Medidas, Métricas e Indicadores de Testes de Software
A qualidade de um software não pode ser garantida apenas por boas intenções ou práticas isoladas — é preciso medir, analisar e agir. É aí que entram os conceitos de medidas, métricas e indicadores de testes de software, fundamentais para avaliar o progresso, a efetividade e a eficiência das atividades de teste.
Neste post, vamos explicar de forma simples o que são esses conceitos, suas diferenças e como utilizá-los na prática com exemplos e ferramentas que ajudam nesse processo.
O que são Medidas?
Medidas são dados brutos, coletados diretamente de um artefato ou processo. Elas são quantitativas e não exigem interpretação direta — servem como matéria-prima para as métricas.
Exemplos:
Número de casos de teste escritos
Quantidade de defeitos encontrados
Tempo total gasto na execução dos testes
Exemplo prático: Em um ciclo de testes, foram escritos 120 casos de teste e encontrados 45 defeitos. Esses valores são medidas.
🛠️ Ferramentas para Coleta de Medidas:
Jira (com plugins como Zephyr ou Xray): coleta casos de teste, defeitos, tempo de execução.
TestRail: gestão de testes e coleta automática de dados de execução.
Azure DevOps: armazena e integra dados de testes manuais e automatizados.
O que são Métricas?
As métricas são obtidas a partir de medidas. Elas envolvem cálculos, agregações ou relações entre diferentes medidas para gerar informações mais relevantes.
Exemplos:
Taxa de detecção de defeitos = Número de defeitos encontrados / Número total de casos de teste executados
Cobertura de testes = (Casos de teste executados / Casos de teste planejados) × 100%
Produtividade da equipe de testes = Casos de teste executados / Horas de trabalho
Exemplo prático: Foram executados 100 dos 120 testes planejados. A cobertura de testes foi: (100 / 120) × 100% = 83,3%
🛠️ Ferramentas para Geração de Métricas:
SonarQube: gera métricas de cobertura de testes automatizados, complexidade e qualidade do código.
Allure Test Report: gera dashboards com métricas detalhadas dos testes automatizados.
Kibana + Elasticsearch: pode ser integrado para análise de métricas personalizadas com visualizações.
O que são Indicadores?
Indicadores são utilizados para interpretar métricas ao longo do tempo e apoiar a tomada de decisões. Eles mostram se estamos indo bem ou precisamos melhorar em determinados aspectos do processo de testes.
Exemplos:
Indicador de estabilidade do sistema: número de falhas abertas versus fechadas nas últimas 3 semanas.
Indicador de qualidade dos testes: proporção de defeitos encontrados em produção em relação aos encontrados durante os testes.
Exemplo prático: Se 90% dos defeitos foram encontrados nos testes e apenas 10% chegaram à produção, o indicador mostra boa efetividade dos testes.
🛠️ Ferramentas para Monitoramento de Indicadores:
Grafana: permite montar dashboards com KPIs de testes e qualidade.
Power BI: ótimo para relatórios e indicadores com dados vindos de múltiplas fontes (Jira, TestRail, planilhas, etc).
QMetry: plataforma que combina testes, métricas e indicadores em painéis personalizados.
Como aplicar isso na prática?
Vamos imaginar uma equipe de QA (Quality Assurance) em um projeto de desenvolvimento ágil. Eles definiram os seguintes pontos para monitoramento:
Casos de teste escritos
Medida
150
Casos de teste executados
Medida
135
Defeitos encontrados
Medida
60
Defeitos em produção
Medida
5
A equipe então calcula algumas métricas:
Cobertura de Testes: (135 / 150) × 100% = 90%
Taxa de Defeitos por Teste: 60 / 135 = 0,44 defeitos por teste
Efetividade dos Testes: 60 / (60 + 5) = 92,3%
Com isso, definem indicadores:
Indicador de Efetividade: valor acima de 90% = bom desempenho
Indicador de Produtividade: se a equipe executa mais de 25 testes por dia, está em ritmo ideal
Essas análises podem ser visualizadas em um dashboard no Grafana ou no Power BI, com dados extraídos do Jira ou TestRail.
Por que isso é importante?
Utilizar medidas, métricas e indicadores permite:
Gerenciar melhor os riscos do projeto
Melhorar continuamente os processos de teste
Aumentar a confiança no software entregue
Apoiar decisões com dados, e não com achismos
Boas práticas
Coleta sistemática: registre os dados de forma consistente e automatizada sempre que possível.
Defina metas e padrões: estabeleça limites para os indicadores (ex: 80% de cobertura mínima).
Analise com contexto: números isolados podem enganar — observe tendências.
Comunique com clareza: use dashboards ou gráficos para facilitar a compreensão dos dados.
Last updated