벽히 숙달한 기업은 품질과 보안 측면에서 승자의 자리에 오를 수 있습니다.
보다 기술적인 상세 내용은 (영문)EPI-USE Labs와 Sogeti가 공동으로 작성한 SAP 테스트 데이터 모범 사례 백서를 다운로드해 확인하시기 바랍니다.