Shift Left Testing zielt darauf ab, Probleme so früh wie möglich im Softwareentwicklungsprozess zu erkennen und zu lösen. Hier erfährst du alles, was du über diese innovative Methode wissen musst, und warum sie ideal für die Modellerstellung in der Data Science ist!
Um mithilfe von Data Science den gesamten in den Daten verborgenen Wert aufzudecken, sind die Qualität und Zuverlässigkeit der Statistik– und Machine-Learning-Modelle von entscheidender Bedeutung.
Leider kann die zunehmende Komplexität von Data-Science-Projekten zu kostspieligen Fehlern und Verzögerungen im Entwicklungsprozess führen.
Um diesem Problem entgegenzuwirken, gibt es einen modernen Ansatz für die Softwareentwicklung, der sich im Zusammenhang mit Data Science als sehr relevant erweist: Shift Left Testing.
Was ist Shift Left Testing?
Diese Methode beruht auf einem grundlegenden Konzept: der Früherkennung von Problemen. Sie basiert auf der Idee, den Zeitpunkt des Testens „nach links zu verschieben“, um vorzubeugen, anstatt zu korrigieren.
Shift Left Testing wurde ursprünglich auf die Softwareentwicklung angewandt und bedeutet, dass die Testphasen von Anfang an in den Entwicklungszyklus integriert werden und nicht wie traditionell üblich am Ende.
Das Ziel ist es, Fehler sofort zu erkennen und zu beseitigen, bevor sie sich im gesamten Code ausbreiten. Indem sie Probleme früher erkennen, können die Teams während des gesamten Prozesses ein hohes Qualitätsniveau aufrechterhalten.
Auch die Entwicklung wird beschleunigt, da potenzielle Verzögerungen durch spät entdeckte Fehler eliminiert werden. So können die Teams agil bleiben und auf Änderungen und notwendige Anpassungen reagieren.
Ein weiterer wichtiger Vorteil ist die Senkung der Kosten.
Die frühzeitige Erkennung von Fehlern vermeidet erhebliche Ausgaben für die Lösung komplexer Probleme in den letzten Projektphasen.
Auch wenn die Prävention eine Investition erfordert, können Unternehmen langfristig wertvolle Ressourcen einsparen, wenn sie sich für diesen Weg entscheiden.
Shift Left Testing fördert auch eine engere Zusammenarbeit zwischen den Entwicklungs- und Testteams, die von Anfang an zusammenarbeiten. Die Kommunikation und das gegenseitige Verständnis werden stark verbessert.
Welche Werkzeuge und Technologien sollten verwendet werden?
Um Shift Left Testing einzusetzen, müssen mehrere Werkzeuge verwendet werden. Zunächst einmal sind automatisierte Test-Frameworks das Herzstück dieses Ansatzes, mit denen Tests wiederholt und konsistent durchgeführt werden können, sodass Fehler frühzeitig erkannt werden.
Der gesamte Testprozess ist automatisiert, was Zeit spart und zu zuverlässigeren Ergebnissen führt.
Lösungen für die kontinuierliche Integration wiederum dienen dazu, Änderungen am Code zu überwachen und bei jeder Hinzufügung automatisch Tests durchzuführen. Auf diese Weise führen Änderungen nicht zu Regressionen oder Integrationsproblemen.
Um Probleme mit der Einhaltung von Standards und potenzielle Fehler zu identifizieren, automatisieren Code-Review-Tools den Peer-Review-Prozess.
Man untersucht den Code auch mit statischen Analysewerkzeugen, um Qualitäts- und Sicherheitsprobleme zu erkennen.
Entwickler können auch Werkzeuge zur Simulation von Benutzeroberflächen verwenden, um die Erfahrung, die ihre Anwendung bietet, schon in den frühen Entwicklungsphasen zu testen. So erhältst du Feedback zur Benutzerfreundlichkeit, noch bevor du mit dem Bau der Anwendung beginnst!
Shift Left Testing und Data Science
Die Qualität von Data-Science-Modellen ist entscheidend, um zuverlässige und aussagekräftige Ergebnisse zu erzielen. Ein schlecht konzipiertes oder verzerrtes Modell kann zu schwerwiegenden Fehlern und falschen Entscheidungen führen.
In diesem Bereich bedeutet Shift Left Testing daher, dass bereits in den ersten Schritten der Datenvorbereitung und Modellerstellung Tests und Validierungen durchgeführt werden.
Zunächst werden Fehler und Unstimmigkeiten gleich zu Beginn des Prozesses identifiziert und korrigiert, um die Daten sorgfältig zu validieren.
Dadurch wird verhindert, dass man mit dem Aufbau von Modellen auf einer schwachen Grundlage beginnt, und gleichzeitig werden Verzerrungen minimiert und die Gesamtqualität verbessert.
Beispielsweise kann ein E-Commerce-Unternehmen, das seine Produktvorschläge mithilfe von Empfehlungsmodellen verbessern möchte, Shift Left Testing bereits in der Phase der Datenerhebung und -aufbereitung einsetzen, anstatt sich nur auf den Modellaufbau zu konzentrieren.
Durch die Validierung der Datenqualität und die Identifizierung und Behandlung von fehlenden Werten oder Ausreißern stellt das Team sicher, dass das Modell auf zuverlässigen und qualitativ hochwertigen Daten aufgebaut wird.
Eine weitere Schlüsselanwendung ist die schnelle Bewertung relevanter Merkmale und die Eliminierung von Merkmalen, die nicht wesentlich zu den Ergebnissen beitragen. Auf diese Weise können Data-Science-Teams ihren Modellierungsprozess optimieren und die Effizienz steigern.
Während der Modellierungsphase kann mithilfe automatisierter Tests die Leistung des Modells in verschiedenen Phasen bewertet werden. Dadurch werden diejenigen, die die festgelegten Qualitätskriterien nicht erfüllen, schnell erkannt und Korrekturmaßnahmen ergriffen.
Die Testergebnisse leiten die Entscheidungen über das Modelldesign und stellen sicher, dass die endgültigen Modelle robust und leistungsfähig sind.
Shift Left Testing umfasst jedoch auch die kontinuierliche Überprüfung von Modellen. Mithilfe automatisierter Testwerkzeuge können Teams die Leistung während der Entwicklung überwachen, insbesondere um Anomalien und Probleme frühzeitig zu erkennen. Dies erleichtert Anpassungen und Verbesserungen.
Diese kontinuierlichen Überwachungsmechanismen helfen dabei, Leistungsverschlechterungen oder abnormales Verhalten zu erkennen. Sobald eine Anomalie erkannt wird, werden Warnungen generiert, sodass sofort reagiert werden kann.
Vorteile und Herausforderungen von Shift Left Testing
Einer der größten Vorteile von Shift Left Testing in der Data Science ist die Reduzierung der Kosten für Verzögerungen. Wenn Probleme bereits in einem frühen Stadium erkannt und behoben werden, sind keine großen Modellrevisionen und keine Verzögerungen durch verspätete Reparaturen nötig.
Dies führt zu erheblichen finanziellen Einsparungen und einer schnelleren Markteinführung. Außerdem trägt dieser Ansatz dazu bei, die Zuverlässigkeit der Modelle zu verbessern, da Qualitätsprobleme frühzeitig erkannt werden.
Dadurch ist es wahrscheinlicher, dass die eingesetzten Modelle genaue und konsistente Ergebnisse liefern. Das Vertrauen der Nutzer in die Entscheidungen, die auf der Grundlage dieser Ressourcen getroffen werden, wird somit gestärkt.
Funktionsübergreifende Zusammenarbeit und Testautomatisierung führen ebenfalls zu einer effizienteren Nutzung der Ressourcen. Die Teams arbeiten zusammen, um Probleme zu lösen, sobald sie auftreten, und vermeiden so späte Konflikte, die oft intensive Anstrengungen erfordern.
Andererseits ist die Methode des Shift Left Testing nicht frei von Mängeln. Data-Science-Projekte beinhalten oft komplexe Datenpipelines, und das Testen jedes einzelnen Schritts kann aufgrund der Vielfalt der Quellen und der erforderlichen Umwandlungen eine Herausforderung darstellen.
Die erfolgreiche Umsetzung von Shift Left Testing erfordert auch technische Fähigkeiten in den Bereichen Automatisierung, Testing und Data Science. Die Teams müssen daher in diesen Bereichen kompetent sein, um automatisierte Tests effizient zu entwickeln und durchzuführen und die Ergebnisse zu interpretieren.
Generell erfordert die Integration dieses Ansatzes einen kulturellen Wandel innerhalb der Data-Science-Teams, was zu Spannungen führen kann. Der Wechsel von einem reaktiven zu einem proaktiven Ansatz kann eine gewisse Eingewöhnungszeit erfordern!
Fazit: Shift Left Testing garantiert die Qualität von Data Science-Modellen
Durch die Anwendung des Shift-Left-Testing-Ansatzes können Data Scientists Risiken reduzieren, die Qualität der Modelle verbessern und den Entwicklungsprozess beschleunigen.
Diese Strategie stellt sicher, dass die Modelle von Anfang an auf einer soliden Grundlage aufgebaut werden, und bietet daher viele Vorteile in Bezug auf Kosten, Zuverlässigkeit und Effizienz.
Allerdings handelt es sich hierbei um eine Methode, die technische Fähigkeiten erfordert. Um diese zu erwerben, kannst du dich für DataScientest entscheiden.
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