随着商业银行步入数智化转型的快车道，大数据技术已成为驱动这一进程的关键力量。上海浦东发展银行（浦发银行）在风险管理、客户关系管理、精准营销等多个领域深入应用大数据技术，不仅提升了决策效率，还显著增强了业务创新能力与运营效率。然而，数据规模的急剧膨胀和业务复杂度的不断提升，给大数据系统带来了前所未有的挑战。为了确保数据质量、系统稳定性和业务流程的高效性，浦发银行积极引入并发展了大数据测试技术。
浦发银行的大数据系统架构涵盖了数据采集、存储、处理、分析及应用等多个层面。在数据采集层，系统实现了内外部数据的统一交换；数据存储层则采用分布式存储技术，确保数据的安全可靠；数据处理层运用分布式计算框架，对数据进行清洗、转换和处理；数据分析层则利用传统分析方法与机器学习算法，深入挖掘数据价值；最终，在数据应用层，这些分析结果以可视化报表、智能决策支持系统等形式，为管理人员、业务人员及客户提供决策支持。
面对大数据系统在数据质量、技术实现及安全层面的诸多挑战，浦发银行的大数据测试技术应运而生。该技术通过仿真数据场景，对数据的准确性、完整性、一致性以及系统的性能、稳定性、安全性进行全面验证和评估。与传统测试相比，大数据测试在测试对象、方法、关注点、环境和工具等方面均存在显著差异，对测试人员的技能要求也更高。
在浦发银行的大数据测试实践中，数据质量测试是首要环节。银行自主研发了质量检查管控工具“海狸”，实现了质量检查策略的灵活部署，并建立了全链路数据质量测试保障体系，覆盖了数据的规范性、完整性、一致性、及时性、有效性及唯一性等多个维度。
性能测试方面，浦发银行通过压力测试、并发测试及负载测试等手段，确保数据平台在性能方面的稳定和高效。银行自主研发的数据批量监控系统“海鹞”和一站式大数据综合管理智能平台“玳瑁”，在并发测试和负载测试中发挥了关键作用，帮助识别性能瓶颈并实施针对性优化。
功能测试则围绕ETL（数据抽取、转换、加载、下发）的四个阶段展开，确保数据从源系统准确高效地流转至数据平台。安全测试则重点关注数据加密、访问控制及数据备份等关键环节，通过自主研发的大数据UDF加密函数和智能开发套件等，实现了数据加密、访问权限管控及数据备份与恢复的全面测试。
在大数据测试技术的运行流程上，浦发银行创新性地提出了每日数据任务批量模拟方案，使用脱敏数据切片进行全批量测试，确保数据上下游变更的联动性。同时，银行还构建了数据仓库技术和业务元数据数字画像知识库，智能解析数据对象元数据，采用多种数据脱敏策略，实现数据全生命周期的安全管理。
为了进一步提升测试效率和质量，浦发银行自研了Dataworks数据研发中台，实现了对数据需求、研发、测试及运维管理的一站式整合。该平台将测试流程前置，降低了对测试流程的依赖，并提供了统一在线研发测试服务，覆盖了Hadoop数据平台、MPP数据平台等各类应用组件，提升了研发测试效能和灵活度。
在数据质量监督层面，浦发银行发布了自主研发的高性能数据质量检控产品“海狸”，对大数据集群的加载数据进行自动化监控，及时发现数据质量问题，并联合数据治理建设，推动了业务数据质量的进一步提升。
通过融入DataOps理念、结合业务与技术，浦发银行的大数据测试技术不仅保障了月均上千项数据需求的稳定交付和数千项数据作业的协同变更，还通过精益化管理提升了部分重点业务需求的交付周期。数据及作业质量的不断提升，确保了批量生产运行的稳定性，为银行的数智化转型提供了坚实的技术支撑。
