作者：Aravind Kumar Kotte 來源：DZone

在這個技術轉型的時代，大數據和分析對企業具有巨大的意義，因為在過去幾年中，大數據和分析已成為大多數(甚至不是所有)現代行業的變革者。隨著大數據繼續影響我們的日常生活，當務之急是要找到使用它的真正價值。

為了應對諸如降低成本，改善客戶體驗以及創建更高效??的流程等挑戰，企業必須在其項目中有效實施大數據。BCG的一份報告指出，大約58%的CMO認為SEO，電子郵件和移動通信是大數據系統對其組織影響最大的領域。

什么是大數據?

大數據圍繞在不同時間和地點以各種形式生成的數據的五個V(如下所述)圍繞，從而可以增強決策和流程自動化的洞察力：

速度：由于測試數據的設計，創作，執行，記錄和處理過于頻繁，因此數據生成率非常高。

容量：每天大約創建2.5億個字節的數據。

多樣性：通過針對各種測試類型(例如功能測試，性能測試，安全性測試等)的不同類型的測試數據生成的數據。

準確性：通過各種來源生成的測試數據可以結構化或非結構化，并且需要分類，分析和可視化。

價值：可以從大數據中獲取價值，只有在對數據進行結構化和精簡時才有可能。

大數據測試對企業有何好處?

大數據主要專注于獲取質量數據，以便做出更好的決策并幫助提高收入和利潤。由于要進行大量的數據驗證測試，因此實際的系統測試有時會陷入困境。

為了克服此問題并獲得大數據的最大利益，企業必須采用以下方法來處理大數據：

測試策略：設計更好的測試策略以自動化流程，該流程將以要求的(結構化)格式收集有效數據，以符合業務目標的方式進行分析和理解

功能測試：需要對大數據的五個維度進行功能測試-速度，容量，多樣性，準確性和價值-為了在每個階段驗證和驗證結果并消除缺陷并滿足客戶的期望和要求

性能測試：大數據測試涉及在短時間內處理大量數據，因此需要對性能進行驗證，以衡量各種數據(結構化，非結構化和半結構化)下的速度，可伸縮性和穩定性。測試混合條件并監視在不同數據下消耗的時間以發現缺陷并刪除影響性能的障礙

測試大數據的工具

以下工具有助于完成適當的大數據測試并實現高質量數據，以便做出更好的決策：

HDFS(Hadoop分布式文件系統)：在不同的系統和服務器之間復制數據。如果一臺服務器出現故障， Hadoop會幫助處理其中一臺復制服務器上的數據。

MapReduce：優化和處理大量結構化，非結構化或半結構化數據。

PIG：用于分析較大的數據集，將它們表示為數據流。它通常與Hadoop一起使用，并有助于執行Hadoop中的所有數據操作操作。

Ambari：提供一個直觀，易于使用的Hadoop管理Web UI，并由其RESTful API支持，并通過開發用于預配，管理和監視Apache Hadoop集群的軟件來簡化Hadoop管理。

大數據測試的好處

大數據測試通過獲取有關項目的所有有意義的信息，并通過洞察力來獲取高“價值”并保持長期關系，從而有助于增強360°視角的測試服務，客戶滿意度，投資和利潤。它將最終提高組織的效率和收入，尤其是從長遠來看：

?? 通過隨時可用的質量數據制定決策的高級測試策略。

? 使用結構化和非結構化數據進行業務預測。

? 提高了存儲的成本效益。

? 增強了客戶對不同大數據集的期望。

? 即時錯誤識別。