研发质量前沿解读——《2020-21全球软件质量报告》

发布时间:02-0904:23

随着全球及中国数字经济的快速发展,软件在企业生产、社会生活中已经占据越来越重要的位置,随着硬件高度同质化,也越来越多企业,转向在软件方面提升产品附加值,这也导致软研发质量管理,成为当前质量管理领域的热点。但真正优秀的软件质量人员依然稀缺,薪酬更是普遍高于传统质量管理人员。

2020 年 11 月凯捷(Capgemini)发布了第 12 期《World Quality Report 2020-21(全球质量报告),本文跟大家做简单解读,使得广大质量人员,能够了解全球范围内,软件质量的发展和新的趋势。

不平常的 2020 年,数字化转型在加速,而质量保障和 IT 在其中起到很关键的作用,也表现出很大的弹性。日趋成熟的工程实践给质量保障带来了很大的便利,但核心的测试思维模式仍然至关重要,人们对质量保障的期望越来越高。

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质量保证QA及测试领域的新趋势

对QA的期望一直在稳步提高,其中包括支持业务增长 以及确保最终用户满意。这两种情况都表明,QA不再被视为一种与业务部门脱离的后台监管职能部门。

QA从作为一个独立的职能、到集成,现在到更为广泛性的职能。QA从业者的角色正在从测试和发现缺陷转变为确保其他工程师在他们的工作方式中注入质量。赋能工程师能够实现质量目标,并消除实现质量目标的任何障碍。

QA不仅仅是 向左移动延伸到需求规划端,但也向右移动延伸到运维。我们看到越来越多的企业谈论探索性测试、混沌工程,以及通过用户真实生活场景的体验测试方式来确保产品体验的方法。

对QA及测试的主要质量目标体现在下面几个方面

业务保障:QA 需要为业务增长和业务成果作出贡献。(不仅仅是产品质量)质量守护者:在上线前发现尽可能多的缺陷(作为 QA 的最基本职责,新形势下仍然很受关注。)数字化幸福感:确保终端用户满意度和用户体验。(该项也是连续几年排在前三的目标之一)品牌形象大使:保护企业形象和品牌。(质量与品牌是一体两面,产品质量好坏会直接影响到品牌形象)有速度的质量:在软件快速交付的同时保障质量。(速度与质量不是矛盾的关系,如何在提升速度的同时保障高质量交付,这也是当下比较热门的质效双赢问题)自动化:QA及测试更加智能化。(完善的测试自动化和流程自动化是高质量交付的得力助手)质量赋能:赋能团队成员以获取更高的交付质量(质量需要团队协作,如何让团队不同角色能够承担起质量保障的职责成为关键,自然就成为了质量保证和测试的目标)

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新趋势下的推荐应对策略

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QA在敏捷与DevOps里的角色

团队共同承担质量保障职责

不要再把质量保障的职责都放到 QA 这个角色身上,需要团队共同来承担。质量实践需要集成到软件交付的每个环节,测试不仅要左移,还需要右移。

质量不仅是 IT 部门的事情

质量不仅是 IT 部门的事情,业务需要同样重视质量,确保业务的正确性才能保证 IT 在做正确的事情。都重视质量,才会共赢。

IT 需要跟业务走的更近

IT 成为业务的一部分,需要学习业务技能、理解业务目标,这样才能更好地让软件系统为业务服务。

质量状态可视化

将质量数据可视化,大家能够更清晰、直接地了解质量状态,才能更加关注质量。

更多的听取用户声音

跟用户更多地沟通,主动寻求反馈,听取用户的声音,这样不仅能帮助改进产品质量,还能让用户更加满意。

加速与优化敏捷及DevOps开发测试的方法

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人工智能与机器学习

专注于重要的事情

重要的事情带来的价值较大,专注在重要事情上的投入产出比更高,尤其是在需要处理的事情较多而精力又有限的情况下,更需要根据任务的轻重缓急来安排。对 AI 技术的采用,需要考虑从最能带来价值的事情开始。

持续学习

为了把 AI 应用到质量保障领域,团队需要加强相关知识和经验的积累,包括工具、全面的质量保障、IT 策略,以及业务的商业目标等。

AI 工具箱

鼓励团队采用有 AI 功能的工具集,并且为团队提供 AI 相关学习和实践的资源支持,比如云解决方案。同时,可以考虑构建通用工具集和数据组合,让基于 AI 的测试策略的开发更加容易进行。

制定 AI 系统的测试策略

对 AI 系统的测试具有挑战,可以从现有的最佳实践学习积累,比如汽车行业。

AI及机器学习 对QA及测试人员技能要求的影响

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预算与成本控制

测试基础设施迁移到云

成熟的云技术可以帮助组织减少测试环境、测试工具的成本。

采用分析技术、AI 和 ML 增加测试的智能化

利用这些技术可以提高质量保障的效率和有效性。

高薪招聘更聪明的人

类似 Netflix 的策略,花最高薪招聘最有能力的人,给企业带来的价值是巨大的。

不要搁置所有关键举措,而是应该提高效率

跳出 QA 范畴,从整个交付团队来确定那些最有价值、最具潜力的质量保障计划,并采用最高效的方式来实现。

QA预算的分配

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测试自动化

改变现状

由于交付压力,测试总是会被压榨。需要改变这种现状,引入更多的自动化,提高测试效率,而不是减少测试。

选择工具要把眼光放远点

选择工具不仅是当前适用就好,要看到业务和应用程序的可能变化趋势,工具是否能适应相应的变化,可扩展性和兼容性都是需要提前考虑的。

选择恰当的框架

选择直观、动态、具有自旋环境和基于算法的优先级范围划分的设计自动化框架,并且它们可以自我提供测试数据。

在自动化与技能需求之间取得平衡

组织需要减少对技能的依赖或使自动化具有包容性。

不要以为一个工具可以搞定一切

不同的场景需要有不同的工具,没有一个工具是万能的,需要根据具体需求采用恰当的工具。

智能化

利用 AI 和 ML 技术来处理自动化中的挑战。

测试自动化实施水平

测试自动化的收益

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测试数据与测试环境管理

创建共享的 TEM 和 TDM 卓越中心

组织内创建共享的 TEM 和 TDM 卓越中心,负责战略框架的制定,让所有团队都能从中获益。

从工具投资中获得尽可能多的价值

团队应尽一切努力来计划和实施 TDM 和 TEM 工具提供的各种功能,培训团队成员,并定期评估和报告收益。

强有力的治理

制定成熟的治理方法至关重要,包括从提高需求到停用和归档测试环境和测试数据的整个生命周期的管理。QA 团队需要与 TEM / TDM 卓越中心共同合作,以预测需求并了解可用资源。

为测试的多次迭代提供和生成测试数据

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新冠疫情的影响

为业务持续发展做好更好的准备

更频繁地运行灾难计划会议,考虑的不只是劳动力问题,还包括系统可用性。测试应用程序系统架构,确保它能够适应业务模型的任何更改。

更加关注安全性

随着线上业务以及远程工作人数的增加,可能存在更大的漏洞。预防胜于治疗,同时也要确保有一个针对问题发生后的良好计划 B。

不要将 COVID-19 视为削减成本的方法,而是将其视为转型的机会

在危机中削减成本可能只会带来短期收益。现在投资于数字化转型和商业模式的改变将在更长的时间内带来更大的收益。确保质量保障策略与这些发展保持同步很关键。

继续使用大流行期间采用的最佳做法

旧方法总会过时。如果在 2020 年做的事情有所不同,请保持那些可行的做法。例如,确保应用程序对业务变化保持响应;继续削减不必要的物理基础设施和旅行需求;并以适当方式维持一种新的、更协作的、更远程的工作方式。

后疫情时期的 QA

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总结

正如本期报告的摘要所述:

Growing expectations from QA. Can we meet them? Yes. We can.(对质量保障的期望越来越高。我们能做到吗?是的,我们可以。)

之前有同学群里感慨到,质量经典理论,已经几十年没有创新了。我想说的是,确实,如果你还沉浸在传统业务与传统思维场景中。如果你扩展到软件领域与研发领域,你也许会有不同的发现。

AI、云计算、5G物联网 等新技术支撑的业务模式与场景的创新其实是非常活跃的,软件定义世界,已经成为现实。

为了更好地应对软件生态的复杂性和不可预测性,做好以下4点至关重要:

1、测试的全流程介入,不仅左移也要右移,做到质量内建,在软件开发、交付、运维的每个环节做好质量保证工作。

2、提升领导与教练能力,将不同技能的人聚集到一个团队,充分协作发挥最大价值。

3、全都的知识管理,构建学习型组织,在组织内加强跨角色、跨团队、跨产品线的知识与信息共享,减少重复造轮子的浪费。

4、转变管控思维,学会质量赋能。提升思考格局,从产品质量导向转变为业务目标导向。

-End-

《World Quality Report 2020-21 》,本文内容都来自这份报告,更多详情请参考原文。获取原文可以加我,或者在我的知识星球上获取报告原文。

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