Successfully reported this slideshow.
We use your LinkedIn profile and activity data to personalize ads and to show you more relevant ads. You can change your ad preferences anytime.

Ищем иголку в стоге сена. Тестирование Больших данных

824 views

Published on

Доклад Александра Кублицкого на конференции SQA Days-18, 27-28 ноября 2015 г., Москва
www.sqadays.com

Published in: Education
  • Be the first to comment

Ищем иголку в стоге сена. Тестирование Больших данных

  1. 1. ИЩЕМ ИГОЛКУ В СТОГЕ СЕНА Александр Кублицкий, Senior QA Specialist
  2. 2. КОРОТКО ОБО МНЕ 6+ лет в сфере тестирования 5+ лет Back-End тестирования Не могу себе позволить ручное тестирование
  3. 3. О ЧЁМ ПОЙДЁТ РЕЧЬ Большие данные в сфере тестирования С чем мы работаем Проблемы с которыми сталкиваемся Наши методы тестирования
  4. 4. ЧТО ТАКОЕ БОЛЬШИЕ ДАННЫЕ В СФЕРЕ ТЕСТИРОВАНИЯ
  5. 5. Большие данные в информационных технологиях — серия подходов, инструментов и методов обработки структурированных и неструктурированных данных огромных объёмов и значительного многообразия для получения воспринимаемых человеком результатов, эффективных в условиях непрерывного прироста, распределения по многочисленным узлам вычислительной сети <..> WIKIPEDIA
  6. 6. СЛИШКОМ МНОГО, ЧТОБЫ ПРОВЕРИТЬ ВСЕ 100%
  7. 7. НЕ ВСЕГДА ЕСТЬ С ЧЕМ СВЕРЯТЬ
  8. 8. ПРОВЕРКИ ОСНОВАНЫ НА ПРЕДПОЛОЖЕНИЯХ
  9. 9. С ЧЕМ МЫ РАБОТАЕМ
  10. 10. РЕКЛАМА, РЕКЛАМА И ЕЩЕ РАЗ РЕКЛАМА
  11. 11. ДАННЫЕ КОТОРЫЕ ПОПАДАЮТ К НАМ Просмотр баннера Нажатие События в интерактивном баннере Посещения сайтов И т.д.
  12. 12. ДАННЫЕ
  13. 13. ИСТОЧНИКИ ДАННЫХ
  14. 14. ХРАНИЛИЩА HP Vertica Hadoop MS SQL
  15. 15. ПРОБЛЕМЫ С КОТОРЫМИ СТАЛКИВАЕМСЯ
  16. 16. ИНТЕГРАЦИОННЫЕ ТЕСТЫ?
  17. 17. НЕЛЬЗЯ ДОВЕРЯТЬ ВСЕМ ИСТОЧНИКАМ ДАННЫХ
  18. 18. ПРОБЛЕМЫ С ДАННЫМИ Потеря данных Несоответствия Дубляж Долгое обнаружение
  19. 19. ОБНАРУЖЕНИЕ "ПЛОХИХ" ДАННЫХ
  20. 20. НАШИ МЕТОДЫ ТЕСТИРОВАНИЯ
  21. 21. ДЕЛАЙТЕ ПРОБЫ ДАННЫХ
  22. 22. ДЕЛАЙТЕ ПРОБЫ ДАННЫХ Генерируем собственные тестовыe данныe (маркеры) Повторяем несколько раз в день
  23. 23. ВЗГЛЯД КЛИЕНТА
  24. 24. ВЗГЛЯД КЛИЕНТА НА ТЕСТИРУЕМЫЕ ДАННЫЕ
  25. 25. ЧЕМ ПОЛЕЗНО Предотвращаем опаздывание данных Система работает "ОТ" и "ДО“ Проверяем базовую функциональность
  26. 26. ПОИСК КОРРЕЛЯЦИЙ Найти связи, зависимости Иллюстрировать изменения данных
  27. 27. АНАЛИЗ КЛИЕНТСКИХ ДАННЫХ
  28. 28. ЧТО МОЖНО ПРЕДОТВРАТИТЬ Массивные потери данных Дубляж Ошибки среди источников данных
  29. 29. "ПОНЯТЬ ДАННЫЕ"
  30. 30. СОЗДАТЬ ПРАВИЛА Найти определения неверных записей Сканирование баз, таблиц данных
  31. 31. ЧТО МОЖНО ПРЕДОТВРАТИТЬ Пустые записи Личные данные Неверно обработанные/подсчитанные данные
  32. 32. НЕПОЛНАЯ ЗАПИСЬ
  33. 33. НЕВЕРНО ОБРАБОТАННЫЕ ДАННЫЕ
  34. 34. ПРОТИВОРЕЧИВЫЕ ДАННЫЕ
  35. 35. КОРОТКО О ГЛАВНОМ
  36. 36. ИТОГ Берите пробы данных Находите пропорции, выявляйте логические корреляции Проверяйте данные относительно своих правил

×