BigQueryで品質エンジニアリングの効果を測定するには

品質エンジニアリングと品質保証は、製品の品質をどのように管理するかによって、大きく区別されます。品質保証は、主に開発プロセスの最終段階でソフトウェアの改善を図るのに対し、品質エンジニアリングは、開発全体を通してテストを統合し、より協力的で包括的な品質プロセスを実現します。これらの新しいプロセスの基礎となるのはデータです。 

適切なテスト自動化プラットフォームを使用すれば、ソフトウェアテストは、組織全体にとって価値ある洞察の泉となります。開発者はユニットテスト、統合テスト、E2Eテストを使用して、開発中のコード品質に対する理解を深めることができ、プロダクトマネージャーは品質傾向をピンポイントで把握してより良い計画を立てることができます。このような統一されたアプローチは、品質エンジニアリングを採用するための基本であり、BigQueryのようなデータウェアハウスと統合できるテストソリューションが不可欠となります。 

ソフトウェアテストの学習、行動、そして影響力

Google Cloud Platformの一部であるBigQueryは、企業全体のデータとインサイトを民主化します。データを意思決定に変換し、チームが自信を持ってより速く行動できるように設計されています。BigQueryとmablとの組み合わせによってQAチームはテストデータをData Studioでカスタマイズされたレポートに変換することができます。QAチームが自分たちの仕事を他のソフトウェア開発チームと共有できるようになれば、開発者、プロダクトマネージャー、経営陣と、製品を強化する重要な品質に関する議論を行う準備が整います。 

データを共有することで、品質管理プロセスの共有を実現する

品質エンジニアリングは、開発パイプラインを360度見渡し、製品に対するチームの信頼性を高め、製品速度を加速させ、顧客維持を向上させるものです。このような幅広い影響力を持つ品質チームは、すべてのステークホルダーに対して目標と指標を拡大するためのツールを必要としています。 

BigQueryの統合により、テストの状態や実行されたブラウザなどの詳細を含む、テスト実行情報を簡単に見つけることができるようになりました。mablのユーザーは、アプリケーション環境、デプロイメントラベル、テスト実行情報など、プラン実行に関する詳細情報を見つけることができます。mablのBigQueryインテグレーションを使用すると、下の図のようなデータテーブルが作成されます。 

いったん同様のテーブルをテスト実行時に作成すると、テストが実行されるたびに自動的に更新されます。mablユーザーは、すべてのテスト失敗の理由を分類し、BigQueryで表示することができます。このデータはアプリケーション全体の品質を理解する際に特に有用で、テストの傾向を一目で把握でき開発者や品質エンジニアが問題を調査しやすくなります。BigQueryとData Studioで作成したダッシュボードが、mablの本番環境における問題の発見と解決にどのように役立ったかを詳しく可視化してくれます。

物事が順調に進んでいるとき、これらのダッシュボードは、チーム全体がmablのソフトウェアテスト戦略を可視化することを保証しています。問題が発生した場合、mablとBigQueryのデータが調査を合理化し、問題を迅速に解決することができます。 

BigQueryでアプリケーションの品質を測定する

品質エンジニアリングは、技術的な転換、新しい考え方、そしてプロセスの進化です。QAチームがソフトウェア開発ライフサイクル全体に焦点を当てるようになると、チームのソフトウェアテスト戦略に対する認識が高まり、品質文化を構築する上で非常に重要となります。プロダクト品質を積極的に改善するためにmablとBigQueryを使用することで、これらの測定基準の共有が簡素化されます。テストと品質の目標に対してチーム全員が団結すれば、顧客も恩恵を受けることができます。 

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