É fácil enumerar as consequências de uma baixa cobertura de testes – maior risco de bugs em ambiente de produção e menor qualidade geral da aplicação são apenas dois dos principais. E a solução (aumentar a cobertura) parece óbvia.

Contudo, sem estratégia, colocá-la em prática pode mais atrapalhar do que ajudar.

Da queda na agilidade das entregas ao aumento desnecessário de custos, um crescimento desenfreado na execução de testes pode trazer sérios problemas à sua organização. Dito isso, fica a pergunta: como aumentar a cobertura sem perder eficiência?

Vamos por partes.

Tipos de cobertura: Quanto e o que está sendo testado?

O primeiro passo é avaliar qual é a atual cobertura de testes da sua organização. Muitos gestores fazem isso com base na porcentagem de linhas de código que estão sendo testadas:

(Linhas de código cobertas por testes / Total de linhas de código) * 100

Embora possa dar um panorama geral, esta fórmula não é suficiente para guiar um plano de expansão de cobertura.

Digamos, por exemplo, que a cobertura de testes do seu sistema seja de 70%. Você saberia dizer se, dentro dela, todas as partes críticas estão sendo contempladas? Dos 30% de linhas de códigos que estão fora da cobertura, quais precisam começar a ser testadas com mais urgência?

Uma boa maneira de responder estas e outras questões avaliar a cobertura de testes com maior precisão é subdividi-la em categorias.

Há diversas maneiras de fazer isso. Uma das mais usadas é a das categorias amplas:

• Cobertura de produto (product coverage): total de componentes ou aspectos do produto estão sendo testados;
• Cobertura de risco (risk coverage): total de riscos que estão sendo testados;
• Cobertura de requisitos (requirement coverage): total de requisitos sendo testados;
• Cobertura de compatibilidade (compatibility coverage): testes do desempenho do produto em diferentes dispositivos e versões de sistemas operacionais;

Há também a categorização baseada nos códigos:

• Cobertura de função (function coverage): total de funções individuais ou sub-rotinas inseridas no código sendo testadas;
• Cobertura de instrução (statement coverage): total de instruções individuais do código sendo testadas;
• Cobertura de bifurcações (branch coverage): total de pontos de decisão ou bifurcações dentro do código sendo testados;
• Cobertura de condição (condition coverage): total de possíveis combinações de condições sendo testadas;
• Cobertura de loop (loop coverage): total de loops e iterações (incluindo casos com 0, 1 e múltiplas iterações) dentro do código sendo testados;
• Cobertura de caminho (path coverage): total de caminhos possíveis, incluindo loops, instruções condicionais e iterações dentro do código sendo testados.

Ao selecionar as categorias mais adequadas para a sua aplicação ou sistema, os responsáveis (gerente de QA, arquiteto de testes e demais profissionais) terão mais condições de analisar com precisão qual a cobertura de testes atual, e direcionar seus esforços para ampliá-la de forma estratégica.

Além disso, ao colocar na balança o tempo e o esforço necessários para realizar os testes, podem descobrir quais são mais viáveis e quais devem permanecer na fila de espera (ou, dependendo do caso, ser descartados).

A importância da priorização de riscos

O próximo passo é a definição de quais testes devem ser priorizados, e um bom ponto de partida é a análise de riscos relacionados a bugs e falhas no sistema ou aplicação.

Sem essa análise, é grande a probabilidade de deixar áreas críticas em segundo plano enquanto se prioriza riscos que tendem a ter pouco impacto no negócio.

Uma matriz pode ajudar a classificar estes riscos:

Da maior para a menor prioridade, temos:

• Alto Risco e Alto Impacto;
• Baixo Risco e Alto Impacto;
• Alto Risco e Baixo Impacto;
• Baixo Risco e Baixo Impacto.

Um exemplo hipotético ajuda a deixar essa priorização mais clara.

Imagine uma empresa que está desenvolvendo um aplicativo de saúde que permite aos usuários monitorar seus sinais vitais.

Os riscos mais críticos são aqueles de alta probabilidade e alto impacto, como falhas na medição dos sinais vitais e interpretação incorreta dos resultados, que podem comprometer a segurança dos usuários e a reputação da empresa.

Riscos de baixa probabilidade e alto impacto, como vazamento de dados sensíveis do usuário e interrupções graves no serviço, embora menos prováveis, podem ter consequências significativas, e devem ser priorizados.

Riscos de alta probabilidade e baixo impacto, como problemas de interface do usuário são menores, e riscos de baixa probabilidade e baixo impacto, como erros de digitação em mensagens de alerta, também devem ser considerados, mas não faria sentido colocá-los como prioridade máxima.

Melhores práticas para expandir a cobertura de testes

Somando-se à análise precisa da atual cobertura e à priorização de riscos, há uma série de boas práticas que ajudam gestores a expandir sua cobertura de testes de maneira estratégica:

– Garantir que todos os profissionais de teste estejam plenamente cientes dos requisitos do projeto e dos métodos de teste a serem utilizados;

– Organizar os requisitos em ordem de prioridade para direcionar os esforços de teste para as áreas mais importantes e críticas do sistema;

– Manter-se atualizado sobre as mudanças em cada release para ajustar e atualizar a estratégia de testes de acordo com as novas funcionalidades e alterações implementadas no sistema;

– Incorporar a automação de testes onde for possível e viável, utilizando ferramentas modernas ou inteligência artificial para aumentar a eficiência e a consistência dos testes;

– Interagir constantemente com as equipes de desenvolvimento, Scrum e Business Analysts (BA) para promover uma colaboração eficaz e identificar precocemente problemas;

– Identificar e abordar os problemas de maior impacto na fase inicial de construção do software para evitar a escalada de problemas e garantir uma entrega de alta qualidade;

– Realizar testes simultaneamente em diferentes condições, como em diferentes dispositivos, sistemas operacionais e ambientes, para garantir que o software funcione corretamente em uma variedade de cenários do mundo real, proporcionando uma experiência consistente e confiável para os usuários.

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