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Business Analyst mit Qualitätsblick - Philipp Huber

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Qualität in Datawarehouse-Systemen

Tipp! Kostenloses Webinar: So gelingt Qualitätsverbesserung von Software wirklich! - 11. März 11 Uhr Infos unter https://swt.fm/quality

"Ich versuche den Testern wirklich auch beizubringen, um was es da eigentlich geht. Die Tester sollen auch mich challengen, weil auch Business-Analysten machen Fehler.” - Phillip Huber

In dieser Folge von Software Testing begrüße ich Philipp Huber, einen Business Analysten, der früher als Tester gearbeitet hat. Wir sprechen darüber, wie seine Testerfahrungen seine jetzige Rolle beeinflussen und wie wichtig es ist, Qualität von Anfang an in den Softwareentwicklungsprozess zu integrieren. Philipp teilt, dass er als Tester immer überprüft hat, ob etwas richtig ist, während er jetzt als Business Analyst definiert, was richtig sein soll. Wir diskutieren auch über die Bedeutung von Testdaten und Herausforderungen im Data-Warehouse-Umfeld. Schließlich gibt Philipp wertvolle Tipps, wie Business Analysten ihre Qualitätssicht verbessern können, indem sie die Perspektive anderer Rollen einnehmen.

Philipp Huber blickt auf 15 Jahre Erfahrung im Bereich Data Warehousing zurück. Beginnend bei Testautomatisierung und Test, nahm er später Aufgaben in allen Bereichen des Data Warehouse Lifecycles wahr. Seit mehreren Jahren hat er sich auf Business Analyse spezialisiert. Er arbeitet bei einem international tätigem Finanzdienstleister in Wien als IT Business Analyst.

Highlights:

  • In Data-Warehouse-Projekten ist die Kombination aus Business-Analyse und Testerfahrung besonders wertvoll.
  • Die Einbindung der Testsicht in die Analysearbeit ist wichtig, um Grenzfälle und Details besser zu verstehen.
  • Die Kombination von produktionsnahen Daten und synthetischen Daten in Tests ist ein effektiver Ansatz.
  • Job-Rotation ist eine gute Methode, um ein besseres Verständnis für die Arbeit anderer Teammitglieder zu erlangen.
  • Der Einsatz von KI-Tools wie ChatGPT zur Generierung von Testfällen und zur Inspiration kann hilfreich sein.

Danke an die Community-Partner des Podcasts:Alliance for Qualification | ASQF | Austrian Testing Board | dpunkt.verlag | German Testing Board | German Testing Day | GI Fachgruppe TAV | Heise | HANSER Verlag | ISTQB | iSQI GmbH | oop | QS-TAG | SIGS-DATACOM | skillsclub | Swiss Testing Board | TACON

Credits: Sound | Grafik

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Chapitres

1. Einführung und Vorstellung des Gastes (00:00:00)

2. Die Rolle des Business Analysten (00:02:01)

3. Herausforderungen und Kommunikation (00:08:48)

4. Einführung und Bedeutung der Qualitätssicherung (00:11:20)

5. Formalisierung und Tools im Anforderungsmanagement (00:13:02)

6. Testdatenmanagement und Automatisierung (00:15:36)

7. Kombinierter Testansatz mit Produktivdaten (00:24:31)

8. Qualitätssicht für Business Analysten (00:25:47)

9. Abschluss und Dankesworte (00:28:03)

125 episodes

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Philipp Huber blickt auf 15 Jahre Erfahrung im Bereich Data Warehousing zurück. Beginnend bei Testautomatisierung und Test, nahm er später Aufgaben in allen Bereichen des Data Warehouse Lifecycles wahr. Seit mehreren Jahren hat er sich auf Business Analyse spezialisiert. Er arbeitet bei einem international tätigem Finanzdienstleister in Wien als IT Business Analyst.

Highlights:

  • In Data-Warehouse-Projekten ist die Kombination aus Business-Analyse und Testerfahrung besonders wertvoll.
  • Die Einbindung der Testsicht in die Analysearbeit ist wichtig, um Grenzfälle und Details besser zu verstehen.
  • Die Kombination von produktionsnahen Daten und synthetischen Daten in Tests ist ein effektiver Ansatz.
  • Job-Rotation ist eine gute Methode, um ein besseres Verständnis für die Arbeit anderer Teammitglieder zu erlangen.
  • Der Einsatz von KI-Tools wie ChatGPT zur Generierung von Testfällen und zur Inspiration kann hilfreich sein.

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3. Herausforderungen und Kommunikation (00:08:48)

4. Einführung und Bedeutung der Qualitätssicherung (00:11:20)

5. Formalisierung und Tools im Anforderungsmanagement (00:13:02)

6. Testdatenmanagement und Automatisierung (00:15:36)

7. Kombinierter Testansatz mit Produktivdaten (00:24:31)

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