Wie wird die Schwierigkeitsbewertung von Aufgaben im Test- und Automatisierungsprozess durchgeführt?

Die Bewertung der Komplexität von Aufgaben im Test- und Automatisierungsprozess basiert in der Regel auf den folgenden Faktoren:

• Funktionaler Bereich: Wie komplex ist die getestete Funktion, betrifft sie kritische Teile des Systems, gibt es Abhängigkeiten von anderen Modulen.
• Testumfang: Wie viele Testfälle müssen entwickelt und ausgeführt werden, welches Datenvolumen ist für die Testumgebung erforderlich.
• Technische Fähigkeiten: Werden spezielle Kenntnisse in einer bestimmten Technologie, einem Tool, einer Programmiersprache für die Automatisierung oder eine spezielle Art des Tests (z.B. Leistung) benötigt.
• Verfügbarkeit der Dokumentation: Wie vollständig und aktuell ist die Dokumentation zu Funktionalität, Anforderungen, Architektur.
• Stabilität der Umgebung: Wie stabil ist die Testumgebung, sind zusätzliche Einstellungen oder Anstrengungen erforderlich, um sie aufrechtzuerhalten.
• Risiken: Welche potenziellen Risiken sind mit dem Test oder der Automatisierung dieser Aufgabe verbunden (z.B. hohes Risiko, Tests aufgrund externer Abhängigkeiten zu blockieren).
• Interaktion: Ist eine aktive Zusammenarbeit mit anderen Teams (Entwicklung, DevOps) oder Stakeholdern erforderlich.
• Erfahrung mit ähnlichen Aufgaben: Gibt es vorherige Erfahrungen mit ähnlichen Aufgaben in Bezug auf Komplexität und Umfang.

Zur Bewertung werden verschiedene Techniken verwendet, z.B.:

• Planning Poker: Das Team diskutiert die Aufgabe und schätzt ihre Komplexität anhand speziell entwickelter Karten (oft Fibonacci-Zahlen).
• T-Shirt-Größe: Bewertung der Komplexität anhand von T-Shirt-Größen (S, M, L, XL), was eine grobere, aber schnelle Schätzung ermöglicht.
• Expertenmeinung: Ein erfahrener Teammitglied gibt eine Einschätzung basierend auf seiner Erfahrung.
• Analogie: Bewertung der Komplexität durch Vergleich mit zuvor durchgeführten ähnlichen Aufgaben.

Bei der Automatisierung werden zusätzliche spezifische Faktoren berücksichtigt:

• Komplexität der Locatoren: Wie einfach ist es, Locatoren für Elemente auf der Seite zu finden und zu stabilisieren.
• UI-Stabilität: Wie häufig ändert sich die Benutzeroberfläche.
• Integration mit dem Framework: Wie einfach ist es, automatisierte Skripte in das bestehende Testframework zu integrieren.
• Datenvorbereitung: Wie schwierig ist es, Testdaten für automatisierte Tests vorzubereiten.
• Zuverlässigkeit der Tests: Die Wahrscheinlichkeit, "flaky" Tests zu haben (instabile Tests, die manchmal ohne sichtbare Gründe fehlschlagen).

Die Bewertung der Komplexität hilft bei der Ressourcenplanung, Priorisierung, Zeitschätzung und Risikomanagement. Es ist keine exakte wissenschaftliche Methode, sondern eher ein Werkzeug für ein besseres Verständnis des Arbeitsvolumens.