1、促进经济发展。大数据产业产值巨大，如麦肯锡公司预测，开放数据在教育保健等7个行业可释放巨大的经济价值。促进科学研究发展。数据科学是认识客观世界的新工具，也是科学研究的第四范式，数据科学的形成，有助于计算机科学的新领域的发展。
2、大数据指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。
3、大数据在医疗、工业、交通等领域的融合应用技术加快创新突破，大数据融合应用重点从虚拟经济转变为实体经济；大数据底层技术方面，信息安全、模式识别、语言工程、计算机辅助设计、高性能计算等加快突破，大数据技术领域逐渐补齐短板，并进一步强化长板。
4、从行业趋势来看，根据调研招聘数据统计，软件测试的市场需求不断攀升、薪资高。以各大招聘网站的招聘薪资来看，我们可以了解到，企业愿意支付软件测试工程师的报酬，还是相当丰厚的。
5、测试越来越走向系统测试。测试工作越来越不是单一的，跟开发的界限也没有那么分明。一方面，就像刚刚说过的，测试工具的开发本身就是一个开发的过程，既需要技术开发的能力，也需要测试工作的经验；另一方面，基于用户角度、基于技术角度的专业细分测试也越来越多，在测试的过程中需要考虑的面也越来越广。
6、软件开发行业：软件工程专业毕业生可以在软件开发公司、科技企业或互联网公司从事软件开发、系统设计、编程、软件测试等工作。随着人们对科技的依赖和对数字化解决方案的需求增加，软件工程师的就业机会也在不断增长。 移动应用开发与云计算：移动应用领域的迅速发展为软件工程师提供了新的就业机会。
在数据应用和平台测试中，龙渊工程师深入剖析了数据仓库测试的关键，包括数据链路的各个环节，如数据采集、清洗、建模和计算，以及中通科技独特的数据架构，涵盖了存储技术（如HDFS和TIDB）、资源管理（Yarn）、计算层（实时与批量）和数据应用平台的构建。
数据规模与性能测试 首先需要掌握大数据环境下的测试技术，包括对于超大规模数据的处理与性能测试。需要了解大数据平台对数据处理的实时响应能力和吞吐量等性能指标。对于此类测试，还需要具备分析和解决大数据环境中出现的性能瓶颈和瓶颈诊断技术。
从是否关心内部结构来看（1）白盒测试：又称为结构测试或逻辑驱动测试，是一种按照程序内部逻辑结构和编码结构，设计测试数据并完成测试的一种测试方法。所以，在应用软件的测试工作中，应该将数据库作为一个独立的部分进行充分的测试，这样才可以得到应用软件所需要的性能优化的数据库。
1、测试大数据应用程序更多的是验证其数据处理，而不是测试软件产品的个别功能。当涉及到大数据测试时，性能和功能测试是关键。在大数据测试中，QA工程师使用集群和其他组件来验证对TB级数据的成功处理。因为处理非常快，所以它需要高水平的测试技能。
2、大数据测试包含如下：实时大数据量。模拟用户工作时的实时大数据量，主要目的是测试用户较多或者某些业务产生较大数据量时，系统能否稳定地运行。极限状态下的测试。主要是测试系统使用一段时间即系统累积一定量的数据时，能否正常地运行业务。前面两种的结合。
3、大数据使机械设备更加智能化、自动化。例如，丰田普锐斯配备了摄像头、全球定位系统以及强大的计算机和传感器，在无人干预的条件下实现自动驾驶。Xcel Energy在科罗拉多州启动了“智能电网”的首批测试，在用户家中安装智能电表，然后登录网站就可实时查看用电情况。
4、大数据（Big Data）又称为巨量资料，指需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。特点：大数据分析相比于传统的数据仓库应用，具有数据量大、查询分析复杂等特点。
5、大数据测试需要掌握以下内容： 数据规模与性能测试 首先需要掌握大数据环境下的测试技术，包括对于超大规模数据的处理与性能测试。需要了解大数据平台对数据处理的实时响应能力和吞吐量等性能指标。对于此类测试，还需要具备分析和解决大数据环境中出现的性能瓶颈和瓶颈诊断技术。
6、大数据技术是指从各种各样海量类型的数据中，快速获得有价值信息的能力。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库，数据挖掘电网，分布式文件系统，分布式数据库，云计算平台，互联网，和可扩展的存储系统。大数据具备以下4个特点：一是数据量巨大。