FinTech QA： Moody's Analytics中的测试策略

"05-谭诤谦-FinTech QA1" 在金融科技（FinTech）领域，质量保证（QA）是确保产品性能、稳定性和用户体验的关键环节。本资源由Roy Tan主讲，主要探讨了在Moody’s Analytics中的FinTech产品以及相关的测试策略。 首先，FinTech Products in Moody’s Analytics是指 Moody’s Analytics提供的金融科技解决方案，这些产品服务于发行者、投资者以及评级服务，涵盖了CreditView等多方面功能。产品特点包括现代直观的设计、数据展示与交互功能的平衡、特性交付与产品质量的权衡，以及全面型与专业型的考量。 对于QA（质量保证）的理解，不仅限于传统意义上的软件测试，还包括对整体用户体验、功能完善性、多渠道能力以及数据呈现和互动功能的验证。在FinTech领域，QA的工作更为复杂，因为产品往往涉及大量的数据处理和分析。 接下来，Roy Tan介绍了测试策略的概述，其中包括三个主要层次： 1. 数据层测试（Data Layer Testing）：数据层测试关注的是数据的准确性和完整性。例如，使用DataSet1到DataSet4进行不同数据集的验证，通过工具如Clover进行ETL（提取、转换、加载）操作，并利用SQL Server、MongoDB等数据库进行存储。同时，数据验证可能涉及到非结构化数据（NoSQL）的结构化处理，比较不同基线之间的差异，以及版本间的对比。自动化测试框架在这里起着重要作用，它能实现报告生成、调度和监控等功能。 2. 服务层测试（Service Layer Testing）：这部分测试专注于Web服务接口的验证，比如使用Swagger进行API的文档化和测试。API的输出、源数据仓库（DW）、SQL Server、MongoDB等组件都需要经过严格的测试，以确保服务层的稳定性和响应效率。 3. 用户界面层测试（UI-layer Testing）：UI层测试主要检验用户界面的交互性和功能性，涵盖组件、页面和功能的响应时间。例如，移动网站、平板应用、Office插件和网页等不同渠道的用户体验需保持一致且优质。 测试过程中，还会进行Sanity Check（基本合理性检查）和Heartbeat（心跳监测），确保系统的健康运行。 FinTech QA不仅涉及传统的软件测试，还涵盖了对金融科技产品特定复杂性的深度理解和测试策略，以确保在快速发展的FinTech行业中提供高质量的产品和服务。