数据仓库测试体系初探

发表于:2014-1-21 09:00

字体: | 上一篇 | 下一篇 | 我要投稿

 作者:吴昊占    来源:51Testing软件测试网原创

分享:
  摘要:本文针对在实际工作过程中形成的数据仓库测试体系进行梳理归纳,分享给各位同行,以期有所帮助。
  关键词:数据仓库   测试体系  质量管理  Cognos报表
  正文:
  云计算在三年前可能很多人没有接触过甚至没有听说过,但三年后的今天,云计算、大数据已经发展的如火如荼,而随着大数据的快速发展,数据仓库已逐渐走入更多IT人的视野,越来越多企业开始注重数据挖掘与数据分析,也正因为如此,越来越多的同行转入数据仓库BI的研发测试行列中。
  笔者从测试的角度,试图构建一套适用于数据仓库系统的测试体系,协助诸位卓越的测试TL和团队担负起数据仓库商业智能分析的使命与责任,在各类复杂的业务数据、统计逻辑、展示平台、运行环境中,推动团队在质量管理的诉求中体现出强大的质量保障力,促进整个团队的成长和优秀口碑的产生。
  数据仓库从业务的角度讲主要分为数据层、逻辑层、表示层,如下图:

……………………

查看全文请点击下载:http://www.51testing.com/html/27/n-857227.html

  数据层:即各上游系统数据,在数据仓库系统中,数据是根基,是整个软件系统的血液,分析各种数据的生成场景,分析上游系统不同的业务流程,区别正常交易、应急交易的不同逻辑处理将对数据仓库系统的测试来讲至关重要,这涉及到报表统计逻辑中不同数据的不同处理方式。

  在测试的过程中,测试人员往往会因为其中的一种业务场景测试数据没有构造,而导致在这种场景下的数据没有符合报表实际的业务统计要求,即产生了缺陷,严重的讲,属于测试漏洞,无论在考核体系中还是质量管理体系中均属于严重的质量事故。在笔者实际的工作过程中也遇到这样的问题,如何规避此类问题的产生,如何提高各数据测试场景的覆盖度在此刻显得尤为重要。

  梳理各类上游系统的数据构造场景是解决此类问题的必然之道。在一个项目组中人事变动在所难免,如何将项目过程中各类业务知识保存并继续传承下去?文档!同样的方式,在测试体系中,将各类上游系统的数据构造场景均以关系图的形式保存成文档,并通过文档管理将这些关系图持久化保存与维护。每拿到一个新的需求时,根据需求描述的业务场景,通过上游数据源关系图由点到面牵出一条线,这条线就是所有符合这个业务场景的所有构造方式和口径。

21/212>
《2023软件测试行业现状调查报告》独家发布~

关注51Testing

联系我们

快捷面板 站点地图 联系我们 广告服务 关于我们 站长统计 发展历程

法律顾问:上海兰迪律师事务所 项棋律师
版权所有 上海博为峰软件技术股份有限公司 Copyright©51testing.com 2003-2024
投诉及意见反馈:webmaster@51testing.com; 业务联系:service@51testing.com 021-64471599-8017

沪ICP备05003035号

沪公网安备 31010102002173号