由于数据已成为许多业务运营的核心组成部分，因此在业务流程中获取，处理和获取的信息的质量将决定今天和明天在开展业务时取得的绩效。因此，数据质量的提高有助于企业做出更好的决策。您拥有的高质量数据越多，您对决策的信心就越大。好的数据可以降低风险，并可以导致一致的结果变化。
- 大数据价值
大数据有助于为企业提供有用的见解，企业可以使用大数据来优化其营销策略和策略。公司使用它在机器学习程序中训练机器人，预测模型和其他高级分析应用程序。
- 大数据测试
为了确保大数据应用程序的所有功能均按预期运行，大数据测试是大数据应用程序的测试阶段。大数据测试的目的是确保大数据系统在保持效率和安全性的同时，稳定运行。
- 为什么大数据测试方法很重要/strong>
大数据应用程序中的大数据测试扮演着非常重要的角色。如果未对大数据系统进行充分检查，则业务将受到影响，并且将难以理解故障，错误原因以及发生的位置。因此，通常很难确定解决难题的方法。如果适当地进行大数据研究，则可以避免未来的资金损失。
- 大数据测试自动化工具
大数据使用了多种自动化测试工具来与AWS，Hadoop，其他NoSQL产品等系统集成。为了支持持续交付，需要与开发人员合并。这些工具必须具有良好的 告机制，具有通用性，动态性，成本效益以及对连续更改的可靠性。这些工具主要用于大数据研究中，以自动化重复性任务。
大数据测试挑战
未来发展
大数据测试与通常的软件评估方法有很大的不同，后者通常会定期进行。大数据研究已经完成，以便可以找到新方法来给海量数据提供某种意义。仔细选择评估大数据所涉及的程序非常重要，这样最终数据就必须对测试人员和代理机构正确无误。在大数据测试的情况下，由于强调可用性因素，因此出现了潜在的增长问题。
自动化测试是必要的
由于大数据需要海量数据集，而海量数据集需要比正常测试花费更多时间的高计算能力，因此不再需要手动测试它。因此，要确定过程中的任何缺陷，它需要自动测试脚本。只有程序员才能编写它，这意味着中级测试人员或黑匣子测试人员需要提高他们的能力来进行大数据测试。
费用与基础设施
由于大数据测试人员所需的专业知识大大超过了手动测试人员的专业知识，因此这意味着预算将因人员成本而增加。从积极的方面来说，如果做得正确，由于自动化的测试，所需的工时数可能会稳定下降。确实，这将减少将来的成本。
通常，如果未通过云技术应用，则所需的基础架构可能会对预算产生巨大影响。
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