Cómo encontrar el sano equilibrio entre los INDICADORES de QA y QC

El siguiente listado, muestra una variedad importante de INDICADORES que de acuerdo con la instalación en donde nos encontremos, pueden como nó, ser de utilidad.

Muy probablemente algunas de las siguientes preguntas las tendríamos, al analizar cada una de estas condiciones marcadas,

¿De qué forma extraigo estos Indicadores?
¿Para qué me pueden servir?
¿Si tuviera que elegir 10 de ellos, a cuáles elegiría? ¿Porqué?
¿Qué herramienta utilizaría para generar y gestionar los Indicadores seleccionados?

  1. Cantidad de casos ejecutados / dia de esfuerzo
  2. Cantidad de casos redactados / dia de esfuerzo
  3. Cantidad de a malias / dia de esfuerzo
  4. Cantidad de a malias / casos ejecutados
  5. % de re-ejecuciones
  6. % esfuerzo por análisis de documentación
  7. % esfuerzo por estimación de esfuerzo de prueba
  8. % impacto de bugs en ejecuciones
  9. Distribución del esfuerzo
  10. % de inconsistencias
  11. Cantidad de casos extraídos de HP ALM 11
  12. Cantidad de casos extraídos de Excel
  13. Tiempo promedio de ejecución
  14. % esfuerzo por trabajos administrativos/de proyecto
  15. Cantidad de casos de prueba ejecutados p/persona p/ciclo
  16. % consultas pre-ejecución de casos de prueba
  17. % de datos de prueba elaborados por equipos externoss
  18. % de datos de prueba elaborados por equipo internos de testers
  19. % de estimaciones incorrectas
  20. % de esfuerzo para elaborar entregables de testing
  21. % de casos de prueba reutilizables
  22. % de tareas duplicadas
  23. % de coaching inter para el equipo internos de testers
  24. % de coaching exter para el equipo internos de testers
  25. % eficiencia – productividad por ciclo de prueba
  26. % de demora en los fixes de bugs detectados por ciclo de prueba

¿Tienes alguna otra sugerencia?

¿Agregarías otros Indicadores?

¿Has utilizado alguno de los Indicadores listados? ¿En qué oportunidad? ¿Cómo te ha ido?

Gus Terrera

Apasionado por el agile testing y la ia.

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