¿Cuáles son las métricas principales de 7 KPI de un negocio de pruebas de software?

Bienvenido a nuestra última publicación de blog donde exploraremos los indicadores de rendimiento clave específicos de la industria (KPI) específicos de la industria para las pruebas de software en los mercados artesanales. Como propietarios y artesanos de pequeñas empresas, comprender las métricas de rendimiento de su mercado en línea es crucial para el éxito. Desde las tasas de conversión hasta la satisfacción del cliente, estos KPI proporcionan información valiosa sobre cómo funciona su software y dónde se pueden hacer mejoras. En esta publicación, compartiremos siete KPI específicos que son esenciales para medir y mejorar el rendimiento de sus pruebas de software, lo que le brinda una ventaja competitiva en el mercado.

Eficiencia de detección de defectos (DDE)

Definición

La eficiencia de detección de defectos (DDE) es un indicador clave de rendimiento que mide la efectividad del proceso de prueba de software para identificar defectos en las primeras etapas del desarrollo. Este KPI ayuda a comprender qué tan bien se están ejecutando las actividades de prueba y la calidad del código que se está produciendo. En el contexto comercial, DDE es crítico ya que afecta directamente la calidad general del producto de software, la satisfacción del cliente y la reputación de la empresa. Al medir DDE, las organizaciones pueden garantizar que su software se publique con defectos mínimos, lo que lleva a una mejor experiencia del cliente y reduce los costos de retrabajo.

Cómo calcular

La fórmula para calcular la eficiencia de detección de defectos (DDE) implica el número de defectos identificados durante la fase de prueba dividida por el número total de defectos. Esta relación proporciona información sobre la eficiencia del proceso de prueba para capturar defectos antes de que el software se libere al mercado. Al rastrear este KPI, las empresas pueden monitorear la efectividad de sus esfuerzos de prueba y tomar acciones correctivas para mejorar la calidad de sus productos de software.

Ejemplo

Por ejemplo, si un proyecto de software tiene un total de 100 defectos, y el equipo de prueba identifica 80 defectos durante la fase de prueba, la eficiencia de detección de defectos (DDE) se calcularía de la siguiente manera: DDE = (80/100) * 100 = 80 %. Esto significa que el 80% de los defectos se detectaron durante la fase de prueba, lo que indica un nivel relativamente alto de eficiencia en el proceso de prueba.

Beneficios y limitaciones

Los beneficios de medir DDE incluyen una mejor calidad de software, una mayor satisfacción del cliente y una reducción de los costos de retrabajo. Sin embargo, una limitación de este KPI es que no tiene en cuenta la gravedad de los defectos identificados, y algunos defectos aún pueden pasar el proceso de prueba a pesar de una alta DDE.

Puntos de referencia de la industria

Según los puntos de referencia de la industria, la eficiencia típica de detección de defectos (DDE) para las pruebas de software en los Estados Unidos varía del 70% al 85%. Se considera que las empresas que logran DDE por encima del 85% tienen un rendimiento excepcional en la eficiencia de detección de defectos, mostrando sus rigurosos procesos de prueba y control de calidad.

Consejos y trucos

• Invierta en herramientas de prueba automatizadas para aumentar la eficiencia en la detección de defectos.
• Implemente prácticas de prueba continuas para identificar defectos temprano en el ciclo de vida del desarrollo.
• Proporcione capacitación regular a los equipos de prueba para mejorar sus capacidades de identificación de defectos.

Tasa de aprobación del caso de prueba

Definición

La tasa de aprobación del caso de prueba KPI es una relación que mide el porcentaje de casos de prueba que pasan con éxito en un ciclo de prueba dado. Este KPI es fundamental para medir, ya que proporciona información sobre la calidad general y la preparación del producto de software para su lanzamiento. Es importante en un contexto comercial, ya que afecta directamente la satisfacción del usuario, la reputación y, en última instancia, el éxito del software en el mercado. Una alta tasa de aprobación del caso de prueba indica que el software funciona como se esperaba, mientras que una tasa baja puede indicar la presencia de errores críticos que podrían conducir a experiencias negativas del usuario y daños potenciales de reputación para el negocio.

Cómo calcular

La tasa de aprobación del caso de prueba se calcula dividiendo el número de casos de prueba que pasan por el número total de casos de prueba, y luego multiplicando por 100 para obtener un porcentaje. El numerador representa los casos de prueba exitosos, mientras que el denominador representa los casos de prueba totales ejecutados. Esta relación proporciona una imagen clara de la estabilidad y confiabilidad del software, lo que permite a las empresas medir la efectividad de sus esfuerzos de prueba.

Ejemplo

Por ejemplo, si un ciclo de prueba incluye 100 casos de prueba, y 90 de ellos pasan con éxito, la tasa de aprobación del caso de prueba sería (90/100) * 100, lo que resultó en una tasa de aprobación del 90%.

Beneficios y limitaciones

La ventaja de usar la tasa de aprobación del caso de prueba es que proporciona una medida directa y fácilmente comprensible de la calidad del software. Sin embargo, una limitación potencial es que puede no capturar la gravedad de los errores encontrados en los casos de prueba fallidos. Una alta tasa de aprobación no significa necesariamente la ausencia de problemas críticos, y las empresas deben usar métricas adicionales para obtener una comprensión más integral de la calidad de su software.

Puntos de referencia de la industria

Según los datos de la industria, los puntos de referencia típicos de la tasa de aprobación del caso de prueba van desde 85% a 95% Para productos de software en los Estados Unidos. El rendimiento superior al promedio puede considerarse en 95% a 98%, mientras que los niveles de rendimiento excepcionales pueden exceder 98%.

Consejos y trucos

• Implemente un diseño integral de casos de prueba para cubrir diversos casos y escenarios de uso.
• Aproveche las herramientas de prueba de automatización para acelerar el proceso de prueba y aumentar la cobertura de prueba.
• Revise y refine regularmente las estrategias de prueba basadas en los comentarios de los casos de prueba fallidos.
• Invierta en capacitación continua para que los equipos de prueba se mantengan actualizados con las últimas metodologías y técnicas de prueba.

Porcentaje de cobertura de requisitos

Definición

El porcentaje de cobertura de requisitos es un indicador clave de rendimiento que mide la proporción de requisitos de software que se han probado con el número total de requisitos. Esta relación es fundamental para medir porque proporciona información sobre la minuciosidad e integridad del proceso de prueba de software. En el contexto comercial, el porcentaje de cobertura de requisitos es importante para garantizar que todas las funcionalidades y características del software se prueben adecuadamente, lo que afecta directamente la calidad y la confiabilidad del producto final. Al medir este KPI, las empresas pueden identificar cualquier brecha para probar la cobertura y priorizar áreas que requieren atención adicional para cumplir con las expectativas del usuario y evitar posibles errores o problemas.

Cómo calcular

Para calcular el porcentaje de cobertura de requisitos, divida el número de requisitos que se han probado con éxito por el número total de requisitos, y luego multiplique por 100 para obtener el porcentaje. La fórmula se puede representar como:

Ejemplo

Por ejemplo, supongamos que un proyecto de software tiene un total de 100 requisitos, de los cuales 80 han sido probados a fondo. Para calcular el porcentaje de cobertura de requisitos, usaríamos la fórmula: (80/100) x 100 = 80%. Esto significa que el 80% de los requisitos de software se han probado con éxito, lo que indica un nivel de cobertura relativamente alto.

Beneficios y limitaciones

La ventaja de medir el porcentaje de cobertura de requisitos es que proporciona una clara indicación de la medida en que se han probado los requisitos de software, lo que permite mejoras específicas en el proceso de prueba. Sin embargo, una limitación de este KPI es que no tiene en cuenta la calidad de las pruebas o la criticidad de los requisitos individuales, lo que podría dar lugar a una falsa sensación de seguridad si los requisitos de bajo impacto o no esencial se representan en exceso en las pruebas cobertura.

Puntos de referencia de la industria

Los puntos de referencia de la industria para el porcentaje de cobertura de requisitos pueden variar, pero en la industria de las pruebas de software, un punto de referencia típico para este KPI está cerca 85%. El rendimiento superior al promedio se consideraría en 90% o más alto, mientras que un rendimiento excepcional podría alcanzar tan alto como 95% o más.

Consejos y trucos

• Realice un análisis exhaustivo de los requisitos de software para garantizar que todas las funcionalidades críticas se incluyan en el alcance de la prueba.
• Implementar la trazabilidad de los requisitos para vincular los casos de prueba a requisitos específicos para un mejor seguimiento de cobertura.
• Revise y actualice regularmente la lista de requisitos para reflejar cualquier cambio o adición durante el proceso de desarrollo.

Relación de fuga de defectos

Definición

La relación de fuga de defectos KPI mide el número de defectos encontrados después del lanzamiento en comparación con el número encontrado durante la prueba. Es un indicador esencial de la efectividad del proceso de garantía de calidad y la calidad general del producto de software. Al monitorear esta relación, las empresas pueden evaluar hasta qué punto sus esfuerzos de prueba están identificando y abordando posibles problemas antes de llegar al usuario final.

Cómo calcular

La relación de fuga de defectos se calcula dividiendo el número de defectos encontrados después de la liberación por el número total de defectos encontrados durante la prueba, expresado como un porcentaje. Esta fórmula ayuda a cuantificar la proporción de problemas que no fueron capturados durante la fase de prueba, proporcionando información valiosa sobre la minuciosidad del proceso de control de calidad.

Ejemplo

Por ejemplo, si un producto de software tenía 50 defectos identificados durante las pruebas y se descubrieron 10 defectos adicionales después del lanzamiento, la relación de fuga de defectos sería (10 /50) x 100 = 20%. Esto indica que el 20% de los defectos encontrados después del lanzamiento no se identificaron durante las pruebas.

Beneficios y limitaciones

La relación de fuga de defectos proporciona una clara indicación de la calidad general del software y la efectividad del proceso de control de calidad. Sin embargo, debe usarse junto con otros KPI para obtener una comprensión integral de la calidad. Generalmente es deseable una relación de fuga de defectos baja, pero es importante considerar la naturaleza y la gravedad de los defectos encontrados después del lanzamiento para evaluar completamente su impacto en la experiencia del usuario.

Puntos de referencia de la industria

En toda la industria del desarrollo de software en los Estados Unidos, la relación de fuga de defectos típica varía del 10%al 25%, con un rendimiento excepcional por debajo del 10%. El rendimiento superior al promedio puede caer dentro del rango del 5% al ​​10%, lo que indica un alto nivel de minuciosidad de prueba y control de calidad.

Consejos y trucos

• Implementar pruebas de regresión integrales para minimizar el riesgo de defectos posteriores a la liberación
• Utilice herramientas de prueba automatizadas para mejorar la eficiencia y la precisión en la detección de defectos
• Establecer una clasificación y priorización claras de defectos para centrarse en temas críticos durante las pruebas

Cobertura de prueba automatizada

Definición

La cobertura de prueba automatizada es un indicador clave de rendimiento que mide el porcentaje de la base de código de una aplicación de software que se valida por pruebas automatizadas. Este KPI es fundamental para medir, ya que proporciona información sobre la efectividad del proceso de prueba automatizado para identificar posibles defectos y garantizar la calidad general del software. En un contexto comercial, la cobertura de prueba automatizada afecta directamente la confiabilidad y la estabilidad de un producto de software. Al medir este KPI, las organizaciones pueden medir la minuciosidad de sus esfuerzos de prueba e identificar áreas de la aplicación que pueden requerir un enfoque de prueba adicional, lo que finalmente conduce a una mayor satisfacción del cliente y un riesgo reducido de falla del producto.

Cómo calcular

La fórmula para calcular la cobertura de prueba automatizada implica dividir el número de líneas de código cubiertas por pruebas automatizadas por el número total de líneas de código en la aplicación, y luego multiplicar por 100 para obtener un porcentaje. El numerador representa la extensión del código validado por las pruebas automatizadas, mientras que el denominador representa la base de código completa. Al dividir el primero por el segundo y convertir el resultado en un porcentaje, las organizaciones pueden evaluar la proporción de código cubierto por pruebas automatizadas.

Ejemplo

Por ejemplo, si una aplicación de software consta de 10,000 líneas de código y las pruebas automatizadas cubren 8,000 líneas, la cobertura de prueba automatizada se puede calcular de la siguiente manera: cobertura de prueba automatizada = (8,000 / 10,000) * 100 = 80%. Esto significa que el 80% de la base de código de la aplicación se valida por pruebas automatizadas.

Beneficios y limitaciones

La principal ventaja de medir la cobertura de prueba automatizada es la capacidad de medir la minuciosidad del proceso de prueba automatizado e identificar áreas potenciales de la aplicación que requieren un enfoque de prueba adicional. Sin embargo, una limitación de este KPI es que no proporciona información sobre la calidad o efectividad de las pruebas en sí, ya que algunas líneas de código pueden cubrirse superficialmente sin una validación significativa. Por lo tanto, es importante que las organizaciones complementen la cobertura de prueba automatizada con métricas de calidad adicionales para garantizar esfuerzos de prueba integrales.

Puntos de referencia de la industria

Dentro del contexto de los EE. UU., Los puntos de referencia de cobertura de prueba automatizados típicos van desde 70% a 85% En varias industrias de desarrollo de software. Los niveles de rendimiento superiores al promedio pueden exceder 90% cobertura, mientras que las organizaciones excepcionales pueden lograr 95% o mayor cobertura de prueba automatizada.

Consejos y trucos

• Revise y actualice regularmente los suites de prueba automatizados para garantizar la alineación con los cambios en la base de código de la aplicación.
• Implementar herramientas de cobertura de código para identificar áreas de la aplicación que carecen de cobertura de prueba automatizada.
• Aproveche los procesos de revisión del código para evaluar la calidad de las pruebas automatizadas y mejorar la efectividad general de la estrategia de prueba.

Tiempo medio para detectar (MTTD)

Definición

El tiempo medio para detectar (MTTD) es un indicador de rendimiento clave que mide el tiempo promedio necesario para identificar y detectar un defecto o error en el proceso de desarrollo y prueba de software. Es un KPI crítico porque refleja la eficiencia y la efectividad de los esfuerzos de garantía de calidad para identificar problemas dentro del software antes de que se libere a los usuarios finales. Al medir MTTD, las empresas pueden evaluar su capacidad de detectar y abordar de manera proactiva defectos potenciales, lo que puede afectar la experiencia del usuario y la reputación del software.

Cómo calcular

El tiempo medio de detectar (MTTD) se calcula dividiendo el tiempo total necesario para detectar defectos por el número de defectos detectados. Esta relación proporciona información sobre el tiempo promedio que se necesita para identificar y abordar los problemas en el proceso de prueba de software. Un MTTD inferior indica que los defectos se detectan más rápidamente, lo que lleva a prácticas de garantía de calidad más eficientes.

Ejemplo

Por ejemplo, si un equipo de prueba de software pasa un total de 100 horas detectando y abordando defectos, e identifican un total de 20 defectos durante ese tiempo, el tiempo medio de detectar (MTTD) se calcularía de la siguiente manera: MTTD = 100 horas / / / 20 defectos = 5 horas por defecto. Esto significa que, en promedio, el equipo tarda 5 horas en detectar y abordar cada defecto dentro del software.

Beneficios y limitaciones

La ventaja de medir MTTD es que proporciona información sobre la eficiencia del proceso de garantía de calidad, lo que permite a las empresas identificar áreas para mejorar y optimizar la detección de defectos. Sin embargo, una limitación de MTTD es que no puede capturar la complejidad o gravedad de los defectos detectados, por lo que pueden ser necesarias métricas adicionales para proporcionar una visión holística de la calidad del software.

Puntos de referencia de la industria

Según los puntos de referencia de la industria, el MTTD promedio en la industria de desarrollo y pruebas de software varía de 4 a 8 horas por defecto. Sin embargo, las organizaciones de alto rendimiento pueden lograr MTTD de 2 horas por defecto o menos, lo que indica un enfoque altamente eficiente y proactivo para la detección de defectos.

Consejos y trucos

• Implementar herramientas de prueba automatizadas para acelerar el proceso de detección de defectos.
• Revise y optimice regularmente las metodologías de prueba para reducir MTTD.
• Fomentar la colaboración entre el desarrollo y los equipos de control de calidad a optimizar la identificación de defectos.
• Invierta en capacitación continua y desarrollo de habilidades para probar equipos para mejorar la eficiencia de detección de defectos.

Recuento de defectos posteriores a la liberación

Definición

El recuento de defectos posteriores a la liberación es un indicador de rendimiento clave que mide el número de defectos identificados en un producto de software después de haber sido lanzado al mercado o los usuarios finales. Este KPI es fundamental para medir, ya que proporciona información sobre la efectividad del proceso de garantía de calidad, el nivel de satisfacción del cliente y el impacto general en la reputación comercial. Ayuda a identificar áreas para mejorar y prevenir futuros defectos, contribuyendo en última instancia al éxito de la empresa.

Cómo calcular

La fórmula para calcular el recuento de defectos posteriores a la liberación es simplemente contar el número de defectos identificados en el software después de su lanzamiento. El recuento incluye cualquier error, problemas o errores que afecten la funcionalidad, el rendimiento o la experiencia del usuario del software. Al realizar un seguimiento de estos defectos, el negocio puede evaluar la calidad del producto y la efectividad de los procesos de prueba.

Ejemplo

Por ejemplo, si un producto de software tuviera 20 defectos informados después del lanzamiento, el recuento de defectos posteriores a la liberación para esa versión en particular sería 20. Estos datos se pueden usar para comparar con versiones anteriores o puntos de referencia de la industria para evaluar la calidad del software y la eficiencia de el proceso de prueba.

Beneficios y limitaciones

El beneficio de rastrear el recuento de defectos posteriores a la liberación es que proporciona información sobre la calidad del software y ayuda a identificar áreas de mejora. Sin embargo, una limitación es que no proporciona detalles sobre la gravedad de los defectos o el impacto en los usuarios finales, lo que puede requerir KPI o métricas adicionales para considerarse.

Puntos de referencia de la industria

Según los puntos de referencia de la industria, el recuento típico de defectos posteriores a la liberación para productos de software en los Estados Unidos varía de 0 a 5 defectos por cada 1,000 líneas de código. El rendimiento superior al promedio se consideraría de 0 a 2 defectos por cada 1,000 líneas de código, mientras que el rendimiento excepcional sería 0 defectos por cada 1,000 líneas de código.

Consejos y trucos

• Implemente procesos de prueba exhaustivos antes de la versión de software.
• Fomentar los comentarios de los usuarios e incorporar informes de defectos para la mejora continua.
• Revise regularmente los recuentos de defectos posteriores a la liberación y establezca objetivos de mejora.