Aufgrund der Komplexität von Softwaresystemen und der Menge möglicher Anwendungsfälle sind zur Qualitätssicherung häufig eine Vielzahl an Testfällen oder -szenarien notwendig. Diese lassen sich durch eine durchdachte Testplanung und -konzeption verringern. So kann mittels eines risikobasierten Vorgehens die Anzahl der notwendigen Testfälle eingeschränkt werden. Hierfür kann beispielsweise die Anzahl der von Kunden in Produktion durchgeführten vergleichbaren Transaktionen herangezogen werden, um zu entscheiden, welche der möglichen Pfade als Schlüsselszenarien durch den Softwarecode mit größerer Sorgfalt getestet werden müssen. Ähnlich verhält es sich auch mit der Bildung von Äquivalenzklassen: Das Verhalten des Systems muss in bestimmten Bereichen gleich sein. So bietet es sich hier an, nur die Randbereiche zu testen und – je nach Risikobewertung – noch ein oder zwei Tests mit häufig vorkommenden Kombinationen durchzuführen.

Eine Kombination beider Vorgehensweisen bringt zwei Vorteile mit sich: zum einen bewirkt diese einen intensiveren Test risikoreicherer Bereiche, zum anderen wird der Testaufwand auf eine durchführbare Menge an Testszenarien reduziert.

Eine weitere Herausforderung im Test kann die Erzeugung geeigneter Testdaten darstellen. Hier müssen oft aufwändig Produktionsdaten abgezogen werden, um diese für den Test anzupassen bzw. zu anonymisieren, damit keine Rückschlüsse mehr auf die ursprünglichen Daten möglich sind. Diese zusätzliche Bearbeitung der Daten kann in einigen Fällen unverhältnismäßig aufwändig sein. Eine gute Testkonzeption muss daher auch immer die für einen Test notwendigen Testdaten und deren Erzeugung mit berücksichtigen, um nicht während der Testzeit in Engpässe zu geraten. Um geeignete Testdaten zu erzeugen, bietet es sich, abhängig vom Anwendungsfall an, Produktionsdaten zu anonymisieren, synthetische Testdaten zu nutzen oder auf die Verwendung von historisierten Produktionsdaten zurückzugreifen.