So nutzt du Daten, um Risiken präziser zu bewerten
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"Ich sage jetzt nur die Testfälle, die einen gewissen Risikowert haben, sollen auch im Testlauf aufgenommen werden. Alles andere ist uns jetzt erstmal egal." - Richard Hönig
In dieser Episode spreche ich mit Richard Hönig über risikobasiertes Testen. Wir beleuchten verschiedene Perspektiven, um Risiken im Testen effektiver zu analysieren und unsere Abläufe zu optimieren. Richard erklärt sein Modell, das mehrere Dimensionen betrachtet, statt nur eindimensionale Risikoanalysen. Ein spannendes Thema, das nicht nur theoretische, sondern auch praktische Relevanz hat. Wir diskutieren, wie man Daten aus Projekten nutzt, um präzisere Risikobewertungen zu erzielen. Richards Ansatz ermöglicht eine tiefere, datenbasierte Sichtweise auf Risiken und bietet wertvolle Einblicke, wie man das Testen wirklich nutzen kann, um Risiken zu minimieren.
<a href="https://linkedin.com/in/richard-h%C3%B6nig-268952199">Richard Hönig</a> hat in Leipzig Biochemie studiert, als Wissenschaftler gearbeitet und ist als Quereinsteiger in die IT-Branche gekommen. Seit mehreren Jahren ist er nun begeisterter Quality Engineer. Sein Erfahrungsschatz erstreckt sich von manueller Testmethodik über Testdatengenerierung bis hin zu Testmanagement. Die Weiterentwicklung von risikobasiertem Testen für komplexe Enterprise-Anwendungen ist Richards Herzensprojekt und lässt ihn selbst unter der Dusche nicht los.
Highlights:
<ul>
<li>Risikobasiertes Testen ist entscheidend für effektive Qualitätskontrolle. </li>
<li>Mehrdimensionale Risikoanalysen bieten tiefere Einblicke als eindimensionale Ansätze. </li>
<li>Projektdaten verbessern die Präzision von Risikobewertungen erheblich. </li>
<li>Datengetriebene Methoden optimieren die Teststrategie nachhaltig. </li>
<li>Praktische Anwendung von Theorien ist unerlässlich für erfolgreiche Tests.</li>
</ul>
Weitere Links zur Episode:
<ul>
<li><a href="https://.youtube.com/watch?v=3Hp_Bx8t7rc">RBT-Ebenenmodell</a></li>
<li><a href="https://get.q12-tmt.com/register">Evaluierung des RBT-Modells</a></li>
</ul>
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