QA Analítica
Es una disciplina de Aseguramiento de la Calidad QA que se centra en el uso de datos y el análisis de estos, para evaluar la calidad del software.
Es una disciplina de Aseguramiento de la Calidad QA que se centra en el uso de datos y el análisis de estos, para evaluar la calidad del software.
El uso de analítica avanzada genera ventaja competitiva permitiendo identificar mejor dónde se encuentran los defectos, donde se van a dar los defectos de mayor impacto, aumentar la calidad de las aplicaciones y mejorar la experiencia de usuario, reduciendo tiempos operativos y evitando pérdidas económicas por fallas relevantes.
Los analistas de QA Analítica utilizan una variedad de herramientas y técnicas para recopilar y analizar datos, como pruebas automatizadas, análisis de rendimiento, análisis de errores, entre otras. Esto con el fin de identificar problemas y oportunidades de mejora en el software.
Al utilizar análisis de datos, las empresas pueden identificar y cuantificar problemas de calidad, evaluar el rendimiento del software, y detectar problemas de seguridad.
Identificar y cuantificar los defectos del software
Evaluar el rendimiento del software
Detectar problemas de seguridad
Mejorar la calidad del software
Puede ayudar a identificar y prevenir errores antes de que lleguen a los usuarios. Esto puede ayudar a mejorar la calidad del software y la satisfacción del cliente
Puede ayudar a reducir el riesgo que el software tenga errores o problemas. Esto puede ayudar a proteger la reputación de la empresa y evitar pérdidas financieras.
La QA analítica puede ayudar a optimizar el proceso de desarrollo de software. Esto puede ayudar a reducir el tiempo y el costo de desarrollo.
Algunos ejemplos de herramientas y técnicas que pueden utilizarse en la QA analítica incluyen:
El crecimiento exponencial de los datos ha generado cada vez mayores roles en el uso de Analítica para tomar decisiones y esto ha generado:
La Inteligencia de datos, ha llegado para quedarse en el tejido empresarial de los diferentes sectores de la economía, que, en aras de avanzar, han pasado de tomar decisiones basadas en la intuición, a decisiones cimentadas sobre un análisis inteligente de los datos.
Con el Apoyo de:
SERVICIOS
RECURSOS