事关数据质量革命，金融业请做好失业的准备，方案直接拿来用！

文章摘要

一、背景简介

金融科技的快速发展使银行大数据成为业务创新和风险防控的关键。银行核心大数据系统的稳定性和数据质量直接影响业务运行。但大数据全生命周期的每一步都面临数据质量问题，大数据测试的痛点如数据量大、种类多、变化快给测试带来挑战。

二、大数据质量保障方案介绍

银行追求数据质量和价值，需建立高效大数据质量保障体系快速交付高质量数据。这包括制定数据质量流程、深入分析当前问题根源、建立监控机制、完整的测试流程和自动化测试工具。DataOps理念可通过自动化和协作提升数据处理效率和质量，同时需对数据源进行分析评估，确保数据准确完整，建立数据字典模型。离线大数据需建立质量保障机制和数据备份恢复。规则配置测试和监控、基于数据血缘的自动跑批技术、ETL代码扫描审查是其他关键环节。

三、大数据研发度量

需建立研发度量机制对研发过程进行量化分析，收集分析数据以了解研发效率、质量和成本。银行核心系统大数据质量保障建设是复杂任务，需要建立完善体系和测试流程，提高数据处理效率和质量，支持业务发展。

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