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Datenvalidierung und Agile Entwicklung

27.1.2009 | 1 Minuten Lesezeit

Insbesondere bei der agilen Entwicklung unter Beibehaltung existierender Daten kann man leicht auf ein Problem stoßen welches ich diskutieren möchte:

Eine Kundenverwaltungsoftware für einen PC Verkäufer wird entwickelt. Die Software läuft gut, aber es häufen sich Betrugsfälle im Rahmen von Garantiefällen. Deshalb wird beschlossen bei dem Hersteller der Hardware die Seriennummer im Garantiefall gegenzuprüfen. Bei der Verwendung des Webservices des Herstellers fällt auf, daß ein Großteil der bereits erfassten Seriennummern falsch sind. Der Hersteller gibt die Validierungsroutine heraus und diese wird in die Software eingebaut. Nun wird beim Verkauf und allen weiteren Geschäftsvorfällen die Nummer geprüft. Ab diesem Zeitpunkt häufen sich die Beschwerden der Mitarbeiter, daß die Anwendung alte Kundendaten nicht mehr speichern kann. Auch das Finanzmodul verweigert jetzt seinen Dienst und kann Zahlungen für Rechnungen nicht mehr speichern.

Das Szenario zeigt, daß Bestandsdaten immer Probleme machen wenn zusätzliche Bedingungen eingeführt werden. Man könnte die Validierung auf das Userinterface beschränken und so das Finanzmodul funktionsfähig halten, jedoch hilft dies für die andere Hälfte der Probleme nicht.

Auch automatische Datenkorrekturen sind nicht immer erfolgreich, da oft Information einfach fehlt.

Ein Patentrezept gibt es leider nicht, jedoch hat sich folgende Prozedur bewährt:

  1. Vor dem Hinzufügen der Regel alle Bestandsdaten welche Fehlerhaft sind korrigieren soweit möglich
  2. Regeln für einen gewissen Zeitraum nur als Warnung, nicht als Fehler prüfen.
  3. Regeln anhand von weiteren Parametern, welche alte Datensätze ausschließen, anwenden
  4. Beim Design von Datenfeldern zeitnah Validierung hinzufügen

Was für Erfahrungen habt Ihr gemacht. Gibt es ein Vorgehen welches das Auftreten von solchen Dateninkonsistenzen vermeidet?

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