Ihre Soll-Ergebnisse sind die Benchmark, gegen die mittels Regressionstests verglichen wird. Die Soll-Daten müssen regelmäßig für die laufenden Veränderungen verinzelt erweitert oder ausgetauscht werden.

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Soll-Ergebnisse


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Referenzierung

In der Doppelfenster- Darstellung werden zu einer markierten Zelle im anderen Fenster die Vergleichswerte markiert.

Die Pflege von Soll-Ergebnissen für Asian Meat hat vollständig zu sein. Während man in normalen Testvorgehen, das erwartete Hauptergebnis (z.B. Abrechnungsbetrag) definiert, bleiben anderer Felder bis zum Ende des Tests undefiniert und ungeprüft. Damit setzt Asian Meat ein Ende.

Nach dem ersten Testdurchlauf werden die berechneten Daten dem Fachbereich zur vollständigen Prüfung vorgegeben. Der Fachbereich prüft nicht nur das eine wichtige Feld, sondern stellt einmalig eine Soll-Definition für alle Felder auf. Das geht auch mit sogenannten » variablen Tabellen , die pro Spalte unterschiedliche Inhalte transportieren.Bei jedem weiteren Regressionstest wird jede weitere Abweichung zwischen Soll und Ist gnadenlos aufgedeckt.

Schon in den Testdaten (Ist-Blatt) werden die Differenzen farblich markiert, und pro Testdatensatz gezählt. Damit bekommt man sehr schnell einen Überblick, ob bestimmte Spalten besonders stark eine positiven (grün) oder negativen Änderung (rot) erfahren haben.

Klick für Großansicht

Asian Meat funktioniert am besten mit einer Doppelfenster-Darstellung. Im oberen Fenster haben Sie z.B. die Soll-Ergebnisse und unten die Ist-Ergebnisse. Alternativ können Sie auch die Alt-Ergebnisse oder die Abgleichsliste haben. Alle relevanten Tabellen sind untereinander komplett refernziert.

Markieren Sie in einem Fenster in einem Umsatz eine Zelle, dann wird im Gegenfenster der entsprechende Vergleichswert gesucht. Im Bild sehen Sie, dass eine "erwarteter Wert" mit einem "gefundenden" Wert verknüpft sind und beide rot umrandet sind.

Damit läßt sich weiterarbeiten. Denn sind die Werte erst mal referenziert, lassen sich die Werte auch vergleichen.


Beim Abgleich werden alle Abweichungen farblich markiert und in Spalte 1 steht die Anzahl der Abweichungen in diesen Testumsatz.

Sichtbare Differenzen

  • ROT / Rosa: Der Wert war beim letzten Test (Ergebnisse Alt) richtig und ist nun falsch. Es liegt eine definitive Verschlechterung vor (sofern das Soll-Ergebnis richtig gepflegt ist).
  • Gelb / Ocker: Es gibt zwar kein Alt-Ergebnis, so dass nicht klar ist, ob es eine Verschlechterung vorliegt, definitiv weicht das Ergebnis zumindest vom Soll ab und ist damit schlecht.
  • Grau-Gelblich: Das alte Ergebnis war definitiv schlecht und jetzt wurde wieder ein abweichendes Ergebnis produziert. D.h. es ist noch immer schlecht, ggf. wurden zwei unterschiedliche Ergebnisse produziert, oder das alte falsche Ergebnis hat sich „nur“ wiederholt, wurde also nicht verbessert.
  • Grün: Das alte Ergebnis war definitiv schlecht und jetzt wurde das Soll-Ergebnis erzielt. Es gibt eine Verbesserung in diesem Feld.
  • Blau: Es gibt kein Soll-Ergebnis, aber ein anderes Alt-Ergebnis. D.h. es gibt eine Veränderung, die aber nicht dahingehend bewertbar ist, ob sie sich auf ein Soll-Ergebnis hin, oder vom Soll-Ergebnis weg entwickelt hat. Es kann nur die Veränderung markiert werden, eine Bewertung ist unmöglich.
  • Weiß: Sofern Vergleichsdaten Soll oder Alt vorliegen, gibt es keine Veränderung. Sofern Soll vorliegt, ist das Soll-Ergebnis erreicht. Sofern Soll nicht vorliegt, könnte ein weißes Feld sowohl im ALT, als auch im IST einen wiederholt falschen Wert haben, der durch die Nicht-Veränderung unauffällig ist.


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