数据测试（质量检测）

数据质检：对于数据进行质量检测，主要包括数据规格，数据和服务的兼容性；测试时需要主要数据的筛选，数据测试时间，数据在服务应用影响范围；

举例：在地图导航业务中，全国范围内的数据几乎每天都会进行制作编译上线，就会有数据的变更；
质检需要关注粗略有：

1. 数据规格：正常的话是在数据团队自己也会测试，但是服务一般使用数据会经过编译等方式，原数据在服务应用的规格需要测试
2. 服务加载数据：服务是否可以正确加载新数据
3. 服务功能一致性：新数据加载后，服务功能是否稳定
4. 新增数据专项测试： 新旧数据diff出，根据业务形式测试

当然以上测试和大家所谓大数据测试还有所不同，大数据测试一般是利用集群进行分布式计算汇聚，以上测试的数据规格测试也可以跑集群任务，但是我认为这样太暴力，没有将数据和服务业务整合理解，浪费资源，毕竟机器成本也是一个工程师需要关注的，好的方案可以节约成本。

接下来谈一下我认为具备哪些能力可以更加胜任以上工作：

1. 服务业务熟悉：业务架构，数据上下游关系，数据在服务应用
2. 服务测试方式整体架构熟悉：如何构造自动化请求，如何性能压测，如何数据diff。。。
3. 一定的编码能力：构建高可用的服务进行质检，例如python分布式框架，多进程，正则，sql，hadoop任务等。
4. 良好的沟通能力：和不同人交流，很重要。
5. 良好的心态

当然以上也是我需要慢慢加强的。