Die End-of-Testing-Prognose

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Die End-of-Testing-Prognose
Vom Bauchgefühl zu einer fundierten Vorhersage
Datumswerte über die Monte-CarloSimulation überprüft. Sie ist seit Jahrzehnten wissenschaftlich anerkannt.
Nach der Prognose
ist vor der Prognose
Abb. 1 Screenshot einer Fehlertrend-Kurve
Zu Beginn jeden Projekts steht eine,
auf Annahmen basierte Planung. Im
Projektverlauf stellt sich heraus, dass
manche Planungspunkte und Annahmen der Realität nicht mehr standhalten. Eine Überarbeitung ist nötig.
Wie wird sichergestellt, dass die neue
Planung den neuen Anforderungen
entspricht? Wie kann in Zukunft davon
ausgegangen werden, dass das „neue
Projektende-Datum“ halbwegs realistisch ist? Und wie begegnet man als
Testmanager der Frage: „Können wir
den geplanten Einsatztermin aus Sicht
des Testteams halten?“
Robert Licen, erfahrener Testmanager
bei ANECON, suchte nach einer Lösung, die faktenbasiert und mit Hilfe
von Hochrechnungen, Fragen über die
Zukunft fundiert beantwortet – ohne
sich dabei auf Annahmen bzw. das
Bauchgefühl stützen zu müssen. Daraus entwickelte er das ANECON Endof-Testing-Tool (EOT-Tool).
Der Ansatz
Der Software-Test ist naturgemäß abgeschlossen, sobald alle gefundenen
Fehler behoben wurden. Es ist davon
auszugehen, dass die geschlossene
Fehleranzahl immer größer und dadurch die Arbeitslast des Entwicklungsteams verringert wird. Auf Basis
der gesamten Projekthistorie ist festzustellen, wie lange der aktuelle Trend
noch anhalten wird und wann die Anzahl der offenen Fehler gegen null geht.
Der Schlüssel: Team-Performance
Je effizienter das gesamte Team zusammenarbeitet, desto schneller wird
das Ziel erreicht. Passende Daten über
die Team-Performance sind Indikatoren, um das Testende berechnen zu
können. Gute Anhaltspunkte sind:
Die erste Hochrechnung ist frühestens
vier Wochen nach Projektstart sinnvoll. Danach sollten die Berechnung
regelmäßig durchgeführt werden.
Denn je mehr Daten herangezogen
werden, desto bessere Rückschlüsse
können getroffen werden. Die Methode liefert Anhaltspunkte und keine tagesgenauen Prognosen. Jedoch ist die
Wahrscheinlichkeit, mit der die Prognose eintritt, hoch. Generiert aus der
Projekthistorie lassen sich Fakten und
Performance-Werte des Gesamtteams
ablesen, die sich erfahrungsgemäß
nicht signifikant ändern. „Das Tool hat
den Praxistest bestanden: Seine Aussagen stimmen mit der Projektpraxis
in meinen Projekten überein“, unterstreicht Robert Licen.
Maßnahmen setzen
Aufdeckungsrate: Wie viele Fehler werden
im Schnitt pro Zeiteinheit gefunden?
Behebungsrate: Wie viele Fehler konnten
im Schnitt pro Zeiteinheit vom Testteam
endgültig geschlossen werden?
Für eine aussagekräftige Prognose ist
zusätzlich zu klären, wie lange das Entwicklungsteam neue Funktionalität implementiert.
Die Hochrechnung
Auf Basis dieser drei Werte wird ermittelt, wie viele Tage noch benötigt
werden, um alle Fehler abzuschließen
– daraus ergibt sich ein Datum in der
Zukunft. Robert Licen rät: „Da wir mit
Durchschnittsdaten arbeiten, sollten
mehrere Zeiträume betrachtet werden.
Drei haben sich bewährt: gesamter
Projektzeitraum, letzten zehn Wochen,
letzten fünf Wochen.“ Zur Absicherung und Bestätigung werden die drei
Ergeben sich beim Abgleich von Plan
– zu hochgerechnetem Ist-EOT-Wert –
Abweichungen, sind entlang folgender
Fragen Maßnahmen zu setzen:
Kann das Produkt zu einem bestimmten
Zeitpunkt in Produktion gehen?
Hat sich die Team-Performance im Laufe
der Zeit verbessert?
Welcher Produktivsetzungszeitpunkt wäre
aus Testsicht mit hoher Wahrscheinlichkeit
zu empfehlen?
ANECON bietet ein wichtiges Tool
für Ihre Planung und unterstützt Sie
mit optimal auf das Projektziel abgestimmten Maßnahmen. Robert Licen
bringt es auf den Punkt: „Mit dem von
mir entwickelten ANECON EOT-Tool,
haben Projektteams ein Tool in der
Hand, das sie im Laufe des Projekts mit
guten Prognosen versorgt. Das schafft
Sicherheit und Qualität.“

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