为更好的业务培训QA工程师的RPA

本博客由高级项目经理斯瓦蒂·苏查里塔撰写

机器人过程自动化（RPA）是一种可以在自动化时代转向的迷人技术。RPA模仿业务流程用户的动作，并自动化基于复杂的规则的进程。然后可以使用软件机器人（机器人）运行自动化进程。

RPA超越结构化数据和重复任务

使用传统自动化方法部署RPA的企业仅限于使用结构化数据的任务。但是，具有非重复过程和使用非结构化数据的任务将需要实现自动化的认知能力。随着自然语言处理（NLP）和机器学习的进步，RPA工具现在能够通过预测分析来识别，捕获和解释用户操作来模拟思想过程并适应不断变化的业务要求。

大多数RPA用例是在客户服务处理、数据迁移和管理、IT基础设施支持和医疗保健、保险和制造等领域的后台管理相关任务中实现的。

保险中QA的一个用例是索赔处理。在大多数情况下，处理保险索赔是手动完成的，这是一个耗时且容易出错的过程。通过使用RPA，这些任务需要更少的资源，能够消除错误，从而减少索赔处理中的延迟。

采用RPA的一个重要领域是QA自动化测试，其中有很大的空间可以改进各种类型的测试，如功能测试、回归测试和性能测试。

很明显，在近期未来的软件测试中将更具刀具化，并且可以使用认知RPA来完成大多数自动化测试，而不仅仅用于重复任务，而且还通过培训软件来学习流程随着时间的推移和无缝的复杂过程来完成复杂的过程适应更改的业务规则。认知RPA有可能在自动化测试中占据大量的市场份额。

一些可以使用RPA轻松自动化的QA任务包括登录凭证验证、数据和UI验证、自动测试数据创建、测试管理流程自动化和自动问题/bug跟踪

为什么要考虑RPA在自动化测试中

代码:不需要编写代码或脚本
简单性:通过简单的拖放操作很容易创建流程
可伸缩性和准确性:多个机器人可以跨多个工作站分配工作——它们不太容易出现数据输入错误
灵活性:测试过程独立于部署应用程序的平台
节省成本，提高生产率:由于人工劳动力利用率较低，而机器人部署的生产率较高，从而增加了节省
数据迁移和变更管理：在遗留系统上工作的机器人可以很容易地用于保存应用程序的数据和完整性，它还可以重用现有的应用程序逻辑、数据库和验证，而无需进行高额的重组或维护成本。
集成测试:RPA具有强大的集成功能，可以导致更强大，更快，更有效的自动化。
认知自动化:RPA使用不同的AI功能集成结构化和非结构化数据，并使用认知能力将自动化扩展到更多的过程，用于预测分析。

RPA是QA测试、数据安全和数据管理的关键区别

由于RPA的非回避性、性能、安全性、集成、数据迁移和数据捕获能力，它在不同行业中获得了很大的优势。

在安全测试领域，RPA提供了将每个手动和自动操作记录到审计日志的功能。RPA可以与各种数据格式、接口和系统一起工作，并可以根据客户的规格进行定制。当RPA工具在现有gui上操作时，可以实时捕获数据不一致。此外，使用RPA可以更容易地生成测试数据，从而提高测试自动化的整体质量。

在通过虚拟桌面访问应用程序UI的场景中，屏幕抓取是另一个非常有用的数据提取功能。RPA还使用OCR，允许机器人在不同的显示条件下区分字符。

大多数公司已经在多个领域实现了RPA，通过自动化事务任务和提高盈利能力来提高生产力，从而转变客户体验。RPA的采用需要超越重复性任务，包括更复杂的流程。然而，采用RPA最初似乎是一项艰巨的任务，但通过适当的计划、文档、实现和测试，我们可以充分利用它成为游戏改变者的潜力。

一个良好计划的RPA的采用可以通过以下方式克服实现上的挑战:

总之，QA中的RPA准备成为对软件行业影响的下一个大转型，因为可以在几周内进行机器人来运行自动化测试。除了成本和生产力效益之外，它还通过制作智能利用资源和提高遵守情况来减少手工培训的努力，从而允许人类更关注战略，创造力和建筑连通性。

的见解