为什么预测分析对于软件测试来说势在必行?

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作为一个概念的预测分析已被广泛应用于行业和企业，以获得所需的推断并采取知情的业务决策。传统的软件质量保证（QA）正在转换齿轮，并承担新的职责。因此，越来越需要团队采取基于分析的方法对下一代QA。组织需要达到质量和速度，这加剧了开发团队的压力，以预见可能出现的挑战和失败。

在QA中执行Analytics的最大亮点之一是它能够根据过去的数据源预测未来的失败。预测性分析通过实现统计算法和机器学习，帮助从数据集中提取项目或业务关键信息。这有助于生成模式并估计未来的趋势，这些对识别故障点很有用。这种预测和数据在QA中是非常必要的，以便做出积极的决策。

预测分析如何降低上市时间？

预测分析实现多种算法来处理数据，即回归算法，时间序列分析和机器学习。质量保证和测试这是一项复杂的活动，涉及许多因变量。它需要有效地管理，以交付预期的结果。可以有效地利用分析来简化和平稳地执行软件测试活动。

此外，它不是一次性活动，因为它必须不断进行，以分析软件开发过程中不断生成的数据。使用分析解决方案和工具分析存储的数据时，它将继续向开发过程结束时添加业务价值。该过程需要从软件开发周期中搅拌的良好数量的数据，以有效地提供这些结果。

数字转型正在改变业务动态，质量保证发挥着重要作用，为处理客户群提供强大的解决方案。对于竞争组织，错误的错误范围很少。分析可以帮助支持测试过程中的团队，不仅可以降低测试成本，还可以减少测试工作。最终，帮助企业达到市场速度更快，削减追逐。

将预测分析应用于软件测试的主要原因

在QA中考虑预测性分析的两个最关键的原因是，需要更快地接触市场并尽可能保持准确性。让我们来评估一下在QA和测试领域采用分析的一些关键原因。

建立以客户为中心的QA

重要的是要了解整体市场情景和消费者情感，以为消费者制定合适的应用。在QA中应用的分析有助于衡量产品和应用的消费者情绪。这使得QA更为消费者为中心，并帮助团队解决竞争性问题，性能问题，功能问题或安全问题等焦点领域。

实际上，它帮助团队接受客户的反馈，并为更好的体验提供当代的解决方案。没有什么比在QA活动中吸收客户反馈更重要的了。这将最终帮助企业实现现在甚至未来的数字化转型目标。

为确定测试活动的优先级提供便利

从软件开发和测试过程中收集的信息是大规模的，必须有效地存储，以便它可以用于进一步的改进。在从开发和测试过程中收集所有信息后，必须存储，然后用适当的工具进行分析。该数据可以包括缺陷日志，测试用例，测试结果，生产事件，应用程序日志文件，项目文档以及更多涉及QA的。

预测分析可以在此数据上应用于各种任务，例如检查测试和生产环境中的缺陷，评估对客户体验的影响，确定问题模式，对齐测试场景，等等。团队甚至可以使用这些数据来实现更高的测试覆盖率并优化测试活动。此外，缺陷数据的根本原因分析可以帮助识别薄弱点，并预测需要注意的应用程序中的热点。它有助于优化应用程序开发过程的工作流程，并在分析数据点的帮助下确定应用程序可能崩溃的地方。

提升测试效率并增强客户体验

我们已经讨论过如何使用Predictive Analytics鼓励和构建以客户为中心的QA。QA团队使用工具，监控应用程序日志文件，并生成测试脚本以获得相关的解决方案。在某种程度上，它有助于早期发现潜在的故障和缺陷。的想法左移方法在测试中，能够早期发现错误并降低未来的潜在缺陷。预测分析可以提高此过程并启用QA和测试团队。它将有助于团队采取预防措施，并在申请的消费者中降低潜在的威胁或不满。

重要的是提高测试效率，为客户提供兼容和安全的健壮应用程序。这必须是一个一致的流程，以支持数字化转换活动并交付所需的客户体验。在QA中应用预测分析工具有助于在一致的基础上实现这些目标。

总之

根据一项报告据高德纳公司2017年发布的最新预测，2017年全球商业智能(BI)和分析软件市场的收入预计将达到183亿美元，比2016年增长7.3%。到2020年底，这个市场预计将增长到228亿美元。”

为什么跨不同业务领域的全球企业都在考虑预测分析?企业需要做出明智的决定，并让他们的团队有经过验证的数据点来考虑，从而使决策更加简单。类似地，即使是QA也需要来自其自己的测试和开发存储库的这些数据点，以便为构建测试应用程序的框架做出明智的决策。

预测分析的力量和采取决定性行动的能力推动了企业采用即时数据收集解决方案。与我们联系大数据和分析专家从大量的测试数据中获得业务价值。