邮储银行大数据测试沟通与履行
发布日期：2025-07-04 06:02 点击次数：52
]article_adlist-->文/中国邮政储蓄银行软件研发中心 闫宝旺 黄静 王莉
数据算作新式坐褥成分，国度对数据的宠爱进程已达到前所未有的政策高度，从现在各行业数据照管及应用履行来看，大多靠近数据质料及应用效率的双重挑战。大数据测试关于确保数据质料、保险系统褂讪性、普及业务处理才智等方面具有热切意旨。通过有用的大数据测试，不错发现潜在问题，提高数据准确性和诈欺率，增强数据造血才智，开释数据成分价值。邮储银行潜入沟通并制定范例化大数据测试工艺，积极开展本事鼎新，自主研发大数据测试管事平台，普及数据测试才智，保险全行数据质料，抑制潜在业务风险，为银行居品和管事鼎新奠定坚实的基础。
]article_adlist-->大数据测试靠近的挑战
为保险全行数据质料，赋能数据应用，软件研发中心深耕大数据测试范围，完了行内大数据类工程测试实施全笼罩。在此过程中积聚了好多教导，也靠近不少痛难点问题，总结为以下几个方面。
1. 测试技能门槛较高。伴跟着海量数据（维权）处理和种种化业务场景需求，对测试东说念主员的专科技能提议了更高条款。本事方面应熟识大数据生态圈，具备复杂业务逻辑的SQL剧本编写才智；业务方面需潜入康健银行业务常识，熟识险峻游业务系统的数据加工规则和取值逻辑。
2. 业务场景笼罩不够全面。大数据测试具稀有据量大、数据复杂种种等特色，且测试环境资源受限，数据量、数据内容与坐褥环境存在较大互异，难以餍足真正的业务场景需求，数据的不充分性时时对测试终局的可靠性形成一定的影响。
3. 剧本照管不够表率。在数据测试范围，开导、测试东说念主员频频将测试剧本存储在腹地环境中，难以完了版块防卫及工程之间的复用，且剧本编写质料狼藉不皆，穷乏长入的线上化照管、版块为止和质料检核器具。
4. 手工测试效率较低。大数据业务复杂且数据量深广，波及数据库表和字段纷乱，传统的手工测试仅能采选抽样测试，笼罩率和引申效率较低，悼念测试本钱高。复杂SQL干系分析难度较大，穷乏自动化、可视化的器具，东说念主工检核费时吃力，且容易出错。
]article_adlist-->打造大数据测试质料保险体系
1. 构建大数据测试要领论。经过多年的大数据测试实战摸索，针对数据质料测试、数据业务测试等多种测试类型，以邮储银行测试照管体系为基础，形成数据仓库测试、报表测试、模子测试等履行辅导手册，100%笼罩数据集市、数据中台、监管报送、分析报表类等系统，保险系统功能正确性和数据管事褂讪性。
2. 鼎新大数据测试工艺。在总体策略方面采选灰盒测试，既保养系统输入输出，又保养代码逻辑及身手里面结构；在数据范围方面以静态数据测试为主，动态数据测试为辅，数据全体测试和重心数据抽样测试邻接合，测试环境与考证环境双线并行，尽可能收复真正的业务场景。在数据测试范围拓展测试规模，践行测试左移，测试东说念主员深度参与需求分析与野心，查验开导映射文档与业务需求的一致性，幸免因规则界说装假而导致开导测试返工；同步开展测试右移，凭据业务上线验收问题单，开展测试根因分析和复盘总结，反哺测试笼罩率的普及。
3. 定制化大数据系统测试策略。基于行内数据仓库、数据集市系统架构，采选分层测试策略：凭据各层级映射逻辑，有侧重地开展数据质料测试、汇总见识考证和业务规则校验。而针对数据中台、长入报表等平台类、应用类系统，采选端到端的测试策略：测试东说念主员基于源表梳理业务逻辑，从本事角度编写测试剧本完了端到端加工逻辑考证。从业务角度事先在源系统埋数，经过各层数据加工处理后，不才游系统考证统共这个词链路的准确性。
4. 自主研发大数据测试管事平台。为科罚大数据测试靠近的本事条款高、数据量大、测试效率低等问题，软件研发中心自主研发大数据测试管事平台，提供数十种规则校验及跨库、跨表数据比平等功能。同期输出范例化测试模板，支执丰富种种的数据质料、数据加工测试场景，通过对数据测试底层才智的封装，以自动化、器具化的技巧替代手工执续测试，普及数据测试效率。除测试环境，平台还部署至准坐褥环境，使用脱敏后的批量数据模拟本体坐褥环境进行测试，保险测试充分性。
5. 表率照管大数据测试金钱。针对数据测试剧本大多保存在腹地、无法复用的问题，依托大数据测试管事平台对测试剧本等金钱进行线上化照管，完了剧本长入防卫和版块为止。支执测试剧本按照表率自动检核，提高剧本编写表狂妄；支执SQL语句解读，形成血因缘析图，有用抑制复杂SQL的干系分析难度，全场所普及数据测试效率。
图1 邮储银行大数据质料保险体系
]article_adlist-->大数据测试体系应用终局及价值分析
1. 普及数据质料，助力全行数据治理。数据质料是银行业保养的焦点问题，大数据测试算作保险数据质料的热切防地，剖释着举足轻重的作用。在邮储银行2024年信息化工程缔造过程中，依托完善的大数据测试体系，提前发现并科罚的数据质料问题数较上一年度大幅普及，数据精确度和竣工性显赫提高，为业务霸术、方案分析等提供可靠的数据支执。通过测试套件集自动进行批量检测，对各系统开展常态化数据质料监控，完了数据问题早预警、早识别、早处理，有用促进数据治理的空洞化与高效化。
2. 加快测试鼎新，促进测试提质增效。基于自主研发的大数据测试管事平台，完了数据测试自动化。当测试场景波及海量数据时，借助平台将抽样检核升级为全量测试，大幅提高了测试笼罩率；针对行内通用的数据文献体式和内容进行考证时，单次文献磨真金不怕火已从小时级裁汰至秒级，完了测试时长骤减。跟着平台的执续应用和延长，累计编写和引申的数据测试剧本数较同期增长约一倍，完了测试质料及效率的显赫普及。
3. 抑制业务风险，赋能数据应用场景。通过实施全面空洞的大数据测试，不仅粗略普及数据质料，更粗略事先识别并侧目由数据偏差激发的业务风险。经测试考证的准确数据不错匡助数据分析师更好地挖掘数据潜在价值。在风控范围，大数据测试使风险评估和预警模子更精确，强化银行风险识别和防控才智；在客户画像和个性化管事范围，大数据测试不错保险客户数据准确性，以潜入了解客户需乞降行为特征，提高客户洞悉才智。
图2 大数据行业应用场景及测试需求在数字化波涛鞭策下，邮储银行积极拥抱大数据，通过一系列科学表率的历程、鼎新的要领和工艺，执续开展大数据测试，保险系统功能与数据质料，为银行业务方案提供可靠的数据分析，充分剖释数据成分的中枢价值，普及客户体验。
改日，跟着海量数据的不断激增、金融监管条款的日益严格，大数据测试向更高效、更智能的标的发展是势必趋势。我即将连接深化大数据测试沟通，完善大数据测试体系表率和平台缔造，扩大应用场景和笼罩范围，助推数据应用多元化发展，为提供高质料的“数智化”金融管事添砖加瓦。
（此文刊发于《金融电子化》2025年4月上半月刊）
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