무신사 QA팀의 생산성 향상: Python 기반 'QA Admin' 시스템 구축 경험 공유

핵심 기술: 본 콘텐츠는 무신사 QA팀의 통합 테스트 결과 리포트 작성 및 데이터 관리를 효율화하기 위해 Python 기반의 'QA Admin' 시스템을 구축한 경험을 공유합니다. API 연동, 데이터베이스화, BI 도구 활용을 통해 휴먼 에러를 줄이고 인사이트를 제공하는 데 초점을 맞추었습니다.

기술적 세부사항:
* 문제점: 엑셀 기반 데이터 관리의 휴먼 에러 발생 가능성, 화면 캡처 방식의 보고서 양식 비일관성, 수기 입력의 비효율성 및 오류 발생.
* 해결 방안: API를 활용한 데이터 자동 수집 및 구조화된 데이터베이스 저장, BI 도구를 활용한 인사이트 제공.
* 기술 스택: 웹 자동화 테스트는 Python을 사용하며, 데이터 수집 및 관리를 위한 시스템은 Python 언어와 Flask 웹 프레임워크를 활용하여 구축.
* 주요 기능:
* Daily Report 자동 생성: 사용자 정의 입력 최소화, 영역별 테스트 진행률 및 결함 현황 자동 표시.
* API 기반 데이터 수집: 결함 관련 데이터(결함 건수, 반려 건수) 수기 입력 대체, XPath 관리 효율화.
* 리뷰 데이터 크롤링 및 분석: 앱 리뷰 자동 수집, 데이터베이스 저장, 유형별 분석 및 대시보드 관리.
* XPath 관리: 웹 자동화 유지보수성 증대 및 빌드 시간 단축.
* 데이터베이스 활용: BI 도구 연동을 위한 데이터 구조화 및 저장.

개발 임팩트:
* QA팀의 생산성 향상 및 휴먼 에러 감소.
* 데이터의 일원화를 통한 신뢰성 있는 정보 관리.
* BI 도구를 활용한 QA 데이터 기반의 인사이트 도출 및 유관 부서와의 정보 공유.
* XPath 관리 효율화를 통한 개발 및 유지보수 시간 단축.
* QA 프로세스 혁신을 위한 플랫폼으로의 발전 가능성.

커뮤니티 반응: 별도의 커뮤니티 반응은 언급되지 않았습니다.

톤앤매너: 실무 경험을 바탕으로 QA 프로세스 개선 및 자동화 도구 구축의 구체적인 방법론과 기대 효과를 전문적이고 명확하게 전달하고 있습니다.