创业公司下的质量体系建设《线下部分》

创业公司下的质量体系建设《线下部分》

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创业公司一般具备以下几种特点：

#建立一个质量保障体系前的一些问题

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1. 问题1：质量是什么？

质量（Quality），也称品质。表示产品所具备的特质或属性。

质量有优劣，也可以说有高有低。

人们往往将品质优的产品（或服务）视为“质量好”，将品质低劣的产品（或服务）视为“质量差”。

质量的定义是指符合要求。没有“好”的质量，只有符合要求的质量

2. 问题2：创业公司质量体系的基调是什么？

   快，低

   a、求的支撑业务快速的测试能力
   
   b、求的是大问题没有的低的质量标准
   
   c、求的是打基础的质量核心

   不要想分分钟吃成一个胖子
   
   不要想什么都要去做，什么都做。

3. 问题3：谁为质量买单？

   测试？开发？产品？

   质量不是一个人的事
   
   质量也不只是测试的事
   
   质量是整个研发体系下所有人的事

4. 问题4：测试的定位是什么？

   保姆式？ 引导式？ 服务式？专家式？

5. 问题5：质量保障体系核心是什么？

   >组织？个人 OR 团队？环境？
   
   研发流程？研发规范？
   
   测试策略？效能服务？
   
   质量数据？质量度量？
   

   
   业务理解?业务传承？
   
   质量保障闭环体系？

6、问题6：质量来自哪里？

测试有法、质量有度

有态度的人、 透析的需求、合理的设计，高质量的实现，完备的测试、合理的流程。

7、问题7：质量工作的过程？

  >是什么人、

采用什么样的操作方法、

使用什么样的效能工具，

落下什么样的过程数据，

达到什么样的质量效果，

通过分析数据得到我们想要继续改进方向.

#质量保障的远期目标

目标： 多、快、稳

支持更多的业务、更快的速度、更稳定的质量

根据公司的发展、质量要求，实现质量保障目标的不同层次目标度。

前期的目标是实现从0到1的跨度。

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1、研发职责清晰化 ：开发的质量职责、测试的质量职责、PM等

2、流程规范标准化：合适的研发流程，可靠的规范标准、测试多维度指导开发保障质量。

3、质量保障体系化：一套可执行遵循的闭环质量体系

4、质量数据可视化：通过质量数据推动质量保障体系的运行与改进。

5、质量保障产品化：用产品的思维把研发效能&质量构建

6、质量效能自动化：把一切可自动化的自动化起来、持续起来。

7、业务沉淀持续化：把业务沉淀持续维护起来，传承起来。

8、测试工作服务化：从传统的保姆式测试，到引导式测试、到服务式测试。

##创业公司的质量目标

创业公司的质量目标：就是为了后继的质量体系的建设奠定一个基础。

####我们从以下几个方面出发：
1、团队：人、业务、环境

2、过程：研发流程、规范

3、方法：测试策略、测试效能服务

4、数据：质量数据、效能数据分析

5、运营：数据运营、质量改进

#研发质量团队建设

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1、招人

招什么样的人？能力？态度？价值观？

2、团队建设

我们是个什么样的团队？各自为战？协作互助？积极负责？学习创新？

我们是团队、不是团伙。有共同的目标、共同的责任。

3、团队能力

多维度提升团队的测试能力、业务能力、项目能力等。

4、业务传承

打造一个业务传承体系，加速业务理解与接收。

5、职责

清晰的明确每个人的职责范围，边界内容如何覆盖。

6、环境

构建一套稳定的线下研发环境

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#研发过程控制

####研发流程
根据不同的业务、不同的类型制定不同的流水线。

1、标准项目发布流程

2、日常项目发布流程

3、故障修复流程

4、数据订正流程

5、其他特别的流程
####研发阶段任务清单
研发阶段规定需要完成的任务清单：文档、评审、模板
1、需求阶段

2、研发阶段

3、测试阶段

4、发布阶段

5、运维阶段
####研发节点标准
研发不同的阶段下的准入准出规范
1、评审通过
2、自测通过
3、文档完备

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#效率服务

##测试策略

#####分层自动化

Service（HTTP/HSF/Dubbo/other协议）

单元测试

UI自动化（web-ui，APP-ui）
#####全链路自动化测试
#####环境稳定性检测
参考测试策略

#####流量录制回放
真实实现线上数据到测试数据的应用，满足真实场景的自动化
#####探索性测试
#####全链路性能测试
##效能工具
#####数据服务

######数据工厂
可以服务：功能测试、自动化测试、开发同学.
######数据银行
####Mock系统
实现：前后端分离，系统隔离

目标：打破系统间的依赖、检测系统的服务能力

###小工具、大平台

为了测试的需求而提供的服务能力，有很多，不同的业务不同的需求。

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#质量效率

##数据

#####1、研发质量
#####2、项目质量
#####3、测试质量
#####4、运维质量
#####5、线上质量
##效率
#####多类型下的战斗力

需求、任务、缺陷等
#####多角度下的数据比对
横向对比，纵向对比，环比
#####多方位的数据量化
个人、团队、项目、应用、产品
#####多维度下的稳定性
线上、线下

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#质量数据运营

把质量数据进行分析、提出改进方案，落地实施，推进质量保障体系的前进