Wie wird die Schwierigkeit der Aufgaben bewertet?

Die Bewertung der Komplexität von Aufgaben im QA / QA-Automatisierung basiert auf einer Kombination von Faktoren:

• Arbeitsumfang: Anzahl der Testszenarien, Funktionalitäten, die getestet werden sollen, Umfang der Regressionstests.
• Komplexität der Funktionalität: Wie neu, komplex oder in andere Systeme integriert die zu testende Funktionalität ist.
• Technologien und Werkzeuge: Vertrautheit des Teams mit den verwendeten Technologien, Notwendigkeit, neue Werkzeuge für die Automatisierung zu erlernen.
• Stabilität der Anforderungen: Häufigkeit der Änderungen an den Anforderungen der Funktionalität.
• Verfügbarkeit der Testumgebung: Leichtigkeit der Einrichtung und Wartung der Testumgebung.
• Abhängigkeiten: Abhängigkeit von anderen Teams oder externen Systemen.
• Risiken: Potenzielle Risiken, die die Ausführung der Aufgabe beeinflussen können (z.B. Instabilität der Funktionalität, Datenkomplexität).

Die Bewertung erfolgt in der Planungsphase des Sprints oder vor Beginn der Arbeit an der Aufgabe. Folgende Methoden können verwendet werden:

• Planning Poker: Gruppenschätzung mit Karten, bei der jeder Teilnehmer die Aufgabe anonym bewertet, anschließend werden Abweichungen diskutiert.
• T-Shirt-Größen: Zuweisung von Größen (S, M, L, XL) zur Aufgabe, die bestimmten Aufwandsspannen entsprechen.
• Story Points: Abstrakte Maßeinheit, die die Komplexität, das Risiko und die Unsicherheit der Aufgabe widerspiegelt.
• Experteneinschätzung: Bewertung basierend auf Erfahrung und Wissen der Teammitglieder oder Experten im Fachgebiet.

Bei der Automatisierung werden zusätzlich berücksichtigt:

• Automatisierungskomplexität: Wie einfach oder schwierig es ist, Testszenarien zu automatisieren (z.B. Vorhandensein dynamischer Elemente in der UI, Notwendigkeit, mit APIs zu arbeiten).
• Notwendigkeit der Framework-Verbesserung: Ob eine Erweiterung oder Verbesserung des bestehenden Automatisierungsframeworks erforderlich ist.
• Vorbereitung der Testdaten: Die Komplexität der Erstellung und Pflege von Testdaten für automatisierte Tests.

Die Bewertung ist iterativ und kann im Verlauf der Aufgabe angepasst werden. Es ist wichtig, dass das gesamte Team am Bewertungsprozess beteiligt ist, um genauere Ergebnisse zu erzielen.