Implementación de plataforma de automatización de procesos usando “Selenium Web Driver” para optimizar las pruebas de regresión en San Isidro, 2021

Descripción del Articulo

El presente trabajo de tesis nació debido a los incidentes que se presentaban en el Ambiente de Producción de la entidad bancaria, los cuales afectaban la operatividad del sistema informático en uso, por lo que se detectó optimizar el proceso de pruebas de regresión que, al ser manuales, limitaban e...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: Gutierrez Zapata, Daniela Lorenz
Formato: tesis de grado
Fecha de Publicación:2022
Institución:Universidad Peruana de Las Américas
Repositorio:ULASAMERICAS-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:192.168.10.17:upa/2338
Enlace del recurso:http://repositorio.ulasamericas.edu.pe/handle/upa/2338
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Automatización
Selenium Web Driver
Pruebas de regresión
http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04
Descripción
Sumario:El presente trabajo de tesis nació debido a los incidentes que se presentaban en el Ambiente de Producción de la entidad bancaria, los cuales afectaban la operatividad del sistema informático en uso, por lo que se detectó optimizar el proceso de pruebas de regresión que, al ser manuales, limitaban el tiempo de asignación de estas actividades. La investigación se desarrolló bajo un enfoque cuantitativo, cuyo diseño fue el pre-experimental. Para el desarrollo del proyecto se usó “Selenium Web Driver”, bajo el marco de la metodología ágil Scrum, en la que por cada sprint se generó valor, recibiendo feedback en cada revisión para su posterior mejora. Luego de la implementación se procedió a recolectar los datos necesarios para la evaluación de resultados, a partir de 8 colaboradores; para la mencionada recolección se recurrió a la técnica de la encuesta, aplicando un cuestionario para la evaluación de la plataforma de automatización y un cuestionario de evaluación de las pruebas de regresión. Luego de la evaluación de los resultados obtenidos, se descubrieron mejoras significativas sustentadas en errores estadísticos menores al 5%, así como una media de postest superior a la del pretest. En base a lo mencionado, se concluyó que la plataforma de automatización logró optimizar significativamente las pruebas de regresión, así como también logró reducir tiempos, minimizar errores y disminuir costos.
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