Datový deník

V rámci automatizace testů, kterou zavádíme v naší firmě, jsme narazili na důležitou otázku: Jak efektivně logovat a vizualizovat data z testovacích běhů?

Postupně jsme prošli několika fázemi vývoje, až jsme dospěli k systému, který nám umožňuje snadno interpretovat výsledky testů a rychle reagovat na problémy.

1. fáze — interní log z lokálně pouštěných testů

Na úplném začátku jsme testy spouštěli lokálně ze svých počítačů. Jediným výstupem byl log ve Visual Studiu, který poskytoval základní přehled o probíhajících testech. To však mělo několik nevýhod:

• Chyběla automatizace a centralizace výsledků.
• Každý vývojář si musel testy spouštět individuálně.
• Výsledky nebyly sdílené v týmu, což ztěžovalo identifikaci opakujících se problémů.

2. fáze — integrace testů do GitHub pipeline a Slack notifikace

Jakmile jsme vytvořili pipeline na GitHubu, do které byly testy integrovány, bylo třeba vyřešit otázku logování a vizualizace výsledků. V této fázi jsme začali logy ukládat a zpřístupňovat v rámci pipeline, což přineslo několik výhod:

• Automatické spouštění testů při merge requestu.
• Přístup ke sdíleným výsledkům pro celý tým.
• Možnost sledovat historii testovacích běhů.

Dalším krokem bylo zlepšení viditelnosti výsledků. Implementovali jsme notifikace do Slacku, kde jsme výsledky testů zobrazovali pomocí:

• Emoji ikon (✅ 16 | ❌ 2 | 🟡 1 | ⏩ 0) pro rychlou vizuální interpretaci.
• Výpisu chybových logů přímo ve Slack zprávě.

Tento přístup umožnil vývojářům okamžitě vidět, zda testy proběhly úspěšně, nebo kde došlo k problémům.

3. fáze — HTML report s podrobným přehledem

Ve finální fázi jsme Slack doplnili ještě o generování HTML reportu, který umožňuje:

• Proklikávat se k podrobným výsledkům jednotlivých testů.
• Snadno vyhodnocovat chybové logy.
• Barevně rozlišovat výsledky pro lepší přehlednost.

Sousedova meteostanice

Soused vlastní veřejně dostupnou meteostanici, na kterou se připojuji snad každý den. Ráno mě zajímá, kolik je stupňů teploty, abych věděl, jak obléci děti. Pokud prší, tak mě zajímá akumulace a intenzita srážek. V bouřkové sezóně se dívám po informacích jako rosný bod a vlhkost vzduchu, abych odvodil, jaká je šance na bouřku v naší lokalitě.

Skoro vyplavení domu o 0,5 cm

V roce 2021, asi 5 měsíců po nastěhování do nového domu, se nad Drnovicemi u Vyškova udělala stacionární bouřka, kde během půl hodiny spadlo přes 60 mm srážek – bohužel srážkoměr neměl větší kapacitu než 60 mm, takže údaje jsou nesprávné. To znamenalo pro vesnici obrovskou komplikaci a nemalé materiální škody. U našeho domu rozhodovalo o vyplavení cca 0,5 cm naštěstí v náš prospěch.

V poslední době se zaměřuji na mobilní aplikaci WalkScape, která kombinuje prvky tradičních MMORPG her s pohybem v reálném světě.

Na rozdíl od standardních her se pokrok dosahuje skrze chůzi. Aplikace sbírá kroky z pedometru přes integraci s Apple Health. Každá herní aktivita vyžaduje určitý počet skutečných kroků – například sběr dřeva může stát 400 kroků.

Aplikace nabízí sledování:

• Celkový počet ušlých kroků
• Vývoj jednotlivých dovedností
• Dosažené milníky
• Porovnání s ostatními hráči v komunitě

WalkScape transformuje běžná data z aplikace Zdraví do interaktivní podoby, kde „každý krok dává smysl". Představuje příklad úspěšné gamifikace, která motivuje k aktivnějšímu životnímu stylu prostřednictvím vizualizace reálných dat.

V rámci kvalitativního výzkumu byla provedena analýza hloubkových rozhovorů. Výzkumný tým se zabýval systematickým kódováním rozhovorů, což znamenalo vyznačovat v nich důležité pasáže a přiřazovat jim významové kategorie – tzv. tagy.

Tým využil online nástroj Codens umožňující intuitivní práci s texty. Jednotlivým částem rozhovorů mohla být přidělena konkrétní tematická označení, například nejistota, důvěra, nepochopení nebo návyk, čímž došlo ke strukturování obsahu podle jeho relevance.

Systém nabízel užitečnou funkci umožňující přehledně zobrazit na samostatné stránce všechny vytvořené tagy. To umožnilo další práci s daty – filtrování podle témat, analýzu frekvence výskytu a sledování vztahů mezi pasážemi a tématy.

Díky tomuto přístupu se původně nestrukturovaný materiál transformoval v datově uchopitelný obsah, s nímž bylo možné pokračovat v identifikaci vzorců, rozporů v názorech a klíčových poznatků. Tagování se tak ukázalo být kritickým krokem v interpretaci dat a formulování závěrů.

Téma: Alkohol v ČR