如何进行大数据测试的发展和困境分析

这篇文章给大家介绍如何进行大数据测试的发展和困境分析，内容非常详细，感兴趣的小伙伴们可以参考借鉴，希望对大家能有所帮助。

　　随着大数据技术的日益深入发展，大数据测试应运而生。可以预见，大数据测试将成为软件测试工程师的发展目标之一。可能对于许多人来讲，大数据测试还是一个十分陌生的概念。实际上，大数据测试不同于传统的软件测试，在测试类型、策略和工具上，都有很大的不同。下面将为大家仔细分析一下大数据测试的发展和困境。

　　1、什么是大数据测试?

　　测试大数据应用更多的是对其数据处理的验证，而不是测试软件产品的单个特性。在大数据测试中，性能和功能测试是关键。在大数据测试中，测试工程师使用商品集群和其他支持组件来验证TB级数据是否成功处理。大数据测试可以大致分为数据准备校验、输出验证阶段、数据采样和自动化几个步骤。

　　2、大数据测试的发展优势：

　　(1)非结构化数据

　　数据量将在未来五年内增长800%，其中80%将由非结构化数据贡献。非结构化数据的质量分析将提供智能数据洞察，这通常很难用数据仓库设施和其他传统商业智能工具来确定。由于非结构化数据通常很大且不可用，因此可以对其进行挖掘以获得业务收益。准确的数据将帮助企业分析他们的业务竞争和关注他们的薄弱环节，以增强他们的实力。

　　(2)市场策略

　　如今，企业热衷于利用大数据的好处来规划他们的数字营销策略。随着web技术的进步，企业可以更容易地收集大量基于用户行为和历史的数据。他们可以把这些数据转换成一个引人注目的，个性化的体验，为每个客户谁来网站。大数据测试将帮助企业采用优化和预测性行为目标来做出更好的决策。

　　(3)优化数据质量

　　由于大数据质量差，每年企业损失820万到1亿美元。如今，大多数企业都采取了质量策略，从好的数据中识别出坏的数据，但损失仍然很大。通过将有价值的数据与半结构化和非结构化数据堆区分开来，大数据测试有助于减少此类损失。它将帮助企业大幅改善客户服务，做出更好的商业决策，增加收入。

　　3、大数据测试的发展困境

　　(1)做好质量分析

　　数据是组织的生命线，并且每天都在增长。如今，企业面临着数据量、种类和来源方面的挑战。结构化业务数据由来自社交媒体和其他第三方的非结构化数据和半结构化数据补充。从如此大量的数据中寻找基本数据对企业来说是一个真正的挑战，而质量分析是唯一的选择。

　　(2)测试大量数据

　　体积大，异质性是测试大量数据最大的挑战。今天，企业必须存储从各种在线和离线来源提取的PB或EB数据来进行日常业务。测试人员需要审计大量的数据，以确保它们适合于业务用途。如何为不一致的大型数据存储和准备测试用例?而且由于数据量太大，不可能进行全容量测试。

　　(3)大数据测试人员

　　大数据测试技术在发展，每个人都在努力理解处理大数据的算法。目前，大数据测试人员可以说是稀缺资源。大数据测试人员需要彻底了解大数据生态系统的组成部分。今天，测试人员理解他们必须考虑常规自动化测试和手工测试的参数的背后意义。大数据以其意想不到的格式，可能会导致自动化测试用例无法理解的问题。为这样一个大数据池创建自动化测试用例需要团队成员之间的专业知识和协调。测试团队应与开发团队和营销团队协调，了解不同资源的数据提取、数据过滤和前后处理算法。由于市场上有许多用于大数据验证的全自动测试工具，测试人员必须不可避免地拥有所需的技能集，并利用Hadoop等大数据技术。

　　大数据测试的发展和困境就分析到这里了。这里也为广大的技术从业者提供了一些思考，现在的IT技术迭代更新太快了。想要在激烈的职场竞争中，一直处于不败之地，就需要保持持续学习的态度，掌握最前沿的技术和知识。祝愿大家可以把握机遇，有一个更好的发展前景。

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