如何進(jìn)行大數(shù)據(jù)測(cè)試的發(fā)展和困境分析

這篇文章給大家介紹如何進(jìn)行大數(shù)據(jù)測(cè)試的發(fā)展和困境分析，內(nèi)容非常詳細(xì)，感興趣的小伙伴們可以參考借鑒，希望對(duì)大家能有所幫助。

　　隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的日益深入發(fā)展，大數(shù)據(jù)測(cè)試應(yīng)運(yùn)而生?？梢灶A(yù)見(jiàn)，大數(shù)據(jù)測(cè)試將成為軟件測(cè)試工程師的發(fā)展目標(biāo)之一?？赡軐?duì)于許多人來(lái)講，大數(shù)據(jù)測(cè)試還是一個(gè)十分陌生的概念。實(shí)際上，大數(shù)據(jù)測(cè)試不同于傳統(tǒng)的軟件測(cè)試，在測(cè)試類型、策略和工具上，都有很大的不同。下面將為大家仔細(xì)分析一下大數(shù)據(jù)測(cè)試的發(fā)展和困境。

　　1、什么是大數(shù)據(jù)測(cè)試?

　　測(cè)試大數(shù)據(jù)應(yīng)用更多的是對(duì)其數(shù)據(jù)處理的驗(yàn)證，而不是測(cè)試軟件產(chǎn)品的單個(gè)特性。在大數(shù)據(jù)測(cè)試中，性能和功能測(cè)試是關(guān)鍵。在大數(shù)據(jù)測(cè)試中，測(cè)試工程師使用商品集群和其他支持組件來(lái)驗(yàn)證TB級(jí)數(shù)據(jù)是否成功處理。大數(shù)據(jù)測(cè)試可以大致分為數(shù)據(jù)準(zhǔn)備校驗(yàn)、輸出驗(yàn)證階段、數(shù)據(jù)采樣和自動(dòng)化幾個(gè)步驟。

　　2、大數(shù)據(jù)測(cè)試的發(fā)展優(yōu)勢(shì)：

　　(1)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)

　　數(shù)據(jù)量將在未來(lái)五年內(nèi)增長(zhǎng)800%，其中80%將由非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)貢獻(xiàn)。非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的質(zhì)量分析將提供智能數(shù)據(jù)洞察，這通常很難用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)設(shè)施和其他傳統(tǒng)商業(yè)智能工具來(lái)確定。由于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)通常很大且不可用，因此可以對(duì)其進(jìn)行挖掘以獲得業(yè)務(wù)收益。準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)將幫助企業(yè)分析他們的業(yè)務(wù)競(jìng)爭(zhēng)和關(guān)注他們的薄弱環(huán)節(jié)，以增強(qiáng)他們的實(shí)力。

　　(2)市場(chǎng)策略

　　如今，企業(yè)熱衷于利用大數(shù)據(jù)的好處來(lái)規(guī)劃他們的數(shù)字營(yíng)銷策略。隨著web技術(shù)的進(jìn)步，企業(yè)可以更容易地收集大量基于用戶行為和歷史的數(shù)據(jù)。他們可以把這些數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成一個(gè)引人注目的，個(gè)性化的體驗(yàn)，為每個(gè)客戶誰(shuí)來(lái)網(wǎng)站。大數(shù)據(jù)測(cè)試將幫助企業(yè)采用優(yōu)化和預(yù)測(cè)性行為目標(biāo)來(lái)做出更好的決策。

　　(3)優(yōu)化數(shù)據(jù)質(zhì)量

　　由于大數(shù)據(jù)質(zhì)量差，每年企業(yè)損失820萬(wàn)到1億美元。如今，大多數(shù)企業(yè)都采取了質(zhì)量策略，從好的數(shù)據(jù)中識(shí)別出壞的數(shù)據(jù)，但損失仍然很大。通過(guò)將有價(jià)值的數(shù)據(jù)與半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)堆區(qū)分開(kāi)來(lái)，大數(shù)據(jù)測(cè)試有助于減少此類損失。它將幫助企業(yè)大幅改善客戶服務(wù)，做出更好的商業(yè)決策，增加收入。

　　3、大數(shù)據(jù)測(cè)試的發(fā)展困境

　　(1)做好質(zhì)量分析

　　數(shù)據(jù)是組織的生命線，并且每天都在增長(zhǎng)。如今，企業(yè)面臨著數(shù)據(jù)量、種類和來(lái)源方面的挑戰(zhàn)。結(jié)構(gòu)化業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)由來(lái)自社交媒體和其他第三方的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)補(bǔ)充。從如此大量的數(shù)據(jù)中尋找基本數(shù)據(jù)對(duì)企業(yè)來(lái)說(shuō)是一個(gè)真正的挑戰(zhàn)，而質(zhì)量分析是唯一的選擇。

　　(2)測(cè)試大量數(shù)據(jù)

　　體積大，異質(zhì)性是測(cè)試大量數(shù)據(jù)最大的挑戰(zhàn)。今天，企業(yè)必須存儲(chǔ)從各種在線和離線來(lái)源提取的PB或EB數(shù)據(jù)來(lái)進(jìn)行日常業(yè)務(wù)。測(cè)試人員需要審計(jì)大量的數(shù)據(jù)，以確保它們適合于業(yè)務(wù)用途。如何為不一致的大型數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和準(zhǔn)備測(cè)試用例?而且由于數(shù)據(jù)量太大，不可能進(jìn)行全容量測(cè)試。

　　(3)大數(shù)據(jù)測(cè)試人員

　　大數(shù)據(jù)測(cè)試技術(shù)在發(fā)展，每個(gè)人都在努力理解處理大數(shù)據(jù)的算法。目前，大數(shù)據(jù)測(cè)試人員可以說(shuō)是稀缺資源。大數(shù)據(jù)測(cè)試人員需要徹底了解大數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)的組成部分。今天，測(cè)試人員理解他們必須考慮常規(guī)自動(dòng)化測(cè)試和手工測(cè)試的參數(shù)的背后意義。大數(shù)據(jù)以其意想不到的格式，可能會(huì)導(dǎo)致自動(dòng)化測(cè)試用例無(wú)法理解的問(wèn)題。為這樣一個(gè)大數(shù)據(jù)池創(chuàng)建自動(dòng)化測(cè)試用例需要團(tuán)隊(duì)成員之間的專業(yè)知識(shí)和協(xié)調(diào)。測(cè)試團(tuán)隊(duì)?wèi)?yīng)與開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)和營(yíng)銷團(tuán)隊(duì)協(xié)調(diào)，了解不同資源的數(shù)據(jù)提取、數(shù)據(jù)過(guò)濾和前后處理算法。由于市場(chǎng)上有許多用于大數(shù)據(jù)驗(yàn)證的全自動(dòng)測(cè)試工具，測(cè)試人員必須不可避免地?fù)碛兴璧募寄芗?，并利用Hadoop等大數(shù)據(jù)技術(shù)。

　　大數(shù)據(jù)測(cè)試的發(fā)展和困境就分析到這里了。這里也為廣大的技術(shù)從業(yè)者提供了一些思考，現(xiàn)在的IT技術(shù)迭代更新太快了。想要在激烈的職場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中，一直處于不敗之地，就需要保持持續(xù)學(xué)習(xí)的態(tài)度，掌握最前沿的技術(shù)和知識(shí)。祝愿大家可以把握機(jī)遇，有一個(gè)更好的發(fā)展前景。

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