मेट्रिक्स, आजकल, प्रक्रिया की प्रभावशीलता का मूल्यांकन करने, स्थिति को समझने, प्रगति को ट्रैक करने और अधिक के लिए किसी भी परिपक्व आईटी संगठन में महत्व प्राप्त कर चुके हैं। किसी भी परियोजना की सफलता के लिए कुशल परीक्षण प्रक्रिया माप आवश्यक कारक है, हम आमतौर पर परीक्षण प्रक्रिया के कई पहलुओं को मापते हैं लेकिन हम कैसे और क्या मापते हैं और हम कैसे मापते हैं और क्या होना चाहिए।

इस अंतर का मुख्य कारण माप को समझने और उपयोग करने के लिए एक समन्वित और व्यापक ढांचे की कमी है। कई बार, मेट्रिसेस और माप केवल प्रदर्शन किए जाते हैं और कम महत्व दिया जाता है।

“आप उस चीज़ को नियंत्रित नहीं कर सकते जो आप माप नहीं सकते।”

सॉफ्टवेयर परियोजनाओं को नियंत्रित करने के लिए डेमोरको की पुस्तक का एक उद्धरण रूप बहुत सटीक है। परीक्षण एक गतिविधि है जिसे समझने के लिए प्रभावी नियंत्रण और माप की आवश्यकता होती है कि हम कहाँ जा रहे हैं। मापन कुछ भी नहीं है, लेकिन अतीत की चीजों को मात्रात्मक रूप से भविष्य की चीजों की भविष्यवाणी करना है।

मीट्रिक प्रणाली / प्रक्रिया के कुछ मात्रात्मक पहलुओं का एक औसत दर्जे का संकेत है। किसी भी परीक्षण परियोजना या गतिविधि में कई चीजें शामिल होती हैं जैसे कि परीक्षण योजना, परीक्षण डिजाइन, परीक्षण विकास और निष्पादन। टेस्ट मेट्रिक्स परीक्षण गतिविधियों के इन पहलुओं को मापने में मदद करते हैं और तेजी से, अधिक सूचित निर्णय लेने के लिए सिर से सिर की आवाज प्रदान करते हैं।

I. मजबूत शासन का अभाव:

निरंतर आधार पर पहल करने और ड्राइविंग करने की अवधि में मजबूत प्रशासन होना चाहिए। प्रबंधन पूरे कार्यक्रम में अभ्यास करने और जारी रखने के लिए प्रतिबद्ध होना चाहिए। बाद के चरण में बंद करने से टीम प्रभावित होगी और ढह जाएगी और इसलिए मीट्रिक कार्यक्रम की विफलता होगी। कार्यक्रम को महत्व देते हुए मेट्रिक्स दिया जाना चाहिए।

दूसरा। फ़ज़ी मेट्रिक्स परिभाषा: फ़ज़ी मेट्रिक परिभाषाएँ खतरनाक हो सकती हैं, क्योंकि अलग-अलग लोग उन्हें अलग-अलग तरीकों से व्याख्या कर सकते हैं, इस प्रकार गलत परिणाम हो सकते हैं। मीट्रिक को इसके साथ जुड़े स्पष्ट लक्ष्यों के साथ स्पष्ट रूप से परिभाषित किया जाना चाहिए। यह एक स्पष्ट संदेश पर जाना चाहिए कि क्या एकत्र किया जाना चाहिए और इसे क्यों उत्पन्न करना है।

उम्मीदों को संप्रेषित करने में अज्ञानता:

बेहतर नियंत्रण और प्रभावशीलता के लिए अपेक्षित डेटा और महत्व के संचार में अज्ञानता। बताएं कि आप अपने द्वारा चुने गए आइटम को क्यों मापना चाहते हैं, यह कैसे उपयोगी होगा, हर किसी को यह जानने का अधिकार है कि कुछ अनुरोध क्यों है। एकत्र किए गए सभी डेटा को प्रभावी ढंग से उपयोग किया जाना चाहिए।

चतुर्थ। परिणाम साझा न करने का अभ्यास करें:

डेटा एकत्र करने के बाद उत्पन्न परिणामों या मैट्रिक्स को साझा करने के लिए अच्छा अभ्यास होना चाहिए। अधिक बार, टीम को लगता है कि डेटा संग्रह एक उबाऊ गतिविधि है और उनकी वर्तमान प्रक्रिया पर उपरि है। टीम के सदस्य माप गतिविधियों में भाग लेने के लिए अधिक प्रेरित होंगे यदि आप उन्हें इस बारे में सूचित करते हैं कि आपने डेटा का उपयोग कैसे किया है। नियमित अंतराल पर टीम के साथ सारांश और रुझान साझा करें और डेटा को समझने में उनकी मदद करें। उन्हें बताएं कि जब भी आप किसी प्रश्न का उत्तर देने के लिए उनके डेटा का उपयोग करते हैं, तो एक भविष्यवाणी या निर्णय लें।

वी। लोगों के दृष्टिकोण:

मैट्रिक्स से डेटा एकत्र करने, साझा करने, गणना करने, रिपोर्ट करने और उपयोग करने में शामिल लोगों के दृष्टिकोण कार्यक्रम की सफलता या विफलता में महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं। सटीक और सार्थक मीट्रिक पीढ़ियों के व्यक्तियों के दृष्टिकोण और दृष्टिकोण पर बहुत अधिक निर्भर करते हैं। कुछ लोगों के लिए यह सिर्फ एक बेकार गतिविधि है और अर्थहीन है। वे अक्सर सोचते हैं कि यह ग्राहकों / प्रायोजकों को अच्छी चीजें दिखाने और अपनी छाप छोड़ने का एक तरीका है। लोग अच्छे दिखना चाहते हैं और इसलिए वे वास्तविक के बजाय केवल अच्छे माप दिखाते हैं। माप में मानव कारकों से बचने का सबसे अच्छा तरीका,

व्यक्तियों को मापने से बचें

: यह अक्सर व्यक्तिगत स्तरों पर लिया जाता है जब मैट्रिक्स एकत्र किए जाते हैं और व्यक्तियों के खिलाफ मापा जाता है।
टीमों को प्रेरित करने के लिए मीट्रिक का उपयोग: किसी को मैट्रिक का उपयोग नहीं करना चाहिए या संदेश पर पास नहीं करना चाहिए, जहां टीम को लगता है कि वे बेहतर करने के लिए प्रेरित हो रहे हैं, यह गलत संदेश है और टीम ने असमर्थता दिखाना शुरू कर दिया है और गलत डेटा प्रदान करता है।

फ़ीडबैक प्रदान करना:

एकत्र किए गए डेटा पर निरंतर प्रतिक्रिया प्रदान करने के कई फायदे हैं, जैसे कि जब टीमें यह देखती हैं कि डेटा का वास्तव में उपयोग किया जा रहा है, तो वे डेटा संग्रह गतिविधियों पर विचार करने और उन्हें महत्व देने की अधिक संभावना रखते हैं। डेटा विश्लेषण और प्रक्रिया सुधार प्रयासों में टीम के सदस्यों को शामिल करके, हम उनके अनूठे ज्ञान और अनुभव से लाभान्वित होते हैं; लाभ अधिक सटीक, सुसंगत और समय पर डेटा हो सकता है।

छठी। कई मेट्रिक्स की पहचान:

मल्टीपल मेट्रिक्स की पहचान करना आवश्यक मैट्रिक्स को पहचानना और वर्तमान प्रक्रिया में मूल्य जोड़ता है। कुछ परीक्षण लीड / प्रबंधक डेटा एकत्र करने और कई मीट्रिक उत्पन्न करने पर जोर देते हैं जो लक्ष्य और इरादे के अनुरूप नहीं हैं। केवल उन मैट्रिक्स को इकट्ठा करने का अभ्यास होना चाहिए जो लक्ष्यों, परिभाषाओं के साथ प्रासंगिक और सुसंगत हैं।

सातवीं। संचार और प्रशिक्षण का अभाव: VII।

मेट्रिक्स प्रोग्राम की सफलता के लिए मेट्रिक्स की आवश्यकता क्या है, इस पर उचित संचार महत्वपूर्ण है।