Quais são as 7 principais métricas de um negócio de testes de software?

Bem-vindo à nossa última postagem no blog, onde exploraremos os principais indicadores essenciais de desempenho (KPIs) específicos da indústria para testes de software em mercados artesanais. Como proprietários de pequenas empresas e artesãos, entender as métricas de desempenho do seu mercado on -line é crucial para o sucesso. Das taxas de conversão à satisfação do cliente, esses KPIs fornecem informações valiosas sobre como seu software está executando e onde as melhorias podem ser feitas. Nesta postagem, compartilharemos sete KPIs específicos que são essenciais para medir e melhorar o desempenho de seus testes de software, oferecendo uma vantagem competitiva no mercado.

Eficiência de detecção de defeitos (DDE)

Definição

A eficiência da detecção de defeitos (DDE) é um indicador de desempenho essencial que mede a eficácia do processo de teste de software na identificação de defeitos nos estágios iniciais do desenvolvimento. Este KPI ajuda a entender o quão bem as atividades de teste estão sendo executadas e a qualidade do código que está sendo produzido. No contexto comercial, o DDE é fundamental, pois afeta diretamente a qualidade geral do produto de software, a satisfação do cliente e a reputação da empresa. Ao medir o DDE, as organizações podem garantir que seu software seja liberado com defeitos mínimos, levando a uma melhor experiência do cliente e custos reduzidos de retrabalho.

Como calcular

A fórmula para calcular a eficiência da detecção de defeitos (DDE) envolve o número de defeitos identificados durante a fase de teste dividida pelo número total de defeitos. Esse índice fornece informações sobre a eficiência do processo de teste na captura de defeitos antes que o software seja lançado no mercado. Ao rastrear esse KPI, as empresas podem monitorar a eficácia de seus esforços de teste e tomar ações corretivas para melhorar a qualidade de seus produtos de software.

Exemplo

Por exemplo, se um projeto de software tiver um total de 100 defeitos e a equipe de teste identificar 80 defeitos durante a fase de teste, a eficiência da detecção de defeitos (DDE) seria calculada da seguinte forma: DDE = (80 /100) * 100 = 80 %. Isso significa que 80% dos defeitos foram detectados durante a fase de teste, indicando um nível relativamente alto de eficiência no processo de teste.

Benefícios e limitações

Os benefícios da medição do DDE incluem melhoria da qualidade do software, satisfação aprimorada do cliente e custos reduzidos de retrabalho. No entanto, uma limitação desse KPI é que ele não explica a gravidade dos defeitos identificados, e alguns defeitos ainda podem deslizar pelo processo de teste, apesar de um DDE alto.

Benchmarks da indústria

De acordo com os benchmarks da indústria, a eficiência típica de detecção de defeitos (DDE) para testes de software nos Estados Unidos varia de 70% a 85%. As empresas que atingem o DDE acima de 85% são consideradas como tendo desempenho excepcional na eficiência da detecção de defeitos, mostrando seus rigorosos processos de teste e controle de qualidade.

Dicas e truques

• Invista em ferramentas de teste automatizadas para aumentar a eficiência na detecção de defeitos.
• Implemente práticas de teste contínuas para identificar defeitos no início do ciclo de vida do desenvolvimento.
• Forneça treinamento regular às equipes de teste para melhorar seus recursos de identificação de defeitos.

Taxa de aprovação no caso de teste

Definição

A taxa de passagem do caso de teste KPI é uma proporção que mede a porcentagem de casos de teste que passam com sucesso em um determinado ciclo de teste. Esse KPI é fundamental para medir, pois fornece informações sobre a qualidade e a prontidão geral do produto de software para lançamento. É importante em um contexto comercial, pois afeta diretamente a satisfação do usuário, a reputação e, finalmente, o sucesso do software no mercado. Uma alta taxa de passagem do caso de teste indica que o software está funcionando como esperado, enquanto uma taxa baixa pode sinalizar a presença de bugs críticos que podem levar a experiências negativas do usuário e potenciais danos à reputação para os negócios.

Como calcular

A taxa de aprovação do caso de teste é calculada dividindo o número de casos de teste que passam pelo número total de casos de teste e, em seguida, multiplicando por 100 para obter uma porcentagem. O numerador representa os casos de teste bem -sucedidos, enquanto o denominador representa o total de casos de teste executados. Esse índice fornece uma imagem clara da estabilidade e confiabilidade do software, permitindo que as empresas avaliem a eficácia de seus esforços de teste.

Exemplo

Por exemplo, se um ciclo de teste incluir 100 casos de teste e 90 deles passam com sucesso, a taxa de passagem do caso de teste seria (90/100) * 100, resultando em uma taxa de aprovação de 90%.

Benefícios e limitações

A vantagem de usar a taxa de passagem do caso de teste é que ela fornece uma medida direta e facilmente compreensível da qualidade do software. No entanto, uma limitação potencial é que ela pode não capturar a gravidade dos bugs encontrados nos casos de teste com falha. Uma alta taxa de aprovação não significa necessariamente a ausência de questões críticas, e as empresas devem usar métricas adicionais para obter uma compreensão mais abrangente da qualidade de seu software.

Benchmarks da indústria

De acordo com os dados do setor, os benchmarks típicos da taxa de aprovação de casos de teste variam de 85% a 95% Para produtos de software nos Estados Unidos. O desempenho acima da média pode ser considerado em 95% a 98%, enquanto níveis de desempenho excepcionais podem exceder 98%.

Dicas e truques

• Implemente o design abrangente do caso de teste para cobrir vários casos de uso e cenários.
• Aproveite as ferramentas de teste de automação para agilizar o processo de teste e aumentar a cobertura do teste.
• Revise regularmente e refine estratégias de teste com base no feedback dos casos de teste com falha.
• Invista em treinamento contínuo para testar as equipes para permanecer atualizadas com as mais recentes metodologias e técnicas de teste.

Porcentagem de cobertura de requisitos

Definição

A porcentagem de cobertura de requisitos é um indicador de desempenho essencial que mede a proporção de requisitos de software que foram testados em relação ao número total de requisitos. Essa proporção é fundamental para medir porque fornece informações sobre a rigor e a integridade do processo de teste de software. No contexto dos negócios, é importante o porcentagem de cobertura de requisitos para garantir que todas as funcionalidades e recursos do software estejam sendo testados adequadamente, o que afeta diretamente a qualidade e a confiabilidade do produto final. Ao medir esse KPI, as empresas podem identificar quaisquer lacunas no teste de cobertura e priorizar áreas que exigem atenção adicional para atender às expectativas do usuário e evitar bugs ou problemas em potencial.

Como calcular

Para calcular a porcentagem de cobertura de requisitos, divida o número de requisitos que foram testados com sucesso pelo número total de requisitos e, em seguida, multiplique por 100 para obter a porcentagem. A fórmula pode ser representada como:

Exemplo

Por exemplo, vamos supor que um projeto de software tenha um total de 100 requisitos, dos quais 80 foram testados minuciosamente. Para calcular a porcentagem de cobertura de requisitos, usaríamos a fórmula: (80 /100) x 100 = 80%. Isso significa que 80% dos requisitos de software foram testados com sucesso, indicando um nível relativamente alto de cobertura.

Benefícios e limitações

A vantagem de medir a porcentagem de cobertura de requisitos é que ela fornece uma indicação clara da extensão em que os requisitos de software foram testados, permitindo melhorias direcionadas no processo de teste. No entanto, uma limitação deste KPI é que ele não explica a qualidade dos testes ou a criticidade dos requisitos individuais, o que pode resultar em uma falsa sensação de segurança se requisitos de baixo impacto ou não essencial estiverem super-representados no teste cobertura.

Benchmarks da indústria

Os benchmarks da indústria para a porcentagem de cobertura de requisitos podem variar, mas na indústria de testes de software, uma referência típica para este KPI está por perto 85%. O desempenho acima da média seria considerado em 90% ou mais alto, embora o desempenho excepcional possa atingir tão alto quanto 95% ou mais.

Dicas e truques

• Realize uma análise completa dos requisitos de software para garantir que todas as funcionalidades críticas sejam incluídas no escopo de teste.
• Implementar a rastreabilidade dos requisitos para vincular os casos de teste a requisitos específicos para melhor rastreamento de cobertura.
• Revise regularmente e atualize a lista de requisitos para refletir quaisquer alterações ou adições durante o processo de desenvolvimento.

Taxa de vazamento de defeitos

Definição

A taxa de vazamento de defeito KPI mede o número de defeitos encontrados após o lançamento em comparação com o número encontrado durante o teste. É um indicador essencial da eficácia do processo de garantia da qualidade e da qualidade geral do produto de software. Ao monitorar essa proporção, as empresas podem avaliar até que ponto seus esforços de teste estão identificando e abordando possíveis problemas antes de atingirem o usuário final.

Como calcular

A taxa de vazamento de defeito é calculada dividindo o número de defeitos encontrados após o lançamento pelo número total de defeitos encontrados durante o teste, expressos como uma porcentagem. Essa fórmula ajuda a quantificar a proporção de questões que não foram capturadas durante a fase de teste, fornecendo informações valiosas sobre a rigor do processo de controle de qualidade.

Exemplo

Por exemplo, se um produto de software tivesse 50 defeitos identificados durante o teste e mais 10 defeitos foram descobertos após a liberação, a taxa de vazamento de defeitos seria (10/50) x 100 = 20%. Isso indica que 20% dos defeitos encontrados após a liberação não foram identificados durante o teste.

Benefícios e limitações

O índice de vazamento de defeitos fornece uma indicação clara da qualidade geral do software e da eficácia do processo de controle de qualidade. No entanto, deve ser usado em conjunto com outros KPIs para obter uma compreensão abrangente da qualidade. Uma baixa taxa de vazamento de defeitos é geralmente desejável, mas é importante considerar a natureza e a gravidade dos defeitos encontrados após a liberação para avaliar totalmente seu impacto na experiência do usuário.

Benchmarks da indústria

Em todo o setor de desenvolvimento de software nos Estados Unidos, a taxa de vazamento de defeitos típica varia de 10%a 25%, com desempenho excepcional caindo abaixo de 10%. O desempenho acima da média pode se enquadrar na faixa de 5% a 10%, indicando um alto nível de rigor e controle de qualidade do teste.

Dicas e truques

• Implementar testes abrangentes de regressão para minimizar o risco de defeitos pós-lançamento
• Utilize ferramentas de teste automatizadas para melhorar a eficiência e a precisão na detecção de defeitos
• Estabelecer classificação e priorização de defeitos claros para se concentrar em questões críticas durante o teste

Cobertura de teste automatizada

Definição

A cobertura de teste automatizada é um indicador de desempenho essencial que mede a porcentagem da base de código de um aplicativo de software que é validada por testes automatizados. Esse KPI é fundamental para medir, pois fornece informações sobre a eficácia do processo de teste automatizado na identificação de possíveis defeitos e garantindo a qualidade geral do software. Em um contexto comercial, a cobertura automatizada de testes afeta diretamente a confiabilidade e a estabilidade de um produto de software. Ao medir esse KPI, as organizações podem avaliar a rigor de seus esforços de teste e identificar áreas do aplicativo que podem exigir foco de teste adicional, levando a maior satisfação do cliente e risco reduzido de falha do produto.

Como calcular

A fórmula para o cálculo da cobertura automatizada do teste envolve a divisão do número de linhas de código cobertas por testes automatizados pelo número total de linhas de código no aplicativo e, em seguida, multiplicando por 100 para obter uma porcentagem. O numerador representa a extensão do código validado por testes automatizados, enquanto o denominador é responsável por toda a base de código. Ao dividir o primeiro pelo último e converter o resultado em uma porcentagem, as organizações podem avaliar a proporção de código coberto por testes automatizados.

Exemplo

Por exemplo, se um aplicativo de software consistir em 10.000 linhas de código e testes automatizados cobrir 8.000 linhas, a cobertura automatizada de teste poderá ser calculada da seguinte forma: cobertura automatizada de teste = (8.000 / 10.000) * 100 = 80%. Isso significa que 80% da base de código do aplicativo é validada por testes automatizados.

Benefícios e limitações

A principal vantagem de medir a cobertura automatizada de testes é a capacidade de avaliar a rigor do processo de teste automatizado e identificar possíveis áreas do aplicativo que requerem foco de teste adicional. No entanto, uma limitação desse KPI é que ele não fornece informações sobre a qualidade ou a eficácia dos próprios testes, pois algumas linhas de código podem ser superficialmente cobertas sem validação significativa. Portanto, é importante que as organizações complementem cobertura automatizada de testes com métricas adicionais de qualidade para garantir esforços abrangentes de testes.

Benchmarks da indústria

No contexto dos EUA, os benchmarks típicos de cobertura de teste automatizados variam de 70% para 85% em várias indústrias de desenvolvimento de software. Os níveis de desempenho acima da média podem exceder 90% cobertura, enquanto organizações excepcionais podem alcançar 95% ou maior cobertura de teste automatizado.

Dicas e truques

• Revise e atualize regularmente as suítes de teste automatizadas para garantir o alinhamento com as alterações na base de código do aplicativo.
• Implemente as ferramentas de cobertura de código para identificar áreas do aplicativo que não possuem cobertura de teste automatizada.
• Aproveite os processos de revisão do código para avaliar a qualidade dos testes automatizados e aprimorar a eficácia geral da estratégia de teste.

Tempo médio para detectar (MTTD)

Definição

O tempo médio para detectar (MTTD) é um indicador de desempenho essencial que mede o tempo médio necessário para identificar e detectar um defeito ou bug no processo de desenvolvimento e teste de software. É um KPI crítico porque reflete a eficiência e a eficácia dos esforços de garantia da qualidade na identificação de problemas dentro do software antes de ser lançado para os usuários finais. Ao medir o MTTD, as empresas podem avaliar sua capacidade de detectar e abordar proativamente os defeitos em potencial, o que pode afetar a experiência do usuário e a reputação do software.

Como calcular

O tempo médio para detectar (MTTD) é calculado dividindo o tempo total necessário para detectar defeitos pelo número de defeitos detectados. Esse índice fornece informações sobre o tempo médio necessário para identificar e abordar problemas no processo de teste de software. Um MTTD mais baixo indica que os defeitos estão sendo detectados mais rapidamente, levando a práticas de garantia de qualidade mais eficientes.

Exemplo

Por exemplo, se uma equipe de teste de software gastar um total de 100 horas detectando e abordando defeitos e identificará um total de 20 defeitos durante esse tempo, o tempo médio para detectar (MTTD) seria calculado da seguinte forma: MTTD = 100 horas / 20 defeitos = 5 horas por defeito. Isso significa que, em média, leva 5 horas para a equipe detectar e abordar cada defeito dentro do software.

Benefícios e limitações

A vantagem de medir o MTTD é que ele fornece informações sobre a eficiência do processo de garantia da qualidade, permitindo que as empresas identifiquem áreas para melhoria e otimizem a detecção de defeitos. No entanto, uma limitação do MTTD é que ele pode não capturar a complexidade ou gravidade dos defeitos detectados; portanto, podem ser necessárias métricas adicionais para fornecer uma visão holística da qualidade do software.

Benchmarks da indústria

De acordo com os benchmarks do setor, o MTTD médio no desenvolvimento e teste de software varia de 4 a 8 horas por defeito. No entanto, as organizações de melhor desempenho podem atingir o MTTD de 2 horas por defeito ou menos, indicando uma abordagem altamente eficiente e proativa para a detecção de defeitos.

Dicas e truques

• Implementar ferramentas de teste automatizadas para acelerar o processo de detecção de defeitos.
• Revise e otimize regularmente as metodologias de teste para reduzir o MTTD.
• Incentive a colaboração entre o desenvolvimento e as equipes de controle de qualidade para otimizar a identificação de defeitos.
• Invista em treinamento contínuo e desenvolvimento de habilidades para testar as equipes para melhorar a eficiência da detecção de defeitos.

Contagem de defeitos pós-liberação

Definição

A contagem de defeitos pós-liberação é um indicador de desempenho essencial que mede o número de defeitos identificados em um produto de software depois de ser lançado no mercado ou nos usuários finais. Esse KPI é fundamental para medir, pois fornece informações sobre a eficácia do processo de garantia da qualidade, o nível de satisfação do cliente e o impacto geral na reputação dos negócios. Ajuda a identificar áreas para melhorar e prevenir defeitos futuros, contribuindo para o sucesso da empresa.

Como calcular

A fórmula para calcular a contagem de defeitos pós-liberação é simplesmente contar o número de defeitos identificados no software após sua versão. A contagem inclui quaisquer bugs, problemas ou erros relatados que afetam a funcionalidade, o desempenho ou a experiência do usuário do software. Ao acompanhar esses defeitos, os negócios podem avaliar a qualidade do produto e a eficácia dos processos de teste.

Exemplo

Por exemplo, se um produto de software tivesse 20 defeitos relatados após a liberação, a contagem de defeitos pós-liberação para essa liberação específica seria 20. Esses dados podem ser usados ​​para comparar com versões anteriores ou benchmarks do setor para avaliar a qualidade do software e a eficiência de o processo de teste.

Benefícios e limitações

O benefício de rastrear a contagem de defeitos pós-liberação é que ela fornece informações sobre a qualidade do software e ajuda a identificar áreas para melhorar. No entanto, uma limitação é que ele não fornece detalhes sobre a gravidade dos defeitos ou o impacto nos usuários finais, o que pode exigir que KPIs ou métricas adicionais sejam consideradas.

Benchmarks da indústria

De acordo com os benchmarks do setor, a contagem típica de defeitos pós-liberação para produtos de software nos Estados Unidos varia de 0 a 5 defeitos por 1.000 linhas de código. O desempenho acima da média seria considerado de 0 a 2 defeitos por 1.000 linhas de código, enquanto o desempenho excepcional seria de 0 defeitos por 1.000 linhas de código.

Dicas e truques

• Implementar processos de teste completos antes da liberação do software.
• Incentive o feedback do usuário e incorpore relatórios de defeitos para melhoria contínua.
• Revise regularmente a contagem de defeitos pós-liberação e estabeleça metas de melhoria.