谈谈数据产品测试策略

在深入探讨数据产品测试策略之前，让我们先简要回顾一下数据产品的基本概念，以便更好地理解相关背景。 

数据产品回顾

什么是数据产品

数据产品是“ 数据、元数据、语义和模型的集成且独立的组合 。它包含经过访问和逻辑认证的实现，用于应对特定的数据和分析场景并实现重用。数据产品必须具备以下条件： 可供消费者使用 （获得消费者信任）、保持最新（由工程团队维护）以及获得使用批准（受到监管）。”（来源：Gartner） 

数据产品开发平台包含哪些组成部分

*从实施/执行的角度来看 

在数据开发平台或数据产品实现平台基础设施 (DDP)的数据产品上下文中，它代表了架构量子，是具有高度功能内聚性的最小可部署单元。它封装了独立运行所需的所有必要组件，包括代码、基础设施配置、对处理多语言数据的支持以及生成产品指标的能力。 

（1）代码

驱动数据产品功能的逻辑、算法和数据处理流程。包括数据转换、分析模型以及处理和分析数据所需的任何自定义代码。采用行业标准编程语言和框架开发，确保可维护性和可扩展性。 

（2）基础设施

支持数据产品执行所需的底层系统、硬件和软件配置。包括计算、存储、网络连接以及数据处理和交付所需的其他基础设施资源。设计上兼具可扩展性、可靠性和弹性，以实现数据产品的高效执行。 

（3）多语言数据（输入和输出）

数据产品支持多语言数据，即数据环境中存在的各种数据格式、结构和来源。它支持结构化、半结构化和非结构化数据处理，实现无缝集成，并支持数据摄取、转换和增强，从而实现全面的数据处理。 

（4）产品指标

能够生成产品指标，这对于评估数据产品的性能、使用情况和有效性至关重要。这些指标可能包括数据处理时间、吞吐量、错误率、使用统计数据和其他相关性能指标 （也称为数据产品元数据）。这有助于深入了解数据产品的行为、效率和影响，使数据专业人员能够监控其性能、优化资源分配并确定需要改进的领域。 

数据产品生命周期的阶段有哪些

要对测试策略有良好的理解，尤其需要重新认识数据产品生命周期的概念，因为测试渗透到每个阶段，并迭代地促进下一个阶段的发展。 

数据产品生命周期包含四个阶段： 设计 、 开发 、 部署 和 演进 。 

数据产品测试的目标

确保数据质量和一致性

要做出有效的决策，数据必须准确、完整、可靠。 

为何要设定此目标？ 数据质量差会导致错误的洞察、运营效率低下，并损害人们对分析的信任。如果没有自动化检查，缺失值、模式漂移以及格式和结果不一致等问题会悄无声息地降低决策质量和后续流程的效率。 

然后，同一个问题竟然有三个不同的答案。 这会让利益相关者对数据失去信任，因为他们不明白为什么同一个问题会有三个不同的答案。 他们不知道该相信哪个。 

通过嵌入实时验证和异常检测，组织可以防止代价高昂的错误，确保无缝的数据操作，并保持对其分析和人工智能计划的信心 。

验证业务逻辑、转换和语义

指标、模型和转型必须与业务目标保持一致，才能确保获得有意义的洞察。 

为什么会出现这种情况？ 有缺陷的业务逻辑会导致KPI不准确、报告不一致以及战略决策失误。如果没有持续的验证，转换错误、语义不一致和模型配置错误都会扭曲结果，并 降低人们对数据产品的信任度 。 

每一项数据计划都应与业务价值紧密相连，重点关注 我们的工作如何为创收或成本降低做出贡献 。这种方法确保我们的数据工作与组织目标保持一致， 从而加深我们对自身价值的理解和沟通 。 

实现目标的结果： 一个可靠的 验证框架 确保 业务逻辑保持一致 ，转换反映真实的运营情况，分析提供可操作的、高置信度的见解。 

监控系统性能和可扩展性

数据产品必须高效运行，并能在不断增长的工作负载下无缝扩展。持续监控也归结为提供更符合用户实际需求的功能。 

为何要设定此目标？ 随着数据量的增长，性能瓶颈会逐渐显现，导致处理速度变慢、洞察延迟，最终影响用户体验。如果没有主动监控，企业将面临系统故障、查询效率低下和意外停机的风险。 

实现目标持续性能测试 的结果 等于数据产品能够大规模 保持快速、响应迅速且经济高效，从而支持不断增长的用户需求和不断变化的 业务需求，而不会造成中断。 

治理、安全和合规性

数据必须安全、受监管并符合行业法规。 

为什么需要设定这个目标？ 薄弱的治理会使组织面临安全漏洞、监管罚款和声誉损害的风险。如果没有适当的控制措施，未经授权的访问、数据泄露和违规行为就会变成难以控制的业务风险。 

数据治理框架必须根据组织的具体需求量身定制， 因为每个公司都有其独特的系统和资源 。 数据治理不仅仅是限制访问权限，更重要的是确保只有合适的人员才能访问数据。 任何治理框架的成功最终都取决于人的因素，数据治理大使在其有效性方面发挥着至关重要的作用。 

实现目标的结果： 强大的治理框架、自动化安全检查和监管合规性验证可确保数据完整性，保护敏感信息，并维护与客户和利益相关者的信任。 

持续部署

数据产品应该在不破坏功能的前提下快速部署。 

为什么需要这个目标？ 缓慢的手动部署流程会带来风险，延缓创新，并增加运营摩擦。如果没有自动化测试和持续集成/持续交付 (CI/CD)，每次更新都可能成为故障点，从而降低敏捷性和响应能力。 

数据产品无法孤立地构建——它需要 持续的输入 才能发挥效用。指标的价值取决于它所提供的上下文，因此，确保其稳定性意味着密切关注其底层维度并 不断优化。

实现目标的结果： 自动化验证和部署管道使数据团队能够快速迭代，最大限度地减少停机时间，并加快价值实现速度——确保数据产品保持领先地位，同时又不牺牲稳定性。 

数据产品测试策略的组成部分

数据产品测试策略的七个关键组成部分包括： 

• 明确测试范围
• 多层集成测试
• 测试环境规范
• 测试方法
• 集成发布管理
• 测试失败应急预案
• 测试审核与批准

明确测试范围

清晰的所有权和决策结构是有效数据产品测试策略的基石。如果没有明确的范围界定，团队就会像在迷雾中摸索——不确定谁来验证关键的数据转换、谁来确认模型的准确性、谁来确保合规性。这种不确定性会导致效率低下、延误和风险遗漏。 

优秀的数据组织将 审批工作流程视为一种战略杠杆，指派领域专家审查他们最了解的方面——数据工程师负责管道完整性，分析师负责业务逻辑，合规团队负责安全性。

结果如何？决策速度更快，瓶颈更少，测试和部署之间实现了无缝衔接。 

多层集成测试

单层测试就是单点故障。

一个强大的数据产品测试策略就像一个架构良好的系统——具有弹性、冗余性和深度集成性。 

单元测试 保证转换层面的正确性。 

集成测试 确保数据流之间的无缝交互。 

回归测试 可以防止变更破坏现有功能。 

自动化测试 将质量融入到 CI/CD 流水线中，并且 

数据监控与可观测性 将静态验证转变为动态的实时保障。 

如果这些层不能协同工作，数据系统仍然很脆弱——容易出现无声的故障、代价高昂的回滚以及业务信任的丧失。 

测试环境规范

在与生产环境不符的环境中进行测试，就像在停车场试驾一辆车，却假设它在高速公路上也能表现良好一样。 

许多故障——例如模式不匹配、意外延迟或可扩展性瓶颈——只有在系统承受实际压力时才会显现出来。 

然而，太多组织在不切实际的条件下进行测试，导致一种虚假的安全感。一流的策略是将测试环境视为生产环境的训练场，确保在真实用户和系统依赖之前，对每一个极端情况、数据量和集成都进行压力测试。 

检测方法

测试不应是事后才考虑的环节，而必须 融入数据工作流程的各个环节。 如果验证环节存在于数据平台之外，测试就会成为 瓶颈而非推动因素。

最成熟的数据团队会将测试直接嵌入到他们的编排层、转换工具和 CI/CD 管道中，从而可以在数据产品生命周期的每个阶段进行实时验证。 

这种集成创建了一个系统，使错误能够及早发现，问题能够根据上下文进行诊断，测试能够与开发同步演进，而不是拖慢开发速度。这种高度集成的测试环境和方法在 统一平台 上是可行的，统一平台为数据生态系统中的不同实体提供了通用接口，使它们能够轻松地相互通信。 

集成发布管理

测试和发布策略不协调会造成 两种同样糟糕的情况 ：要么无休止的检查扼杀创新，要么未经验证的更改被匆忙投入生产。 

最佳方案在于采用能够适应组织发布速度的测试框架——其中自动化检查提供快速反馈循环，业务关键验证顺利进行，并且未经必要的批准不得发布。 

掌握了这种平衡的组织可以实现持续部署而不牺牲数据质量，从而使他们能够无所畏惧地进行创新。 

测试失败应急预案

测试失败并非挫折，而是警示信号。但如果没有结构化的应对措施，失败就会演变成疲于奔命的应急演练——迫使团队进入被动应对模式，造成系统停机，并增加运营风险。 

优秀的数据组织不仅会为故障做好准备，还会设计出具有韧性的系统。 建立故障响应计划，将测试失败转化为学习循环。 自动化回滚机制、智能警报系统和结构化的根本原因分析，能够将测试失败转化为学习循环，从而随着时间的推移不断增强数据系统。 

在产品测试中，如果能够预料到故障，并做好应对准备，并进行系统分析，那么故障就会成为 竞争优势而不是劣势 。 

测试审核与批准

数据完整性并非仅凭良好意愿就能实现，而是需要严格的验证和治理 。如果没有结构化的测试审查和批准流程，组织就有可能部署不可靠的数据产品，从而损害信任和决策。 

高效团队会建立多层审批结构，让技术、业务和合规等相关人员分别从各自独特的角度验证数据。这确保数据不仅在技术上正确，而且符合业务意图、监管标准和运营需求。 

创建一个以质量为保障而非碰运气的生态系统。

数据产品的哪些方面应考虑进行测试

数据产品并非单体架构，它更像是一个微服务系统，基础设施、代码、数据和性能作为更小的构建模块持续交互。测试必须反映这种复杂性，确保没有任何环节被忽略。 

优秀的数据团队不仅验证数据的正确性，还会从多个维度测试整个系统的弹性。 

A. 基础设施：平台稳定性与策略遵守情况

任何数据产品的基础都是其平台——存储、计算、访问策略和扩展策略决定了其可靠性。测试必须验证基础设施配置、安全策略和合规性要求，以防止意外故障或漏洞。否则，即使是经过充分测试的数据管道也可能因环境不一致而中断。 

B. 代码：单元测试和数据验证测试，用于验证转换的准确性

每一次数据转换都可能成为故障点。通过代码层面的测试——包括 逻辑正确性的单元测试 和 转换输出的数据验证测试 ——可以确保数据按照预期进行操作。这可以防止出现隐性错误，即错误的转换在不知不觉中传播，从而破坏下游的分析结果。 

C. 数据：模型完整性、验证和治理

原始数据脱离背景、结构和策略执行就毫无意义。测试必须验证： 

数据模型 （模式完整性、业务逻辑一致性）

数据验证 （缺失值、异常值、数据漂移）

数据服务 （API响应、访问控制）

数据政策 （隐私、保留）和

数据质量 （一致性、完整性、时效性）。

未能测试这些方面的组织可能会面临洞察不可靠、违反合规性以及用户体验不佳的风险。 

D. 性能：查询速度、正常运行时间和刷新率

数据产品只有在规模化应用中保持高性能时才有价值。测试必须评估 查询响应时间 （确保快速分析）、 正常运行时间和可用性 （最大限度降低停机风险）以及 数据刷新率 （确保实时或批量更新符合服务级别协议）。如果没有性能测试，即使数据集完全准确，也可能因为响应速度慢或信息过时而毫无用处。 

测试内容、时间、方式：数据产品生命周期中的测试

让我们来看看上述组件在数据产品生命周期各个阶段是如何发挥作用的。具体有哪些测试要求适用，以及如何实施这些要求。 

设计阶段测试

在数据产品设计阶段， 需要精确定义服务级别目标 (SLO) 和服务级别指标 (SLI)， 以确保数据产品的价值。这包括识别输出端口（查询接口、API、文件），并为每个端口指定数据质量预期，例如数据新鲜度、完整性业务规则以及可接受的误差范围。这一关键步骤需要借助结构化的探索性练习，例如 ThoughtWorks 数据网格加速研讨会 中介绍的练习。该练习侧重于使用模式，使团队能够通过了解用户期望、权衡取舍以及数据产品对业务的影响，协作定义 SLO。这确保了数据产品能够满足用户需求并提供持续的价值。 

设计阶段的成果是 数据产品原型：一个包含上下文、需求 （也可用于测试用例 ）和定义的完整语义模型。 设计原型完成后，至关重要的是验证当数据开始流经模型时，连接、键和整个数据产品模型是否真正有效。 

在这个阶段接入物理数据源可能是一个错误。这会不必要地让数据工程师参与进来，每次原型中发现缺陷时，他们都会陷入令人沮丧的数据映射迭代中。探索和发现数据，然后将其转换为正确的映射方式，这是一个更长的过程，因此效率低下，除非原型已被宣布为可运行模型。 

这就需要一种复杂的模拟数据即服务。在我们内部针对分析工程师的一项调查中，我们发现，考虑到不同领域数据的复杂性和模式（洞察生成流程就像多米诺骨牌一样依赖于这些数据），生成用于测试的数据出乎意料地具有挑战性。 

因此，模拟数据或合成数据需要尽可能地模仿将要导入原型系统的原始数据（例如，来自 X 行业的 CRM 数据）。例如， 账户 和 联系人 数据应模拟一对多关系，外键和主键应同步填充等等。当然，模拟数据也必须经过测试。 

鉴于近几年先进人工智能的出现，用于测试的真实模拟数据不再需要经历令人沮丧的基于规则的迭代循环。本文篇幅有限，暂不深入探讨此类人工智能算法的细节。 

开发阶段测试

（1）数据摄取/管道测试

重点：数据可用性、有效性和转换 

A. 模式验证，包括数据类型和格式验证

目的： 确保传入数据符合预期模式（数据类型、列名等）。这可以防止下游出现错误。 

实施方案： 创建自动化测试，将传入数据的模式与预定义的模式进行比较。可以使用 Great Expectations、Deephaven 等工具以及自定义脚本。 

在构建过程中集成 这些测试，在数据管道中的数据摄取步骤之后立即运行这些测试。 

B. 数据完整性和唯一性检验

目的： 验证必要字段是否缺失（空值），以及数据是否在需要时是唯一的（例如，唯一的客户 ID）。 

实现方式： 使用 SQL 查询、数据质量框架（Great Expectations 等）或自定义脚本来检查空值、重复记录和数据完整性。 

构建集成 在数据摄取和转换后实施这些测试。 

C. 数据转换测试（ETL/ELT）

目的 确保管道内的数据转换（例如，清理、聚合、过滤）产生正确的结果。 

执行

单元测试：分别测试各个转换函数或步骤。可以使用 pyTest（Python）等框架创建单元测试，包括模拟数据。 

集成测试：验证整个转换过程。将管道步骤的输出与基于预定义输入和转换逻辑的预期输出进行比较。 

构建集成： 在管道的每个转换步骤之后应用这些测试。 

D. 性能测试

目的： 确保数据摄取和转换过程高效且可扩展。 

实现方法： 测量流水线每个阶段的处理时间和资源消耗（CPU、内存）。如何实现？ 

构建集成 随着数据产品的演变或重大变更的引入，定期运行这些测试。 

（2）数据建模与逻辑测试

重点：准确性、关系和业务规则

A. 业务规则验证

目的： 确保数据模型和业务逻辑准确反映业务规则和需求。 

实施： 将业务规则转化为可测试的场景。例如，“如果客户是金牌会员，则可享受 10% 的折扣。” 编写测试来验证数据模型是否符合这些规则。这可能涉及 SQL 查询、数据验证框架或自定义脚本。 

在数据转换期间和/或应用业务逻辑时（例如，在数据仓库或数据应用程序中），将构建测试规则集成到构建测试规则中。

B. 数据一致性和参照完整性测试

目的 确保数据关系得到维护（例如，外键约束），并且不同表或来源之间的数据保持一致。 

实施方案： 使用 SQL 查询检查孤立记录（例如，引用不存在订单的客户记录）或相关数据之间的不一致之处。数据质量框架也可以自动执行这些检查。 

构建集成： 在数据加载和转换后执行这些测试。 

C. 准确性测试

目的： 验证计算、聚合和衍生指标的准确性。 

执行

与源数据进行比较：如果可能，将数据产品的输出与源系统的数据进行比较。 

人工核查：对具有代表性的数据样本进行人工检查，以验证数据的准确性。 

使用已知数据进行测试：创建具有已知结果的测试数据集，并使用它们来验证您的数据产品执行的计算。 

构建过程中的集成： 这应该在数据转换和模型构建之后进行。 

部署阶段测试

3.数据产品输出/应用测试

重点：功能性、用户体验和性能）

A. 功能测试

目的： 确保从用户角度来看，数据产品的特性和功能按预期运行。 

实施： 编写测试用例，涵盖用户与数据产品的所有交互。这包括检查用户界面、API 端点、报表生成和数据可视化。在部署阶段 进行集成，尤其是在部署 UI 元素或 API 时。

B. API 测试（如适用）

目的： 验证数据产品的 API 是否正常工作，是否返回预期数据，以及是否能优雅地处理错误情况。 

实现方式： 使用 Postman、Insomnia 等 API 测试工具或自动化测试框架向您的 API 发送请求并验证响应。API部署完成后， 在部署过程中进行集成。

C. 性能测试

目的： 确保数据产品能够快速高效地响应，尤其是在高负载情况下。 

实施： 使用负载测试工具模拟并发用户请求，并测量响应时间、吞吐量和资源消耗。随着功能的增加或使用量的增加，应定期 进行集成部署。

D. A/B 测试和用户反馈

目的： 如果您的数据产品有替代设计选项或功能，请使用 A/B 测试来比较不同版本并收集用户反馈，以确定哪个版本性能更好、更易于使用。 

实施： 实施 A/B 测试平台或分析用户行为数据，以衡量不同版本的成功程度。在进行一些初始功能部署后， 集成到部署中。

在演进阶段进行测试

演进阶段侧重于持续改进、优化和创新，以进一步提升产品并为客户创造价值。 

在演进阶段，数据产品测试实践应侧重于确保产品 在持续演进和改进的同时，保持稳定性、可扩展性和安全性 。以下是一些值得考虑的测试实践： 

自动化测试 ：实施自动化测试脚本，按计划定期运行，以确保产品在部署新的变更或更新后仍保持稳定和功能正常。

回归测试 ：执行回归测试，以确保新的更改或更新不会破坏现有特性或功能。

性能测试 ：进行性能测试，以确保产品能够应对流量增加、用户增长或数据输入变化。

安全测试 ：执行安全测试，以识别诸如个人身份信息泄露等漏洞，并确保产品在合规性方面保持安全，包括数据和访问策略验证。

数据质量测试 ：实现数据质量测试自动化，确保提供给用户的数据准确、完整、相关，并符合承诺的服务级别目标 (SLO)。

合同兼容性/遵守性测试 ：进行兼容性测试，确保产品遵守现有合同，从而保证消费者/生态系统中其他数据产品的可用性。

促进数据产品测试策略

重点：衡量数据产品各个方面的业务指标/成功标准（确保数据产品始终创造价值）。方法： 

A. 数据合同、服务级别目标/服务级别指标的作用

目标：确保数据合同得到遵守，使数据产品成为网络中合法的公民。 

（1）数据合约

随着数据网格的普及应用，分散的领域团队能够通过数据产品更快地创造价值。为了最大限度地发挥其潜力并满足多样化的使用场景，这些数据产品通常会在领域内部或跨领域进行复用。然而，这种复用模式也带来了数据产品团队（即“提供者”和“使用者”）之间需要协调合作的必要性，以确保数据网格的无缝体验。 

为了使数据产品能够在不干扰其用户的情况下独立发展，一种至关重要的做法应运而生：定义和利用 数据产品合同 。 

Bitol是目前广为人知的数据产品规范之一。 

数据产品合同是正式协议，概述了数据提供者和消费者之间的预期、数据接口和限制。它们确保双方都了解合作条款，包括数据交付方式、使用条件以及各自团队的职责。通过制定这些合同，组织可以提高透明度，促进更顺畅的集成，并允许数据产品在不损害消费者需求的前提下独立发展。 

（2）SLO/SLI

开发人员将定义 OAM 规范的服务级别资产定义，包括 SLO 和 SLI，平台将根据该规范创建监视器。 

服务级别目标 (SLO) 是指服务或数据产品为被认为对用户可靠且有价值而应达到的目标。同时，服务级别指标 (SLI) 是用于衡量向最终用户提供的服务水平的指标。 

我们为数据产品的每个服务级别目标 (SLO) 定义了服务级别指标 (SLI)。其中一些指标描述如下： 

（3）可用性

这指的是底层数据集的正常运行时间。它通过检查底层表是否存在于湖仓/仓库中进行验证。SLI 正常运行时间指标基于数据产品在过去几天内的 平均可用时间计算得出。例如，20 天滚动周期内的每小时数据可用性指标。 

（4）完整性

这有助于确保行数不低于已知的历史阈值。SLI 容量指标的计算 方法是将上次更新的总行数与过去几天的平均更新行数进行比较。例如，SLI 的合格值（以百分比表示）表示，在过去 20 天内，每次数据产品更新后，其记录数从未低于上次更新值的 5%。 

（5）新鲜

这指的是底层数据集的刷新时间。它通过检查存储中底层表的更新/刷新时间来验证。SLI 新鲜度指标基于过去几天数据的 平均新鲜度计算得出。例如，每日刷新的 SLI 值（以百分比表示）为合格，代表过去 20 天内每天的数据产品新鲜度。 

值得注意的是，命名空间（逻辑工作区）可以隔离/分隔您定义的一组监视器。来自不同命名空间的监视器彼此隔离。这有助于： 

避免数据产品团队之间发生冲突或覆盖监控配置。 

管理不同管道中不同环境的监控器。 

B. 数据平台的作用

自助式平台是数据网格的首要原则。其主要目标是加快数据产品的交付速度，并使 数据产品开发人员免受基础设施复杂性的影响 。 

这使他们能够专注于创建和维护数据产品以增加业务价值，而不是一遍又一遍地解决相同的数据工程问题。 

从测试和自动化角度来看，该平台可以提供一个 模板来定义数据质量测试以及监控规范 。数据产品团队负责定义这些规范，而平台则确保提供相应的规范来运行测试、监控关键绩效指标 (KPI) 并通过自动化方式以自助服务的方式发出偏差警报。 

该平台 不仅支持对数据产品生命周期中的各个阶段进行模板化测试，还支持对数据产品堆栈的三个层级 （面向消费者的数据产品、聚合数据产品、面向源的数据产品）进行测试。 

（1）源对齐数据产品

测试旨在确保源系统中的原始数据能够正确显示并符合预期的质量标准： 

模式契约测试 （验证模式一致性）

数据质量检查 （确保完整性、准确性）

探索性测试 （验证原始数据异常）

数据分析 （分析分布和模式）

（2）汇总数据产品

验证聚合的领域级概念是否正确推导和构建的测试： 

单元测试 （验证转换和聚合）

组件测试 （测试各个数据处理组件）

流程测试 （验证数据流和依赖关系）

数据质量检查 （确保汇总准确性）

数据分析 （分析汇总数据中的模式）

探索性测试 （检测意外值或趋势）

异常检测 （识别衍生数据中的异常值）

（3）面向消费者的数据产品

进行测试，以确保数据产品能够以性能和准确性满足其预期用途： 

单元测试 （验证最终数据输出逻辑）

组件测试 （确保转换和计算正确）

流程测试 （验证端到端数据传输）

数据质量检查 （保持完整性和一致性）

数据分析 （分析数据以满足消费者需求）

探索性测试 （最终验证后方可投入使用）

异常检测 （在最终用户应用程序运行前标记不一致之处）

*跨功能测试可能包括策略验证（以主动解决策略冲突）、性能测试和安全测试（因为数据会超出原始数据产品的边界）。 

数据开发平台监控和质量规范参考示例

C：测试仪表盘以促进采用

如果用户对数据的质量、相关性或可靠性产生质疑，推广就会停滞不前。测试仪表盘可以加速推广——通过展示关键的信任信号，让用户了解数据产品的健康状况。高效的团队不会将测试视为内部流程，而是直接向用户展示这些信任指标，从而增强用户信心并推动使用。 

一个设计良好的测试仪表盘不应仅仅报告错误，还应提供 数据质量、可信度和相关性的全面视图 。通过集成 数据产品中心或数据产品市场 ，用户可以了解： 

质量指标： 完整性、一致性、新鲜度和验证检查。

信任指标： 来源血缘、转换历史、治理状态和合规性。

相关性评分： 基于业务背景、领域一致性和下游影响的适用性评估。

受马丁·福勒的 “架构适应性函数” 启发，这些仪表盘可以嵌入自动化检查，持续验证数据产品是否符合预定义的质量和信任标准。这使得测试从静态的发布前准备转变为 动态的、不断演进的保障机制 ，实时评估确保数据产品始终保持 优化、合规和相关性 。 

仪表盘作为推动用户采纳的因素

通过将数据产品测试转变为 面向用户、支持决策的工具 ，企业不仅可以提高质量，还能 加速信任和推广应用 。当用户能够看到、理解并验证他们所使用数据的可靠性时，他们会从怀疑转变为积极参与，从而充分发挥数据产品的价值。 

数据产品测试的未来趋势

1.从被动式保障到自主式保障

数据产品测试的下一个发展阶段不仅仅是发现错误，而是要 预测、预防并自主解决 错误。随着数据生态系统日益复杂，传统的测试方法已无法满足需求。未来将由 人工智能、自动化和无缝的治理集成 驱动，从而将测试从一个检查点转变为一个 实时、自适应的过程 。 

2.人工智能驱动的测试和异常检测

手动规则验证无法应对现代数据产品的规模和动态变化。人工智能驱动的测试利用 机器学习模型，在异常、偏差和不一致 影响决策之前就将其检测出来。人工智能不再被动地等待用户报告问题，而是主动标记异常值，并 从历史模式中学习 以提高检测精度。这种转变实现了 预测性质量保证 ，从而能够预防故障，而不仅仅是识别故障。 

3.自愈管道：自动化问题解决

数据工程的未来在于构建 自愈式基础设施 。当检测到问题时——无论是模式变更、管道故障还是意外的数据偏移——自愈系统都会 自动诊断并实施纠正措施 。这意味着： 

动态模式演化 ：在不中断下游工作流程的情况下适应新的数据结构。

自动回滚 ：当检测到异常时，恢复到上次已知的良好状态。

弹性转型 ：根据预定义的治理规则实时调整数据逻辑。

通过嵌入 自动修复机制 ，自愈管道可以显著减少停机时间， 使工程团队摆脱 救火模式。 

4.测试与数据治理的整合

治理不再是一个独立的功能——它必须深度 融入数据产品测试框架中 。未来的数据产品测试将实时 呈现质量指标、验证访问策略并执行合规性控制。这意味着：

持续数据验证 ：确保数据产品符合预定义的信任度和质量阈值。

自动策略执行 ：防止未经授权的访问并检测不合规的使用模式。

实时血缘追踪 ：提供数据转换和使用方式的可见性。

测试与治理的 融合确保了数据不仅 在技术上正确 ，而且 在道德和法律上也合理 ，使合规性成为一种 内在功能，而不是一种被动的负担 。 

未来：自主、以信任为中心的数据产品

数据产品测试的下一个前沿领域是 自主质量保证 —— 人工智能、自动化和治理无缝协作， 交付 值得信赖、具有弹性和合规性的数据产品。随着企业数据生态系统的扩展，那些采用智能、自我纠正（“修复”）且符合治理要求的测试策略的 企业将成为最终的赢家。 

本文来自微信公众号 “数据驱动智能”（ID：Data_0101），作者：晓晓 晓晓，36氪经授权发布。