基于量化模型的软件测试人员绩效数据处理方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及一种基于量化模型的软件测试人员绩效数据处理方法及系统，所述方法包括以下步骤：跨平台采集考核指标数据和考核人员信息，所述考核指标数据基于预先设置的指标属性参数进行采集；获取考核需求，根据所述考核需求调用预先配置的对应的量化考核模型，以所述考核指标数据和考核人员信息作为量化考核模型的输入，计算获得考核结果；其中，所述量化考核模型包括预先确定的不同考核指标的权重信息，所述权重信息包括人员级别权重、需求权重、项目等级权重、缺陷等级权重、工作量权重和价值观权重。与现有技术相比，本发明专利技术具有提高考核工作效率、适用范围广等优点。适用范围广等优点。适用范围广等优点。

【技术实现步骤摘要】
基于量化模型的软件测试人员绩效数据处理方法及系统


[0001]本专利技术涉及数据处理
，尤其是涉及一种基于量化模型的软件测试人员绩效数据处理方法及系统。

技术介绍

[0002]随着信息化建设的高速发展，信息系统软件研发类工作在各行各业蓬勃发展。软件测试作为当今软件研发工作的重要环节，起着至关重要的作用。软件在正式发布前，需要软件测试人员对软件功能、性能、安全等方面进行充分测试，提前发现问题和缺陷(Bug)，从而确保软件正式发布后系统运行符合建设预期。评价测试人员工作表现，一般会将测试案例、缺陷数量、工作时间等度量指标按照统一的算法转换为分数或者排名，最终形成考核结果。
[0003]现有面向软件测试人员的考核技术的缺点如下：
[0004](1)仅可在一定程度上满足同类型、相近复杂度条件下的软件研发测试工作表现评估。如涉及多类型软件研发类项目，项目重要程度不同，项目之间存在复杂关联，研发方式有显著不同，这些情况下无法使用统一算法和标准计算人员绩效。
[0005](2)仅可在一定程度上对具备类似工作技能或级别的测试人员进行评估。但软件测试人员自身能力不一，人员级别也有高低之分，这些情况下现有考核技术难以解决。

技术实现思路

[0006]本专利技术的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种提高考核工作效率、适用范围广的基于量化模型的软件测试人员绩效数据处理方法及系统。
[0007]本专利技术的目的可以通过以下技术方案来实现：
[0008]一种基于量化模型的软件测试人员绩效数据处理方法，包括以下步骤：
[0009]跨平台采集考核指标数据和考核人员信息，所述考核指标数据基于预先设置的指标属性参数进行采集；
[0010]获取考核需求，根据所述考核需求调用预先配置的对应的量化考核模型，以所述考核指标数据和考核人员信息作为量化考核模型的输入，计算获得考核结果；
[0011]其中，所述量化考核模型包括预先确定的不同考核指标的权重信息，所述权重信息包括人员级别权重、需求权重、项目等级权重、缺陷等级权重、工作量权重和价值观权重。
[0012]进一步地，所述量化考核模型基于人员特征和指标属性参数动态更新。
[0013]进一步地，所述指标属性参数包括指标类别、指标度量单位、指标等级、指标浮动区间和指标适用范围。
[0014]进一步地，所述考核人员信息包括人员级别、人员和软件系统的所属关系、人员组织架构信息和操作权限。
[0015]进一步地，所述采集考核指标数据包括接收线上审批数据和自动化采集外部对接系统的指标数据。
[0016]进一步地，所述指标属性参数基于项目类型和人员特征动态化确定。
[0017]进一步地，所述考核需求基于项目类型和人员特征动态化确定。
[0018]进一步地，该方法还包括：对特定时间段内的考核结果进行多维度可视化。
[0019]本专利技术还提供一种计算机可读存储介质，包括供电子设备的一个或多个处理器执行的一个或多个程序，所述一个或多个程序包括用于执行如上所述基于量化模型的软件测试人员绩效数据处理方法的指令。
[0020]本专利技术还提供一种基于量化模型的软件测试人员绩效数据处理系统，包括：
[0021]用户信息与权限管理模块，用于维护考核人员信息以及管理人员考核权限；
[0022]指标参数管理模块，用于维护指标属性参数；
[0023]指标数据采集模块，用于跨平台采集考核指标数据和考核人员信息，所述考核指标数据基于预先设置的指标属性参数进行采集；
[0024]量化模型管理模块，用于维护预先配置的量化考核模型，所述量化考核模型包括预先确定的不同考核指标的权重信息，所述权重信息包括人员级别权重、需求权重、项目等级权重、缺陷等级权重、工作量权重和价值观权重；
[0025]考核结果输出模块，用于获取考核需求，根据所述考核需求调用预先配置的对应的量化考核模型，以所述考核指标数据和考核人员信息作为量化考核模型的输入，计算获得考核结果。
[0026]与现有技术相比，本专利技术具有以下有益效果：
[0027]1、本专利技术动态管理一量化考核模型，仅需要通过自动化的数据采集或接收，即可调用对应的量化考核模型获得考核结果，能够针对不同工作复杂度、不同系统重要程度条件下，不同级别、不同技能特征测试人员实现相对科学、高效的绩效数据处理过程。
[0028]2、本专利技术的指标属性参数、量化考核模型等均可根据需要动态化确定，可根据不同类型测试团队的发展方向，灵活定义各类权重和指标信息，以匹配不同需求，适用范围广。
附图说明
[0029]图1为本专利技术的流程示意图；
[0030]图2为本专利技术各步骤的具体流程示意图。
具体实施方式
[0031]下面结合附图和具体实施例对本专利技术进行详细说明。本实施例以本专利技术技术方案为前提进行实施，给出了详细的实施方式和具体的操作过程，但本专利技术的保护范围不限于下述的实施例。
[0032]实施例1
[0033]参考图1所示，本实施例提供一种基于量化模型的软件测试人员绩效数据处理方法，包括以下步骤：跨平台采集考核指标数据和考核人员信息，所述考核指标数据基于预先设置的指标属性参数进行采集，考核人员信息包括人员级别、人员和软件系统的所属关系、人员组织架构信息和操作权限等；获取考核需求，根据所述考核需求调用预先配置的对应的量化考核模型，以所述考核指标数据和考核人员信息作为量化考核模型的输入，计算获
得考核结果。
[0034]其中，所述量化考核模型包括预先确定的不同考核指标的权重信息，所述权重信息包括人员级别权重、需求权重、项目等级权重、缺陷等级权重、工作量权重和价值观权重。该量化考核模型可以基于人员特征和指标属性参数动态更新，以更好地度量不同项目、人员级别、需求级别等因素的差异，提高数据处理可靠性。根据测试人员技能特征，定制化量化考核模型，从而实现人员与模型的灵活适配。
[0035]在具体实施方式中，指标属性参数包括指标类别、指标度量单位、指标等级、指标浮动区间和指标适用范围等。其中，指标类别包括申报类指标和自动采集类指标，申报类指标的数据通过接收线上审批数据的方式获得，自动采集类指标数据通过自动化采集外部对接系统的指标数据获得。本实施例中，外部对接系统可以包括系统信息系统、需求管理系统、版本管理系统、持续集成发布系统、测试平台等外部系统，按需采集考核指标数据。
[0036]上述方法中，为了更好地适应不同复杂项目群，指标属性参数和考核需求均可以基于项目类型和人员特征动态化确定，以匹配更精准的个性化量化考核模型，进而提高绩效数据处理的准确性和效率。
[0037]在优选的实施方式中，获得考核结果后，还可对特定时间段内的考核结果进行多维度可视化。具体地，可根据月度、季度、半年度、年度等不同考核区间进行统计汇算，根据人员姓名、组织架构、考核指标、模型类别等维度，查询、展示考核数据。
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于量化模型的软件测试人员绩效数据处理方法，其特征在于，包括以下步骤：跨平台采集考核指标数据和考核人员信息，所述考核指标数据基于预先设置的指标属性参数进行采集；获取考核需求，根据所述考核需求调用预先配置的对应的量化考核模型，以所述考核指标数据和考核人员信息作为量化考核模型的输入，计算获得考核结果；其中，所述量化考核模型包括预先确定的不同考核指标的权重信息，所述权重信息包括人员级别权重、需求权重、项目等级权重、缺陷等级权重、工作量权重和价值观权重。2.根据权利要求1所述的基于量化模型的软件测试人员绩效数据处理方法，其特征在于，所述量化考核模型基于人员特征和指标属性参数动态更新。3.根据权利要求1或2所述的基于量化模型的软件测试人员绩效数据处理方法，其特征在于，所述指标属性参数包括指标类别、指标度量单位、指标等级、指标浮动区间和指标适用范围。4.根据权利要求1所述的基于量化模型的软件测试人员绩效数据处理方法，其特征在于，所述考核人员信息包括人员级别、人员和软件系统的所属关系、人员组织架构信息和操作权限。5.根据权利要求1所述的基于量化模型的软件测试人员绩效数据处理方法，其特征在于，所述采集考核指标数据包括接收线上审批数据和自动化采集外部对接系统的指标数据。6.根据权利要求1所述的基于量化模型的软件测试人员绩效数据处理方法，其特征在于，所述指标属性参数基...

【专利技术属性】
技术研发人员：铁锦程，陈嘉，王尧，潘兴成，章晓岚，曹颖，李浏，倪佳乐，田志广，
申请(专利权)人：上海浦东发展银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：