但是在中西部的一家大型金融公司,系统故障下降了89%,因为他们带来了像机械师认为机器一样思考软件的人。 大多数行业,包括医疗保健,都与不良数据作斗争。 银行和投资公司受到最严重的打击,因为监管机构监控他们所做的一切。 到2032年,随着越来越多的公司试图解决数据混乱,它将跃升至6320亿美元。 2024年,每个数据领导者都面临数据质量问题 商务情报市场去年达到3198亿美元 Kawaljeet Singh Chadha于2025年1月开始担任商业智能分析师,他与他们最大的客户合作,帮助他们了解正在崩溃的系统,大多数分析师专注于报告和仪表板。 金融公司正在陷入麻烦之中,旧的计算机系统无法处理监管机构的新规则,商人会要求改变,但到技术团队建造这些规则的时候,没有什么工作顺利。 他与公司的联系人合作解决了核心问题,他采取了企业人士想要的东西,并以程序员理解的方式写下它,这些软件要求规范文件成为所有被构建的蓝图,他还编写,修改,并运行所有数据库和报告,使公司运行。 他的修复方法很简单,但很强大. 在运行之前测试一切. 他创建了测试计划,以检查系统是否完成他们应该做的事情. 他与安装软件在服务器上的团队合作,确保开发,测试和现场环境中的所有东西都正确连接。 他还管理系统更新或更改时,业务流程得到正确的记录,软件和硬件在购买前进行评估,整个系统架构得到检查,以确保它能够处理业务需求。 “关键在于确保在我们部署任何产品之前可以测试和验证每个要求,”Kawaljeet Singh Chadha说,“当你有清晰的测试场景和适当的数据验证时,你可以消除导致系统故障的大多数问题。 简单的测试可以节省数百万。 他的测试方法涵盖了一切。系统认可测试确保了新软件的运作。功能测试检查了个别部件,它们是如何连接的,以及更新是否破坏了现有的功能。他设置了测试环境,加载了看起来真实的假数据,并帮助业务团队在推出之前尝试一切。 系统故障在六个月内下降了89%;以前准确的73%的报告现在达到98%;推出47天的新功能现在需要12天;程序员花费的时间减少了65%。 这些变化不仅仅是技术上的胜利,企业家们相信他们的请求在构建时会奏效,合规团队会毫无恐慌地满足监管截止日期,客户服务重复帮助客户,而不是整天处理破坏的系统。 医疗系统从金融中学习 医疗保健行业面临着类似的数据整合挑战,但占比较高。Kawaljeet Chadha最近对多医院系统的零信任数据架构的研究表明,金融行业的教训如何应用于医疗环境。医疗保健组织正在与电子健康记录,可穿戴设备流和跨机构分散的临床试验数据作斗争。他的零信任安全模型验证每一个访问请求,执行最少特权许可,并创建微细分网络解决这些问题,同时满足HIPAA要求。 更好的进程改变一切 他一直在寻找方法来让事情顺利运行,他监控系统的性能,并报告当事情放缓或崩溃时。他对新功能的建议得以实施,因为它们基于真实的数据。 他的工作写作要求、规格和业务流程已经改变了公司处理技术项目的方式,不再猜测需要建造什么。 “我们从不断的消防系统问题转向可预测、可靠的基础设施,”Kawaljeet Singh Chadha解释道,“当业务规则得到正确的记录和测试时,每个人都知道从系统中期望什么。 银行终于认真对待数据。 这种变化反映了金融行业正在发生的事情。公司厌倦了对坏数据和破坏系统的损失。银行和投资公司需要防弹系统,因为监管机构会惩罚他们错误。客户期望他们的货币信息是完美的。 聪明的组织现在看到,商业智能是从正确的基本知识开始的。良好的要求,彻底的测试和适当的文档为先进的分析奠定了基础。 金融公司终于采用了对需求和测试的结构化方法,投资于这些基本原则的公司可以处理日益增长的数据复杂性,同时保持客户和监管机构对金融机构要求的可靠性。

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系统语:测试如何正确地固定财务和医疗保健数据

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