Automatyzacja testów dla managerów

Zbiór naukowo opracowanych tez definiujących biznesową wartość automatyzacji testów jako jednej z metod kontroli jakości jest teraz dostępny w formie nagrania webinaru o tym samym tytule.

Prezentację przygotowałem w odpowiedzi na krytykę mojej innej prezentacji „Automatyzacja testów po GUI to SCAM”

Krytyczne komentarze można podsumować stwierdzeniem: „Twierdzenie bez dowodów można bez dowodów podważyć”. Problem polegał na tym, że komentujący odrzucali moje tezy nie przedstawiając żadnych konkretnych danych czy analiz, co uniemożliwiało merytoryczną dyskusję. Postanowiłem więc samodzielnie zebrać dane i opinie, które mogłyby podważyć lub też potwierdzić tezę z tej prezentacji.

W przygotowaniu do materiału posługiwałem się metodą naukową, czyli zgodnie z definicją sposobem intersubiektywnego poznawania i komunikowania wiedzy. Metoda ta opiera się na prawach logiki i prawdopodobieństwa, wykorzystuje dedukcję oraz indukcję do formułowania, testowania i korygowania teorii. Pozwoliło mi to obiektywnie zbadać problem i przedstawić wnioski, które można zweryfikować.

Jednocześnie w ramach krytycznego myślenia deklaruję otwartość na niezależną weryfikację postawionych tez oraz na krytykę.

W rozumowaniu indukcyjnym stosowałem między innymi:

obserwację,
pomiar,
abstrahowanie
eksperyment

Całość materiału ma na celu w sposób naukowy dotrzeć do prawdy o wartości poszczególnych omawianych metod kontroli jakości, w tym automatyzacji.

W przygotowaniu do opracowania korzystałem z następujących źródeł:

Materiały wideo publikowane na platformie YouTube, które odnosiły się do testowania oraz testów automatycznych. Większość z nich skupia się jedynie na instruktażach obsługi narzędzi, podstawach dla początkujących lub subiektywnych opiniach. Nawet jeśli któraś z nich próbowała przedstawiać jakieś dane, to większość zawierała tezy bez dowodów i / lub bez wskazania badań stanowiących podstawę do danych. Uznaję je za mało wartościowe i nie linkuję do nich.
Rozczarowaniem okazało się korzystanie z narzędzi AI takich jak Perplexity, ChatGPT, Grok, które generują odpowiedzi na prompty bazując na nieweryfikowalnych lub niewiarygodnych źródłach.
Publikacje zaczerpnięte z szeroko pojętego Internetu, czyli artykuły popularnonaukowe, mają ograniczoną wartość badawczą, bo nawet jeśli powołują się na jakieś dane, to nie są one możliwe do zweryfikowania przez brak podania źródła. Co zaskakujące, również publikacje z uznanych repozytoriów naukowych (SIE, ACM, ResearchGate, Google Scholar) nie dotykają aspektu biznesowej opłacalności testowania oprogramowania.
Najciekawsze i najbardziej przydatne okazały się publikacje ekspertów z obszaru testowania takich jak Dorothy Graham, Casper Jones, Boris Beizer, James Bach, czy Alan Page. Trzeba jednak podkreślić, że nawet te źródła mają swoje ograniczenia. Czasami są one subiektywne, a przytoczone w nich dane z badań i analiz dotyczą sytuacji sprzed 10-, 20- lub więcej lat. Dla rynku IT jest to na tyle dużo, że nie można ich brać za pewnik i podchodzić do nich bezkrytycznie.

W podsumowaniu można powiedzieć, że to właśnie dane i tezy z publikacji testerskich guru stanowią dominującą część całej analizy tematu opłacalności automatyzacji i innych metod kontroli jakości. Jednocześnie zakładam, że w natłoku materiałów w sieci mogłem nie dotrzeć do wszystkich wartościowych źródeł, więc będę wdzięczny za każdy materiał, który porusza tematy wspomniane w filmie i pozwoliłyby mi skorygować postawione tezy.

Zapraszam do zapoznania się z filmem:

Część źródeł użytych do opracowania prezentacji:

Nazwa	Opis
PHPSESSID	Ciasteczko pozwalające na zapamiętywanie danych dotyczących stanu sesji.
_GRECAPTCHA	Ciasteczko pomagające zabezpieczyć formularze na stronie.
cookie_law_confirmed	Ciasteczko służące do wyświetlania tego okienka.
cookie_law_google_analytics	Ciasteczko zapamiętujące stan zgody użytkownika dotyczącej Google Analytics.
cookie_law_disqus	Ciasteczko zapamiętujące stan zgody użytkownika dotyczącej Disqus.
cookie_law_share_this	Ciasteczko zapamiętujące stan zgody użytkownika dotyczącej ShareThis.
article_visited	Ciasteczko pomagające ustalić, które artykuły są najbardziej popularne.
service_visited	Ciasteczko pomagające ustalić, które usługi są najbardziej popularne.
event_visited	Ciasteczko pomagające ustalić, które wydarzenia są najbardziej popularne.
training_visited	Ciasteczko pomagające ustalić, które szkolenia są najbardziej popularne.
external_training_visited	Ciasteczko pomagające ustalić, które zewnętrzne szkolenia są najbardziej popularne.

Nazwy	Opis
_utma	Unikalny użytkownik. Ciasteczko to zawiera unikalny numer identyfikacyjny, dzięki któremu narzędzie potrafi określić unikalnego i nowego użytkownika. Żywotność tego ciasteczka wynosi 2 lata i zapisywane jest w przeglądarce.
_utmb	Śledzenie odwiedzin. Ciasteczko przechowuje informację na temat danej odwiedziny.
_utmc	Śledzenie odwiedzin. Jego zadaniem jest ustalenie czy rozpocząć śledzenie nowej odwiedziny, czy też zbierane dane powinny zostać zaliczone do starej. Ciasteczko wygasa po zamknięciu przeglądarki.
_utmz	Źródła odwiedzin. Ciasteczko zawiera informację na temat źródeł odwiedzin. Dzięki niemu możliwe jest policzenie odwiedzin z wyszukiwarek oraz danych z kampanii marketingowych. Jego żywotność wynosi 6 miesięcy.
_utmv	Zmienne niestandardowe. Ciasteczko pojawia się tylko wtedy kiedy na witrynie zastosujemy śledzenie niestandardowych zmiennych. Jego żywotność to 2 lata.

Automatyzacja testów dla managerów

Powiązane szkolenia

Powiązane usługi

Seria Automatyzacja

Popularne

Najnowsze

Bądź na bieżąco

Automatyzacja testów dla managerów

Powiązane szkolenia

Powiązane usługi