{"id":8721,"date":"2018-02-19T17:43:08","date_gmt":"2018-02-19T16:43:08","guid":{"rendered":"http:\/\/www.mtp.es\/?p=8721"},"modified":"2018-02-19T17:43:08","modified_gmt":"2018-02-19T16:43:08","slug":"proceso-de-pruebas-optimizado-y-predictivo","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/mtp.global\/es\/blog\/archivo\/proceso-de-pruebas-optimizado-y-predictivo\/","title":{"rendered":"Proceso de pruebas optimizado y predictivo"},"content":{"rendered":"<p>Ya ha llovido mucho desde que las empresas especializadas en <a href=\"https:\/\/mtp.global\/es\/aseguramiento-de-la-calidad\"><strong>calidad del software<\/strong><\/a> utilizaban un proceso de <strong>testing software<\/strong> tradicional a trav\u00e9s del cual, por medio del an\u00e1lisis de un conjunto de requisitos, dise\u00f1aban unos casos de prueba que eran ejecutados. Esta ejecuci\u00f3n permit\u00eda decidir si el software era apto o no para ser promocionado al entorno de producci\u00f3n.<\/p>\n<p>Se trataba de un proceso impredecible y no optimizado, que no garantizaba un nivel de calidad determinado al final del mismo. Al no disponer de valores esperados no hab\u00eda posibilidad de identificar desviaciones durante las pruebas y, por tanto, resultaba complicado adoptar acciones correctivas. A modo de ejemplo, en un proyecto en el que tras haber ejecutado el 50% de los casos de prueba se hubieran detectado 35 defectos, no exist\u00eda una forma objetiva de determinar si eran muchos o pocos y actuar en consecuencia.<\/p>\n<p>Desde hace varios a\u00f1os, y con la evoluci\u00f3n y mejora de los procesos de pruebas derivadas del uso de modelos de referencia tipo TMMi, los procesos de pruebas se han ido perfeccionando hasta llegar al punto de resultar predecibles, adem\u00e1s de estar estad\u00edsticamente optimizados y controlados. Esto significa que ya es posible vaticinar el rendimiento del proceso de pruebas y tomar acciones correctivas en caso de existir desv\u00edos. De esta forma, las pruebas de los proyectos se basan en m\u00e9todos estad\u00edsticos que permiten pronosticar la calidad del producto, determinar aquellas partes del software m\u00e1s cr\u00edticas y decidir d\u00f3nde aplicar un mayor esfuerzo en pruebas. Todo ello redunda en una mayor <strong>madurez de los procesos de pruebas<\/strong>, logrando que resulten mucho m\u00e1s eficaces al facilitarse la detecci\u00f3n de defectos con un menor esfuerzo.<\/p>\n<p>En la pr\u00e1ctica esto se traduce en disponer de perfiles de proyecto basados en datos hist\u00f3ricos, que permitan prever qu\u00e9 es lo que va a suceder con futuros proyectos que cumplan el perfil. Un perfil consiste en la tipificaci\u00f3n de un conjunto de proyectos de pruebas que comparten una serie de factores o caracter\u00edsticas similares,\u00a0 de tal forma que el perfil de proyecto sirva de referencia para futuros proyectos similares. Los perfiles se definen en funci\u00f3n de las necesidades de la organizaci\u00f3n y caracter\u00edsticas de los proyectos en base a factores como:<\/p>\n<ul>\n<li>Porcentaje de uso de funcionalidades del sistema por parte del usuario final<\/li>\n<li>Criticidad de las funcionalidades por parte de Negocio<\/li>\n<li>N\u00famero de defectos en pruebas por funcionalidad<\/li>\n<li>N\u00famero de defectos en producci\u00f3n por funcionalidad<\/li>\n<li>Esfuerzo en <strong>pruebas funcionales<\/strong><\/li>\n<\/ul>\n<p>Una vez definidos los perfiles y sus valores, el siguiente paso ser\u00eda delimitar la tolerancia o l\u00edmite de desviaci\u00f3n aceptables; esto es, el valor a partir del cual consideremos que el desv\u00edo es lo suficientemente importante como para tomar acciones correctivas. Definidos los perfiles y las tolerancias obtendremos el rendimiento del proceso estabilizado y la l\u00ednea base establecida para controlar el rendimiento del proceso de forma estad\u00edstica.<\/p>\n<p>Ante un nuevo proyecto de pruebas de <strong>software quality assurance<\/strong>, su perfil asociado nos indicar\u00e1 qu\u00e9 es lo que se prev\u00e9 que ocurra en cuanto a n\u00famero de incidencias por funci\u00f3n \/ funcionalidad \/ sistema o componente tanto en fase pruebas como en producci\u00f3n; qu\u00e9 partes del software son m\u00e1s cr\u00edticas en cuanto a importancia para Negocio y\/o nivel de uso por parte del usuario, o tambi\u00e9n cu\u00e1l deber\u00eda ser el esfuerzo \u00f3ptimo dedicado a<strong> testing software<\/strong> en los distintos m\u00f3dulos del mismo.<\/p>\n<p>La informaci\u00f3n proporcionada por el perfil nos permite poner foco en aquellos aspectos realmente importantes, bien por su criticidad, bien por su nivel de defecto, e incrementar la cobertura de pruebas de <strong>calidad del software<\/strong>. Asimismo, durante la ejecuci\u00f3n de pruebas nos aporta los datos necesarios para tomar acciones correctivas en caso de detectar desviaciones con respecto al perfil definido. As\u00ed, por ejemplo, se puede tomar la decisi\u00f3n de suspender las pruebas ante un exceso de defectos detectados o, por el contrario, poner el foco en otra parte del software en caso de descubrir menos defectos de los esperados.<\/p>\n<p>En servicios de pruebas de <strong>calidad del software<\/strong> en un sector que tradicionalmente requiere de un proceso de pruebas muy efectivo, como es el sector Telco, es posible definir multitud de perfiles de proyectos. A modo de ejemplo, para el proceso de alta de cliente se puede definir un perfil que englobe los cuatro sistemas por los que pasa este proceso -CRM, Integraci\u00f3n, Backend y Plataforma red-, algo que permite determinar:<\/p>\n<ul>\n<li>N\u00famero y porcentaje de defectos en cada sistema, tanto en pruebas como en producci\u00f3n<\/li>\n<li>Esfuerzo en pruebas de <strong>quality assurance<\/strong> dedicado a cada sistema<\/li>\n<li>N\u00famero y porcentaje de casos de prueba utilizados para cada sistema<\/li>\n<li>Tipolog\u00eda de defectos rechazados de cada sistema<\/li>\n<li>Porcentaje de uso de cada sistema por parte de Negocio<\/li>\n<li>Porcentaje de criticidad de cada sistema<\/li>\n<\/ul>\n<p>Un proceso de pruebas de <strong>software quality assurance<\/strong> optimizado y predictivo permite aumentar el ratio de detecci\u00f3n de defectos en un 15%, ya que pone foco en aquellos aspectos m\u00e1s conflictivos del software. Adem\u00e1s, logra reducir el ratio de esfuerzos vs detecci\u00f3n de defectos en un 10%, haci\u00e9ndolo mucho m\u00e1s eficiente. Por otra parte, el ahorro de costes del servicio de pruebas se estima en el 12%. En definitiva, ser\u00e1 un proceso mucho m\u00e1s eficaz, efectivo, predecible y controlado.<\/p>\n<p><strong>Por Javier de la Plaza<br \/>\nResponsable del \u00c1rea de UX de MTP y TMMi Assessor<\/strong><\/p>\n<p><strong>Mar\u00eda Mart\u00edn<br \/>\nResponsable de Soporte y Calidad Oficina QA<\/strong><\/p>\n<p><!-- end HubSpot Call-to-Action Code --><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Ya ha llovido mucho desde que las empresas especializadas en calidad del software utilizaban un proceso de testing software tradicional a trav\u00e9s del cual, por medio del an\u00e1lisis de un conjunto de requisitos, dise\u00f1aban unos casos de prueba que eran ejecutados. 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