技术标签： 测试类型
我这里是根据之前在测试数据类项目过程中的一些总结经验和掉过个坑，记录一下，可以给其他人做个参考，没什么高深的东西，但是如果不注意这些细节点，后期也许会陷入无尽的扯皮当中。
1 需求实现的准确度
根据产品需求文档描述发现不明确不详细的或者存在歧义的地方一定要确认，例如数据表中的一些字段，与开发和产品确认一遍，如有第三方相关的，要和第三方确认，数据类项目需要的是细心，哪怕数据库中的一个字段如果没有提前对清楚，后期再重新补充，会投入更大的精力。
2 数据的合理性
根据业务场景/常识推理，提前发现项目存在的数据风险。
在测试过程中，就某个字段有不同的场景，例如;status 0 已接通，1未接通，3挂断 等等 多种状态，但是测试过程中要以场景来定义测试点，就需要在场景中体现各个状态。这就需要提前根据经验来判断哪些场景比较难造数据，哪些场景数据流会比较长。更重要的是设计到正式场景，哪些场景数据不能乱造数据会污染线上业务数据等等，要提前做好规划和必要报备，或在测试报告中要体现，写清楚不能造这些数据的原因。（备注：避免背锅，职场人都懂得）
3 数据的完整性
数据类型测试过程中，有些项目可能要批量推过来一些数据或者在某一时间点增量推一批数据。测试要验证这些数据量根据条件筛选在数据源方的数量和推过来的数据量保持一致。如果产品需求中涉及到修改，删除操作。也要保证操作后的数据量保持一致。
4字段的准确性
在测试过程中，可能sql 操作能力比较弱，涉及到复杂查询一般会询问开发，甚至开发会给到sql代码，根据我个人的经验，测试可以参考开发给的数据表和对应字段，但是要自己根据需求来写sql语句不能照搬开发，自己查询出来数据和开发对比。来验证数据的准确性。
5数据的及时性
测试过程中有些数据是实时来推送的，有些是定时例如T-1 T-70点0时0分等等，要关注这些时间段数据量和字段是否正确，（备注：在测试环境设计到T-1这些数据一般开发会有cron 可以找开发要对应的cron 执行脚本，节省时间成本）
6 第三方系统对接测试
数据类项目比较尴尬的地方在于很多处于一个中间环节。尤其需要收取其他部门或者应用方数据，沟通绝对重中之重。1一定要提前和对方沟通清楚，提出需要的相关物料。2一些场景数据尽量在测试线完成，线上对接风险较大（碰到过测试环境一些数据不好造，要直接线上验证的事情。如果线上真的有问题。这口大锅就只能自己背了，所以要提前确定哪些能测试对于哪些不能测试需要线上验证的一定要和领导报备，走该走的程序）
7逐步搭建线上监控机制
这部门看各公司情况而定，我这里根居需要，向开发获取接口，做了一个每天或者每周定时监控线上数据(包括数据量，异常数据，空数据，环比数据等) 发送异常邮件给对应的人员，另外接口只能查不能做其他操作。
8 其他建议
1 产品文档涉及到计算规则细化计算，一定要让产品在文档上写清楚，不能产生歧义，最好的要用数学公式来体现，不建议用文字描述。
2 数据类项目一般都有技术之间的联调时间，要监督（虽然这不是测试范围，测试也没这方面责任。但是这个步骤不重视，到测试阶段你就会发现有多坑，接口不通，数据过不来，开发一般提测后都会进入其他项目中。再让开发联调时间成本会比较大。）至少让开发保证接口KPI畅通，抽查一条数据。
3 数据源第三方系统数据核对，会存在其它系统历史原因有时数据会存在问题，
4 对于数据清洗过程中发现任何异常数据要认真追踪问题根源找出原因可能会发现数据清洗等重大问题
5 测试环境执行一些手动执行cron 建议让开发改为自动（特殊情况除外）节省时间成本
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