Заявка на услуги DST
Наш специалист свяжется с вами, обсудит оптимальную стратегию сотрудничества,
поможет сформировать бизнес требования и рассчитает стоимость услуг.
Качество данных и новые методы тестирования на 2025 год
Новые методы тестирования, более интеллектуальное обнаружение аномалий и многооблачные стратегии повышают надежность данных. Расширенные инструменты революционизируют управление качеством данных.
Качество данных больше не является функцией бэк-офиса; оно стало стратегическим императивом для организаций, использующих данные для принятия решений, аналитики и ИИ. Поскольку объемы данных растут экспоненциально, а приложения становятся все более сложными, обеспечение высококачественных данных имеет решающее значение для операционного успеха. В этой статье разработчиками компании DST Global рассматриваются новые подходы к качеству данных в 2025 году с упором на новые тенденции, методы и инструменты, которые переопределяют ландшафт.
Качество данных как стратегический актив
Традиционно качество данных рассматривалось как задача, ориентированная на соответствие требованиям и направленная на очистку наборов данных для целей отчетности. В 2025 году эта точка зрения кардинально изменилась. Теперь организации рассматривают качество данных как стратегический актив, который напрямую влияет на результаты бизнеса. Высококачественные данные подпитывают надежные модели ИИ, ускоряют принятие решений и улучшают качество обслуживания клиентов.
Ключевые тенденции, влияющие на качество стратегических данных
- Интеграция с системами ИИ: Генеративные модели ИИ, такие как ChatGPT, в значительной степени полагаются на чистые наборы данных для обучения. В настоящее время в конвейеры ИИ встроены передовые инструменты для проверки и очистки данных во время приема.
- Аналитика в реальном времени: потребность в принятии решений в реальном времени подтолкнула организации к внедрению событийно-управляемых архитектур, которые обеспечивают качество данных в динамических средах.
Автономное управление качеством данных
Сложность современных экосистем данных делает ручное создание правил неустойчивым. Автономные системы, работающие на основе машинного обучения, становятся решением для управления качеством данных в масштабе.
Как работают автономные системы
- Правила самообучения: алгоритмы машинного обучения выявляют закономерности, ограничения и пороговые значения без вмешательства человека.
- Адаптация в реальном времени: эти системы постоянно развиваются в зависимости от меняющихся бизнес-требований и рыночных условий.
Преимущества автоматизации
- Снижает человеческий фактор.
- Масштабирует операции, сохраняя точность.
- Освобождает ресурсы для стратегических инициатив.
Расширенные методы тестирования качества данных
Тестирование качества данных эволюционировало для решения уникальных задач, связанных с разнообразными наборами данных и сложными архитектурами.
Ключевые приемы
- Тестирование нулевого набора: оценивает, как системы обрабатывают отсутствующие или нулевые значения, не нарушая последующие процессы.
- Тестирование граничных значений: гарантирует, что экстремальные значения не нарушат целостность системы.
- Тестирование ссылочной целостности: проверяет связи между наборами данных для предотвращения несоответствий.
Эти методы добавляют дополнительные уровни надежности к традиционным методам тестирования, делая их незаменимыми в современных рабочих процессах.
Более интеллектуальное обнаружение аномалий
Ложные оповещения долгое время были проблемой в системах обнаружения аномалий, что приводило к пустой трате ресурсов и подрыву доверия. В 2025 году более умные методы обнаружения аномалий решают эту проблему.
Инновации в обнаружении аномалий
- Модели , учитывающие контекст : статистические и модели машинного обучения теперь включают в себя специфические для предметной области знания, позволяющие различать критические отклонения и шум.
- Мониторинг на основе искусственного интеллекта: такие инструменты, как Монте-Карло, используют механизмы искусственного интеллекта для эффективного обнаружения аномалий без ущерба для производительности.
Влияние
Сокращая количество ложных срабатываний, эти системы позволяют командам сосредоточиться на решении реальных проблем, повышая производительность и доверие к системе.
Архитектура многооблачных данных
С ростом многооблачных стратегий обеспечение постоянного качества данных на всех платформах стало приоритетом. Организации внедряют стандартизированные фреймворки для обеспечения взаимодействия и управления.
Проблемы в многооблачных средах
- Дублирование данных
- Непоследовательные определения полей
- Уязвимости безопасности из-за фрагментированной архитектуры.
Решения
Автоматизированные инструменты, способные профилировать, каталогизировать и проверять данные на нескольких платформах, помогают организациям поддерживать высокое качество наборов данных, оптимизируя при этом затраты.
Этический ИИ и качество данных
По мере того, как ИИ становится все более распространенным, этические опасения относительно предвзятых или неточных результатов растут. Обеспечение этичного ИИ начинается с высококачественных данных для обучения.
Шаги к этическому ИИ
- Внедряйте строгие проверки достоверности во время проектирования функций.
- Используйте разнообразные наборы данных, чтобы минимизировать предвзятость.
- Постоянно контролируйте результаты работы ИИ на предмет аномалий и неточностей.
Организации, инвестирующие в этичные практики ИИ, не только снижают риски, но и укрепляют доверие между заинтересованными сторонами.
Непрерывный мониторинг с использованием показателей доверия к данным
Непрерывный мониторинг имеет решающее значение в постоянном цифровом мире 2025 года. Современные системы теперь включают в себя такие функции, как механизмы размыкания цепи, которые останавливают процессы при нарушении пороговых значений.
Индекс доверия к данным (DTS)
Новая метрика, введенная как часть соглашений об уровне обслуживания (SLA), DTS обеспечивает количественную меру надежности данных с течением времени. Это позволяет организациям заблаговременно решать проблемы до того, как они перерастут в более крупные проблемы.
Инструменты, меняющие качество данных
Правильные инструменты могут создать или разрушить вашу стратегию качества данных. В 2025 году такие платформы, как Lightup и Monte Carlo, устанавливают новые стандарты масштабируемости и эффективности.
Лучшие инструменты 2025 года
- Монте-Карло: обеспечивает возможность наблюдения без кода, позволяя осуществлять упреждающий мониторинг активов данных.
- Lightup: упрощает глубокую проверку качества данных в конвейерах с помощью запросов с ограничением по времени.
- Большие ожидания: предоставляет гибкие фреймворки для проверки наборов данных на соответствие бизнес-правилам.
Эти инструменты позволяют командам внедрять масштабируемые решения, соответствующие их уникальным задачам.
Заключение: Путь вперед
Качество данных вышло за рамки своей традиционной роли предотвращения попадания плохих данных в системы; теперь оно играет центральную роль в построении устойчивых конвейеров, которые стимулируют инновации и доверие между предприятиями. Приняв автономное управление, передовые методы тестирования, этические практики и непрерывный мониторинг, организации смогут изменить свой подход к качеству данных в 2025 году.
Инвестиции в эти новые подходы не только повысят эффективность работы, но и раскроют весь потенциал данных как конкурентного преимущества в современной деловой среде.
Качество данных и новые методы тестирования на 2025 год
Напишите нам прямо сейчас, наши специалисты расскажут об услугах и ответят на все ваши вопросы.
Комментарии и отзывы экспертов
Вам может быть интересно
помогают организациям планировать, отслеживать и организовывать процессы тестирования программного обеспечения, чтобы гарантировать, что приложения соответствуют желаемым стандартам качества. Эти пла...
Хотя дублирующийся среды могут показаться практическим способом обеспечения согл...
Тестировать приложения можно двумя способами: вруч...
Узнайте от разработчиков компании DST Global, как ...
В этой статье изучите основы теории массового обсл...
Изучите сложный мир тестирования программного обес...
Это комплексное руководство от разработчиков компа...
В этой статье специалисты компании DST Global ...
Узнайте, почему тестировщики обеспечения качества ...
Какие бывают этапы и виды тестирования: подробный ...
Гид по профессии тестировщик: чем занимается специ...
Новые комментарии
Спасибо, очень интересная тема, тоже скоро запускаем свой проект. Хороший форум...
Спасибо, очень интересная тема, тоже скоро запускаем свой проект. Хороший форум...
Нагрузочное тестирование (оно же load testing) — это как генеральная репетиция п...
Некоторые тенденции, влияющие на качество данных в 2025 году:
— Автономное управление качеством данных. Автономные системы на основе машинного обучения будут решать проблему управления качеством данных в масштабе. Алгоритмы машинного обучения будут выявлять закономерности, ограничения и пороговые значения без вмешательства человека.
— Более интеллектуальное обнаружение аномалий. Статистические и модели машинного обучения будут включать в себя специфические для предметной области знания, позволяющие различать критические отклонения и шум.
— Индекс доверия к данным (DTS). Новая метрика, которая обеспечивает количественную меру надёжности данных с течением времени. Это позволит организациям заблаговременно решать проблемы до того, как они перерастут в более крупные.
Некоторые новые методы тестирования, которые будут востребованы в 2025 году:
— Автоматизированное тестирование. Автоматизация позволит ускорить процесс тестирования и улучшить качество продукта.
— Тестирование безопасности. С увеличением количества данных, хранимых и обрабатываемых онлайн, компании будут искать способы защитить свои системы от атак.
— Тестирование пользовательского интерфейса (UX/UI). Тестирование UX/UI поможет определить, насколько интуитивно понятен интерфейс и удобен ли продукт для конечного пользователя.
— Тестирование производительности. С увеличением нагрузки на системы важно проверить, как приложение справляется с пиковыми нагрузками и сохраняет стабильность работы.
1. Тестирование Интернета вещей (IoT)
Количество подключенных к интернету устройств растет экспоненциально. По прогнозам, к 2025 году число IoT-устройств превысит 75 миллиардов. Это создает новые вызовы для специалистов по тестированию:
— Безопасность данных: с увеличением числа устройств возрастает риск кибератак. Тестировщики должны обеспечивать надежную защиту данных пользователей и конфиденциальность информации.
— Совместимость и интероперабельность: разнообразие устройств и платформ требует тщательного тестирования на совместимость и корректное взаимодействие между ними.
• Производительность и масштабируемость: системы должны выдерживать высокие нагрузки и обеспечивать стабильную работу в режиме реального времени.
2. Внедрение искусственного интеллекта в процессы тестирования
Искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение становятся неотъемлемой частью разработки и тестирования программного обеспечения:
— Автоматизация тестирования: ИИ позволяет создавать интеллектуальные системы, которые самостоятельно генерируют и выполняют тесты, уменьшая человеческий фактор и ускоряя процессы.
— Анализ больших данных: с помощью машинного обучения можно эффективно обрабатывать огромные объемы данных, выявляя скрытые дефекты и предсказывая потенциальные проблемы.
— Улучшение качества: ИИ иногда помогает в обнаружении сложных ошибок, которые трудно выявить традиционными методами тестирования.
3. Тестирование дополненной и виртуальной реальности (AR/VR)
С развитием технологий дополненной и виртуальной реальности появляется необходимость в специализированном тестировании этих продуктов:
— Пользовательский опыт (UX): тестировщики должны оценивать не только техническую составляющую, но и эмоциональное восприятие пользователя.
— Аппаратная совместимость: разнообразие устройств для AR/VR требует проверки корректной работы на разных платформах.
— Производительность: обеспечение высокой частоты кадров и минимальной задержки для создания реалистичного опыта.
4. Переход на отечественные TMS: время SaveTest
В условиях повышенного внимания к информационной безопасности и импортозамещению все больше компаний обращаются к отечественным системам управления тестированием (TMS):
— Соответствие законодательству: использование отечественных TMS помогает соблюдать требования по защите данных и безопасности информации.
— Интеграция и поддержка: локальные решения лучше адаптированы к специфике отечественного рынка и получают более оперативную поддержку.
— Экономическая эффективность: переход на SaveTest позволяет оптимизировать затраты и снизить зависимость от зарубежных поставщиков.
5. Усиление роли кибербезопасности в тестировании
С ростом числа кибератак и повышением значимости защиты данных тестирование безопасности становится критически важным:
— Тестирование безопасности IoT-устройств: обеспечение защиты от несанкционированного доступа и утечки данных.
— Этичное хакерство и пен-тесты: использование специализированных методов для выявления уязвимостей и повышения устойчивости систем.
6. Расширение применения DevOps и непрерывного тестирования
Интеграция разработки и операций (DevOps) становится стандартом индустрии. Непрерывное тестирование в рамках DevOps-процессов позволяет ускорить выпуск продуктов без потери качества:
— Автоматизация CI/CD-пайплайнов: внедрение автоматических тестов на всех этапах разработки.
— Инфраструктура как код (IaC): тестирование инфраструктуры наравне с приложениями для обеспечения стабильности и повторяемости.
7. Тестирование на основе больших данных и аналитики
Использование больших данных открывает новые возможности для улучшения процессов тестирования:
— Предиктивная аналитика: прогнозирование потенциальных дефектов и проблем на основе исторических данных.
— Тестирование данных: обеспечение качества и целостности данных, используемых приложениями.
8. Тестирование блокчейн-приложений
С ростом популярности блокчейн-технологий возникает необходимость в специализированном тестировании децентрализованных приложений (dApps):
— Смарт-контракты: проверка корректности и безопасности исполнения, выявление уязвимостей.
— Сетевые взаимодействия: тестирование механизмов консенсуса и устойчивости к атакам.
9. Фокус на пользовательский опыт (UX) и доступность
Повышается внимание к тому, как пользователи взаимодействуют с продуктами:
— Тестирование доступности: обеспечение соответствия требованиям доступности для людей с ограниченными возможностями.
— UX-тестирование: оценка удобства и интуитивности интерфейсов, улучшение общего пользовательского опыта.
10. Этические аспекты ИИ и тестирования
С увеличением использования ИИ в продуктах и процессах тестирования важно учитывать этические вопросы:
— Борьба с предвзятостью: обеспечение объективности алгоритмов ИИ, исключение дискриминации.
— Прозрачность и объяснимость: возможность объяснить решения, принимаемые ИИ, для повышения доверия пользователей.
11. Повышение значимости обучения и развития навыков
С быстрым развитием технологий возрастает необходимость в постоянном обучении специалистов по тестированию:
— Новые роли и навыки: появление специализаций в области ИИ-тестирования, безопасности, блокчейн-технологий.
— Инвестиции в обучение: компании будут уделять больше внимания развитию своих команд, организуя тренинги и образовательные программы.
12. Расширение использования отечественных технологий и инструментов
Помимо перехода на отечественные TMS, будет расти интерес к другим российским разработкам:
— Локальные инструменты автоматизации тестирования: использование отечественных решений для снижения зависимости от зарубежных продуктов.
— Отечественные платформы управления проектами: интеграция с национальными системами для повышения эффективности и безопасности.
13. Устойчивое развитие и «зеленое» тестирование
Внимание к экологическим аспектам ИТ-отрасли приводит к появлению концепции «зеленого» тестирования:
— Оптимизация ресурсов: снижение энергопотребления при разработке и тестировании.
— Эко-френдли практики: внедрение процессов, минимизирующих экологический след, использование облачных технологий с экологической сертификацией.
14. Коллаборация и краудсорсинг в тестировании
Использование коллективного интеллекта и внешних ресурсов для улучшения качества:
— Краудтестинг: привлечение широкой аудитории для тестирования продуктов в реальных условиях эксплуатации.
— Открытые платформы: совместная работа над улучшением инструментов и методов тестирования, обмен знаниями и лучшими практиками.
Звучит строго, и это оправданно. Ведь взлом это не только про потерю данных. Это еще и:
— репутационные риски
— санкции со стороны регуляторов (вспомним ФЗ-152 и требования ФСТЭК)
— и, наконец, реальные убытки: простои, сливы данных, шантаж и судебные иски.
Почему это особенно важно для больших компаний и госзаказчиков?
У крупных организаций богатая инфраструктура, часто построенная на гетерогенных системах, в которых сочетаются современные микросервисы и легаси-приложения. В таких условиях ручной контроль невозможен: автоматизация тестирования must-have, а подходы из коробки не работают.
Для государственных структур ситуация еще острее:
— требования по безопасности жестко регламентированы
— аудиторы регулярно проверяют выполнение стандартов
— системы обрабатывают персональные и конфиденциальные данные.
Поэтому здесь важно не только «запустить сканер на ночь», но и грамотно выстроить всю стратегию тестирования безопасности: от threat modeling до анализа отчетов о pentest'ах.
Как это делается на практике?
Весь спектр методов:
Статический анализ (SAST) – анализ исходного кода на предмет ошибок, которые могут привести к уязвимостям. Используется на ранних этапах разработки.
Динамический анализ (DAST) – тестирование работающего приложения в «боевых» условиях. По сути, симуляция действий атакующего.
Интерактивное тестирование (IAST) – комбинирует SAST и DAST, внедряясь в приложение во время выполнения, чтобы дать наиболее точные результаты.
Тестирование авторизации и аутентификации – проверка логики ролей, прав доступа, механизма смены пароля и защиты сессий.
Пентесты (penetration testing) – когда в дело вступают «этичные хакеры». Они имитируют настоящую атаку, чтобы выявить уязвимости, недоступные при обычном анализе.
Каждый проект особенный, и мы всегда адаптируем методы под архитектуру, стек и требования заказчика. А после готовим детальный отчет с приоритезацией уязвимостей, рекомендациями и планом ремедиации.
А это точно надо всем?
Да. Даже если у вас нет мобильного банка на миллионы пользователей. Даже если ваш продукт работает «только внутри компании». Даже если данные не уходят в интернет. Причина простая – безопасность это не абстрактная опция, а часть качества продукта.
Мы часто видим кейсы, когда бизнес начинает задумываться о безопасности уже после инцидента. В лучшем случае это время, потраченное на спасение репутации.
В худшем это штрафы, утечки, уголовные дела. И это все можно было предотвратить.
Вывод
Тестирование безопасности это инвестиция в устойчивость. Это не только про «проверить, чтобы не взломали», но и про зрелость IT-инфраструктуры, доверие пользователей и устойчивость бизнеса. Особенно когда на кону государственные данные, финансовые транзакции и ключевые бизнес-процессы.
Одно маленькое «НО»
Тестирование безопасности требует узкоспециализированных экспертов, которые разбираются не только в QA, но и в хакерских атаках. Инструменты для анализа уязвимостей дорогие и сложные в настройке. Каждый проект уникален — нельзя просто «скопировать» тест-кейсы, нужно адаптировать подход под конкретные угрозы. Именно поэтому данное направление одно из самых сложных для команд и дорогих для заказчиков.
Это не просто красивая метафора. Нагрузочное тестирование имитирует реальные сценарии использования, чтобы заранее найти слабые места:
— Сколько пользователей выдержит система до того, как начнет «захлебываться»
— Какие узкие места есть в архитектуре
— Где возможны потери в скорости отклика
— Какой объем ресурсов нужен для стабильной работы под нагрузкой.
По факту, это стресс-тест вашего IT-продукта, только с предсказуемыми результатами и безопасными последствиями.
Почему это важно бизнесу?
Потому что репутация дороже любого ремонта после сбоя.
Вспомните примеры крупных распродаж. Black Friday, запуск лимитированной коллекции или анонс нового продукта. Если в этот момент ваш сайт падает под наплывом пользователей – вы теряете не только деньги, но и доверие клиентов.
Промахи в нагрузочном тестировании дорого обходятся:
— Потери прибыли из-за недоступности сервисов
— Удорожание аварийного восстановления инфраструктуры
— Риски кибератак — да, DDoS и так перегружает систему, а если она не готова даже к нормальной нагрузке, последствия будут фатальными
— И, конечно, репутационные издержки
Как показывает практика, цена одного часа простоя для среднего e-commerce бизнеса может измеряться сотнями тысяч рублей. Для финансовых сервисов и госструктур – гораздо выше.
Когда нагрузочное тестирование обязательно?
Есть ситуации, когда отказоустойчивость системы критична по определению.
Мы выделяем три типичных кейса:
— Перед запуском нового продукта или функциональности. Лучше узнать о проблемах заранее, чем на этапе «боевого» запуска.
— Перед ожидаемыми пиковыми нагрузками. Сезонные акции, рекламные кампании, крупные события – все это потенциальные точки риска.
— При масштабировании инфраструктуры. Меняете серверы? Переходите в облако? Внедряете микросервисную архитектуру? Нагрузочное тестирование поможет проверить, не теряются ли данные на стыке компонентов.
Дополнительно: мы рекомендуем проводить нагрузочные тесты регулярно, в рамках планового мониторинга здоровья IT-системы.