商业银行信息系统软件测试数据治理实务

银行业信息科技风险管理高层指导委员会银行业信息化丛书之一；
由国家银行业信息科技管理高层指导委员会组织编写；
编委会成员囊括了银监会、国内各大银行的领导，各书的编著者都是各大银行总行的信息技术技术专家。 

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。本书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。

银行业信息科技风险管理高层指导委员会（简称”高层指导委员会”）是由银监会发起，20家主要银行业金融机构自愿参与建立的行业性、专业性高层组织。
高层指导委员会的宗旨是：以全面风险管理为导向，提升银行业信息科技核心竞争力和自主创新能力，提升银行业信息化建设和信息科技风险管理整体水平，推动银行业信息科技持续、健康发展，维护金融稳定和国家安全。高层指导委员会的主要任务是对银行业信息化建设与信息科技风险管理工作进行研究、指导，并提供咨询、建议，研究银行业信息化建设重大发展问题，深入传导贯彻信息科技监管政策，开展专业指导和风险分析，开展信息科技课题研究，推动银行业信息科技领域新兴技术研究，促进银行业信息科技领域的交流合作。
高层指导委员会自2011年成立以来，相继建立了风险分析、课题研究、专业指导等常态化工作机制，编印内部刊物《金融科技治理与研究》，组建银行业信息科技发展与风险管理专家库，组织编著银行业信息化丛书，开展”银行业信息化高级人才提升计划”，有效提升了银行业信息化工作的整体性、科学性和前瞻性，为银行业信息科技领域的经验交流、知识分享和资源互补提供了有效的平台。

目录
前言
理论篇
第1章　商业银行测试数据治理概述　// 2
1.1　商业银行数据治理概述　// 2
1.2　商业银行的软件测试与测试数据　// 9
1.3　商业银行测试数据治理概况　// 13
1.4　本章小结　// 15
第2章　测试数据治理架构　// 17
2.1　测试数据治理架构概述　// 17
2.2　测试数据治理模型概述　// 19
2.3　治理模型实例：分层治理模型　// 21
2.4　测试数据生命周期治理　// 25
2.5　本章小结　// 29
第3章　测试数据管理机制　// 30
3.1　测试数据管理机制概述　// 30
3.2　组织架构　// 31
3.3　测试数据全生命周期管理规范　// 33
3.4　测试数据全生命周期管理流程　// 42
3.5　测试数据管理制度建设　// 48
3.6　本章小结　// 54
技术篇
第4章　测试数据脱敏技术　// 58
4.1　测试数据脱敏目标　// 58
4.2　确定测试数据脱敏范围　// 59
4.3　脱敏评价指标体系　// 60
4.4　脱敏技术框架　// 66
4.5　脱敏处理策略库建设　// 75
4.6　数据脱敏策略创新　// 78
4.7　应用案例　// 88
4.8　本章小结　// 92
第5章　测试数据瘦身技术　// 94
5.1　测试数据瘦身目标　// 94
5.2　确定测试数据瘦身范围　// 95
5.3　数据瘦身评价指标体系　// 99
5.4　主要数据瘦身技术方案　// 100
5.5　数据关联模型　// 102
5.6　基于关联聚类的关联关系梳理　// 112
5.7　基于关联聚类的瘦身技术　// 113
5.8　基于关联聚类的数据瘦身实施方案　// 117
5.9　应用案例　// 118
5.10　本章小结　// 120
第6章　测试数据准备技术　// 121
6.1　测试数据准备的意义和目标　// 121
6.2　测试环境准备　// 124
6.3　确定数据准备的内容　// 127
6.4　数据准备评价指标体系　// 131
6.5　三层结构的数据建模技术　// 133
6.6　基于模型的自动化技术　// 140
6.7　本章小结　// 147
第7章　测试数据复用技术　// 148
7.1　测试数据复用的原因　// 148
7.2　复用方案设计　// 149
7.3　知识领域复用方案　// 157
7.4　技术领域复用方案　// 171
7.5　管理领域复用方案　// 184
7.6　本章小结　// 187
扩展篇
第8章　数据归档管理　// 190
8.1　数据归档概述　// 190
8.2　结构化数据归档方案　// 195
8.3　非结构化数据归档方案　// 199
8.4　本章小结　// 204
第9章　测试案例标准化　// 206
9.1　测试案例标准化的原因　// 206
9.2　测试案例标准化方案　// 207
9.3　测试数据标准化　// 215
9.4　测试对象标准化　// 219
9.5　测试逻辑标准化　// 234
9.6　测试执行标准化　// 256
9.7　测试流程标准化　// 261
9.8　本章小结　// 269
第10章　数据风险评估　// 270
10.1　数据风险概述　// 270
10.2　数据风险理论研究　// 278
10.3　数据风险要素-损失度评估　// 283
10.4　数据风险要素-风险概率评估　// 289
10.5　数据保护对策　// 294
10.6　本章小结　// 301
参考文献　/ 302

随着商业银行业务的飞速发展，其信息系统日趋复杂，因此对软件测试工作也提出了更高的要求。在信息系统软件测试过程中，为了提高测试质量，测试者通常会采用具备一定复杂度的原始数据作为测试基础数据。原始数据作为商业银行的核心资产之一，往往涉及一定数量的敏感信息，因此，在软件测试过程中要充分考虑数据安全的因素，防范数据泄露风险。同时，为了提升测试效率和节约资源，测试者往往还需要在保留测试数据的关联关系和复杂程度的情况下，尽可能压缩数据量。如何较好地解决信息系统软件测试数据在使用过程中存在的这些矛盾，成为各家商业银行不断探索、不断研究的问题，而相关的专业书籍尚缺，亟须出版相应书籍，公开行业的先进管理经验和技术来供同业参考。
本书由中国农业银行统筹编写，是“银行业信息科技风险管理高层指导委员会银行业信息化丛书”的一员。本书详细介绍了商业银行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，为商业银行测试数据治理工作建立统一的规范，为应用先进的技术提供了书面参考。书中不仅包含了测试数据治理的基本理论和实践经验，还包含了近几年中国农业银行在测试数据治理研究方面取得的成果。
全书内容分成理论篇、技术篇、扩展篇3个部分，共10章。其中，理论篇包括前3章，简要介绍了与商业银行测试数据治理相关的基本理论。具体来说，第1章回顾了商业银行测试数据治理和软件测试的基本背景，阐述了商业银行测试数据治理的概况；第2章介绍了测试数据治理的架构和模型，并从全生命周期的角度介绍了数据治理工作的内容；第3章从组织架构、管理规范、管理流程、制度建设等方面全面阐述了如何建立全生命周期的测试数据管理机制。技术篇包括第4～7章，详细介绍了构成商业银行测试数据治理的四项关键技术。具体来说，第4章介绍了如何建立测试数据脱敏技术体系，第5章介绍了如何建立测试数据瘦身技术体系，第6章介绍了如何建立测试数据准备技术体系，第7章介绍了如何建立测试数据复用技术体系。后3章为扩展篇，延伸介绍了与测试数据治理相关且相对独立的3个领域。具体来说，第8章介绍了数据归档管理的相关内容，第9章阐述了测试案例标准化的相关内容，第10章阐述了数据风险评估的相关内容。
本书编写组由中国农业银行数据中心从事测试数据管理相关工作的技术人员组成，成员包括涂晓军、蔡仕志、焦伟、周期律、周晓聪、杨志刚、牛晔、谢彬、王子南、蔡立晶。
本书在编写过程中得到了郝毅、敦宏程、殷坤等行业资深专家的悉心指导，也得到相关单位的大力支持，在此，向所有指导、帮助过本书编写的领导及专家表示衷心的感谢。
尽管编写人员投入了大量精力，然而由于水平和能力有限，书中错误和疏漏之处在所难免，恳请各位读者不吝指出，批评指正。

编者
2018年10月