Ohjelmistokehityksen pullonkaula löytyy usein testidatasta. Hajallaan oleva, vanhentunut tai manuaalisesti ylläpidettävä data hidastaa kehitystä ja kasvattaa tietoturvariskejä. Mutta mitä tapahtuu, kun testidata tuotetaan älykkäästi, automaattisesti ja tietoturvallisesti? Useiden toimialojen projekteista nousseet havainnot paljastavat neljä oppia, joita organisaatiot voivat hyödyntää omassa kehityksessään.
Tietojärjestelmäkehityksen maailmassa on yksi totuus, joka toistuu toimialasta riippumatta: hyvä testidata on onnistuneen testauksen ja sen myötä laadukkaan ohjelmiston edellytys. Ilman sitä ei voida varmistaa, että järjestelmiin määritellyt liiketoimintasäännöt toimivat kuten niiden kuuluisi, myös kaikissa erikoistapauksissa. Monimutkaiset arkkitehtuurit eivät tee testidatan hallinnasta mahdotonta — ne vain vaativat oikean tavan pilkkoa ongelma osiin.
Mutta miten tuottaa testidataa, joka on sekä realistista että tietoturvallista? Ja miten hallita sitä niin, ettei se tee testauksesta hidasta ja jäykkää?
Näihin kysymyksiin olemme löytäneet vastauksia useissa Knowitin projekteissa, joissa olemme rakentaneet testidatan hallintaa eri toimialoille — finanssista julkishallintoon ja pelialaan. Yhteinen nimittäjä on ollut sama: kompleksisuus ei ole este, kun ratkaisu rakennetaan oikeassa järjestyksessä.
Seuraavat neljä oppia auttavat hahmottamaan, miten erilaiset organisaatiot voivat lähestyä testidatan hallintaa – ja miksi synteettinen data voi olla monelle se ratkaisu, joka tuo nopeutta, turvallisuutta ja hallittavuutta kehitykseen.
1. Testidatan hallintamalli määräytyy organisaation lähtökohdista
Testidatan hallintaan ei ole yhtä ainoaa ratkaisua. Jokaisella organisaatiolla on omat reunaehtonsa, järjestelmänsä ja tavoitteensa.
Osalla asiakasorganisaatioista taustalla on vuosien kehitystyö ja monimutkainen järjestelmäarkkitehtuuri, jossa eri sovellukset, tietokannat ja integraatiot muodostavat tiiviin verkoston, jossa datan eheys muodostaa merkittävän vaatimuksen testidatalle. Testidatan hallinnan kehittäminen tällaisessa ympäristössä on kuin palapeli, jossa jokainen pala täytyy sovittaa toisiinsa huolellisesti.
Toisaalta olemme työskennelleet myös organisaatioiden kanssa, jotka rakentavat täysin uutta järjestelmää – ilman olemassa olevaa tuotantodataa. Näissä tapauksissa tyhjästä generoitu synteettinen testidata ei ole vain vaihtoehto, vaan välttämättömyys. Haasteeksi muodostuu, miten tuottaa tulevan tuotannon kaltaista ja erikoistilanteetkin kattavaa dataa tehokkaasti mutta hallitusti.
Yksi esimerkki monimutkaisesta ympäristöstä on Veikkauksen tapaus, jossa testidataa tarvitaan jopa 10 teratavua ja järjestelmät käsittelevät miljoonia tapahtumia päivässä. Tiukat tietosuojavaatimukset ja suuri datamäärä haastoivat perinteiset tavat luoda testidataa.
Synteettinen testidata tarkoittaa keinotekoisesti luotua aineistoa, joka jäljittelee tuotantodataa mutta ei sisällä oikeita henkilötietoja. Veikkauksen ympäristössä täysin synteettinen data ei kuitenkaan ollut mahdollinen, sillä tietokantarelaatioiden ja riippuvuuksien säilyttäminen oli kriittistä testauksen onnistumiselle.
2. Automaatio vapauttaa testauksen käsityöstä
Monessa yrityksessä testidatan hallinta on edelleen yllättävän manuaalista. Testaajat ja kehittäjät käyttävät viikoittain merkittävän määrän tunteja, joskus jopa päiviä, pelkästään datan kopiointiin, muokkaukseen ja anonymisointiin – usein vielä manuaalisesti Excelissä.
Useilla organisaatioilla on silti käsitys, ettei automaatio sovi heidän ympäristöönsä, koska arkkitehtuuri on laaja tai vanha. Käytännön esimerkit osoittavat päinvastaista.
Tässä tilanteessa piilee valtava tehostamisen mahdollisuus. Automaation avulla testidatan tuottaminen voidaan integroida osaksi kehitysketjua ja CI/CD-prosesseja, jolloin testaus ei ole enää erillinen vaihe, vaan jatkuva osa ohjelmistokehitystä. Se mahdollistaa kattavamman testauksen automatisoinnin, mutta tehostaa myös manuaalista testausta, kun laadukas ja juuri oikeaan tarpeeseen tuotettu testidata on aina testaajien saatavilla.
Lisäksi modernit, kaupalliset ratkaisut tuovat mukanaan tekoälyä hyödyntäviä toiminnallisuuksia, jotka pystyvät esimerkiksi generoimaan testidataa automaattisesti määriteltyjen sääntöjen ja riippuvuuksien pohjalta. Näin data ei ainoastaan vastaa todellisuutta paremmin, vaan myös sen ylläpitäminen on järjestelmän kehittyessä helppoa.
Samalla nämä ratkaisut huolehtivat myös datan turvallisesta käsittelystä. Henkilötietojen tunnistaminen ja anonymisointi voidaan toteuttaa automaattisesti, jolloin tietosuojaan liittyvät vaatimukset täyttyvät ilman manuaalista työtä. Tämä pitää testidatan jatkuvasti hallittuna ja turvallisena myös silloin, kun ympäristö muuttuu tai kehittyy.
Monimutkaisissa ympäristöissä toimivaksi malliksi on osoittautunut synteettisen ja anonymisoidun datan yhdistelmä. Se tuottaa tietoturvallisen, mutta rakenteeltaan ja käyttäytymiseltään tuotantoa vastaavan aineiston.
3. Synteettinen testidata mahdollistaa datan turvallisen hyödyntämisen myös testauksen ulkopuolella
Synteettinen testidata ei ole enää vain testaajien työkalupakin osa, vaan se on nousemassa strategiseksi voimavaraksi useissa organisaatioissa. Datalla johtaminen tuo mukanaan tarpeen analysoida nykytilaa ja tuottaa datan pohjalta tulevaisuuden strategioita.
Oman liiketoimintadatan luovuttaminen esimerkiksi konsultille, tutkimusorganisaatiolle tai kumppaniverkostolle ei ole aina mahdollista tai edes toivottavaa. Tuotantodatan rakennetta ja tilastollista käyttäytymistä vastaava synteettinen aineisto tarjoaa saman analyysiarvon, mutta tietoturvallisesti. Sen avulla voidaan myös sparrata uusia palveluja, testata hypoteeseja ja jakaa dataa rajatusti muiden toimijoiden kanssa ilman tietosuojariskejä.
Tänä päivänä yksi kiinnostavimmista käyttökohteista on tekoälymallien kouluttaminen ja testaaminen. Kun synteettinen data rakennetaan oikein ja tuotannon mukaisesti, se mahdollistaa mallien kehittämisen turvallisesti – ilman riskiä henkilötietojen vuotamisesta tai huonosti tuotetun datan vinoumien vaikuttamisesta tekoälymallien toimintaan.
Synteettisen datan vahvuus on siinä, että se mukautuu erilaisiin käyttötarkoituksiin. Kun data tuotetaan hallitusti ja läpinäkyvästi, organisaatio voi hyödyntää sitä joustavasti uusissa projekteissa, pilotoida ratkaisuja nopeasti ja laajentaa kehitystä ilman, että tietoturva tai yksityisyys muodostuvat rajoitteeksi. Kyse ei siis ole vain yhdestä testauksen työkalusta, vaan tavasta mahdollistaa ketterämpi ja turvallisempi kehitystyö koko organisaatiossa.
4. Aseta rima korkealle ja ajattele uudella tavalla
Organisaatiossa työskentelevillä ihmisillä on välillä vaikea tunnistaa uusien toimintatapojen ja ratkaisujen mahdollisuudet. Helposti tyydytään jatkamaan olemassa olevilla toimintamalleilla tai korkeintaan jatkokehittämällä hiomaan niitä hieman paremmiksi.
Nykyaikaiset ratkaisut mahdollistavat merkittävän tuottavuusloikan, kun testidataa ja sen tuottamista vain uskalletaan ajatella uudella tavalla. Tehokas datan tuottaminen mahdollistaa myös aivan uudenlaisen lähestymisen testaukseen ja sen tehostamiseen. Sopivan testidatan tuottaminen ei tarvitse olla kompromissi, vaan se voidaan suunnitella palvelemaan testausta sen omista lähtökohdista ja tarpeita vastaavaksi.
On tunnustettava, että omakin usko oli Veikkauksen projektissa koetuksella, kun aiemmin 30–60 työpäivää kestäneen prosessin tavoitteeksi asetettiin 1 vuorokausi. Mahdollisuus uusia testidataa haluttaessa vaikka päivittäin antaa testaukselle aivan erilaisen lähtökohdan kuin 1–2 kertaa vuodessa uusittu tai virkistetty data. Tavoite kuitenkin toteutui onnistuneesti, ja testidatan tuottaminen onnistuu nyt yhdessä päivässä aiemman kuudenkymmenen sijaan.
Ensimmäinen askel kohti hallittua ja ketterää kehitystä
Ei kuitenkaan pidä kuvitella, että testidatan tuottamisen ja hallinnan uudistaminen olisi kertaluonteinen hanke, ja että se olisi helppo ja nopea toimenpide. Sen kehittäminen kannattaa aloittaa yhdestä kulmasta ja jatkaa sen kehittämistä sitä mukaa, kun organisaatio oppii ymmärtämään omaa dataansa ja tavoitteitaan paremmin. Tärkeää on uskaltaa ottaa ensimmäinen askel ja lähteä liikkeelle.
Oikea askel voi olla nykytilan kartoittaminen – minkälaista dataa testaus tarvitsee, mistä sitä saadaan, miten sitä käytetään ja mitkä vaiheet vievät eniten aikaa tai aiheuttavat tietoturvariskejä. Jos tilanne on jo tiedossa, voi lähteä liikkeelle automatisoinnin mahdollisuuksien selkeyttämisestä. Muutoksen suunnittelussa usein kokenut asiantuntija auttaa löytämään parhaan tavan edetä.
Haluatko jutella aiheesta lisää?
Jos mietit, miten testidatan hallintaa voisi kehittää omassa organisaatiossasi, autamme mielellämme hahmottamaan vaihtoehdot ja etenemisen tavan.
