Esperamos que esta publicación les haya resultado amena y de interés, por el momento debemos concluir, no sin antes invitarles a que nos contacten ya sea a través de nuestro sitio web o en nuestras oficinas si necesitan el mejor software de administración de negocios en manos de una firma experta en todo lo relativo a la gestión empresarial mediante sistemas informáticos. ¡Gracias por su visita!
Se trata de un sistema tan fácil de emplear y tan versátil, que puede hacer accesibles todos los métricos de negocios importantes con tan solo hacer un clic. Mediante la adición de métricas, gráficos, eventos de calendario, listas de tareas, presupuestos, entre otros detalles, al tablero de mandos, se puede personalizar al sistema para que muestre exactamente la información que el usuario necesita. Las soluciones de gestión mediante software de pequeñas empresas no tienen restricciones con respecto a las herramientas que pueden utilizarse, ya que esto depende completamente de las necesidades y preferencias de la empresa.
Ø UIMap.Designer.cs: Este archivo se crea al generar la prueba. Cuando esta cambia, este archivo se recrea automáticamente. Por este motivo, no se recomienda hacere ningún cambio en este fichero, pues todos los cambios se perderán si la prueba cambia. Aquí se encuentra la definición de todos los métodos identificados durante la grabación de la prueba.

Appium es un framework de automatización de pruebas para probar aplicaciones web nativas, híbridas y móviles para plataformas iOS, Android y Windows en dispositivos reales y simuladores. Dado que soporta aplicaciones multiplataforma, permite probar aplicaciones en diferentes plataformas utilizando la misma API. Appium permite a los usuarios elegir el idioma que tiene las bibliotecas de clientes de Selenium como Java, Objective-C, JavaScript con Node.js, PHP, Ruby, Python, C # etc. para crear pruebas.

Algunas de las que aquí se recogen las facilita Leticia del Corral, experta en marketing online para empresas que venden a empresas. Así, dentro de las herramientas de atracción señala algunas como Dux Soup , una extensión de Chrome freemium que sirve para hacer una búsqueda en Linkedin, bien personalizada, bien de grupo, y te muestra todos los perfiles de esa búsqueda que has hecho. Luego avisa de las personas que han visitado tu perfil y, si te interesa, entras en contacto con ellas. Está también Seo by yoast, un plugin para Wordpress también freemium que ayuda a posicionar mejor tu sitio en los buscadores mejorando tu web y tus publicaciones. Te va haciendo sugerencias como, por ejemplo, utilizar frases más cortas o incluir alguna ilustración gráfica a un texto.


PhantomJS es un navegador que se utiliza para automatizar las interacciones de la página con fines de prueba. Ayuda a los usuarios a habilitar la navegación y el comportamiento del usuario en una página sin cargar la interfaz gráfica. PhantomJS imita y manipula una página web para llevar a cabo la automatización de pruebas que en última instancia, ahorra una tremenda cantidad de tiempo para los probadores.
Herramientas de evaluación para sistemas orientados a objetos. JUnit XUnit es una de las herramientas más usadas para realizar pruebas unitarias automatizadas sobre software. Es una de las primeras herramientas de evaluación con la que la localización y detección de fallos es mucho más precisa. Ésta cuenta con una extensión llamada JUnit, creada por Kent Beck y Erich Gamma (Wahid & Almalaise, 2011). Esta herramienta se enfoca en realizar pruebas sobre el código en lenguaje Java. Sus principales ventajas son el uso simple y la automatización de las pruebas. Herramientas como Evosuite la utilizan como complemento para la generación de sus pruebas. JUnit es un framework de evaluación y su capacidad está en relación de la experiencia del evaluador que la utiliza. Herramienta LCT (Lime ConolicTester) LCT (al., 2011) utiliza un enfoque de pruebas concolic, es decir una combinación entre ejecución concreta y simbólica. Este enfoque se utiliza para estimar los diferentes caminos que tendrá el programa durante el tiempo de ejecución. La arquitectura del LCT se basa en tres componentes principales: el instrumentador el cual, examina el código para tener un conjunto de valores de entrada, el ejecutor de pruebas en el cual se hace la ejecución del programa con los valores ya preestablecidos, finalmente el selector de pruebas se encarga de construir un árbol de ejecución simbólica basado en la información recolectada por los ejecutores de pruebas y selecciona en el árbol la ejecución simbólica siguiente. Este es uno de los primeros frameworks de evaluación que existen, teniendo buenos resultados en su aplicación. Una de sus principales desventajas es que el costo computacional es muy alto y sólo se enfoca en la revisión del código sin tomar en cuenta la funcionalidad de sistema. PET y jPET. PET (Albert E. a.-Z., 2010) es una herramienta que utiliza archivos bytecode de Java para generar criterios de cobertura de evaluación, este enfoque se complementa que se complementa con técnicas heurísticas para determinar la efectividad de la ejecución del programa, los parámetros de cobertura son: sentencias, caminos y loop-K (ciclo de ejecución). jPET (Albert E. a.-M.-Z., 2011), es una extensión de PET y su función es proporcionarle al evaluador un ambiente grafico para la creación de casos de prueba. jPET tiene un visor de su comportamiento en cada caso y agrega un método de analizador de precondiciones escritos en JML, esta funcionalidad no existe en PET. Una de sus principales desventajas es que la cobertura de los casos de pruebas se limita al diseño del sistema, y nuevamente la funcionalidad queda ignorada. Herramienta EvoSuite. Una de las mejores herramientas es EvoSuite (Fraser, 2011), debido a que tiene un buen proceso de localización de fallos. Su funcionamiento se basa en producir series de pruebas que permiten alcanzar una alta cobertura de código utilizando solo el bytecode. Para este proceso se implementan varias técnicas como son la búsqueda hibrida, la ejecución simbólica dinámica y la trasformación del alcance de prueba. EvoSuite tiene dos objetivos principales: la cobertura total del conjunto de pruebas, utiliza un enfoque de búsqueda evolutiva que muta conjuntos de pruebas completas respecto a un criterio de completitud de cobertura. Otro objetivo importante es que la generación de aserciones basadas en mutación, utiliza pruebas basadas en mutación para producir un conjunto reducido de aserciones que maximiza el número de defectos introducidos en una clase que está en relación con los casos de prueba. Es sin duda una de las mejores herramientas de evaluación, sin embargo su costo computacional es muy alto para cualquier entorno de ejecución real. Esta herramienta genera millones de casos de prueba, lo cual implica un desgaste muy alto en tiempo y esfuerzo. De esta forma retornamos el problema de origen: costos altos y pocos recursos. Arquitectura propuesta En el presente trabajo se propone una arquitectura para una herramienta de evaluación de sistemas orientados a objetos. La evaluación de sistemas de software es un proceso costoso, pero en la actualidad a ese costo también hay que incluir que las técnicas tradicionales de evaluación no son suficientes, los nuevos paradigmas de programación hacen difícil la planeación y ejecución de pruebas. Nuestra propuesta se basa en la planeación de pruebas y en la ejecución de casos de prueba mediante el paradigma orientado a aspectos. El diseño de la arquitectura propuesta es independiente del código fuente, ya que se puede tomar como base el bytecode. Esto es debido a que en muchos sistemas, las aplicaciones no contienen archivos fuente, debido que

Ahora existen diversos tipos de pruebas que son necesarias y fundamentales en el desarrollo de software. Como indicas, los programadores deberían ser responsables del código que generan. He ahí la importancia de las pruebas unitarias que todo developer debe realizar. La detección temprana de errores ha demostrado que es mucho menos costosa que una en una etapa tardía.


En este último aspecto debemos decir que TestComplete ofrece las pruebas dirigidas por palabras clave (en inglés “keyword-driven testing”). En las pruebas basadas en palabras clave, cada palabra clave corresponde a una acción de prueba individual, como un clic del ratón, la selección de un elemento del menú, pulsaciones de teclas, abrir o cerrar una ventana u otras acciones. Esto es lo que inicialmente, y poco a poco, deberemos configurar, para luego crear una prueba de palabras clave, la cual es una secuencia de operaciones, en formato de palabras clave, que simula las acciones del usuario en la aplicación probada. Básicamente, para realizar cualquier acción de prueba, los evaluadores simplemente arrastran y sueltan la palabra clave que corresponde a la operación deseada o simplemente pueden registrar sus acciones y la prueba dirigida por palabra clave se construye para ellos. Estas palabras clave las podremos reutilizar infinitas veces para prevenir el modelo “no te repitas tú mismo“. Asimismo, ofrece flexibilidad cuando cambia la aplicación a probar y para los nuevos usuarios beta que lleguen a trabajar les será más intuitivo el mantener las pruebas creadas, adquirir experiencia y crear nuevas pruebas dirigidas por palabras clave.
Hola! Paar serte sincero, estas aplicaciones están diseñadas para empresas de producción y comercialización principalmente, pero en el caso de empresas de servicios puede que no ofrezcan las características necesarias, sin embargo, te invito a probar "Mis Clientes 2.0", podría serte útil para llevar un control sobre tus clientes y pedidos. Pruebalo y me cuentas.

Según mi punto de vista, todos los profesionales de calidad deberían formar parte del mismo equipo dentro de la empresa, a no ser que esta tuviera varias líneas de negocio extremadamente distintas. En cuanto a las personas especializadas en automatización de pruebas, estas deberían considerarse como un equipo autónomo incluido dentro del equipo de Testing. Esto ocurre debido a que las características de los procesos de automatización no son las mismas si las comparamos con las actividades de los Testers, Test Leads y Test Managers encargados de gestionar las pruebas manuales.


El servicio de automatización de pruebas tiene como objetivo reducir el tiempo de ejecución de pruebas repetitivas y/o de regresión por parte del personal de pruebas. Esto es posible mediante la utilización de herramientas, estrategias y robots con la capacidad de ejecutar pruebas a muy altas velocidades. Nuestro servicio ofrece los siguiente beneficios:
Llevar el registro de los inscriptos en una clase son el “pan y manteca” para los centros de artes marciales, gimnasios, estudios de baile y colegios privados. En todo momento, es necesario saber cuántos estudiantes están registrados en cada clase. Esto les ayuda a determinar si deben agregar clases o si es necesario cancelar una clase debido a la baja inscripción.
Podríamos preguntárnoslo de otra manera, ¿cómo es que ahora todo el mundo automatiza? o ¿qué está sucediendo para que la automatización sea indispensable? Bien, la respuesta es lógica y sencilla. Dadas las nuevas tecnologías y enfoques clave como la cultura DevOps, la productividad de los equipos de software ha aumentado mucho y el time-to-market se ha reducido considerablemente. Por tanto, todo aquello que: a) ayude a ser más ágil, b) permita a los desarrolladores dedicar tiempo a lo que realmente necesita de su atención, y, sobre todo, c) permita llegar al mercado mucho más rápida y eficientemente, es estratégicamente indispensable si se quiere sobrevivir en el mercado. A todo ello contribuye y mucho la automatización de pruebas funcionales- no sólo porque dejan tiempo al tester, sino porque además estas pruebas son reutilizables. Además, la automatización de las pruebas aporta tranquilidad al ajustar y mejorar las principales funcionalidades, ya que brindan información sobre el impacto de los cambios realizados.
inspector de código para crear los casos de prueba necesarios. Algunas propuestas utilizan los archivos fuente de Java y otras se basan en diagramas UML para conocer la arquitectura del sistema. Nuestra propuesta se basa en retomar la parte de planeación y ejecución de pruebas que marca la teoría clásica, apoyada con técnicas de programación novedosas como la POA para mejorar la ejecución de cada caso de prueba. En este caso la combinación de la evaluación del sistema en reposo y en tiempo de ejecución robustece el proceso de evaluación para lenguajes como Java y nos permite planear y ejecutar los casos de prueba de una forma efectiva. De acuerdo a los resultados que hemos obtenido con este enfoque en otro tipo de aplicaciones (Davila-Nicanor, 2005), los costos se reduce en al menos el 50%. Este enfoque permite obtener sistemas productivos más confiables y eficientes. Trabajo a futuro El principal objetivo de nuestro trabajo a futuro es implementar el esquema propuesto para la herramienta de evaluación de sistemas orientados a objetos. Para evaluar la certeza de esta propuesta, serán utilizados algunos casos de estudio que tiene disponibles en su base de datos la Nasa (Rathore, 2012). El objetivo de esta base de casos, es que los instrumentos de evaluación que se proponen puedan contrastar sus resultados con los reportados en esta organización. Otro objetivo importante es que el costo computacional deberá ser bajo en la ejecución de la herramienta. En este caso los algoritmos implementados deben ser eficientes y confiables. Finalmente la técnica que elegimos POA en la ejecución de los casos de prueba, representa un gran reto, porque de acuerdo al estudio realizado en este reporte, pocas herramienta la utilizan como parte central de su proceso de evaluación. En este caso se utilizan en su mayoría técnicas de algoritmos evolutivos, lo cual genera costos muy altos de ejecución. Referencias al., K. e. (2011). LCT: an open source concolic testing tool for Java programs. In In: Proceedings of the 6th Workshop on Bytecode Semantics, Verification, Analysis and Transformation (pp. pp. 75-80). Albert, E. a.-M.-Z. (2011). jPET: An Automatic Test-Case Generator for Java. In Proceedings of the 2011 18th Working Conference on Reverse Engineering (pp. 441--442). IEEE Computer Society. doi:10.1109/WCRE.2011.67 Albert, E. a.-Z. (2010). PET: A Partial Evaluation-based Test Case Generation Tool for Java Bytecode. In Proceedings of the 2010 ACM SIGPLAN Workshop on Partial Evaluation and Program Manipulation (pp. 25-28). Madrid, Spain: ACM. doi:10.1145/1706356.1706363 Basili, V. R. (1996). A Validation of Object-Oriented Design Metrics As Quality Indicators. IEEE Trans. Softw. Eng., 22(10), 751--761. doi:10.1109/32.544352 Bhatnagar, N. (2004). A Survey of Aspect-Oriented Programming Languages. Cheon, Y. a. (2010). Automating Java Program Testing Using OCL and AspectJ. In Proceedings of the 2010 Seventh International Conference on Information Technology: New Generations (pp. 1020-1025). IEEE Computer Society. doi:10.1109/ITNG.2010.123 Davila-Nicanor, L. a.-A. (2005). Reliability evaluation of Web-based software applications. In Computer Science, 2005. ENC 2005. Sixth Mexican International Conference on (pp. 106-112). doi:10.1109/ENC.2005.36 Fraser, G. a. (2011). EvoSuite: Automatic Test Suite Generation for Object-oriented Software. In {Proceedings of the 19th ACM SIGSOFT Symposium and the 13th European Conference on Foundations of Software Engineering (pp. 416--419). Szeged, Hungary: ACM. IEEE. (2014). IEEE Spectrum. Retrieved Agosto 111, 2014, from http://spectrum.ieee.org/static/interactive-the-top-programming-languages
Un ejemplo de estas diferencias entre los equipos de pruebas manuales y automatizadas es el ritmo de cambio que existe actualmente. Las metodologías y herramientas utilizadas para el testing manual no evolucionan a la misma velocidad que las de automatización. Es por ello que debemos tratarlos a ambos como equipos independientes, aunque incluidos dentro del mismo grupo genérico.

Las herramientas para pruebas tienen una curiosa historia; desde los años 80, los programadores de juegos como John Romero han tenido códigos especiales para aprobar rápidamente los niveles o ir directamente a la última etapa de programación. Consideramos que eran, de facto, herramientas para pruebas muy rudimentarias, pero debemos tener en cuenta que el costo y capacidad de los ordenadores en aquella época (somos testigos) impedían, en la práctica, el automatizar las pruebas.

Otra duda razonable. Si existen herramientas todo en uno, ¿merece la pena escoger una más completa o las buscamos por especialidades? “Depende de las necesidades de la empresa. Para muchas, un software integrado que incluya funcionalidades de CRM y de ERP puede ser más que suficiente. Ahora bien, hay empresas donde alguna de estas partes cobra mucha importancia y necesitan un software específico. Por ejemplo, en retailers, el ERP es fundamental para gestionar bien el stock, las necesidades de compra, etc.”, explica José Carlos Cortizo.
En primer lugar quería felicitarte, es muy útil todo lo que posteastes, y aprovecho la oportunidad para preguntarte lo siguiente: acabo de abrir una escuela de informática, quería un software que me sirva para cargar mis alumnos, horarios, cuotas mensuales, y que eso lo pueda llevar paralelo con los gastos, en síntesis que me ayude a administrar la escuela..
Robot Framework es un framework open-source genérico de automatización de pruebas para pruebas de aceptación y desarrollo basado en pruebas de aceptación (ATDD). Tiene una sintaxis de datos de prueba tabular fácil de usar y utiliza el enfoque de prueba basado en palabras clave (keyword-driven testing). Sus capacidades de prueba pueden ampliarse mediante bibliotecas de prueba implementadas con Python o Java, y los usuarios pueden crear nuevas palabras clave de alto nivel a partir de las existentes usando la misma sintaxis que se usa para crear casos de prueba.
El problema de armar algo a medida desde cero (o sea desde la programación) es la actualización del mismo. Un alternativa mucho más razonable por su sencillez, costo y posibilidades de actualización es hacerlo tu misma mediante una base de datos con capacidades gráficas, ahí mi programa preferido es sin duda FileMaker, que, además ofrece muchísimos plantillas de gestión de negocios específicos que puedes adaptar muy rápidamente a tus necesidades.
Selenium es tan avanzado -se necesitan habilidades plenas de programador para utilizarlo- que se convirtió en plataforma de desarrollo para otras herramientas de prueba tales como Katalon Studio, Watir, Protractor, y Robot Framework. ¿Su desventaja? Mano de obra costosa: para instalarlo, programarlo y adecuarlo a las necesidades precisa personal altamente capacitado y difícil de conseguir. Para todo aquel al que le quede alguna duda acerca de nuestra afirmación, Selenium tiene su propio lenguaje de guiones llamado Selenese (inexplicablemente también usaron dicho nombre para el protocolo de “Selenium Remote Control”), así que bien podemos guardar, por compatibilidad, nuestros guiones en su lenguaje original soportado por Selenium o en su lenguaje específico Selenese. Los componentes de Selenium son: IDE, Client API, Remote Control, WebDriver y Grid. Admite integración con Jenkins y “Cruise Control”.
Razor SQL es una herramienta de SQL Query y Database Editor para Windows, Mac OS y Linux. Permite a los probadores importar, exportar y convertir bases de datos en varios formatos como MySQL, Oracle, DB2, PostgreSQL, SQLite, MS SQL Server y MS Access. Con Razor SQL, los usuarios también pueden explorar objetos de base de datos y realizar comparaciones de bases de datos.
Posiblemente te dirán que la idea es que vos diseñes y codifiques los tests y luego los desarrolladores puedan mantenerlos/extenderlos pero creeme que eso nunca llegué a verlo. Si los desarrolladores tienen que hacer tests QUE HAGAN SUS TESTS UNITARIOS, bastante tienen con sus tareas como para que le agreguen una tarea mas que es la de las pruebas funcionales. A pocos desarrolladores les gustará la idea. Es lo que siempre vi.
Robot Framework es un framework open-source genérico de automatización de pruebas para pruebas de aceptación y desarrollo basado en pruebas de aceptación (ATDD). Tiene una sintaxis de datos de prueba tabular fácil de usar y utiliza el enfoque de prueba basado en palabras clave (keyword-driven testing). Sus capacidades de prueba pueden ampliarse mediante bibliotecas de prueba implementadas con Python o Java, y los usuarios pueden crear nuevas palabras clave de alto nivel a partir de las existentes usando la misma sintaxis que se usa para crear casos de prueba.
Mi nombre es Nery tengo una pequeña ferretería y se me esta complicando llevar un correcto control de inventario y lista de precios. Me gustaría saber si hay algún programa que al hacer la venta vaya descontando en automático del inventario , además de que al indicarle un determinado cliente me de el precio específico para los artículos que tengo en la lista de precios para ese determinado cliente.

Interesante artículo y un buen punto de partida para cuando se plantea automatizar parte del proceso de pruebas. Muchas veces vemos que se habla de automatización porque “es algo que está de moda”, lo cual lleva a las compañías a tomar decisiones apresuradas, decisiones que tarde o temprano tendrán consecuencias que a veces resultan nefastas. Definitivamente es clave saber donde realizar verdaderos esfuerzos para automatizar y hacer que esta actividad sea generadora de valor para el proceso mismo de desarrollo y que los resultados obtenidos contribuyan a la toma de decisiones informadas.

Hola! yo soy consultora de Swiss Just, vendo productos por encargo. Todas las semanas hago pedidos con los productos que me encargan mis clientas y otros que tengo en stock, tambien me gano muchos productos de premio que luego vendo y les gano el 100%, alguno de estos programas puede servirme para llevar un conteo de mis ventas, ganacia y stock? me resulta complicado llevarlo a mano. Muchas Gracias!


De las técnicas anteriormente descritas me llamaron atención Monkey testing, ADB Input y BDD, estas tres técnicas se ejecutan a través de la terminal con comandos de tipo adb shell en el caso de la primera y la segunda, la tercera a hace uso de la gema (ruby) android-calabash, lo que buscaba con la herramienta es ofrecer una experiencia similar (guardando las proporciones) de lo que ofrece servicios como firabase test Lab y AWS Device Farm, la cual consiste en pedir la APK y seleccionar los dispositivos a probar.
Esto depende del tipo de prueba, para las pruebas de tipo ADB y monkey testing depende del número de eventos a realizar, para el caso de las pruebas de de tipo BDD — Calabash la configuración del proyecto toma algunos segundos, luego depende del número de pasos que contenga el archivo .features, además Calabash tiene una serie de timers, los cuales esperan hasta que se cumpla una condición.
Un ejemplo de estas diferencias entre los equipos de pruebas manuales y automatizadas es el ritmo de cambio que existe actualmente. Las metodologías y herramientas utilizadas para el testing manual no evolucionan a la misma velocidad que las de automatización. Es por ello que debemos tratarlos a ambos como equipos independientes, aunque incluidos dentro del mismo grupo genérico.
Fue necesario el uso del archivo .sh, debido a que algunos comandos como es el caso de calabash-android gen, exigen una segunda acción como es el para aceptar la creación del proyecto, una vez ejecutado el comando se utiliza el archivo .features solicitado al usuario para ejecutar la prueba, esto es almacenado en un directorio con el nombre del id que identifica la prueba en la base de datos.
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