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@krsna_sub あい。湯本さんの面白かったです。 #jasst [うさみみ*´×`*エンジニア]
2013-01-30 10:37:33ドロシー「アジャイルではスプリント単位のDDTを計算出来ます。次のスプリントが終わった後に前のスプリントのDDT値を計算する事でテストについて様々なことがわかるようになります。 #jasst
2013-01-30 10:40:20うーん。イテレーションのDDPを有効活用するには安定したスプリント計画が必要だと思う。で、僕はできない。 #jasst [うさみみ*´×`*エンジニア]
2013-01-30 10:40:41あと、プロダクト規模とテスト規模は違うはずで、テスト見積もりがイテレーション毎に安定しているかどうかのほうが大きい問題では無いだろうか。規模を加味したDDPのほうがいいんだろうけど、不安定な要因を組み合わせるのはよくないな。 #jasst [うさみみ*´×`*エンジニア]
2013-01-30 10:42:32と僕は思うけど。あくまで目安なんだろうからそれでいいのかもしれないですね。ええ。 #jasst [うさみみ*´×`*エンジニア]
2013-01-30 10:43:05「DDPはドメインや対象とするテストによって数値が違うので、絶対的な目標値というのはない」ということかな。 #jasst [うさみみ*´×`*エンジニア]
2013-01-30 10:45:08Priority(欠陥重要/優先度)1,2 って表現とか妙な所に感心してしまった。日本だとだいたいA、Bだよね。 #JaSST
2013-01-30 10:45:18「あと、ドメインとかテストだけじゃなくって、バグ数によってはDDPが有用ではない場面もあるし、有用である場面もある。数が少なすぎても使えない」みたいな? #jasst [うさみみ*´×`*エンジニア]
2013-01-30 10:46:14DDPは僕のイメージだと、厳密なタイムボックスと安定した計画、欠陥分類の精密さが肝要だと思うだけど、それが出来ているっていう自信はどこから得られるのだろうね。 #jasst [うさみみ*´×`*エンジニア]
2013-01-30 10:47:58テストの効果はこれで計測できます!っていう1個のキラー手法はなさげ。自社製品で考えると。。 #jasst
2013-01-30 10:49:00「DDPの数値があれているときは、外部要因によってテスティングがうまくいっていない可能性もある」なるほど。 #jasst [うさみみ*´×`*エンジニア]
2013-01-30 10:50:44ドロシー「数値だけでなく、DDTの値が高いときには、その時のテスト対象システムが何だったのか、ユーザーは使っているのかと言ったことも調べて考えてみましょう。DDT値が低いときにはテスト前の品質が低かったのかもしれません #jasst
2013-01-30 10:50:55うーん。面白そうだけど、いまいち心が引かれないのは、自分の業務とまるでマッチしていないからだけど、社内の別のチームには効果がありそうだなー。 #jasst [うさみみ*´×`*エンジニア]
2013-01-30 10:52:58シンプルなメトリクスでプロジェクトを水平比較するっていうのは大事なことだと思うけど、異常値ってどうやってわかるのかな。 #JaSST
2013-01-30 10:53:13DDPは、60パーセント位から低いと言うらしい。品質会計と比べてみたいな。シンプルな値は納得性が高いので好きなんだけどね。DDPはちょっと理解できない点もあるな。 #jasst
2013-01-30 10:55:22シンプルなメトリクスから始めた方がいいよっていうのには同感ですが、エライヒトタチがあーだこーだ口を出してくるので複雑になってくるんだよねー。 #JaSST
2013-01-30 10:55:59DDPだけじゃなくHWのQCの管理図なんかもそうなんだけど、メトリクスを盲信するために精度を高めるよりも、傾向の(変化の)把握をきっかけにして、測定でき(てい)ない情報をあらゆる手段で把握して問題のありかを探索するためにメトリクスを使う方が実り多いんだよね。 #jasst
2013-01-30 10:56:23