编辑推荐

null

内容简介

商业银行数据治理工作是整体数据治理工作的重要组成部分，同时测试数据治理由于和软件测试紧密相连，因此又具备治理目标和方法上的特殊性。涂晓军、蔡仕志、焦伟等编著的《商业银行信息系统软件测试数据治理实务》首先回顾了商业银行数据治理和软件测试的发展概况，然后详细介绍了测试数据治理的目标、范畴、架构、模型、生命周期、技术体系等方面的内容，全面阐述了商业银行测试数据治理体系。全书内容分成理论篇、技术篇、扩展篇三个部分，各部分章节的内容循序渐进、逐层深入、环环相扣，覆盖了商业银行测试数据治理的方方面面。 本书可供从事商业银行测试数据治理相关工作的人员使用，也可供其他行业的相关从业人员参考。

目 录

前言 理论篇 第1章 商业银行测试数据治理概述 1.1 商业银行数据治理概述 1.2 商业银行的软件测试与测试数据 1.3 商业银行测试数据治理概况 1.4 本章小结 第2章 测试数据治理架构 2.1 测试数据治理架构概述 2.2 测试数据治理模型概述 2.3 治理模型实例：分层治理模型 2.4 测试数据生命周期治理 2.5 本章小结 第3章 测试数据管理机制 3.1 测试数据管理机制概述 3.2 组织架构 3.3 测试数据全生命周期管理规范 3.4 测试数据全生命周期管理流程 3.5 测试数据管理制度建设 3.6 本章小结 技术篇 第4章 测试数据脱敏技术 4.1 测试数据脱敏目标 4.2 确定测试数据脱敏范围 4.3 脱敏评价指标体系 4.4 脱敏技术框架 4.5 脱敏处理策略库建设 4.6 数据脱敏策略创新 4.7 应用案例 4.8 本章小结 第5章 测试数据瘦身技术 5.1 测试数据瘦身目标 5.2 确定测试数据瘦身范围 5.3 数据瘦身评价指标体系 5.4 主要数据瘦身技术方案 5.5 数据关联模型 5.6 基于关联聚类的关联关系梳理 5.7 基于关联聚类的瘦身技术 5.8 基于关联聚类的数据瘦身实施方案 5.9 应用案例 5.10 本章小结 第6章 测试数据准备技术 6.1 测试数据准备的意义和目标 6.2 测试环境准备 6.3 确定数据准备的内容 6.4 数据准备评价指标体系 6.5 三层结构的数据建模技术 6.6 基于模型的自动化技术 6.7 本章小结 第7章 测试数据复用技术 7.1 测试数据复用的原因 7.2 复用方案设计 7.3 知识领域复用方案 7.4 技术领域复用方案 7.5 管理领域复用方案 7.6 本章小结 扩展篇 第8章 数据归档管理 8.1 数据归档概述 8.2 结构化数据归档方案 8.3 非结构化数据归档方案 8.4 本章小结 第9章 测试案例标准化 9.1 测试案例标准化的原因 9.2 测试案例标准化方案 9.3 测试数据标准化 9.4 测试对象标准化 9.5 测试逻辑标准化 9.6 测试执行标准化 9.7 测试流程标准化 9.8 本章小结 第10章 数据风险评估 10.1 数据风险概述 10.2 数据风险理论研究 10.3 数据风险要素损失度评估 10.4 数据风险要素风险概率评估 10.5 数据保护对策 10.6 本章小结 参考文献

媒体评论

null