Ưu đãi trong tuần: Nhập mã UD50 giảm 50k cho đơn từ 300k!
Trang chủ
Menu

Data-Driven Quality Assurance & Quality Control: Metrics/KPI

Đảm bảo Chất lượng & Kiểm soát Chất lượng dựa trên Dữ liệu: Chỉ số/KPI

Đảm bảo Chất lượng & Kiểm soát Chất lượng dựa trên Dữ liệu: Chỉ số/KPI

Khám phá các Chỉ số & KPI QA & QC, xu hướng lỗi, KPI kiểm thử tự động & thủ công, và chiến lược đo lường chất lượng

4.4
(46 đánh giá)
9,333 học viên
Giảng viên
Andrii Piatakha
Phụ đề Việt chất lượng cao Phụ đề tiếng Anh Bán chạy Đánh giá cao
50.000đ 349.000đ -86%
✓ Xem giỏ hàng và thanh toán
Bao gồm phụ đề tiếng Việt, tiếng Anh
5.0 giờ video
16 bài giảng
Truy cập vĩnh viễn
Học trên mọi thiết bị
Cập nhật: 30/05/2026

Bạn sẽ học được gì

Giám sát và phân tích tiến độ thực thi các test case
Tạo ra các thông tin chi tiết có thể hành động từ xu hướng lỗi
Phát hiện các điểm không hiệu quả hoặc tắc nghẽn trong quy trình QA
Đo lường mức độ tập trung lỗi và tần suất lỗi lọt ra môi trường production
Xác định khoảng trống trong các kịch bản kiểm thử bằng cách sử dụng chỉ số
Ước tính lợi tức đầu tư từ các nỗ lực tự động hóa kiểm thử
Sử dụng phương pháp tiếp cận dựa trên chỉ số để cải thiện việc lập kế hoạch kiểm thử
Kết hợp các chỉ số thủ công và tự động
Đo lường năng suất của các nhóm QA theo thời gian
Thiết lập KPI QA & QC và điều chỉnh chúng theo nhu cầu dự án
Sử dụng chỉ số kiểm thử để hỗ trợ tuân thủ và kiểm toán
Sử dụng chỉ số để đánh giá mức độ chất lượng của một dự án
Định lượng chi phí do chất lượng kém (CoPQ)
Xây dựng OKR cho nhóm QA dựa trên chỉ số
Sử dụng chỉ số để hỗ trợ các buổi phân tích nguyên nhân gốc rễ
Phân biệt giữa mức độ nghiêm trọng và mức độ ưu tiên của lỗi để phân loại tốt hơn
Thiết kế báo cáo truyền đạt rõ ràng kết quả QA cho các bên liên quan
Sử dụng dữ liệu trong các buổi retrospective để cải thiện chiến lược QA
Cách xác định và định nghĩa các chỉ số QA và chỉ số hiệu suất hữu ích
Đánh giá hệ thống được kiểm thử bao nhiêu và hiệu quả của các bài kiểm thử

Yêu cầu

Hiểu biết cơ bản về cách thức hoạt động của kiểm thử phần mềm
Kiến thức về các phương pháp đảm bảo chất lượng thủ công hoặc tự động
Có kinh nghiệm sử dụng các công cụ theo dõi vấn đề như Jira hoặc tương đương
Sử dụng thực tế các công cụ quản lý test case, chẳng hạn như TestRail
Có động lực áp dụng chỉ số để cải thiện QA
Không yêu cầu kỹ năng chuyên môn về lập trình hoặc phân tích

Đối tượng phù hợp

Chuyên gia QA thủ công muốn thể hiện tác động của họ thông qua dữ liệu
Tester tự động cần định lượng hiệu quả và tính nhất quán của framework
Người giám sát và trưởng nhóm QA muốn áp dụng các tiêu chuẩn chất lượng có thể đo lường
Chuyên gia kiểm thử Agile tập trung tích hợp chỉ số vào môi trường phát hành nhanh
Chủ sản phẩm và nhà phân tích nghiệp vụ muốn có thông tin chi tiết có thể hành động từ chỉ số QA
Kỹ sư phần mềm quan tâm đến việc hiểu dữ liệu QA có thể cải thiện phát triển như thế nào
Điều phối viên dự án quản lý thời gian biểu bàn giao và kỳ vọng chất lượng
Trưởng nhóm phụ trách bàn giao, chịu trách nhiệm giám sát độ ổn định bản phát hành và tỷ lệ lỗi
Quản lý kỹ thuật sử dụng chỉ số để đánh giá hiệu suất nhóm và quy trình
Quản lý sản phẩm kết hợp thông tin chi tiết về chất lượng với mục tiêu và lộ trình sản phẩm
Kiến trúc sư hệ thống xem xét kiến trúc ảnh hưởng đến chất lượng phần mềm và xu hướng sự cố như thế nào

Nội dung khóa học

5 phần • 16 bài giảng
1 Kế hoạch giao tiếp
2 Mẹo để Cải thiện Trải nghiệm Tham gia Khóa học
3 Learn IT Bot – Trợ lý Học tập AI Miễn phí của Bạn
4 Bot AI Miễn phí Chỉ dành cho Học viên của Tôi – Không Cần Đăng ký, MIỄN PHÍ, Chỉ Cần Thực hành
1 Chỉ số & KPI Quản lý Lỗi: Số Lỗi Đang Mở & Lỗi Lọt (Defect Leakage)
2 Chỉ số & KPI Quản lý Lỗi: Lỗi theo Mức độ Nghiêm trọng/Ưu tiên/Môi trường/Nguyên nhân gốc
3 Chỉ số & KPI Quản lý Lỗi: Mật độ Lỗi, Lỗi Nghiêm trọng Chưa Được Xử lý & Các chỉ số khác
4 Chỉ số & KPI Quản lý Lỗi: Chỉ số Nợ Chất lượng, Dự báo Sửa lỗi
5 Tỷ lệ Lỗi Mở lại, Lỗi Bị Từ chối, Tỷ lệ Thay đổi Lỗi Đang Mở, Hiệu quả Loại bỏ
6 Thời gian Xử lý Lỗi, Tuổi Lỗi, Tỷ lệ Phát hiện đến Xử lý
1 Phạm vi bao phủ thực thi kiểm thử, Chi phí Chất lượng & Phạm vi bao phủ Thiết kế Kiểm thử
2 Chỉ số & KPI Kiểm thử: Thời gian Hồi quy, Tỷ lệ Vấn đề Đã Xác minh, Tỷ lệ Đạt
1 % Lỗi Sản phẩm, Tự động hóa, Hệ thống & Tần suất Thực thi
2 Thời gian Thực thi, Tỷ lệ Kiểm thử Thành công & % Kết quả Được Phân tích
3 Hiệu quả Hồi quy, Tỷ lệ Kiểm thử Tự động & Khoản tiết kiệm Từ Tự động hóa
1 Bài học Thưởng thêm

Giới thiệu khóa học

Build a Metrics-Driven QA Practice with Confidence – Learn to Measure, Improve, and Communicate Software Quality

In modern software development, data is power — and that includes Quality Assurance. Whether you're testing manually, leading automation, or managing QA teams, the ability to collect and interpret the right QA metrics is what separates guesswork from strategy.

"Data-Driven Quality Assurance & Quality Control: QA Metrics" is a complete, practical guide to understanding and applying the most critical metrics in QA and QC. You’ll learn how to identify key trends, track testing performance, and present your results in a way that makes sense to both technical and non-technical stakeholders.

What This Course Covers:

  • Core QA & QC Metrics and KPIs: Understand the key differences and how both play a role in measuring quality

  • Automation & Manual Testing KPIs: Learn metrics for both types of testing—execution rates, pass/fail ratios, flakiness, automation coverage

  • Defect Metrics & Trends: Discover how to use data to identify patterns, root causes, and quality risks

  • Quality Measurement Strategies: Apply frameworks for tracking test coverage, product readiness, test case effectiveness, and more

  • Process Improvement Through Metrics: Use historical data to drive retrospectives, reduce technical debt, and optimize test cycles

  • QA Dashboards & Reporting Techniques: Learn new things that will help you to build compelling, visual summaries using tools like Jira, Excel, or TestRail

You’ll also get actionable tools: KPI templates, metric dashboards, formulas, and checklists you can use in real-world projects.


Who Is This Course For?

This course is ideal for:

  • QA Engineers & Testers aiming to make their work more measurable and visible

  • Automation Testers looking to quantify their frameworks’ effectiveness

  • QA Leads & Managers seeking to implement or improve their team’s quality metrics

  • Scrum Masters & Product Owners who want real-time insights into product and process quality

  • Anyone involved in software quality and delivery who wants to speak the language of data


Why Metrics Matter

In Agile and DevOps environments, decisions are made fast—and without data, QA can get left behind. This course teaches you how to bring clarity and credibility to your testing efforts. With real metrics, you can show exactly what’s working, what needs fixing, and how to prioritize your team's time effectively.

By the end of this course, you’ll be confident in building and using a QA metrics framework that drives real improvement—and gets noticed by your team, stakeholders, and leadership.

Join now and start delivering quality that’s not just good—but measurable.

Khóa học liên quan

Khám phá thêm các khoá học cùng chủ đề

Hiển thị tất cả khoá học Data Analysis
Hiển thị tất cả khoá học Project Management
Hiển thị tất cả khoá học Quality Assurance
Hiển thị tất cả khoá học Software Testing
Zalo
Tôi có thể tư vấn khoá học cho bạn 😊