¿Qué son las pruebas basadas en datos?

Pruebas basadas en datos

Pruebas basadas en datos es un método de prueba de software en el que los datos de prueba se almacenan en formato de tabla u hoja de cálculo. Las pruebas basadas en datos permiten a los evaluadores ingresar un único script de prueba que puede ejecutar pruebas para todos los datos de prueba de una tabla y esperar el resultado de la prueba en la misma tabla. También se denomina prueba basada en tablas o prueba parametrizada.

Marco basado en datos

Marco basado en datos Es un marco de pruebas de automatización en el que los valores de entrada se leen de archivos de datos y se almacenan en variables en los scripts de prueba. Permite a los evaluadores crear casos de prueba tanto positivos como negativos en una sola prueba. Los datos de entrada en este marco de pruebas basado en datos pueden almacenarse en una o varias fuentes de datos, como archivos .xls, .xml, .csv y bases de datos. El siguiente diagrama muestra cómo fluyen los valores de entrada desde el archivo de datos hasta el script de prueba.

¿Por qué realizar pruebas basadas en datos?

Pruebas basadas en datos Esto es importante porque los evaluadores suelen tener varios conjuntos de datos para una sola prueba, y crear pruebas individuales para cada conjunto puede llevar mucho tiempo. Las pruebas basadas en datos ayudan a mantener los datos separados de los scripts de prueba, y los mismos scripts se pueden ejecutar para diferentes combinaciones de datos de entrada, generando los resultados de las pruebas de manera eficiente.

Ejemplo:

Supongamos que queremos probar el sistema de inicio de sesión con múltiples campos de entrada contra 1000 conjuntos de datos diferentes.

Para probar esto, puedes adoptar los siguientes enfoques diferentes:

Enfoque 1) Crea 1000 scripts, uno para cada conjunto de datos, y ejecuta cada prueba por separado, una por una.

Enfoque 2) Cambie manualmente el valor en el script de prueba y ejecútelo varias veces.

Enfoque 3) Importa los datos de la hoja de Excel. Obtén los datos de prueba de las filas de Excel una por una y ejecuta el script.

De los tres escenarios presentados, los dos primeros son laboriosos y requieren mucho tiempo. Por lo tanto, lo ideal es seguir el tercer enfoque.

Por tanto, el tercer enfoque no es más que un marco basado en datos.

Tipos de datos de prueba en las pruebas basadas en datos

El valor de las pruebas basadas en datos depende directamente de la calidad de los conjuntos de datos que se introducen en los scripts de prueba. Un archivo de datos bien diseñado combina varias categorías de datos de prueba para que un solo script pueda validar el comportamiento normal, el manejo de errores y los límites en una única ejecución.

• Datos positivos (válidos): Los datos de entrada correctos, como un nombre de usuario y una contraseña válidos, se utilizan para confirmar que la aplicación acepta lo que debe aceptar.
• Datos negativos (inválidos): Entradas erróneas o con formato incorrecto que deben rechazarse, como una contraseña incorrecta o caracteres especiales en un campo numérico.
• Datos de límites: Valores que se encuentran en los límites de los rangos permitidos, como un nombre de usuario de 1 carácter o de 255 caracteres, que con frecuencia exponen defectos ocultos.
• Datos en blanco o nulos: Campos vacíos que verifican la validación de campos obligatorios y los mensajes de error.
• Datos de gran volumen: Registros generados de forma masiva o aleatoria, utilizados para comprobar el rendimiento y la estabilidad bajo una carga realista.

Una vez preparados los datos adecuados, el siguiente paso es construir la estructura propiamente dicha.

Cómo crear un marco de automatización basado en datos

Supongamos que queremos probar la funcionalidad de inicio de sesión de una aplicación. El diagrama de flujo anterior muestra el ciclo completo: identificar los casos de prueba, escribir el script de prueba común, transferir los datos a un archivo externo y ejecutar el script en bucle para cada fila de datos.

Paso 1) Identificar los casos de prueba

• Ingrese el nombre de usuario y la contraseña correctos: inicio de sesión exitoso
• Ingrese un nombre de usuario incorrecto y una contraseña correcta: error de inicio de sesión
• Ingrese el nombre de usuario correcto y la contraseña incorrecta: error de inicio de sesión

Paso 2) Cree pasos de prueba detallados para los 3 casos de prueba anteriores

Caso de prueba#	Mareas Ideales para Lecciones	Pasos de prueba	Datos de prueba	Resultados previstos
1	Marque Iniciar sesión para obtener credenciales válidas	Iniciar la aplicacion Ingrese la contraseña del nombre de usuario Haga clic en Aceptar Comprobar resultados	Nombre de usuario: contraseña válida: válida	Inicio de sesión exitoso
2	Verifique Iniciar sesión para ver si hay credenciales no válidas	Iniciar la aplicacion Ingrese la contraseña del nombre de usuario Haga clic en Aceptar Comprobar resultados	Nombre de usuario: contraseña no válida: válida	Carga fallida
3	Verifique Iniciar sesión para ver si hay credenciales no válidas	Iniciar la aplicacion Ingrese la contraseña del nombre de usuario Haga clic en Aceptar Comprobar resultados	Nombre de usuario: contraseña válida: no válida	Carga fallida

Paso 3) Crear script de prueba

Si observas, los pasos de la prueba son los mismos en los tres casos de prueba. Debes crear un script de prueba para ejecutar estos pasos:

// This is Pseudo Code

// Test Step 1: Launch Application
driver.get("URL of the Application");

// Test Step 2: Enter Username
txtbox_username.sendKeys("valid");

// Test Step 3: Enter Password
txtbox_password.sendKeys("invalid");

// Test Step 4: Check Results
If (Next Screen) print success else Fail

Paso 4) Cree un archivo Excel/CSV con los datos de prueba de entrada, como se muestra en la hoja de ejemplo a continuación.

Paso 5) Modifique el script para que recorra en bucle los datos de prueba de entrada. Los comandos de entrada también deben estar parametrizados.

// This is Pseudo Code
// Loop 3 Times
for (i = 0; i & lt; = 3; i++) {
    // Read data from Excel and store into variables
    int input_1 = ReadExcel(i, 0);
    int input_2 = ReadExcel(i, 1);

    // Test Step 1: Launch Application
    driver.get("URL of the Application");

    // Test Step 2: Enter Username
    txtbox_username.sendKeys(input_1);
    // Test Step 3: Enter Password

    txtbox_password.sendKeys(input_2);
    // Test Step 4: Check Results
    If(Next Screen) print success
    else Fail
}

Arriba hay solo 3 casos de prueba. El script de prueba se puede usar para recorrer los siguientes casos de prueba simplemente agregando valores de datos de prueba a Excel

• Ingrese un nombre de usuario y una contraseña incorrectos: error de inicio de sesión
• Ingrese el nombre de usuario y la contraseña correctos en blanco: error de inicio de sesión
• Ingrese un nombre de usuario y una contraseña en blanco: error de inicio de sesión

Etcétera

Una vez que su marco de trabajo esté listo, la herramienta adecuada simplificará la gestión de datos, la ejecución y la elaboración de informes.

La mejor herramienta de prueba basada en datos

1) Prueba sigma

Prueba sigma Es una plataforma de pruebas basadas en datos en la nube que me ha resultado invaluable para maximizar la cobertura de las pruebas al desvincular la lógica de prueba de los datos de prueba. Está diseñada específicamente para equipos que necesitan validar aplicaciones con diversos conjuntos de datos, casos extremos y escenarios empresariales sin crear scripts de prueba redundantes, lo que optimiza todo el flujo de trabajo de pruebas basadas en datos.

Durante mis proyectos de pruebas basadas en datos, aproveché las capacidades de parametrización de Testsigma para ejecutar escenarios de prueba idénticos con múltiples combinaciones de datos de fuentes externas, como archivos Excel y CSV. La capacidad de la plataforma para iterar automáticamente entre filas de datos amplió significativamente la cobertura de mis pruebas, mientras que los informes granulares sobre los resultados a nivel de datos me ayudaron a identificar rápidamente qué combinaciones de datos específicas desencadenaban fallos en las capas web, móviles y de API.

Características:

• Integración de fuentes de datos externas: Esta función permite conexiones directas a hojas de cálculo de Excel, archivos CSV y tablas de bases de datos para la gestión centralizada de datos de prueba. Elimina los valores codificados y permite mantener los datos de prueba independientemente de la lógica de prueba. Puede actualizar conjuntos de datos sin modificar los scripts de prueba, lo que garantiza flexibilidad y mantenibilidad. Utilizo esto para gestionar cientos de variaciones de datos de manera eficiente mientras mantengoping Escenarios de prueba limpios y reutilizables.
• Iteración automatizada de datos de varias filas: Testsigma ejecuta automáticamente escenarios de prueba en múltiples filas de datos en una sola ejecución, ampliando drásticamente la cobertura. Permite validar numerosas combinaciones de entrada, condiciones de contorno y variaciones de reglas de negocio sin duplicar casos de prueba. Esta función gestiona la secuenciación de datos y la lógica de iteración de forma transparente. Me resultó especialmente eficaz para realizar pruebas de regresión exhaustivas con un mantenimiento mínimo del script.
• Parametrización del paso de prueba dinámica: Permite reemplazar valores estáticos con parámetros dinámicos que extraen datos de fuentes externas durante la ejecución. Puedes configurar los pasos de prueba para que se adapten a diferentes entradas, condiciones y resultados esperados según los valores del conjunto de datos. Esta función admite transformaciones de datos complejas y lógica condicional. Utilizo esta función para crear escenarios de prueba flexibles que se adapten a diversos requisitos de negocio y flujos de trabajo de usuario.
• Informes de ejecución a nivel de datos: La plataforma genera informes detallados que desglosan los resultados de las pruebas por combinaciones de datos individuales, mostrando exactamente qué entradas pasaron o fallaron. Puede analizar patrones, identificar rangos de datos problemáticos y tracSe detectan fallos en filas específicas del conjunto de datos. Esta función proporciona paneles visuales y análisis exportables para la comunicación con las partes interesadas. Recomiendo utilizar esta información para priorizar las mejoras en la calidad de los datos y perfeccionar las estrategias de datos de prueba.
• Soporte basado en datos multiplataforma: Testsigma amplía las capacidades basadas en datos en pruebas web, móviles y de API dentro de flujos de trabajo unificados. Puedes aplicar los mismos conjuntos de datos para validar la consistencia en diferentes capas y tecnologías de la aplicación. Esta función garantiza una validación integral con flujos de datos parametrizados. La he utilizado para verificar que el procesamiento de datos del backend se refleje correctamente en las interfaces del frontend en múltiples plataformas simultáneamente.

Precios:

• Precio: Precios personalizados con capacidades de prueba basadas en datos incluidas como parte del plan de suscripción integral
• Prueba gratis: Prueba gratuita de 14 días

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Prueba gratuita de 14 días

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2) Testiny

Testiny es una plataforma moderna de gestión de casos de prueba basada en la nube que he utilizado para organizar casos de prueba basados ​​en datos de manera eficiente mientras mantengoping clara separación entre la lógica de prueba y los conjuntos de datos parametrizados. Está diseñado para equipos que necesitan gestionar diversas combinaciones de datos en múltiples ejecuciones de prueba sin perder traccapacidad.

Mientras se ejecutan proyectos basados ​​en datos con TestinyAprecié cómo sus funciones de edición masiva y plantillas facilitaron la ampliación de las variaciones de prueba a través de cientos de filas de datos. La plataforma se integra con Jira, GitHub y GitLab, por lo que las combinaciones de datos fallidas se vinculan con el problema. trackers automáticamente.

Características:

• Edición masiva de casos de prueba: Testiny Permite editar, duplicar y parametrizar varios casos de prueba a la vez, lo que acelera la creación de variaciones basadas en datos. Puedes aplicar cambios en varias carpetas en segundos sin modificar cada caso individualmente. Utilizo esta función para ampliar la cobertura a nuevos conjuntos de datos sin tener que reescribir los scripts.
• Campos personalizados para la entrada de datos: Permite definir campos personalizados por proyecto para que los atributos del conjunto de datos puedan ser tracSe registran junto con cada ejecución de prueba. Puedes registrar claramente los valores de entrada, los resultados esperados y las condiciones en un solo lugar. Utilizo estos campos para que los escenarios parametrizados complejos sean fáciles de auditar posteriormente.
• Ejecución de prueba en tiempo real Tracking: La plataforma muestra el estado de ejecución en tiempo real de todos los miembros del equipo para que las ejecuciones de pruebas basadas en datos sean transparentes. Puede asignar casos, monitorear los porcentajes de aprobación/rechazo e identificar combinaciones de datos bloqueadas a medida que ocurren. Me parece útil para mantener...ping Los responsables de control de calidad están informados sin necesidad de reuniones de seguimiento constantes.
• Informes en formato PDF y compartibles: Testiny Genera informes PDF claros con gráficos y resúmenes de ejecución que puedes compartir con personas sin conocimientos técnicos. Puedes filtrar por conjunto de datos, hito o versión. Los envío al final de cada sprint para comunicar el estado de calidad.
• Edición nativa TracIntegraciones de ker: Se conecta a Jira, GitHub, GitLab, Azure DevOps, Lineal, AsanaConfluence, Trello y monday.com permiten que las filas de datos con errores se conviertan rápidamente en incidencias. Esto facilita la alineación de los flujos de trabajo de ejecución de pruebas e ingeniería. He notado que esto reduce drásticamente la fricción en la transferencia de información entre los equipos de control de calidad y desarrollo.

Precios:

• Precio: Plan gratuito para hasta 3 usuarios; los planes de pago varían según el número de usuarios y añaden soporte premium.
• Prueba gratis: Prueba gratuita de 21 días

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Prueba gratuita de 21 días

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3) Testpad

Testpad Es una herramienta de gestión de pruebas ligera basada en listas de verificación que he utilizado cuando necesito capturar rápidamente escenarios basados ​​en datos sin complicaciones. Está diseñada en torno a listas de verificación jerárquicas para que los evaluadores puedan agrupar variaciones de datos bajo casos principales y ejecutarlas rápidamente.

Durante mis sesiones basadas en datos con TestpadUtilicé su interfaz centrada en el teclado para generar docenas de variaciones de entrada en una sola sesión. La compatibilidad con evaluadores invitados me permitió contar con expertos en la materia para validar combinaciones de datos extremas sin tener que pagar por licencias adicionales.

Características:

• Listas de verificación de pruebas jerárquicas: Testpad Organiza las pruebas parametrizadas en listas de verificación anidadas para que puedas agrupar variaciones de datos relacionadas bajo un único caso principal. Puedes expandir y contraer ramas para centrarte en conjuntos de datos específicos. Yo lo uso para mantener ordenadas visualmente las matrices de datos complejas.
• Edición mediante teclado: Permite crear, indentar y reordenar elementos de prueba con atajos de teclado, lo que agiliza la creación de planes basados ​​en grandes conjuntos de datos. Puedes mantenerte concentrado sin necesidad de usar el ratón. Esto reduce drásticamente el tiempo necesario para incorporar nuevas filas al conjunto de datos.
• Acceso para probadores invitados: Testpad Admite un número ilimitado de usuarios invitados para pruebas sin cargos por usuario, lo que permite contar con expertos en la materia para combinaciones de datos específicas. Puede invitar a las partes interesadas a verificar casos límite sin incurrir en costos de licencia. Yo utilizo esta función durante las pruebas de aceptación de usuario con escenarios parametrizados.
• Informes compartibles al instante: La plataforma genera informes sencillos que puedes compartir mediante un enlace, lo que permite ver el progreso sin necesidad de abrir la herramienta. Puedes filtrar por evaluador, estado o rama de prueba. Envío estos informes a los gerentes de producto al finalizar cada ejecución de prueba basada en datos.
• Problema Tracker Enlace: Conecta las pruebas fallidas con los tickets de Jira o GitHub mediante enlaces sencillos, de modo que los fallos en las filas de datos se envían rápidamente al equipo de ingeniería. Se puede adjuntar el contexto directamente desde un elemento de la lista de verificación que haya fallado. Así, el tester se centra en la ejecución mientras las herramientas gestionan el enrutamiento.

Precios:

• Precio: Los planes comienzan en $59/mes, con planes empresariales personalizados disponibles para equipos más grandes.
• Prueba gratis: 30-Día de prueba gratuita

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Prueba gratuita de 30 días

Mejores prácticas de pruebas basadas en datos

A continuación se detallan las mejores prácticas de prueba para las pruebas basadas en datos:

• Es ideal utilizar información realista durante el proceso de prueba basado en datos.
• La navegación del flujo de prueba debe codificarse dentro del script de prueba.
• Impulse API virtuales con datos significativos
• Utilice datos para impulsar afirmaciones dinámicas
• Pruebe resultados positivos y negativos
• Reutilice las pruebas funcionales basadas en datos para lograr seguridad y rendimiento

Ventajas de las pruebas basadas en datos

Las pruebas basadas en datos ofrecen muchas ventajas. Algunas de ellas son:

1. Permite probar la aplicación con múltiples conjuntos de valores de datos durante Pruebas de regresión
2. Los datos de prueba y los datos de verificación se pueden organizar en un solo archivo y está separado de la lógica del caso de prueba.
3. Gracias a esta herramienta, es posible tener los scripts de prueba en un único repositorio. Esto facilita la comprensión, el mantenimiento y la gestión de las pruebas.
4. Las acciones y funciones se pueden reutilizar en diferentes pruebas.
5. Algunas herramientas generan datos de prueba automáticamente. Esto resulta útil cuando se necesitan grandes volúmenes de datos de prueba aleatorios, lo que ayuda a ahorrar tiempo.
6. Las pruebas basadas en datos pueden realizarse en cualquier fase del desarrollo. Generalmente, los casos de prueba basados ​​en datos se integran en un único proceso. Sin embargo, pueden utilizarse en varios casos de prueba.
7. Permite a los desarrolladores y evaluadores tener una separación clara entre la lógica de sus casos/scripts de prueba y los datos de prueba.
8. Los mismos casos de prueba se pueden ejecutar varias veces, lo que ayuda a reducir la cantidad de casos de prueba y scripts.
9. Cualquier cambio en el script de prueba no afecta a los datos de prueba.

Desventajas de las pruebas basadas en datos

Algunos inconvenientes del método de prueba de automatización basada en datos son:

1. La calidad de la prueba depende de las habilidades de automatización del equipo implementador.
2. La validación de datos es una tarea que consume mucho tiempo cuando se analiza una gran cantidad de datos.
3. El mantenimiento es un problema importante, ya que se necesita una gran cantidad de código para las pruebas basadas en datos.
4. Se requieren habilidades técnicas de alto nivel. Es posible que un evaluador tenga que aprender un lenguaje de programación completamente nuevo.
5. Habrá más documentación, principalmente relacionada con la gestión de scripts, la infraestructura de pruebas y los resultados de las pruebas.
6. Se requiere un editor de texto como el Bloc de notas para crear y mantener archivos de datos.

Pruebas basadas en datos frente a pruebas basadas en palabras clave

Los principiantes suelen confundir las pruebas basadas en datos con las pruebas basadas en palabras clave, ya que ambas separan el diseño de las pruebas de los scripts de prueba. La diferencia radica en lo que se externaliza: las pruebas basadas en datos externalizan los valores de entrada, mientras que las pruebas basadas en palabras clave externalizan las acciones mismas como palabras clave reutilizables. La siguiente tabla compara ambos enfoques:

Parámetro	Pruebas basadas en datos	Pruebas basadas en palabras clave
¿Qué se externaliza?	Datos de prueba (entradas y resultados esperados)	Prueba acciones (palabras clave como Iniciar sesión, Hacer clic, Verificar)
Fuente de datos	Tablas de Excel, CSV, XML o bases de datos	Tablas de palabras clave más tablas de datos opcionales
Habilidades requeridas	Conocimientos moderados de programación	Mayor esfuerzo de diseño inicial; menos codificación para crear nuevas pruebas.
Mejores adecuados para	Repetir un escenario con muchas combinaciones de entrada.	Creación de múltiples escenarios a partir de bloques de acción reutilizables.
Mantenimiento	Actualizar archivos de datos sin modificar scripts	Actualiza la biblioteca de palabras clave cuando cambie el comportamiento de la aplicación.

Muchos equipos combinan ambos enfoques en un marco híbrido, donde las palabras clave definen acciones reutilizables y los archivos de datos externos proporcionan los valores para cada ejecución de prueba.

Preguntas Frecuentes