隨著商業銀行步入數智化轉型的快車道，大數據技術已成為驅動這一進程的關鍵力量。上海浦東發展銀行（浦發銀行）在風險管理、客戶關系管理、精準營銷等多個領域深入應用大數據技術，不僅提升了決策效率，還顯著增強了業務創新能力與運營效率。然而，數據規模的急劇膨脹和業務復雜度的不斷提升，給大數據系統帶來了前所未有的挑戰。為了確保數據質量、系統穩定性和業務流程的高效性，浦發銀行積極引入并發展了大數據測試技術。
浦發銀行的大數據系統架構涵蓋了數據采集、存儲、處理、分析及應用等多個層面。在數據采集層，系統實現了內外部數據的統一交換；數據存儲層則采用分布式存儲技術，確保數據的安全可靠；數據處理層運用分布式計算框架，對數據進行清洗、轉換和處理；數據分析層則利用傳統分析方法與機器學習算法，深入挖掘數據價值；最終，在數據應用層，這些分析結果以可視化報表、智能決策支持系統等形式，為管理人員、業務人員及客戶提供決策支持。
面對大數據系統在數據質量、技術實現及安全層面的諸多挑戰，浦發銀行的大數據測試技術應運而生。該技術通過仿真數據場景，對數據的準確性、完整性、一致性以及系統的性能、穩定性、安全性進行全面驗證和評估。與傳統測試相比，大數據測試在測試對象、方法、關注點、環境和工具等方面均存在顯著差異，對測試人員的技能要求也更高。
在浦發銀行的大數據測試實踐中，數據質量測試是首要環節。銀行自主研發了質量檢查管控工具“海貍”，實現了質量檢查策略的靈活部署，并建立了全鏈路數據質量測試保障體系，覆蓋了數據的規范性、完整性、一致性、及時性、有效性及唯一性等多個維度。
性能測試方面，浦發銀行通過壓力測試、并發測試及負載測試等手段，確保數據平臺在性能方面的穩定和高效。銀行自主研發的數據批量監控系統“海鷂”和一站式大數據綜合管理智能平臺“玳瑁”，在并發測試和負載測試中發揮了關鍵作用，幫助識別性能瓶頸并實施針對性優化。
功能測試則圍繞ETL（數據抽取、轉換、加載、下發）的四個階段展開，確保數據從源系統準確高效地流轉至數據平臺。安全測試則重點關注數據加密、訪問控制及數據備份等關鍵環節，通過自主研發的大數據UDF加密函數和智能開發套件等，實現了數據加密、訪問權限管控及數據備份與恢復的全面測試。
在大數據測試技術的運行流程上，浦發銀行創新性地提出了每日數據任務批量模擬方案，使用脫敏數據切片進行全批量測試，確保數據上下游變更的聯動性。同時，銀行還構建了數據倉庫技術和業務元數據數字畫像知識庫，智能解析數據對象元數據，采用多種數據脫敏策略，實現數據全生命周期的安全管理。
為了進一步提升測試效率和質量，浦發銀行自研了Dataworks數據研發中臺，實現了對數據需求、研發、測試及運維管理的一站式整合。該平臺將測試流程前置，降低了對測試流程的依賴，并提供了統一在線研發測試服務，覆蓋了Hadoop數據平臺、MPP數據平臺等各類應用組件，提升了研發測試效能和靈活度。
在數據質量監督層面，浦發銀行發布了自主研發的高性能數據質量檢控產品“海貍”，對大數據集群的加載數據進行自動化監控，及時發現數據質量問題，并聯合數據治理建設，推動了業務數據質量的進一步提升。
通過融入DataOps理念、結合業務與技術，浦發銀行的大數據測試技術不僅保障了月均上千項數據需求的穩定交付和數千項數據作業的協同變更，還通過精益化管理提升了部分重點業務需求的交付周期。數據及作業質量的不斷提升，確保了批量生產運行的穩定性，為銀行的數智化轉型提供了堅實的技術支撐。
