تکنیک‌های تخمین تست نرم‌افزار: راهکارهای بهبود زمان و تلاش پروژه

تخمین تست نرم‌افزار یکی از حیاتی‌ترین و در عین حال چالش‌برانگیزترین فعالیت‌ها در چرخه عمر توسعه نرم‌افزار (SDLC) است. بدون تخمین دقیق، برنامه‌ریزی پروژه، تخصیص منابع، مدیریت بودجه و در نهایت، تحویل موفقیت‌آمیز محصول با کیفیت، با ابهامات جدی روبرو خواهد شد. این مقاله به بررسی عمیق تکنیک‌های مختلف تخمین تست، عوامل موثر بر آن، چالش‌ها و بهترین روش‌ها برای دستیابی به تخمین‌های واقع‌بینانه و قابل اعتماد می‌پردازد.

چرا تخمین تست نرم‌افزار اهمیت دارد؟

تخمین نادرست یا عدم تخمین فعالیت‌های تست می‌تواند منجر به عواقب ناگواری شود، از جمله:

• تاخیر در پروژه: زمان ناکافی برای تست، کشف دیرهنگام نقص‌ها و نیاز به بازکاری، برنامه زمان‌بندی پروژه را مختل می‌کند.
• افزایش هزینه: نیاز به منابع اضافی، تست‌های تکراری و رفع نقص‌های دیرهنگام، هزینه‌های پروژه را به شدت افزایش می‌دهد.
• کاهش کیفیت: فشار زمانی ممکن است منجر به نادیده گرفتن برخی تست‌ها یا کاهش عمق تست شود که کیفیت نهایی محصول را به خطر می‌اندازد.
• عدم رضایت مشتری: تاخیر در تحویل و کیفیت پایین محصول، اعتماد و رضایت مشتری را از بین می‌برد.
• مشکلات در تخصیص منابع: بدون تخمین درست، نمی‌توان تعداد تست‌کننده‌های مورد نیاز، ابزارها و زیرساخت‌های لازم را به درستی برنامه‌ریزی کرد.
• اختلال در ارتباطات: تخمین‌های واضح به عنوان مبنایی برای ارتباطات شفاف بین تیم تست، تیم توسعه، مدیران پروژه و ذینفعان عمل می‌کنند.

بنابراین، تسلط بر تکنیک‌های تخمین تست نرم‌افزار برای مدیران تست، رهبران تیم و حتی تست‌کنندگان ضروری است تا بتوانند برنامه‌ریزی مؤثری برای زمان و تلاش مورد نیاز انجام دهند.

عوامل کلیدی موثر بر تخمین تست

پیش از انتخاب و به‌کارگیری تکنیک‌های تخمین، درک عواملی که بر زمان و تلاش تست تاثیر می‌گذارند، ضروری است. این عوامل عبارتند از:

• پیچیدگی محصول/سیستم: سیستم‌های بزرگتر، با معماری پیچیده‌تر، نیازمند تلاش تست بیشتری هستند.
• کیفیت مستندات نیازمندی‌ها: نیازمندی‌های واضح، کامل و بدون ابهام، فرآیند طراحی و اجرای تست را تسهیل و دقت تخمین را افزایش می‌دهند.
• مهارت و تجربه تیم تست: تیمی با تجربه و آشنا به دامنه محصول و ابزارهای تست، معمولاً کارآمدتر عمل کرده و تخمین دقیق‌تری ارائه می‌دهد.
• تکنولوژی مورد استفاده: تکنولوژی‌های جدید یا ناآشنا ممکن است نیازمند زمان بیشتری برای یادگیری و تست باشند.
• سطح کیفیت مورد انتظار: دستیابی به سطح کیفیت بسیار بالا، نیازمند تست‌های جامع‌تر و دقیق‌تر و در نتیجه، تلاش بیشتری است.
• فشار زمانی و محدودیت‌های پروژه: محدودیت‌های زمانی یا بودجه‌ای ممکن است بر رویکرد تست و در نتیجه تخمین تاثیر بگذارد.
• ابزارها و محیط تست: دسترسی به ابزارهای مناسب اتوماسیون، مدیریت تست و محیط‌های تست پایدار می‌تواند کارایی را افزایش دهد.
• میزان تست اتوماسیون: پیاده‌سازی و نگهداری تست‌های خودکار نیازمند تلاش اولیه است اما در بلندمدت می‌تواند زمان اجرای تست‌های رگرسیون را کاهش دهد.
• داده‌های تاریخی: وجود داده‌های دقیق از پروژه‌های مشابه قبلی، یکی از ارزشمندترین ورودی‌ها برای تخمین است.
• فرایندهای توسعه و تست: متدولوژی‌های توسعه (مانند Agile یا Waterfall) و فرایندهای تست تعریف‌شده بر نحوه و میزان تلاش تست تاثیرگذارند.

انواع تکنیک‌های تخمین تست نرم‌افزار

تکنیک‌های مختلفی برای تخمین تلاش و زمان تست وجود دارد که می‌توان آن‌ها را به دسته‌های کلی زیر تقسیم کرد:

۱. تکنیک‌های مبتنی بر تجربه (Experience-Based Techniques)

این روش‌ها عمدتاً بر دانش، شهود و تجربیات گذشته افراد، به ویژه کارشناسان، تکیه دارند.

• تخمین مبتنی بر قضاوت کارشناسی (Expert Judgment):

  • شرح: در این روش، یک یا چند کارشناس باتجربه (مدیر تست، معمار سیستم، تست‌کننده ارشد) بر اساس درک خود از نیازمندی‌ها، پیچیدگی سیستم و تجربیات مشابه قبلی، تخمینی از تلاش مورد نیاز ارائه می‌دهند.
  • مزایا: سریع و کم‌هزینه، به‌ویژه در مراحل اولیه پروژه یا زمانی که اطلاعات دقیقی در دسترس نیست.
  • معایب: بسیار وابسته به تجربه و قضاوت فردی کارشناس، مستعد سوگیری (Bias)، عدم وجود مبنای محاسباتی دقیق، دشواری در توجیه تخمین.
  • کاربرد: پروژه‌های کوچک، تخمین‌های اولیه، زمانی که داده‌های تاریخی کافی وجود ندارد.

• تخمین مقایسه‌ای (Analogy-Based Estimation):

  • شرح: این تکنیک شامل مقایسه پروژه فعلی با پروژه‌ها یا بخش‌های مشابهی است که در گذشته انجام شده‌اند. تلاش واقعی صرف‌شده در آن پروژه‌ها به عنوان مبنایی برای تخمین پروژه جدید استفاده می‌شود و تعدیلاتی بر اساس تفاوت‌ها صورت می‌گیرد.
  • مزایا: مبتنی بر داده‌های واقعی (اگرچه از پروژه‌های دیگر)، نسبتاً سریع.
  • معایب: یافتن پروژه‌های واقعاً مشابه دشوار است، دقت به کیفیت داده‌های تاریخی و میزان شباهت پروژه‌ها بستگی دارد.
  • کاربرد: زمانی که داده‌های پروژه‌های مشابه در دسترس است.

۲. تکنیک‌های مبتنی بر متریک (Metrics-Based Techniques)

این روش‌ها از معیارهای کمی و فرمول‌های محاسباتی برای رسیدن به تخمین استفاده می‌کنند و معمولاً ساختاریافته‌تر و قابل دفاع‌تر هستند.

• تجزیه ساختار کار (Work Breakdown Structure – WBS):

  • شرح: این یکی از متداول‌ترین و مؤثرترین تکنیک‌هاست. کل فعالیت تست به وظایف کوچکتر و قابل مدیریت‌تر تجزیه می‌شود (مانند طراحی تست کیس، اجرای تست، گزارش‌دهی نقص). سپس تلاش مورد نیاز برای هر وظیفه کوچک تخمین زده شده و در نهایت، این تخمین‌ها با هم جمع می‌شوند تا تخمین کلی به دست آید.
  • مزایا: ساختاریافته، جزئیات بیشتری را پوشش می‌دهد، امکان ردیابی پیشرفت بر اساس وظایف را فراهم می‌کند، دقت بالاتری نسبت به روش‌های تجربی دارد.
  • معایب: زمان‌بر است، نیاز به درک دقیقی از تمام فعالیت‌های تست دارد.
  • کاربرد: اکثر پروژه‌ها، به‌ویژه پروژه‌های متوسط تا بزرگ.

• تکنیک سه نقطه‌ای (Three-Point Estimation / PERT):

  • شرح: این تکنیک به جای یک تخمین واحد، سه تخمین برای هر فعالیت ارائه می‌دهد تا عدم قطعیت را مدیریت کند:
    • تخمین خوش‌بینانه (O – Optimistic): کمترین زمان ممکن در صورت پیش رفتن همه چیز به بهترین شکل.
    • تخمین محتمل (M – Most Likely): واقعی‌ترین تخمین بر اساس شرایط عادی.
    • تخمین بدبینانه (P – Pessimistic): بیشترین زمان ممکن در صورت بروز مشکلات و موانع.
  • سپس با استفاده از فرمول‌هایی مانند میانگین وزنی (PERT Formula: E = (O + 4M + P) / 6)، تخمین نهایی (E – Expected) محاسبه می‌شود.
  • مزایا: عدم قطعیت و ریسک را در نظر می‌گیرد، دیدگاه واقع‌بینانه‌تری ارائه می‌دهد.
  • معایب: نیاز به ارائه سه تخمین دارد که ممکن است دشوار باشد، فرمول‌ها ممکن است پیچیده به نظر برسند.
  • کاربرد: پروژه‌هایی با سطح بالایی از عدم قطعیت.

• تکنیک دلفی (Delphi Technique):

  • شرح: یک فرآیند ساختاریافته برای دستیابی به اجماع بین گروهی از کارشناسان است. کارشناسان به صورت ناشناس تخمین‌های خود را ارائه می‌دهند. یک تسهیل‌گر نتایج را جمع‌آوری کرده و خلاصه‌ای (بدون ذکر نام) به همراه دلایل تخمین‌های بالا و پایین را به گروه بازمی‌گرداند. این فرآیند چندین دور تکرار می‌شود تا تخمین‌ها به هم نزدیک شده و به یک اجماع نسبی برسند.
  • مزایا: کاهش تاثیر سوگیری‌های فردی و فشار گروهی، استفاده از خرد جمعی.
  • معایب: زمان‌بر، نیاز به یک تسهیل‌گر ماهر دارد.
  • کاربرد: پروژه‌های مهم و پیچیده که نیاز به دقت تخمین بالایی دارند.

• تخمین مبتنی بر اندازه (Size-Based Estimation):

  • شرح: این روش‌ها تلاش تست را بر اساس معیاری از اندازه نرم‌افزار تخمین می‌زنند. مثال‌های رایج عبارتند از:
    • Function Points (FP): تعداد و پیچیدگی عملکردهای ارائه شده به کاربر (ورودی‌ها، خروجی‌ها، پرس‌وجوها، فایل‌ها) اندازه‌گیری می‌شود. سپس با استفاده از داده‌های تاریخی یا استانداردهای صنعتی، تلاش تست به ازای هر Function Point تخمین زده می‌شود.
    • Test Case Points: تعداد و پیچیدگی تست کیس‌ها تخمین زده می‌شود و تلاش لازم بر اساس آن محاسبه می‌گردد.
  • مزایا: مبتنی بر معیارهای نسبتاً عینی، کمتر به قضاوت فردی وابسته است (پس از تعیین اندازه).
  • معایب: محاسبه دقیق Function Points یا تعداد تست کیس‌ها در مراحل اولیه دشوار است، نیاز به داده‌های تاریخی برای تبدیل اندازه به تلاش دارد.
  • کاربرد: پروژه‌هایی که امکان اندازه‌گیری عملکرد یا تعداد تست کیس‌ها وجود دارد.

• تخمین مبتنی بر درصد (Percentage Distribution):

  • شرح: تلاش کلی توسعه نرم‌افزار تخمین زده می‌شود و سپس درصدی از آن (معمولاً بر اساس داده‌های تاریخی یا استانداردهای صنعتی) به فعالیت‌های تست اختصاص می‌یابد. این درصد می‌تواند برای فازهای مختلف تست (مانند تست واحد، تست یکپارچه‌سازی، تست سیستم) متفاوت باشد.
  • مزایا: ساده و سریع، به‌ویژه اگر تخمین کلی توسعه در دسترس باشد.
  • معایب: دقت آن به شدت به دقت تخمین کلی توسعه و درستی درصد اختصاص یافته بستگی دارد، ممکن است پیچیدگی‌های خاص تست را نادیده بگیرد.
  • کاربرد: تخمین‌های سطح بالا، برنامه‌ریزی اولیه.

۳. تکنیک‌های پویا و گروهی (Dynamic and Group Techniques)

این تکنیک‌ها اغلب در محیط‌های چابک (Agile) استفاده می‌شوند و بر همکاری تیمی و بازخوردهای مکرر تاکید دارند.

• Planning Poker:
  • شرح: یک تکنیک مبتنی بر اجماع که در تیم‌های اسکرام رایج است. اعضای تیم (شامل تست‌کنندگان) به صورت همزمان و ناشناس با استفاده از کارت‌هایی با اعداد دنباله فیبوناچی (یا مشابه)، تخمین خود را برای یک آیتم (مانند User Story) ارائه می‌دهند. در صورت وجود اختلاف زیاد، بحث صورت گرفته و رای‌گیری تکرار می‌شود تا به اجماع نزدیک شوند. این تخمین معمولاً “Story Points” است که ترکیبی از تلاش، پیچیدگی و عدم قطعیت را نشان می‌دهد.
  • مزایا: تشویق به مشارکت همه اعضا، سریع، ایجاد درک مشترک، سرگرم‌کننده.
  • معایب: بیشتر برای تخمین نسبی (Story Points) مناسب است تا تخمین مطلق زمان، نیاز به تیم هماهنگ دارد.
  • کاربرد: محیط‌های توسعه چابک (Agile/Scrum).

تفاوت تخمین تلاش و تخمین زمان

درک تفاوت بین این دو مفهوم کلیدی است:

• تخمین تلاش (Effort Estimation): میزان کل کاری که برای تکمیل فعالیت‌های تست لازم است را اندازه‌گیری می‌کند. واحد آن معمولاً نفر-ساعت، نفر-روز یا نفر-ماه است. این تخمین نشان می‌دهد که اگر یک نفر به تنهایی و بدون وقفه کار کند، چقدر طول می‌کشد تا کار تمام شود.
• تخمین زمان (Time/Duration Estimation): مدت زمان تقویمی که طول می‌کشد تا فعالیت‌های تست به پایان برسد را نشان می‌دهد. این تخمین به تعداد منابع در دسترس، میزان موازی‌کاری ممکن، تعطیلات، مرخصی‌ها و وابستگی‌ها بستگی دارد.

رابطه: زمان = تلاش / (تعداد منابع * میزان بهره‌وری) + عوامل خارجی (مانند وابستگی‌ها)

برای مثال، اگر تخمین تلاش برای یک فاز تست ۱۶۰ نفر-ساعت باشد و ۲ تست‌کننده با بهره‌وری ۸۰% (به دلیل جلسات، وقفه‌ها و…) روی آن کار کنند، تخمین زمان به صورت زیر محاسبه می‌شود:تلاش مؤثر روزانه هر نفر: ۸ ساعت * ۸۰% = 6.۴ ساعتتلاش مؤثر روزانه تیم (۲ نفر): ۲ * ۶.۴ = 12.۸ ساعتزمان (روز کاری): ۱۶۰ نفر-ساعت / ۱۲.۸ ساعت/روز ≈ ۱۲.۵ روز کاری.

بنابراین، ارائه هر دو تخمین تلاش و زمان برای برنامه‌ریزی دقیق ضروری است.

چالش‌های رایج در تخمین تست و راهکارها

فرآیند تخمین تست با چالش‌هایی همراه است:

• نیازمندی‌های نامشخص یا متغیر: نیازمندی‌های مبهم یا تغییرات مکرر، مبنای تخمین را سست می‌کند.
  • راهکار: اصرار بر شفاف‌سازی نیازمندی‌ها، استفاده از تکنیک‌های تخمین که عدم قطعیت را در نظر می‌گیرند (مانند سه نقطه‌ای)، بازبینی و به‌روزرسانی منظم تخمین‌ها.
• عدم وجود داده‌های تاریخی: بدون داده‌های پروژه‌های قبلی، تخمین به‌ویژه با روش‌های متریک دشوار است.
  • راهکار: شروع به جمع‌آوری داده‌های دقیق از پروژه‌های فعلی برای استفاده در آینده، استفاده از استانداردهای صنعتی یا داده‌های عمومی (با احتیاط)، تکیه بیشتر بر WBS و قضاوت کارشناسی.
• فشار برای کاهش تخمین: ذینفعان ممکن است برای کاهش زمان یا هزینه، تیم را تحت فشار قرار دهند.
  • راهکار: ارائه تخمین‌های مبتنی بر داده و تکنیک‌های معتبر، شفاف‌سازی تاثیر کاهش تخمین بر کیفیت و ریسک‌ها، مستندسازی مفروضات.
• نادیده گرفتن برخی فعالیت‌ها: فراموش کردن فعالیت‌هایی مانند برنامه‌ریزی تست، آماده‌سازی داده تست، نگهداری اسکریپت‌های اتوماسیون یا تحلیل نتایج.
  • راهکار: استفاده از WBS جامع، چک‌لیست‌های استاندارد فعالیت‌های تست.
• سوگیری خوش‌بینی (Optimism Bias): تمایل طبیعی به دست‌کم گرفتن زمان و تلاش مورد نیاز.
  • راهکار: استفاده از تکنیک سه‌نقطه‌ای، بازبینی تخمین توسط افراد دیگر، در نظر گرفتن بافر (Buffer) منطقی برای ریسک‌ها.
• پیچیدگی‌های فنی پیش‌بینی نشده: مشکلات مربوط به محیط تست، ابزارها یا یکپارچه‌سازی سیستم.
  • راهکار: درگیر کردن افراد فنی در فرآیند تخمین، در نظر گرفتن زمان برای راه‌اندازی و عیب‌یابی محیط و ابزار.

بهترین روش‌ها (Best Practices) برای تخمین تست دقیق

برای افزایش دقت و قابلیت اطمینان تخمین‌های تست، رعایت نکات زیر توصیه می‌شود:

1. درگیر کردن کل تیم: از دانش و تجربه تست‌کنندگان، توسعه‌دهندگان و تحلیلگران کسب‌وکار در فرآیند تخمین استفاده کنید.
2. استفاده از چند تکنیک: برای اعتبارسنجی، از ترکیب دو یا چند تکنیک تخمین استفاده کنید (مثلاً WBS و قضاوت کارشناسی).
3. تجزیه وظایف (WBS): تا حد امکان فعالیت‌های تست را به وظایف کوچکتر و قابل تخمین‌تر تقسیم کنید.
4. مستندسازی مفروضات: تمام مفروضات، محدودیت‌ها و ریسک‌هایی که تخمین بر اساس آن‌ها انجام شده است را به وضوح مستند کنید.
5. استفاده از داده‌های تاریخی: داده‌های پروژه‌های قبلی را جمع‌آوری، تحلیل و در تخمین‌های جدید استفاده کنید.
6. در نظر گرفتن بافر: یک بافر منطقی (مثلاً ۱۰-۱۵٪) برای مدیریت ریسک‌ها و موارد پیش‌بینی نشده در نظر بگیرید، اما آن را به صورت شفاف مشخص کنید.
7. بازبینی و اصلاح مداوم: تخمین یک فعالیت یکباره نیست. با پیشرفت پروژه و در دسترس قرار گرفتن اطلاعات بیشتر، تخمین‌ها را بازبینی و به‌روز کنید.
8. یادگیری از گذشته: پس از اتمام پروژه، زمان و تلاش واقعی صرف‌شده را با تخمین اولیه مقایسه کنید و دلایل اختلاف را تحلیل کنید تا در آینده تخمین‌های بهتری ارائه دهید.
9. شفافیت در ارتباطات: تخمین‌ها، مفروضات و ریسک‌ها را به طور شفاف با تمام ذینفعان در میان بگذارید.

نقش ابزارها در تخمین تست

اگرچه تخمین اساساً یک فعالیت انسانی مبتنی بر تحلیل و قضاوت است، ابزارها می‌توانند به این فرآیند کمک کنند:

• ابزارهای مدیریت پروژه (مانند Jira, Microsoft Project): برای ثبت WBS، تخصیص وظایف و ردیابی زمان واقعی صرف‌شده که به عنوان داده تاریخی استفاده می‌شود.
• ابزارهای مدیریت تست (مانند TestRail, Zephyr): برای مدیریت تست کیس‌ها، ردیابی اجرای تست و گزارش‌دهی که می‌تواند ورودی برای تخمین مبتنی بر تست کیس باشد.
• صفحات گسترده (Spreadsheets): ابزاری انعطاف‌پذیر برای پیاده‌سازی فرمول‌های تخمین (مانند سه‌نقطه‌ای) و ثبت داده‌ها.
• ابزارهای تخمین تخصصی: برخی ابزارها مدل‌های تخمین پیچیده‌تری را پیاده‌سازی می‌کنند، اما کاربرد آن‌ها ممکن است محدودتر باشد.

مهم است به یاد داشته باشید که ابزارها تنها پشتیبانی‌کننده هستند و نمی‌توانند جایگزین درک عمیق پروژه، تجربه و قضاوت کارشناسی شوند.

نتیجه‌گیری

تخمین دقیق زمان و تلاش تست نرم‌افزار یک مهارت کلیدی برای موفقیت پروژه‌ها است. این فرآیند نیازمند درک عمیق محصول، شناخت عوامل تاثیرگذار، انتخاب هوشمندانه تکنیک‌های تخمین تست و تعهد به بازبینی و بهبود مستمر است. با استفاده از ترکیبی از تکنیک‌های مبتنی بر تجربه و متریک، تجزیه وظایف به کمک WBS، در نظر گرفتن عدم قطعیت از طریق روش‌هایی مانند تخمین سه‌نقطه‌ای و بهره‌گیری از داده‌های تاریخی، تیم‌های تست می‌توانند برنامه‌ریزی مؤثرتری انجام دهند، منابع را بهینه تخصیص دهند و نقش مهمی در تحویل محصولات نرم‌افزاری با کیفیت بالا در زمان و بودجه تعیین‌شده ایفا کنند. تخمین تست یک علم دقیق نیست، اما با به‌کارگیری روش‌های اصولی و یادگیری مداوم، می‌توان به هنری دست یافت که به طور قابل توجهی به موفقیت پروژه کمک می‌کند.

سوالات متداول (FAQ)

1. مهم‌ترین تکنیک تخمین تست کدام است؟هیچ تکنیک واحدی به عنوان “بهترین” وجود ندارد. انتخاب تکنیک به عواملی مانند مرحله پروژه، اطلاعات موجود، پیچیدگی سیستم، تجربه تیم و فرهنگ سازمانی بستگی دارد. تجزیه ساختار کار (WBS) به دلیل ساختاریافتگی و پوشش جزئیات، یکی از پرکاربردترین و مؤثرترین تکنیک‌ها محسوب می‌شود. اغلب، استفاده ترکیبی از چند تکنیک (مانند WBS و قضاوت کارشناسی یا تخمین مقایسه‌ای) نتایج بهتری ارائه می‌دهد.

2. چگونه می‌توان دقت تخمین تست را افزایش داد؟افزایش دقت نیازمند ترکیبی از اقدامات است: درک کامل نیازمندی‌ها، تجزیه دقیق فعالیت‌ها (WBS)، استفاده از داده‌های تاریخی معتبر، درگیر کردن اعضای باتجربه تیم، استفاده از تکنیک‌های مدیریت عدم قطعیت (مانند سه‌نقطه‌ای)، مستندسازی شفاف مفروضات و بازبینی منظم تخمین‌ها با پیشرفت پروژه.

3. تخمین تست در متدولوژی Agile چگونه انجام می‌شود؟در Agile، تخمین معمولاً در سطح پایین‌تر و به صورت مکرر انجام می‌شود. تکنیک Planning Poker برای تخمین نسبی آیتم‌های بک‌لاگ (User Stories) با استفاده از Story Points رایج است. تیم بر اساس سرعت (Velocity) خود (تعداد Story Points تکمیل شده در اسپرینت‌های قبلی)، ظرفیت خود را برای اسپرینت‌های آینده تخمین می‌زند. تمرکز بیشتر بر تخمین‌های کوتاه‌مدت و تطبیق‌پذیری است.

4. آیا می‌توان تست را بدون تخمین انجام داد؟انجام تست بدون هیچ‌گونه تخمینی بسیار پرریسک است و معمولاً منجر به مشکلات جدی در برنامه‌ریزی، تخصیص منابع، بودجه‌بندی و مدیریت انتظارات می‌شود. حتی یک تخمین اولیه و سطح بالا بهتر از عدم تخمین است. تخمین به ایجاد یک نقشه راه و مبنایی برای تصمیم‌گیری کمک می‌کند.

5. بافر (Buffer) در تخمین تست چیست و چه میزان باید باشد؟بافر، زمان یا تلاش اضافی است که به تخمین اصلی اضافه می‌شود تا ریسک‌ها و عدم قطعیت‌های پیش‌بینی نشده را پوشش دهد. این یک اقدام برای مدیریت ریسک است، نه پنهان کردن عدم توانایی در تخمین دقیق. میزان بافر باید منطقی و توجیه‌پذیر باشد (معمولاً بین ۱۰٪ تا ۲۵٪ بسته به سطح عدم قطعیت پروژه) و باید به صورت شفاف در تخمین مشخص شود، نه اینکه در دل تخمین‌های وظایف پنهان گردد.