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# Effektives Testreporting: Vom Datenaufwand zum Führungswerkzeug

            **Podcast:**

   [Software Testing & Qualität - Testautomatisierung, KI & Agilität](/podcast/software-testing-qualitaet-testautomatisierung-ki-agilitaet)

              **Erscheinungsdatum:**

   17. März 2026

            **Länge:**

   00:25:59

    [         Link zur Episode (extern)   ](https://www.richard-seidl.com/de/podcast/testreporting-framework)

 ![Effektives Testreporting ohne Overhead - Matthias Gross](https://www.botcaster.de/sites/default/files/styles/podcast_n_episode_metadata_image_1x/public/2026-08/0619b458-4422-43fb-9231-9b4e07fd9bed.jpg.webp?itok=juDxMv5y)

###   Effektives Testreporting ohne Overhead - Matthias Gross

   17. März 2026 · [Software Testing & Qualität - Testautomatisierung, KI & Agilität](/podcast/software-testing-qualitaet-testautomatisierung-ki-agilitaet)

Testreporting gilt oft als trockene Pflichtübung, doch was, wenn es zum entscheidenden Navigationsinstrument wird, das ein Projekt sicher durch stürmische Gewässer steuert? In einer Episode des Podcasts *Software Testing & Qualität* zeigt der Host Richard Seidl gemeinsam mit seinem Gast Matthias Groß, einem erfahrenen Testmanager, wie Reporting von einer reinen Datensammlung zu einem echten Führungswerkzeug wird. Matthias, den Richard schon lange für seinen pragmatischen und professionellen Ansatz schätzt, stellt eine leichtgewichtige und zugleich robuste Fünf-Schritte-Struktur vor, die auf einer klaren 3x3-Matrix basiert. Diese Folge ist ein Muss für alle Testmanager, Projektleiter und Qualitätsverantwortliche, die ihre Projekte nicht nur dokumentieren, sondern aktiv und vorausschauend lenken wollen.

## Das Wichtigste auf einen Blick

- **Reporting als Führungsinstrument:** Ein gutes Testreporting ist mehr als nur eine Statusmeldung. Es ist ein Steuerungswerkzeug, das besonders in kritischen Projektphasen - wie bei einer Schiffsfahrt in hohem Wellengang - dabei hilft, fundierte Entscheidungen zu treffen und den Kurs zu halten.
- **Die 3x3-Matrix als Kernstück:** Der von Matthias vorgestellte Ansatz strukturiert das Reporting in einer 3x3-Matrix. Die Spalten repräsentieren die fachlichen Artefakte (Testvorbereitung, Testausführung, Fehler), während die Zeilen verschiedene Dimensionen abbilden (Ist-Zustand, zeitlicher Verlauf, Datenqualität).
- **Von der Vergangenheit in die Zukunft blicken:** Die Analyse historischer Verlaufsdaten ist essenziell, um realistische Prognosen zu erstellen. Erst durch den Vergleich von geplanter und tatsächlicher Geschwindigkeit lässt sich erkennen, ob das Projektziel zum geplanten Termin erreichbar ist.
- **Ohne saubere Daten keine verlässliche Aussage:** Die Qualität der zugrundeliegenden Daten ist entscheidend. Ein internes Kontrollsystem (IKS) überwacht wichtige Attribute und dient als interner Indikator dafür, wie vertrauenswürdig die Kennzahlen des Reportings sind.
- **Automatisierung schafft Freiräume:** Ein manuell erstelltes Reporting ist fehleranfällig und zeitintensiv. Matthias plädiert für eine konsequente Automatisierung, die Daten aus Tools wie Jira extrahiert, aufbereitet und für die Visualisierung bereitstellt, sodass der Fokus auf Analyse und Steuerung liegen kann.
- **KI als Ergänzung, nicht als Ersatz:** Experimente mit KI zeigen, dass es möglich ist, interaktiv mit den Projektdaten zu chatten, um neue Erkenntnisse zu gewinnen. Dies ersetzt jedoch nicht das standardisierte, lineare Reporting, das für Konsistenz und Vergleichbarkeit sorgt.

## Die Schiffsfahrt als Metapher: Warum Testreporting ein Führungsinstrument ist

Um das oft als abstrakt empfundene Thema Testreporting greifbar zu machen, nutzt Matthias das Bild einer Schiffsfahrt. Ein Projekt bei Sonnenschein und ruhiger See zu steuern, ist einfach. Die wahre Kunst des Kapitäns - und des Testmanagers - zeigt sich jedoch bei Sturm und fünf Meter hohen Wellen. In solchen turbulenten Phasen, wenn der Horizont kaum noch zu erkennen ist, wird ein verlässliches Reporting zum unverzichtbaren Navigationsinstrument. Es liefert die notwendigen Daten, um die aktuelle Position exakt zu bestimmen, den Kurs zu korrigieren und das Schiff sicher ans Ziel zu bringen. Diese Metapher unterstreicht, dass Reporting nicht nur der Dokumentation dient, sondern ein aktives Werkzeug zur Führung und Steuerung ist.

## Das Herzstück: Die 3x3-Matrix für den perfekten Überblick

Der Kern von Matthias' Ansatz ist eine 3x3-Matrix, die eine umfassende und gleichzeitig übersichtliche Sicht auf den Projektstatus ermöglicht. Diese Struktur hat sich über Jahre in verschiedenen Projekten bewährt, da sie sich auf die wesentlichen Aspekte konzentriert.

Die **drei Spalten** repräsentieren die zentralen fachlichen Artefakte des Testprozesses:

1. **Testvorbereitung:** Wie weit ist die Erstellung der Testfälle fortgeschritten? Sind alle Grundlagen für die Durchführung geschaffen?
2. **Testausführung:** Wie ist der Status der durchgeführten Tests? Wie viele Tests sind bestanden (Passed), fehlgeschlagen (Failed) oder noch offen?
3. **Fehler (Defects):** Wie viele Fehler wurden gefunden? Wie hoch ist die Anzahl kritischer Fehler, und wie schnell werden sie behoben?

Die **drei Zeilen** beleuchten diese Artefakte aus unterschiedlichen Dimensionen:

1. **Ist-Zustand:** Eine Momentaufnahme der aktuellen Situation, oft visualisiert durch Kuchendiagramme, die den prozentualen Fortschritt zeigen (z. B. 80 % der Testvorbereitung abgeschlossen).
2. **Zeitlicher Verlauf:** Eine historische Betrachtung, die zeigt, wie sich die Kennzahlen über die letzten Tage und Wochen entwickelt haben. Diese Trendkurven sind entscheidend, um die Dynamik des Projekts zu verstehen.
3. **Internes Kontrollsystem (IKS):** Eine Kennzahl zur Messung der Datenqualität. Sie gibt an, wie verlässlich die Daten sind, auf denen das Reporting basiert.

Diese neun Felder ergeben zusammen ein Dashboard, das den meisten Stakeholdern laut Matthias in 95 % der Fälle alle notwendigen Informationen liefert.

## Von der Historie zur Prognose: Vorausschauend steuern statt nur reagieren

Ein reines Status-Reporting blickt nur in den Rückspiegel. Der eigentliche Mehrwert entsteht, wenn man die historischen Daten nutzt, um eine Prognose für die Zukunft zu erstellen. Matthias erklärt, dass er auf Basis der Verlaufskurven - also der tatsächlichen Performance des Teams in den letzten Wochen - kalkuliert, wie lange es dauern wird, das definierte Ziel zu erreichen. Oft kollidiert diese Prognose mit dem fixen Go-Live-Termin. Wenn die Berechnung ergibt, dass das Ziel erst in Kalenderwoche 28 erreicht wird, der Go-Live aber für Kalenderwoche 25 geplant ist, entsteht eine Lücke von drei Wochen. Genau hier wird das Reporting zum Führungsinstrument. Es schafft eine faktenbasierte Grundlage, um mit dem Management über notwendige Maßnahmen zu diskutieren: Verschieben wir das Release? Investieren wir mehr Ressourcen? Oder weichen wir den Zielkorridor auf und akzeptieren ein höheres Restrisiko?

## Die unterschätzte Grundlage: Datenqualität mit dem Internen Kontrollsystem (IKS)

Jedes Reporting ist nur so gut wie die Daten, auf denen es beruht. Fehlerhafte oder unvollständige Daten führen zu falschen Schlussfolgerungen und fatalen Entscheidungen. Um dies zu verhindern, integriert Matthias eine eigene Zeile für ein internes Kontrollsystem (IKS) in seine Matrix. Dieses IKS misst die Qualität der für das Reporting relevanten Attribute in Tools wie Jira. Als Beispiel nennt er das Feld Teilprojekt. Wenn dieses Feld nicht korrekt gepflegt ist - etwa weil es leer ist, ein falsches Teilprojekt enthält oder mehrere Einträge hat -, werden die betroffenen Testfälle im Reporting falsch zugeordnet oder gehen ganz unter. Das IKS prüft automatisiert solche Regeln und gibt einen Prozentwert für die Datenqualität aus. Dieser Wert ist primär eine interne Steuerungsgröße für den Testmanager. Fällt er unter einen bestimmten Schwellenwert, ist das ein Alarmsignal. Es bedeutet, dass der nach außen kommunizierte Status ungenau ist und im Hintergrund dringend Maßnahmen zur Datenbereinigung ergriffen werden müssen.

## Effizienz durch Automatisierung: Vom Jira-Ticket zum Management-Dashboard

Der gesamte Prozess der Reporterstellung sollte laut Matthias so weit wie möglich automatisiert werden, um manuelle Arbeit zu minimieren und Konsistenz zu gewährleisten. In seinem Projekt wird ein Python-Skript eingesetzt, das über die Jira-API alle relevanten Daten inklusive der kompletten Tickethistorie (`ExpandChangeLog`) extrahiert. Das Skript bereitet diese Daten auf, bereinigt sie und erzeugt wöchentliche Snapshots. Diese aufbereiteten Rohdaten werden anschließend in eine Excel-Datei geladen. Dort werden mithilfe von Pivot-Tabellen die finalen Diagramme und Kennzahlen für das Dashboard erstellt. Diese Trennung von Datenaufbereitung (Python) und Visualisierung (Excel) hat einen entscheidenden Vorteil: Auch Teammitglieder ohne Programmierkenntnisse können flexibel neue Auswertungen erstellen, indem sie einfach neue Pivot-Tabellen anlegen. Das finale Dashboard wird als PDF an das Management verteilt, während technisch versiertere Stakeholder direkten Zugriff auf die Excel-Datei erhalten, um bei Bedarf tiefer in die Daten eintauchen zu können.

## Praktische Schritte: Dein Fahrplan zum besseren Testreporting

Basierend auf dem im Podcast vorgestellten Ansatz von Matthias Groß kannst du dein eigenes Testreporting mit den folgenden fünf Schritten auf ein neues Level heben:

1. **Definiere dein Ziel:** Kläre zu Beginn gemeinsam mit allen relevanten Stakeholdern, was das Ziel des Testprozesses ist. Definiere klare Endekriterien (Definition of Done), beispielsweise eine angestrebte Testabdeckung und eine maximale Anzahl offener kritischer Fehler.
2. **Baue die 3x3-Matrix auf:** Strukturiere dein Reporting nach den drei Spalten (Testvorbereitung, Testausführung, Fehler) und den drei Zeilen (Ist-Zustand, Verlauf, Datenqualität/IKS). Beginne damit, die Felder nach und nach mit sinnvollen Kennzahlen zu füllen.
3. **Erstelle eine Prognose:** Nutze die Verlaufsdaten, um eine fundierte Vorhersage zu treffen, wann das definierte Ziel voraussichtlich erreicht wird. Visualisiere die Lücke zwischen Prognose und Plan, um Handlungsbedarf aufzuzeigen.
4. **Überwache die Datenqualität:** Identifiziere die kritischen Felder und Attribute in deinem Testmanagement-Tool. Definiere Regeln für deren korrekte Pflege und implementiere eine automatisierte Prüfung (dein IKS), um die Qualität deiner Datengrundlage sicherzustellen.
5. **Automatisiere den Prozess:** Schaffe einen robusten, automatisierten Workflow von der Datenextraktion aus deinen Quellsystemen (z. B. Jira) über die Aufbereitung bis hin zur Visualisierung. Dadurch wird dein Reporting nicht nur effizienter, sondern auch zuverlässiger und regelmäßiger verfügbar.

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  **Zusammengefasst von Anja Schirwinski**

Ich beschäftige mich beruflich wie privat mit Künstlicher Intelligenz - von konkreten Tools im Arbeitsalltag bis zu den größeren Fragen, die dabei aufkommen. Viele der Themen, die in Podcasts besprochen werden, begegnen mir in Projekten immer wieder. Deshalb fasse ich hier die für mich interessantesten Podcastfolgen zusammen und ordne sie aus der Praxis ein.

[Mehr über das Projekt Botcaster](/ueber-uns)

##  Themen

 - [  Testen und Qualität  ](/podcasts/themen/testen-qualitaet)

**Hinweis:** *Diese Zusammenfassung wurde mit Hilfe von KI aus dem Transkript der Podcast-Episode generiert.*

Alle Inhalte auf Botcaster beruhen auf öffentlich zugänglichen Podcasts rund um Künstliche Intelligenz. Wir fassen die Episoden nach bestem Wissen zusammen, übernehmen jedoch keine Gewähr für Vollständigkeit, Aktualität oder Richtigkeit der Inhalte. Die Rechte an den Original-Podcasts und -Inhalten liegen ausschließlich bei den jeweiligen Urheber:innen.

         ## Shownotes

   In dieser Episode spreche ich mit Matthias Gross über ein Thema, das viele als trocken empfinden, aber in Projekten überlebenswichtig ist: Testreporting. Matthias zeigt seine 3x3-Matrix-Methode, mit der er Testfortschritt überwachen kann – von der Vorbereitung über die Ausführung bis zum Fehlermanagement. Er automatisiert nicht nur sein Testmanagement Dashboard, sondern überwacht auch die Datenqualität seiner Metriken mit einem internen Kontrollsystem. Statt 1000 Kennzahlen liefert sein Ansatz genau die neun Felder, die wirklich zählen – und er erklärt, warum gutes Testreporting wie Navigation auf hoher See funktioniert.