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¿Qué métricas utilizaste en tu experiencia de prueba?

sobes.tech AI

Respuesta de la IA

  • Defectos:
    • Cantidad total de defectos encontrados.
    • Densidad de defectos (cantidad de defectos por unidad de tamaño del producto, por ejemplo, por 1000 líneas de código o por área funcional).
    • Velocidad de detección de defectos (cantidad de defectos encontrados por unidad de tiempo).
    • Velocidad de corrección de defectos (cantidad de defectos corregidos por unidad de tiempo).
    • Distribución de defectos por severidad (Crítico, Mayor, Menor, Trivial).
    • Distribución de defectos por tipos (funcionales, UI, rendimiento, etc.).
    • Porcentaje de defectos reabiertos (Reopened).\n\n* Cobertura de pruebas:
    • Cobertura de requisitos (porcentaje de requisitos cubiertos por casos de prueba).
    • Cobertura de código (por líneas, ramas, condiciones, si se usaron herramientas de análisis de cobertura de código).
    • Cobertura de escenarios de prueba (porcentaje de casos de prueba desarrollados o ejecutados).\n\n* Eficiencia en la ejecución de pruebas:
    • Número de casos de prueba ejecutados y fallidos.
    • Porcentaje de casos de prueba que pasan con éxito.
    • Tiempo de ejecución de conjuntos de pruebas (para automatización).
    • Rendimiento de las pruebas (cantidad de casos de prueba ejecutados por unidad de tiempo).\n\n* Indicadores de rendimiento y carga (si se realizó la prueba correspondiente):
    • Tiempo de respuesta del sistema.
    • Capacidad de transacción (cantidad de transacciones por segundo).
    • Uso de recursos (CPU, memoria, disco).
    • Número de usuarios simultáneos.\n\n* Métricas de automatización de pruebas:
    • Porcentaje de casos de prueba automatizados.
    • Número de pruebas de regresión automatizadas.
    • Estabilidad de las pruebas automatizadas (frecuencia de resultados falsamente negativos).
    • Tiempo para desarrollar y mantener pruebas automatizadas.\n\n* Métricas de satisfacción del cliente (indirectamente, a través de comentarios, número de incidentes en operación).\n\nEstas métricas ayudaron a evaluar el progreso de las pruebas, la calidad del producto, la eficiencia de las actividades de prueba y a tomar decisiones sobre la etapa de lanzamiento.