Documentación de Dashboard de Calidad

# Modelo de Datos del Dashboard de Calidad
data_sources:
  test_management:
    system: "TestRail / Zephyr / qTest"
    metrics:
      - total_test_cases
      - executed_tests
      - pass_fail_rates
      - test_coverage
      - execution_time

  defect_tracking:
    system: "Jira / Azure DevOps"
    metrics:
      - defects_by_severity
      - defects_by_status
      - mean_time_to_resolution
      - defect_aging
      - reopened_defects

  automation:
    system: "Jenkins / GitHub Actions / GitLab CI"
    metrics:
      - automation_coverage
      - test_execution_time
      - flaky_test_rate
      - build_success_rate
      - pipeline_duration

  code_quality:
    system: "SonarQube / Code Climate"
    metrics:
      - code_coverage
      - technical_debt
      - code_smells
      - security_vulnerabilities
      - maintainability_index

  performance:
    system: "JMeter / k6 / New Relic"
    metrics:
      - response_times
      - throughput
      - error_rates
      - resource_utilization

data_refresh:
  real_time:
    - build_status
    - test_execution_progress
    - critical_defects

  hourly:
    - test_results
    - defect_metrics
    - automation_results

  daily:
    - code_coverage
    - technical_debt
    - trend_calculations

# Cálculos de Efectividad de Testing
def calculate_test_effectiveness():
    """
    Porcentaje de Detección de Defectos (DDP)
    Mide qué tan efectivo es el testing para encontrar defectos
    """
    defects_found_testing = 85
    total_defects = 100  # Incluyendo defectos en producción
    ddp = (defects_found_testing / total_defects) * 100
    # Objetivo: > 90%

    """
    Efectividad de Casos de Prueba
    Porcentaje de casos de prueba que encontraron al menos un defecto
    """
    test_cases_found_defects = 45
    total_test_cases_executed = 200
    tce = (test_cases_found_defects / total_test_cases_executed) * 100
    # Objetivo: 20-30% (balance entre exhaustividad y eficiencia)

    """
    Eficiencia de Eliminación de Defectos (DRE)
    Ratio de defectos encontrados antes del release vs total de defectos
    """
    defects_found_pre_release = 95
    total_defects_including_production = 100
    dre = (defects_found_pre_release / total_defects_including_production) * 100
    # Objetivo: > 95%

    return {
        'defect_detection_percentage': ddp,
        'test_case_effectiveness': tce,
        'defect_removal_efficiency': dre
    }

# KPIs de Cobertura de Testing
def calculate_coverage_metrics():
    """
    Cobertura de Requisitos
    Porcentaje de requisitos con casos de prueba asociados
    """
    requirements_with_tests = 145
    total_requirements = 150
    requirement_coverage = (requirements_with_tests / total_requirements) * 100
    # Objetivo: 100%

    """
    Cobertura de Automatización
    Porcentaje de casos de prueba que están automatizados
    """
    automated_tests = 600
    total_test_cases = 1000
    automation_coverage = (automated_tests / total_test_cases) * 100
    # Objetivo: > 70% para regresión

    """
    Cobertura de Código
    Porcentaje de código ejercitado por tests automatizados
    """
    covered_lines = 8500
    total_lines = 10000
    code_coverage = (covered_lines / total_lines) * 100
    # Objetivo: > 80%

    return {
        'requirement_coverage': requirement_coverage,
        'automation_coverage': automation_coverage,
        'code_coverage': code_coverage
    }

# KPIs de Tendencias de Calidad
def calculate_quality_trends():
    """
    Densidad de Defectos
    Número de defectos por 1000 líneas de código
    """
    total_defects = 50
    kloc = 10  # Miles de líneas de código
    defect_density = total_defects / kloc
    # Objetivo: < 5 defectos por KLOC

    """
    Fuga de Defectos
    Porcentaje de defectos encontrados en producción vs total de defectos
    """
    production_defects = 5
    total_defects = 100
    defect_leakage = (production_defects / total_defects) * 100
    # Objetivo: < 5%

    """
    Velocidad de Testing
    Número de casos de prueba ejecutados por día
    """
    tests_executed_week = 1400
    working_days = 5
    test_velocity = tests_executed_week / working_days
    # Objetivo: Tendencia estable o creciente

    return {
        'defect_density': defect_density,
        'defect_leakage': defect_leakage,
        'test_velocity': test_velocity
    }

// Métricas de Ejecución de Tests
const executionMetrics = {
  // Tasa de Aprobación de Tests
  passRate: (passedTests, totalTests) => {
    return (passedTests / totalTests) * 100;
    // Objetivo: > 95% para suites de regresión
  },

  // Tiempo de Ejecución de Tests
  executionEfficiency: (currentTime, baselineTime) => {
    const improvement = ((baselineTime - currentTime) / baselineTime) * 100;
    return improvement;
    // Objetivo: Tendencia positiva (tiempo decreciente)
  },

  // Tasa de Tests Inestables
  flakyRate: (flakyTests, totalAutomatedTests) => {
    return (flakyTests / totalAutomatedTests) * 100;
    // Objetivo: < 2%
  },

  // ROI de Automatización
  automationROI: (manualTime, automatedTime, maintenanceTime) => {
    const timeSaved = manualTime - automatedTime - maintenanceTime;
    const roi = (timeSaved / automatedTime) * 100;
    return roi;
    // Objetivo: > 200%
  }
};

// Utilización de Recursos
const resourceMetrics = {
  // Utilización de Entorno de Testing
  environmentUtilization: (hoursUsed, hoursAvailable) => {
    return (hoursUsed / hoursAvailable) * 100;
    // Objetivo: 70-85% (no demasiado alto para permitir flexibilidad)
  },

  // Productividad del Tester
  testerProductivity: (testsCasesExecuted, testers, days) => {
    return testsCasesExecuted / (testers * days);
    // Benchmark: Seguir tendencia, comparar con promedio histórico
  }
};

# Configuración Tableau
tableau_dashboard:
  advantages:
    - Capacidades de visualización potentes
    - Excelente para relaciones de datos complejas
    - Fuerte soporte móvil
    - Seguridad de nivel empresarial

  use_cases:
    - Dashboards ejecutivos
    - Analítica cross-proyecto
    - Analítica predictiva de calidad

  data_connections:
    - Jira (conector JDBC)
    - TestRail (REST API)
    - Jenkins (Blue Ocean API)
    - PostgreSQL (conexión directa)

  estimated_setup: "2-3 semanas"
  licensing: "$70/usuario/mes (licencia Creator)"

# Configuración Power BI
power_bi_dashboard:
  advantages:
    - Integración profunda con ecosistema Microsoft
    - Costo efectivo para usuarios Office 365
    - Actualización de datos en tiempo real
    - Consultas en lenguaje natural

  use_cases:
    - Integración Azure DevOps
    - Entornos Office 365
    - Implementaciones conscientes del presupuesto

  data_connections:
    - Azure DevOps (nativo)
    - Jira (REST API)
    - Importaciones Excel/CSV
    - SQL Server (directo)

  estimated_setup: "1-2 semanas"
  licensing: "$10/usuario/mes (licencia Pro)"

# Configuración Grafana
grafana_dashboard:
  advantages:
    - Código abierto (gratuito)
    - Excelente para datos de series temporales
    - Capacidades de alertas
    - Ecosistema de plugins

  use_cases:
    - Monitoreo en tiempo real
    - Métricas de pipelines CI/CD
    - Dashboards de testing de rendimiento
    - Dashboards de equipos técnicos

  data_sources:
    - Prometheus
    - InfluxDB
    - Elasticsearch
    - PostgreSQL
    - MySQL

  estimated_setup: "1 semana"
  licensing: "Gratis (código abierto)"

// Arquitectura de Componentes del Dashboard de Calidad
import React from 'react';
import { LineChart, BarChart, PieChart, Gauge } from 'recharts';

const QualityDashboard = () => {
  // Hooks de obtención de datos
  const { testMetrics } = useTestMetrics();
  const { defectData } = useDefectData();
  const { automationStats } = useAutomationStats();

  return (
    <DashboardLayout>
      {/* Sección de Resumen Ejecutivo */}
      <Section title="Resumen de Calidad">
        <MetricCard
          title="Puntuación General de Calidad"
          value={calculateQualityScore()}
          trend="up"
          target={85}
        />
        <MetricCard
          title="Confianza del Release"
          value={releaseConfidenceScore}
          threshold="high"
        />
        <MetricCard
          title="Defectos Críticos"
          value={criticalDefectCount}
          alert={criticalDefectCount > 0}
        />
      </Section>

      {/* Sección de Ejecución de Tests */}
      <Section title="Ejecución de Tests">
        <LineChart
          data={testMetrics.executionTrend}
          title="Ejecución Diaria de Tests"
          xAxis="date"
          yAxis="count"
        />
        <PieChart
          data={testMetrics.resultDistribution}
          title="Distribución de Resultados de Tests"
        />
      </Section>

      {/* Sección de Análisis de Defectos */}
      <Section title="Métricas de Defectos">
        <BarChart
          data={defectData.bySeverity}
          title="Defectos por Severidad"
          stacked={true}
        />
        <Gauge
          value={defectData.mttr}
          title="Tiempo Medio para Resolver"
          target={5}
          unit="días"
        />
      </Section>

      {/* Sección de Salud de Automatización */}
      <Section title="Automatización">
        <ProgressBar
          value={automationStats.coverage}
          title="Cobertura de Automatización"
          target={70}
        />
        <TrendIndicator
          current={automationStats.flakyRate}
          previous={automationStats.previousFlakyRate}
          title="Tasa de Tests Inestables"
          inverted={true}
        />
      </Section>
    </DashboardLayout>
  );
};

// Cálculo de Puntuación de Calidad
const calculateQualityScore = () => {
  const weights = {
    testCoverage: 0.25,
    defectRate: 0.30,
    automationHealth: 0.20,
    codeQuality: 0.25
  };

  const scores = {
    testCoverage: normalizeScore(testCoveragePercent, 100),
    defectRate: normalizeScore(100 - defectDensity, 100),
    automationHealth: normalizeScore(automationCoverage, 100),
    codeQuality: normalizeScore(codeQualityScore, 100)
  };

  const weightedScore = Object.keys(weights).reduce((total, key) => {
    return total + (scores[key] * weights[key]);
  }, 0);

  return Math.round(weightedScore);
};

# Integración API TestRail
import requests
from datetime import datetime, timedelta

class TestRailIntegration:
    def __init__(self, base_url, username, api_key):
        self.base_url = base_url
        self.auth = (username, api_key)
        self.headers = {'Content-Type': 'application/json'}

    def get_test_metrics(self, project_id, days=30):
        """Obtener métricas de ejecución para dashboard"""
        end_date = datetime.now()
        start_date = end_date - timedelta(days=days)

        # Obtener test runs
        runs = self._api_call(f'get_runs/{project_id}')

        metrics = {
            'total_tests': 0,
            'passed': 0,
            'failed': 0,
            'blocked': 0,
            'retest': 0,
            'execution_time': 0,
            'daily_trend': []
        }

        for run in runs:
            # Filtrar por rango de fechas
            created = datetime.fromtimestamp(run['created_on'])
            if start_date <= created <= end_date:
                # Obtener resultados para este run
                results = self._api_call(f'get_results_for_run/{run["id"]}')

                for result in results:
                    metrics['total_tests'] += 1
                    status_id = result['status_id']

                    if status_id == 1:  # Passed
                        metrics['passed'] += 1
                    elif status_id == 5:  # Failed
                        metrics['failed'] += 1
                    elif status_id == 2:  # Blocked
                        metrics['blocked'] += 1
                    elif status_id == 4:  # Retest
                        metrics['retest'] += 1

                    if result.get('elapsed'):
                        metrics['execution_time'] += int(result['elapsed'])

        # Calcular tasa de aprobación
        if metrics['total_tests'] > 0:
            metrics['pass_rate'] = (metrics['passed'] / metrics['total_tests']) * 100

        return metrics

    def _api_call(self, endpoint):
        """Realizar llamada API a TestRail"""
        url = f"{self.base_url}/index.php?/api/v2/{endpoint}"
        response = requests.get(url, auth=self.auth, headers=self.headers)
        response.raise_for_status()
        return response.json()

// Integración API Jira para Métricas de Defectos
const axios = require('axios');

class JiraIntegration {
  constructor(baseUrl, email, apiToken) {
    this.baseUrl = baseUrl;
    this.auth = Buffer.from(`${email}:${apiToken}`).toString('base64');
  }

  async getDefectMetrics(projectKey, days = 30) {
    const jql = `project = ${projectKey} AND type = Bug AND created >= -${days}d`;

    const response = await axios.get(
      `${this.baseUrl}/rest/api/3/search`,
      {
        params: {
          jql: jql,
          fields: 'priority,status,created,resolutiondate,resolution',
          maxResults: 1000
        },
        headers: {
          'Authorization': `Basic ${this.auth}`,
          'Content-Type': 'application/json'
        }
      }
    );

    const defects = response.data.issues;

    return {
      total: defects.length,
      bySeverity: this.groupBySeverity(defects),
      byStatus: this.groupByStatus(defects),
      avgResolutionTime: this.calculateAvgResolutionTime(defects),
      openDefectAge: this.calculateDefectAge(defects),
      trendData: this.calculateDailyTrend(defects, days)
    };
  }

  groupBySeverity(defects) {
    return defects.reduce((acc, defect) => {
      const priority = defect.fields.priority.name;
      acc[priority] = (acc[priority] || 0) + 1;
      return acc;
    }, {});
  }

  calculateAvgResolutionTime(defects) {
    const resolvedDefects = defects.filter(d => d.fields.resolutiondate);

    if (resolvedDefects.length === 0) return 0;

    const totalTime = resolvedDefects.reduce((sum, defect) => {
      const created = new Date(defect.fields.created);
      const resolved = new Date(defect.fields.resolutiondate);
      const diffDays = (resolved - created) / (1000 * 60 * 60 * 24);
      return sum + diffDays;
    }, 0);

    return (totalTime / resolvedDefects.length).toFixed(2);
  }
}

# Configuración de Integración Jenkins
jenkins_dashboard:
  data_collection:
    method: "Blue Ocean REST API"
    endpoints:
      - /blue/rest/organizations/jenkins/pipelines/
      - /blue/rest/organizations/jenkins/pipelines/{pipeline}/runs/
      - /blue/rest/organizations/jenkins/pipelines/{pipeline}/branches/

  metrics_extracted:
    build_metrics:
      - build_status (SUCCESS/FAILURE/UNSTABLE)
      - build_duration
      - build_timestamp
      - commit_id
      - branch_name

    test_metrics:
      - total_tests
      - passed_tests
      - failed_tests
      - skipped_tests
      - test_duration
      - test_report_url

    quality_gates:
      - code_coverage_percentage
      - sonar_quality_gate_status
      - security_scan_results

  refresh_rate: "Cada 5 minutos"

  webhook_integration:
    endpoint: "/api/jenkins-webhook"
    events:
      - build_started
      - build_completed
      - build_failed
    action: "Disparar actualización en tiempo real del dashboard"

# Sistema de Configuración de Alertas
class AlertConfiguration:
    def __init__(self):
        self.alerts = {
            'critical_defects': {
                'condition': 'critical_defect_count > 0',
                'severity': 'CRITICAL',
                'channels': ['slack', 'email', 'pagerduty'],
                'recipients': ['qa-lead', 'engineering-manager', 'product-owner'],
                'message_template': '''
                    ALERTA CRÍTICA: Nuevo Defecto Crítico

                    Proyecto: {project_name}
                    ID Defecto: {defect_id}
                    Resumen: {defect_summary}
                    Encontrado en: {environment}

                    Acción Requerida: Triage inmediato necesario
                    Dashboard: {dashboard_url}
                '''
            },

            'build_failure_streak': {
                'condition': 'consecutive_failed_builds >= 3',
                'severity': 'HIGH',
                'channels': ['slack', 'email'],
                'recipients': ['qa-team', 'dev-team'],
                'message_template': '''
                    Alerta de Estabilidad de Build

                    {consecutive_failed_builds} fallos consecutivos detectados
                    Pipeline: {pipeline_name}
                    Último build exitoso: {last_success_time}

                    Fallos recientes:
                    {failure_summary}

                    Dashboard: {dashboard_url}
                '''
            },

            'flaky_test_threshold': {
                'condition': 'flaky_test_rate > 5',
                'severity': 'MEDIUM',
                'channels': ['slack'],
                'recipients': ['qa-automation-team'],
                'message_template': '''
                    Alerta de Tests Inestables

                    Tasa actual de tests inestables: {flaky_test_rate}%
                    Umbral: 5%

                    Tests más inestables:
                    {flaky_test_list}

                    Acción: Revisar y estabilizar tests
                    Dashboard: {dashboard_url}
                '''
            },

            'test_coverage_drop': {
                'condition': 'coverage_change < -5',
                'severity': 'MEDIUM',
                'channels': ['slack'],
                'recipients': ['qa-lead'],
                'message_template': '''
                    Alerta de Caída de Cobertura

                    La cobertura cayó {coverage_change}%
                    Anterior: {previous_coverage}%
                    Actual: {current_coverage}%

                    Áreas afectadas:
                    {coverage_details}

                    Dashboard: {dashboard_url}
                '''
            },

            'defect_aging': {
                'condition': 'high_priority_defects_open > 5 AND avg_age > 7',
                'severity': 'MEDIUM',
                'channels': ['email'],
                'recipients': ['qa-lead', 'engineering-manager'],
                'frequency': 'daily_digest',
                'message_template': '''
                    Reporte Diario de Envejecimiento de Defectos

                    Defectos de alta prioridad más allá del umbral:

                    Cantidad: {high_priority_count}
                    Edad promedio: {avg_age} días
                    Defecto más antiguo: {oldest_defect_id} ({oldest_defect_age} días)

                    Acción: Priorizar resolución
                    Dashboard: {dashboard_url}
                '''
            },

            'release_readiness': {
                'condition': 'release_date < 3 AND quality_score < 85',
                'severity': 'HIGH',
                'channels': ['slack', 'email'],
                'recipients': ['qa-lead', 'product-owner', 'release-manager'],
                'message_template': '''
                    Alerta de Preparación para Release

                    Release: {release_name}
                    Programado: {release_date}
                    Días restantes: {days_until_release}

                    Puntuación de Calidad: {quality_score}% (Objetivo: 85%)

                    Bloqueadores:
                    - Defectos críticos abiertos: {critical_count}
                    - Cobertura de tests: {test_coverage}% (Objetivo: 90%)
                    - Casos de prueba fallidos: {failed_tests}

                    Dashboard: {dashboard_url}
                '''
            }
        }

    def evaluate_alerts(self, metrics):
        """Evaluar todas las condiciones de alerta y disparar notificaciones"""
        triggered_alerts = []

        for alert_name, config in self.alerts.items():
            if self._evaluate_condition(config['condition'], metrics):
                triggered_alerts.append({
                    'name': alert_name,
                    'severity': config['severity'],
                    'message': self._format_message(config['message_template'], metrics)
                })

                self._send_notifications(
                    config['channels'],
                    config['recipients'],
                    config['message_template'],
                    metrics
                )

        return triggered_alerts

// Sistema de Notificación Multi-Canal
class NotificationService {
  constructor(config) {
    this.slack = new SlackClient(config.slackWebhook);
    this.email = new EmailClient(config.smtpConfig);
    this.pagerduty = new PagerDutyClient(config.pagerdutyKey);
    this.teams = new TeamsClient(config.teamsWebhook);
  }

  async send(alert, channels, recipients) {
    const promises = channels.map(channel => {
      switch(channel) {
        case 'slack':
          return this.sendSlack(alert, recipients);
        case 'email':
          return this.sendEmail(alert, recipients);
        case 'pagerduty':
          return this.sendPagerDuty(alert);
        case 'teams':
          return this.sendTeams(alert, recipients);
        default:
          console.warn(`Canal desconocido: ${channel}`);
      }
    });

    return Promise.all(promises);
  }

  async sendSlack(alert, recipients) {
    const color = this.getSeverityColor(alert.severity);
    const channelMentions = recipients
      .map(r => this.getSlackMention(r))
      .join(' ');

    return this.slack.send({
      text: `${channelMentions} Alerta de Calidad`,
      attachments: [{
        color: color,
        title: alert.title,
        text: alert.message,
        fields: [
          { title: 'Severidad', value: alert.severity, short: true },
          { title: 'Timestamp', value: new Date().toISOString(), short: true }
        ],
        actions: [
          {
            type: 'button',
            text: 'Ver Dashboard',
            url: alert.dashboardUrl
          },
          {
            type: 'button',
            text: 'Reconocer',
            url: alert.ackUrl
          }
        ]
      }]
    });
  }

  getSeverityColor(severity) {
    const colors = {
      'CRITICAL': '#ff0000',
      'HIGH': '#ff6600',
      'MEDIUM': '#ffcc00',
      'LOW': '#00cc00'
    };
    return colors[severity] || '#808080';
  }
}

## Checklist de Requisitos del Dashboard

### Entrevistas con Stakeholders
- [ ] Identificar todos los grupos de stakeholders
- [ ] Realizar entrevistas individuales (30-45 min cada una)
- [ ] Documentar preguntas clave que cada grupo necesita responder
- [ ] Priorizar métricas por valor para stakeholders
- [ ] Identificar requisitos de frecuencia de actualización

### Inventario de Fuentes de Datos
- [ ] Listar todas las fuentes de datos de calidad existentes
- [ ] Documentar disponibilidad de API y autenticación
- [ ] Verificar calidad y completitud de datos
- [ ] Identificar brechas que requieren nueva instrumentación
- [ ] Mapear relaciones y dependencias de datos

### Requisitos Técnicos
- [ ] Requisitos de acceso de usuarios (SSO, RBAC)
- [ ] Requisitos de rendimiento (tiempo de carga, usuarios concurrentes)
- [ ] Necesidades de accesibilidad móvil
- [ ] Requisitos de integración con herramientas existentes
- [ ] Requisitos de cumplimiento y seguridad

### Criterios de Éxito
- [ ] Definir métricas de adopción medibles
- [ ] Establecer línea base para comparación
- [ ] Establecer objetivos para uso del dashboard
- [ ] Definir KPIs de mejora de calidad
- [ ] Planificar mecanismo de recolección de feedback

## Principios de Diseño

1. **Jerarquía de Información**
   - Métricas más críticas mostradas prominentemente
   - Capacidad de drill-down para detalles
   - Información contextual al pasar mouse/hacer clic

2. **Diseño Visual**
   - Esquema de colores consistente (rojo=malo, verde=bueno, ámbar=advertencia)
   - Tipos de gráficos apropiados para los datos
   - Mínimo desorden, máximo insight
   - Layout responsive para todos los dispositivos

3. **Rendimiento**
   - Tiempo de carga < 3 segundos
   - Carga incremental para datasets grandes
   - Estrategia de caché para datos estáticos
   - Carga lazy para vistas detalladas

4. **Accesibilidad**
   - Paleta amigable para daltonismo
   - Compatibilidad con lectores de pantalla
   - Soporte de navegación por teclado
   - Opción de modo de alto contraste

# Pipeline ETL para Datos del Dashboard
from airflow import DAG
from airflow.operators.python_operator import PythonOperator
from datetime import datetime, timedelta

default_args = {
    'owner': 'qa-team',
    'depends_on_past': False,
    'start_date': datetime(2025, 1, 1),
    'email_on_failure': True,
    'email_on_retry': False,
    'retries': 2,
    'retry_delay': timedelta(minutes=5)
}

dag = DAG(
    'quality_dashboard_etl',
    default_args=default_args,
    description='Pipeline ETL para dashboard de calidad',
    schedule_interval='*/15 * * * *',  # Cada 15 minutos
    catchup=False
)

# Tareas de extracción
extract_testrail = PythonOperator(
    task_id='extract_testrail_data',
    python_callable=extract_from_testrail,
    dag=dag
)

extract_jira = PythonOperator(
    task_id='extract_jira_data',
    python_callable=extract_from_jira,
    dag=dag
)

extract_jenkins = PythonOperator(
    task_id='extract_jenkins_data',
    python_callable=extract_from_jenkins,
    dag=dag
)

# Tarea de transformación
transform_data = PythonOperator(
    task_id='transform_metrics',
    python_callable=transform_and_calculate_metrics,
    dag=dag
)

# Tarea de carga
load_data = PythonOperator(
    task_id='load_to_dashboard_db',
    python_callable=load_to_database,
    dag=dag
)

# Definir dependencias
[extract_testrail, extract_jira, extract_jenkins] >> transform_data >> load_data

## Checklist de Testing del Dashboard

### Precisión de Datos
- [ ] Verificar cálculos de métricas contra sistemas fuente
- [ ] Probar casos extremos (valores cero, datos nulos)
- [ ] Validar agregaciones y rollups
- [ ] Verificar tendencias con datos históricos
- [ ] Probar mecanismos de actualización de datos

### Testing Funcional
- [ ] Probar todos los filtros e interacciones
- [ ] Verificar funcionalidad de drill-down
- [ ] Probar features de exportación
- [ ] Validar disparadores de alertas
- [ ] Verificar vistas basadas en permisos

### Testing de Rendimiento
- [ ] Tiempo de carga con dataset completo
- [ ] Capacidad de usuarios concurrentes
- [ ] Verificación de optimización de consultas
- [ ] Testing de rendimiento móvil
- [ ] Escenarios de latencia de red

### Testing de Aceptación de Usuario
- [ ] Recorrido con cada grupo de stakeholders
- [ ] Recopilar feedback sobre usabilidad
- [ ] Verificar que todos los requisitos se cumplan
- [ ] Documentar solicitudes de mejoras
- [ ] Aprobación de stakeholders clave

## Plan de Mantenimiento del Dashboard

### Diario
- [ ] Monitorear estado de actualización de datos
- [ ] Verificar falsos disparos de alertas
- [ ] Revisar analíticas de uso
- [ ] Atender issues reportados por usuarios

### Semanal
- [ ] Revisar tendencias de métricas por anomalías
- [ ] Analizar patrones de uso del dashboard
- [ ] Actualizar documentación si es necesario
- [ ] Sincronización del equipo sobre insights descubiertos

### Mensual
- [ ] Sesión de feedback con stakeholders
- [ ] Revisión de optimización de rendimiento
- [ ] Evaluar solicitudes de nuevas métricas
- [ ] Actualizar umbrales de alertas basado en tendencias
- [ ] Revisar y archivar dashboards antiguos

### Trimestral
- [ ] Revisión integral del dashboard
- [ ] Análisis ROI (tiempo ahorrado, issues prevenidos)
- [ ] Evaluación del stack tecnológico
- [ ] Actualización de capacitación para usuarios
- [ ] Planificación estratégica para próximo trimestre