La automatización de pruebas aporta eficacia y fiabilidad a las pruebas de software, algo especialmente importante en el entorno ágil actual.
Sin embargo, no basta con ejecutar pruebas automatizadas e incorporarlas a sus canalizaciones de CI/CD. También es importante medir su eficacia para garantizar que la automatización de las pruebas aporte valor a la empresa de forma coherente.
Hay varios indicadores clave de rendimiento (KPI ) que miden el éxito de sus pruebas automatizadas, y en este artículo vamos a revisar los 5 principales KPI que debe seguir en su automatización de pruebas para obtener el máximo provecho de sus esfuerzos.
El objetivo principal de los KPI es demostrar el rendimiento del proceso de pruebas.
A la hora de decidir qué KPI medir, es importante preguntarse por qué se quiere medir la calidad de la automatización en primer lugar. :
Crear un paquete de automatización para ofrecer rápidamente nuevas funciones de calidad a los clientes requiere tiempo y recursos.
Los KPI pueden utilizarse para realizar un seguimiento de la eficacia de las pruebas automatizadas a lo largo del tiempo, ayudándole a alcanzar el objetivo de ser exponencialmente más ágil y obtener un rendimiento cuantificado de la inversión.
Si quieres acelerar tus tiempos de liberación, primero tienes que saber a qué velocidad te mueves.
Los indicadores clave de rendimiento pueden ayudar a acelerar el proceso de pruebas al poner de relieve las áreas que no progresan según lo previsto.
Disponer de un conjunto estándar de indicadores clave de rendimiento comunicados de forma coherente le permitirá responsabilizar a su equipo de los problemas que surjan en las distintas partes del proceso de pruebas.
Mejorar con el tiempo debería ser un objetivo para cualquier organización.
Medir el progreso de sus pruebas le ayudará a ajustar y superar los retos a medida que mejora sus guiones y procesos de automatización.
No todo se puede automatizar.
Una característica clave de la estrategia de pruebas es dar prioridad a la automatización de los casos de prueba que proporcionarán el mayor rendimiento de la inversión.
Esta métrica puede ayudar a los equipos a priorizar las áreas de alto valor para la automatización e identificar las áreas que aún requieren pruebas manuales y exploratorias.
*Dividir esta métrica para cubrir componentes específicos de su aplicación puede proporcionar un valor aún mayor.
Casos de prueba automatizables % = (nº de casos de prueba automatizables / nº de casos de prueba totales) * 100
Este KPI se refiere al número de casos de prueba automatizados que se han ejecutado en un momento dado.
Se utiliza para seguir el progreso de las pruebas automatizadas de una organización a lo largo del tiempo e identificar dónde es necesaria una mayor automatización para mejorar la eficacia de las pruebas.
Por ejemplo, si su objetivo es automatizar el 100% de los casos de prueba "automatizables", este KPI se puede utilizar para realizar un seguimiento de su progreso hacia ese objetivo e identificar si hay desviaciones significativas durante el proceso de prueba.
Las "desviaciones" pueden incluir tareas que quedan en suspenso debido a otras prioridades o imprevistos en el software, por ejemplo.
Esta métrica también puede medirse en relación con el objetivo de automatización de una suite de regresión o una nueva función para ayudarle a comprender cuándo se está progresando.
Progreso de la automatización % = (número de casos de prueba reales automatizados / número de casos de prueba que pueden automatizarse) x 100
La cobertura de las pruebas hace un seguimiento del número de casos de prueba realizados y muestra el porcentaje de cobertura de las pruebas realizadas automáticamente frente a las realizadas manualmente.
Al medir este KPI, puede comprender hasta qué punto su base de código está cubierta por todos los tipos de automatización y revelar las partes del software que no tienen suficiente cobertura de pruebas.
% de cobertura de pruebas automatizadas = (# pruebas automatizadas / # pruebas totales) *100
La densidad de defectos mide el número total de fallos y errores descubiertos durante un ciclo de desarrollo.
Este KPI identifica las partes más débiles del software que requieren pruebas más rigurosas, y también revela si la fase de desarrollo presenta retos de codificación que requieren más recursos o formación.
Densidad de defectos = (número de defectos conocidos / tamaño total del sistema) *100
Esta medida, que representa el porcentaje de pruebas automatizadas con éxito, es útil para comprender la estabilidad y eficacia de su conjunto de pruebas automatizadas.
Tener un índice de aprobados bajo requiere dedicar más tiempo a validar los fallos. Si los fallos resultan ser falsos, es un indicador precoz de que tus pruebas no son fiables.
Si observa que este número desciende después de una ejecución de prueba automatizada, esto le servirá como indicador de que su versión contiene un número de defectos superior al normal.
Porcentaje de éxito = (nº de casos con éxito / nº de casos de prueba ejecutados) * 100
Los KPI son muy útiles si están alineados con su estrategia de automatización, para guiarle en la toma de decisiones estratégicas.
Sin embargo, no hay que obsesionarse demasiado con la consecución de objetivos positivos. Cuando una métrica se convierte en el objetivo, deja de ser una medida.
Otro aspecto a tener en cuenta es que, aunque las métricas son esenciales para supervisar y comprender la automatización de pruebas, cualquiera de ellas puede mostrar una imagen incompleta y, en ocasiones, engañosa.
Esto significa que es sumamente importante tener en cuenta el contexto y analizar cada KPI con ojo avizor.
La herramienta de pruebas automatizadas sin código de Mr Suricate proporciona varios indicadores para medir el rendimiento de sus pruebas.
Su intuitiva interfaz de usuario y la claridad de sus informes simplifican la identificación de los indicadores que deben seguirse en la automatización de pruebas.