Digital.ai Testen – Premium-Stufe
Verstehe, wie es läuft. Verstehe, warum es kaputt gegangen ist.
Ihr Testprogramm an einem Ort. Eine klare Antwort, wenn etwas nicht funktioniert.
Premium beinhaltet Erweiterte Analytik · KI-gestützte Ursachenanalyse
Die Lücke
Die Verantwortlichen im Testwesen stellen immer wieder die gleichen Fragen.
- Welche Geräte bewähren sich?
- Wird die Plattform teamübergreifend genutzt?
- Warum ist dieser Test fehlgeschlagen?
Die Informationen, um diese Fragen zu beantworten, sind vorhanden – sie sind nur an verschiedenen Orten verstreut, und jemand muss sie erst einmal zusammentragen. Das braucht Zeit, und genau da steigt das Risiko.
Ein Fehler, dessen Erklärung zu lange dauert, wird wiederholt, dann verschoben und schließlich als unzuverlässig abgetan. Manchmal handelt es sich um einen echten Defekt, der es bis in die Produktion schafft.
Premium vereint all diese Funktionen im Produkt. Fortschrittliche Analysen verknüpfen die Signale im gesamten Programm. KI-gestützte Ursachenanalyse liefert die Beweise für jeden einzelnen Fehler.
~800 $
Durchschnittliche Kosten eines einzelnen kundenbezogenen Vorfalls in der Produktion
PagerDuty, Kosten der AusfallzeitAnalytik
Erweiterte Analysemethoden zeigen Ihnen, wo Sie suchen müssen.
Ihr Testprogramm generiert die Daten bereits. Advanced Analytics integriert sie in die Plattform – kein Export, kein separates BI-Tool erforderlich.
Können Sie diese Fragen heute beantworten?
Ich bin für unsere Infrastruktur und unser Testprogramm verantwortlich. Ständig werde ich gefragt, wie unsere Ressourcen genutzt werden. Welche Geräte sind gefragt? Welche liegen ungenutzt herum? Dank fortschrittlicher Analysen kann ich diese Fragen viel einfacher beantworten.
— Großer Kunde im Finanzdienstleistungssektor
Kapazität, die Sie bereits besitzen
Ein ruhiges Zeitfenster bietet die Möglichkeit, automatisierte Ausführungen neu zu verteilen, bevor Sie neue hinzufügen. Ein Gerät, das zwar viel Speicherplatz belegt, aber wenig Nutzen bringt, können Sie anderweitig einsetzen.
Weiterlesen: Die Tabellenkalkulation verrät es →KI-gestützte Ursachenanalyse
Die Ursachenanalyse zeigt Ihnen, was zu tun ist.
Ihre Automatisierung meldet Ihnen, wenn ein Test fehlgeschlagen ist. Sie liefert jedoch keine Begründung. Die Ursachenanalyse wertet die bereits vorhandenen Artefakte des Testlaufs aus – Geräteprotokolle, Cloud- und Serverprotokolle, Bildschirmaufnahmen – und ermittelt die wahrscheinlichste Ursache inklusive der entsprechenden Beweise.
Sie beginnen dort, wo Sie sich bereits befinden – beim fehlgeschlagenen Test im bestehenden Bericht. Kein neues Tool, kein neuer Workflow, nichts zu exportieren.
Die Analyse wird für jedes Artefakt durchgeführt, das diesem Lauf zugrunde liegt – einschließlich der serverseitigen Protokolle und der Appium-Protokolle, die normalerweise die Antwort enthalten und nur selten in einen manuellen Export gelangen.
Die wahrscheinlichste Ursache, eine Konfidenzbewertung und die spezifische Protokollzeile oder der Testschritt dahinter – damit Sie dies selbst überprüfen, es an den richtigen Verantwortlichen weiterleiten und entscheiden können, ob Sie es beheben, erneut ausführen oder mit den beigefügten Beweisen verschieben.
Vertrauen, das Sie überprüfen können
Die Bewertung spiegelt die Übereinstimmung der Beweislage wider – nicht die vermeintliche Sicherheit des Modells. Sie wird niemals künstlich erhöht, um sicherer zu wirken, als es die zugrundeliegenden Daten zulassen.
Das Vertrauen steigt, wenn
- Mehrere unabhängige Quellen weisen auf denselben Fehlerpunkt hin.
- Der Beweis ist ein offenkundiger Fehler, keine Schlussfolgerung.
- Die Abfolge vom Auslöser bis zum Fehler lässt sich sauber nachvollziehen.
Das Vertrauen sinkt, wenn
- Es war keine Protokollquelle verfügbar.
- Nur eine Quelle stützt diese Schlussfolgerung.
- Eine alternative Erklärung konnte nicht ausgeschlossen werden.
Ist das nicht dasselbe, als würde man Protokolle in einen Chatbot einfügen?
Nein. Ein allgemeines Modell erfasst lediglich manuell exportierte Daten und kann die verwendeten Artefakte nicht identifizieren. Dieses Modell analysiert die Artefakte des jeweiligen Durchlaufs – einschließlich plattformspezifischer Protokolle, die im Bericht nicht aufgeführt werden – und belegt jede Schlussfolgerung.
Sie benötigen ein hohes Maß an Vertrauen in die Ergebnisse.
Sehen Sie, wie ein einziger Klick aus einem fehlgeschlagenen Test eine wahrscheinliche Ursache, eine Konfidenzbewertung und die genauen Beweise dahinter macht – ganz ohne lästiges Durchforsten von Protokollen.
Weiterlesen: Das Vertrauensproblem bei KI-Testfehlern →Warum dies eine Ebene ist
Vier Entscheidungen. Eine Ebene.
Ein Testleiter trifft jedes Quartal dieselben wenigen Entscheidungen. Heutzutage werden die meisten davon instinktiv oder anhand einer von jemandem manuell zusammengestellten Zahl getroffen.
Sollen wir weitere Geräte kaufen – und welche?
Auslastung nach Gerät und Betriebssystemversion, mit Spitzenlastzeiten, im Vergleich zu dem, was Sie bereits besitzen.
AnalytikErreicht diese Plattform ihren Platz in den verschiedenen Teams?
Akzeptanz im Team und im Projekt sowie die Entwicklung der Trends, ohne wiederkehrenden Export.
AnalytikKonzentrieren sich unsere Testbemühungen auf die tatsächlichen Risiken?
Ausführungsvolumen und -trend über Projekte, Anwendungen und Geräte hinweg.
AnalytikIst diese Veröffentlichung safe zum Versenden?
Eine wahrscheinliche Ursache und nachvollziehbare Beweise für die Fehler, die zwischen Ihnen und der Entscheidung für oder gegen die Durchführung stehen.
KI-gestützte UrsachenanalyseVerstehe, wie es läuft. Verstehe, warum es kaputt gegangen ist.
Prüfen Sie beide Fähigkeiten anhand Ihres eigenen Testprogramms, mit Ihren eigenen Geräten und Ihren eigenen Fehlern.
Demo anfordern
