由于數據已成為許多業務運營的核心組成部分，因此在業務流程中獲取，處理和獲取的信息的質量將決定今天和明天在開展業務時取得的績效。因此，數據質量的提高有助于企業做出更好的決策。您擁有的高質量數據越多，您對決策的信心就越大。好的數據可以降低風險，并可以導致一致的結果變化。

• 大數據價值

大數據有助于為企業提供有用的見解，企業可以使用大數據來優化其營銷策略和策略。公司使用它在機器學習程序中訓練機器人，預測模型和其他高級分析應用程序。

• 大數據測試

為了確保大數據應用程序的所有功能均按預期運行，大數據測試是大數據應用程序的測試階段。大數據測試的目的是確保大數據系統在保持效率和安全性的同時，穩定運行。

• 為什么大數據測試方法很重要？

大數據應用程序中的大數據測試扮演著非常重要的角色。如果未對大數據系統進行充分檢查，則業務將受到影響，并且將難以理解故障，錯誤原因以及發生的位置。因此，通常很難確定解決難題的方法。如果適當地進行大數據研究，則可以避免未來的資金損失。

• 大數據測試自動化工具

大數據使用了多種自動化測試工具來與AWS，Hadoop，其他NoSQL產品等系統集成。為了支持持續交付，需要與開發人員合并。這些工具必須具有良好的報告機制，具有通用性，動態性，成本效益以及對連續更改的可靠性。這些工具主要用于大數據研究中，以自動化重復性任務。

大數據測試挑戰

未來發展

大數據測試與通常的軟件評估方法有很大的不同，后者通常會定期進行。大數據研究已經完成，以便可以找到新方法來給海量數據提供某種意義。仔細選擇評估大數據所涉及的程序非常重要，這樣最終數據就必須對測試人員和代理機構正確無誤。在大數據測試的情況下，由于強調可用性因素，因此出現了潛在的增長問題。

自動化測試是必要的

由于大數據需要海量數據集，而海量數據集需要比正常測試花費更多時間的高計算能力，因此不再需要手動測試它。因此，要確定過程中的任何缺陷，它需要自動測試腳本。只有程序員才能編寫它，這意味著中級測試人員或黑匣子測試人員需要提高他們的能力來進行大數據測試。

費用與基礎設施

由于大數據測試人員所需的專業知識大大超過了手動測試人員的專業知識，因此這意味著預算將因人員成本而增加。從積極的方面來說，如果做得正確，由于自動化的測試，所需的工時數可能會穩定下降。確實，這將減少將來的成本。

通常，如果未通過云技術應用，則所需的基礎架構可能會對預算產生巨大影響。

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