Proces ciągłego testowania oprogramowania to wciąż wyzwanie dla wielu firm

Dodane:

Informacja prasowa Informacja prasowa

Proces ciągłego testowania oprogramowania to wciąż wyzwanie dla wielu firm

Udostępnij:

Z raportu Capgemini na temat ciągłego testowania oprogramowania wynika, że producenci wciąż mają problem z wdrożeniem procesu bieżącego sprawdzania swoich produktów. Niedobór odpowiednio przygotowanej kadry testującej, złożoność procesu i niedostateczna ilość wykorzystywanych technologii – to główne czynniki wpływające na obecną sytuację środowisk testowych. Jakie jeszcze wnioski płyną z przeprowadzonego badania?

Capgemini sprawdziło w jaki sposób firmy IT radzą sobie z testowaniem ciągłym tworzonych produktów, oraz jakie wyzwania i problemy w związku z tym procesem pojawiają się na ich drodze. Badacze zapytali 500 doświadczonych graczy rynkowych, o ich spostrzeżenia w tym zakresie. Wnioski nie zaskakują – dostosowanie procesów działów i firm IT do ciągłego testowania produktów nadal sprawia niemały kłopot, mimo, że ponad 55 proc. ankietowanych przedsiębiorstw realizuje bieżące testy. Jednym z najpoważniejszych wyzwań jest obecnie pogłębienie i usprawnienie procesu, a przeszkody, które towarzyszą tym działaniom są złożone.

– Proces testowania mocno ewoluował na przestrzeni ostatnich lat. Zmieniły się oczekiwania, narzędzia i wymagane kompetencje kadry testującej. W przypadku testowania ciągłego możemy zaobserwować rosnące zainteresowanie, które wynika przede wszystkim z możliwości poszerzania zakresu automatyzacji testów. Co też istotne zapotrzebowanie na działania tego typu jest determinowane coraz większą złożonością procesów rynkowych, coraz szybszą produkcją, czy też dynamicznym postępem technologicznym – mówi Paweł Banaszczyk, Senior Test Consultant i Head Community Tester z wrocławskiego oddziału Software Solutions Center w Capgemini Polska.

Problemy z procesem testowym podczas sprintu ma ponad 56 proc. badanych firm, a mimo to raport nie pozostawia złudzeń – jeśli przedsiębiorstwa IT nie usprawnią swoich procesów i nie położą szczególnego nacisku na bieżące testowanie swoich produktów, to osiągną punkt krytyczny, w którym nie będą w stanie spełnić oczekiwań swoich klientów. Taka sytuacja może doprowadzić do wypchnięcia ich z rynku przez bardziej elastyczne podmioty.

Czas na wagę złota

– Zgodnie z raportem, aż 44 proc. czasu zajmuje zespołom wyszukanie, przygotowanie i zarządzanie danymi testowymi. To czas, którego nie uwzględnia się przy planowaniu całego procesu, a jest on bliski prawie połowie szacowanego czasu działania. Niestety, jeszcze w ubiegłym roku aż 40 proc. firm dokumentację gromadziło ręcznie – wykorzystując w tym celu papier, tablicę lub programy do edycji tekstów, to zdecydowanie dalekie od zautomatyzowania procesu – zauważa Paweł Banaszczyk.

Budowanie środowisk testowych i zarządzanie nimi również jest bardzo czasochłonne. Jak wynika z badań, 36 proc. zespołów poświęca na to więcej niż połowę swojego czasu. Dane te nie uległy większym zmianom od ubiegłego roku. Aby przedsiębiorstwa usprawniły ten etap, konieczne jest wykorzystywanie rozwiązań chmurowych, wizualizacji usług i zyskującej coraz większą popularność konteneryzacji.

Obecnie w chmurze pracuje nieco ponad połowa badanych, a z wizualizacji lub konteneryzacji korzysta kolejno 45 proc. i 37 proc. organizacji. Taki stan wskazuje na konieczność pogłębienia wykorzystywanych technologii – w innym przypadku nastąpi duża rozbieżność na rynku, która może wyprzeć te firmy, które w porę nie zaczną wykorzystywać pożądanych narzędzi. Bezwzględnie konieczne jest odejście od wszelkich procesów wykonywanych ręcznie. Wszelkie działania “niechmurowe” wymagają perfekcyjnej współpracy w zespole oraz ciągłej komunikacji, co z uwzględnieniem elastyczności pracy, czy też home office, ma zdecydowanie niewiele wspólnego.

Wykwalifikowana kadra

Z raportu Capgemini wynika, że 62 proc. badanych firm poszukuje wykwalifikowanych pracowników, aby móc zbudować strategię ciągłego testowania. Potrzeba wykorzystania inteligentnych technologii w zakresie testowania, pociąga za sobą konieczność zainwestowania w wyspecjalizowaną kadrę i ciągły rozwój jej umiejętności. Wiedza z zakresu procesów biznesowych, automatyzacji, analizy danych czy też uczenia maszynowego jest w wielu przypadkach niezbędna.

– Zmiany, które obserwujemy na przestrzeni ostatnich lat w zakresie testowania dotyczą także perspektywy postrzegania kadry odpowiedzialnej za te działania. Zainteresowanie tematem lub „pierwsze kroki stawiane w branży”, to już w wielu przypadkach stanowczo za mało. Dziś zdecydowanie w trendzie jest rozumienie, że zainwestowanie w umiejętności zespołu przekłada się na jakość. Poszukiwani są testerzy ze znajomością języków programowania i doświadczeniem – mówi PawełBanaszczyk z Capgemini . – Z drugiej jednak strony musimy położyć nacisk na intuicyjność wykorzystywanych narzędzi i systemów, by móc zatrudniać w tym sektorze także osoby doświadczone, ale bez wykształcenia informatycznego, które zapełnią powiększającą się lukę wśród specjalistów – dodaje.

Sztuczna inteligencja w służbie testerom

Obecnie proces testowania w dużej mierze jest zautomatyzowany. Zasługą jest tutaj wykorzystanie sztucznej inteligencji (AI), która znacznie usprawnia i uszczegóławia weryfikację zgodności. Zespoły wykorzystujące AI otrzymują pewność, że testują odpowiednie funkcjonalności, a poprawność wykonanego testu nie pozostawia żadnych niewiadomych. Jednak raport wskazuje, że aktualnie zaledwie 42 proc. zespołów wykorzystuje sztuczną inteligencję do wykonania analiz predykcyjnych, a jeszcze mniej – 39 proc. ankietowanych – korzysta z analiz operacyjnych.

Inwestycja w inteligentne narzędzia do wykonywania testów jest nieunikniona. Im szybciej, tym lepiej – to znacznie usprawni proces i zapewni wyższą jakość wyników testów. Odwlekanie wykorzystywania AI działa wyłącznie na niekorzyść firmy, sprawia, że jest mniej wydajna, proces jest dłuższy, żmudny i zdecydowanie mniej efektywny.

– Warto zwrócić uwagę na fakt, praca z obsługą AI wymaga także zmian profilu kompetencyjnego testerów. Zróżnicowane umiejętności pracowników w zakresie testowania, konfiguracji matematycznych, programowania neurolingwistycznego, sztucznej inteligencji, analiz i analizy algorytmicznej stanu się koniecznością – dodaje Paweł Banaszczyk.