E-commerce, интернет-магазины
Retail - крупные мировые ритейлеры
Практика
13 декабря 2021, 11:21 207 просмотров

Комплексное руководство по тестированию больших данных

Технологии качества (a1qa)

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.

Тестирование больших данных

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/

Подписывайтесь на наши новостные рассылки, а также на каналы  Telegram  и  Яндекс.Дзен , чтобы первым быть в курсе главных новостей Retail.ru.
Решение «ТехИнКом:Управление Ювелирной Торговлей».
150
АДМ становятся стандартом обработки наличной выруч...
925
Как Mars Petcare оптимизировала промо с помощью AI...
1205
О консолидации рынка, перспективах закупочных союз...
3832
Кейс грамотной оптимизации IT-инфраструктуры.
184
Плейлисты в магазине и стримингах, ролики с роботи...
1020
Рекомендуем посетить

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.

Тестирование больших данных

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/

Комплексное руководство по тестированию больших данных
https://www.retail.ru/local/templates/retail/images/logo/login-retail-big.png 243 67
Комплексное руководство по тестированию больших данных
https://www.retail.ru/local/templates/retail/images/logo/login-retail-big.png 243 67
SITE_NAME https://www.retail.ru
https://www.retail.ru/rbc/pressreleases/kompleksnoe-rukovodstvo-po-testirovaniyu-bolshikh-dannykh/2022-01-28


public-4028a98f6b2d809a016b646957040052