По прогнозам Forbes, к 2025 году мировой объем данных вырастет в 10 раз (впечатляет, верно?), а генерировать их будут не отдельные лица, а предприятия. Обработка информации и её хранение изменятся настолько, что для работы с ними нужны будут усовершенствованные инструменты. Более того, 90% общемировой информации потребует высокого уровня защиты.
96% компаний, которые уже внедрили стратегию по качеству, в основе которой находится тестирование больших данных, сейчас достигают желаемых бизнес-результатов, а также обеспечивают непрерывность работы. Но как им удалось избежать проблем, связанных с большими данными?
Давайте рассмотрим, какие три основных шага нужно сделать для более качественной работы с большими данными, а также выделим преимущества, которые получают предприятия благодаря QA-стратегии.
ШАГ 1. ОПРЕДЕЛИТЬ СТРАТЕГИЮ ТЕСТИРОВАНИЯ БОЛЬШИХ ДАННЫХ И ЕЕ ЦЕЛИ
В 2018 году объём рынка больших данных составил $168,8 млрд, а в 2022 году объём достигнет $274,3 млрд. Согласно отчёту McKinsey, компании, которые используют данные как стратегический ресурс, увеличивают свои шансы на привлечение новых пользователей, повышение лояльности клиентов, увеличение доходов.
Комплексный QA-подход к работе с большими данными — залог успеха такого бизнеса.
Правильная QA-стратегия помогает не только повысить качество данных, прогнозировать требования на рынке и анализировать ожидания клиентов, но и обеспечить пять ключевых характеристик такой информации — точность, целостность, надёжность, актуальность и своевременность. А чтобы компании могли оптимизировать бюджет на хранение данных, необходимо также тестировать их архитектуру, компоненты и их взаимодействие друг с другом.
Более того, хорошо структурированные данные и их оперативная обработка способствуют построению эффективных бизнес-стратегий и принятию более рациональных решений для достижения желаемых результатов.
ШАГ 2. ПРИНЯТЬ ВО ВНИМАНИЕ ОСНОВНЫЕ ПРИНЦИПЫ ТЕСТИРОВАНИЯ БОЛЬШИХ ДАННЫХ
БД, внутренние ERP/CRM-системы, социальные сети — эти и многие другие источники передают информацию в системы больших данных.
Сами данные могут быть структурированными, полуструктурированными и неструктурированными. Хотя неструктурированные преобладают, их трудно собирать и хранить из-за сложных процессов преобразования. В настоящее время во всем мире анализируется и используется только 0,5% неструктурированной информации.
При работе с данными необходимо убедиться в том, что они обрабатываются корректно. Выделяют три этапа, которые следует включить в QA-стратегию:
- Тестирование ввода данных. Проверяет, правильно ли данные поступают в систему, соответствуют ли исходным значениям и в нужной ли точке извлекаются.
- Тестирование обработки данных. Помогает исключить любые несоответствия, анализируя бизнес-логику, а также сравнивая результаты ввода и вывода данных. При использовании автоматизированного тестирования можно упростить проверку и ускорить процесс тестирования.
- Верификация полученных данных. Тестирует дальнейшую передачу данных в другие системы и базы, отслеживающие внутренние процессы, отзывы клиентов, финансовые отчёты, а также проверяет логику
- преобразования и совпадающие пары «ключ-значение».
ШАГ 3. ВЫПОЛНИТЬ КРИТИЧЕСКИ ВАЖНЫЕ ТИПЫ ТЕСТИРОВАНИЯ
Так как рынок больших данных стремительно растет, и в ближайшие годы этот рост увеличится на 13,2%, важно уметь качественно тестировать и обрабатывать информацию.
Главная проблема заключается в том, что организации сталкивают с трудностями при определении подхода к тестированию структурированных и неструктурированных форм данных, выборе среды тестирования, а также обеспечении безопасности и целостности.
Чтобы преодолеть эти и другие трудности, связанные с большими данными, мы предлагаем включить следующие виды тестирования в QA-стратегию:
- Сквозное тестирование
Помогает проверить бизнес-логику приложений больших данных, их слои, убедиться в отсутствии пропущенных значений, а также устранить дубликаты, противоречивую информацию и несоответствующие значения.
- Интеграционное тестирование
Продолжение статьи читайте по ссылке: https://www.a1qa.ru/blog/kompleksnoe-rukovodstvo-po-testirovaniyu-bolshih-dannyh/
