Die Qualität moderner Softwaresysteme hängt maßgeblich von der Verfügbarkeit geeigneter Testdaten ab. In komplexen, datengetriebenen Architekturen stoßen klassische Ansätze mit statischen oder produktionsnahen Datensätzen jedoch schnell an ihre Grenzen – insbesondere im Spannungsfeld zwischen Realitätsnähe, Skalierbarkeit und Datenschutz.

Diese Session zeigt, wie sich ein ganzheitlicher Testdatenmanagement-Prozess (TDM) durch den gezielten Einsatz spezialisierter Tools effizient gestalten lässt.

Im Mittelpunkt steht ein durchgängiger, toolgestützter Ansatz, der die Generierung synthetischer Testdaten, die datenschutzkonforme Maskierung sensibler Informationen sowie das intelligente Subsetting großer Datenbestände integriert. Anhand praxisnaher Szenarien wird demonstriert, wie realitätsnahe Datenstrukturen mit referenzieller Integrität erzeugt und automatisiert in unterschiedliche Zielsysteme überführt werden können – von klassischen Datenbanken bis hin zu modernen Datenplattformen und Messaging-Systemen.

Ein besonderer Fokus liegt auf der Integration dieser Prozesse in bestehende Entwicklungs- und Testpipelines, etwa im Kontext von DevOps und Continuous Testing. Ergänzend werden Methoden zur Reduktion von Datenvolumen sowie zur Einhaltung regulatorischer Anforderungen vorgestellt.

Ziel ist es, ein praxisorientiertes Modell für ein modernes, skalierbares und sicheres Testdatenmanagement aufzuzeigen.