如何進行大數據測試的發展和困境分析

這篇文章給大家介紹如何進行大數據測試的發展和困境分析，內容非常詳細，感興趣的小伙伴們可以參考借鑒，希望對大家能有所幫助。

　　隨著大數據技術的日益深入發展，大數據測試應運而生。可以預見，大數據測試將成為軟件測試工程師的發展目標之一。可能對于許多人來講，大數據測試還是一個十分陌生的概念。實際上，大數據測試不同于傳統的軟件測試，在測試類型、策略和工具上，都有很大的不同。下面將為大家仔細分析一下大數據測試的發展和困境。

　　1、什么是大數據測試?

　　測試大數據應用更多的是對其數據處理的驗證，而不是測試軟件產品的單個特性。在大數據測試中，性能和功能測試是關鍵。在大數據測試中，測試工程師使用商品集群和其他支持組件來驗證TB級數據是否成功處理。大數據測試可以大致分為數據準備校驗、輸出驗證階段、數據采樣和自動化幾個步驟。

　　2、大數據測試的發展優勢：

　　(1)非結構化數據

　　數據量將在未來五年內增長800%，其中80%將由非結構化數據貢獻。非結構化數據的質量分析將提供智能數據洞察，這通常很難用數據倉庫設施和其他傳統商業智能工具來確定。由于非結構化數據通常很大且不可用，因此可以對其進行挖掘以獲得業務收益。準確的數據將幫助企業分析他們的業務競爭和關注他們的薄弱環節，以增強他們的實力。

　　(2)市場策略

　　如今，企業熱衷于利用大數據的好處來規劃他們的數字營銷策略。隨著web技術的進步，企業可以更容易地收集大量基于用戶行為和歷史的數據。他們可以把這些數據轉換成一個引人注目的，個性化的體驗，為每個客戶誰來網站。大數據測試將幫助企業采用優化和預測性行為目標來做出更好的決策。

　　(3)優化數據質量

　　由于大數據質量差，每年企業損失820萬到1億美元。如今，大多數企業都采取了質量策略，從好的數據中識別出壞的數據，但損失仍然很大。通過將有價值的數據與半結構化和非結構化數據堆區分開來，大數據測試有助于減少此類損失。它將幫助企業大幅改善客戶服務，做出更好的商業決策，增加收入。

　　3、大數據測試的發展困境

　　(1)做好質量分析

　　數據是組織的生命線，并且每天都在增長。如今，企業面臨著數據量、種類和來源方面的挑戰。結構化業務數據由來自社交媒體和其他第三方的非結構化數據和半結構化數據補充。從如此大量的數據中尋找基本數據對企業來說是一個真正的挑戰，而質量分析是唯一的選擇。

　　(2)測試大量數據

　　體積大，異質性是測試大量數據最大的挑戰。今天，企業必須存儲從各種在線和離線來源提取的PB或EB數據來進行日常業務。測試人員需要審計大量的數據，以確保它們適合于業務用途。如何為不一致的大型數據存儲和準備測試用例?而且由于數據量太大，不可能進行全容量測試。

　　(3)大數據測試人員

　　大數據測試技術在發展，每個人都在努力理解處理大數據的算法。目前，大數據測試人員可以說是稀缺資源。大數據測試人員需要徹底了解大數據生態系統的組成部分。今天，測試人員理解他們必須考慮常規自動化測試和手工測試的參數的背后意義。大數據以其意想不到的格式，可能會導致自動化測試用例無法理解的問題。為這樣一個大數據池創建自動化測試用例需要團隊成員之間的專業知識和協調。測試團隊應與開發團隊和營銷團隊協調，了解不同資源的數據提取、數據過濾和前后處理算法。由于市場上有許多用于大數據驗證的全自動測試工具，測試人員必須不可避免地擁有所需的技能集，并利用Hadoop等大數據技術。

　　大數據測試的發展和困境就分析到這里了。這里也為廣大的技術從業者提供了一些思考，現在的IT技術迭代更新太快了。想要在激烈的職場競爭中，一直處于不敗之地，就需要保持持續學習的態度，掌握最前沿的技術和知識。祝愿大家可以把握機遇，有一個更好的發展前景。

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