随着银行数字化转型的不断深入，对信贷领域的测试工作提出了更高的标准和要求， 如何在高效完成测试任务的同时确保测试质量就成了一个亟待解决的难题。有实践研究 表明，在具体测试过程中往往大量的时间精力都是耗费在测试数据准备工作上面，能否 尽量减少这部分耗费，将更多的时间精力专注于业务逻辑等方面更好地去提升测试质 量？本文基于此进行了探索，提出了一种长链路业务测试数据快速构造方法，并将该方 法应用于信贷领域多个场景，取得了良好成效。 法应用于信贷领域多个场景，取得了良好成效。 二、背景与挑战 当前信贷领域长链路业务测试主要有三方面特点：一是业务链路长，随着信贷业务 不断迭代，业务场景一般涉及多个业务模块，整体业务流程长；二是信贷业务复杂度高， 业务形态的不同会有不同的触发方式，业务逻辑的不同也会产生不同的组合方式；三是 信贷业务依赖性强，业务前后环节间的依赖性强，后一环节的输入是前一环节的输出。 一般来讲，测试数据准备有“造”数和“找”数两种方式。“造”数主要是通过某种 化，数据状态是不可逆的，只能按 需不断构造新的数据； 链路越长整体成本越高； 数据间依赖性强，往往需要做数据的串联，例如下一个请求的入参需要上一个请求 的返回值； 找谁造数、造什么样的数，时间往往都消耗在沟通上。 基于以上痛点和难点，并结合对测试数据实际准备过程中相关问题的探索和研究形 成了长链路业务测试数据快速构造方法论，主要包括场景梳理、功能编排、数据构造、 结果反馈以及维护保鲜等几部分，总体流程如下图所示：

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