质量问题=测试问题 和 测试工作=PMO+PM+RD+QA+QC+OP...

你纠结发帖的时候，其实已经内心已经有答案了。新部门自己没有任何的经验和方向，大概率会失败。既然想稳定就在当前部门继续专研测试就可以了，随心而为。老板提供的这个可能是个机会，但对你不一定是机会~

提测要求之一，研发需要通过自测用例才能提测。这个自测用例就是主流程用例，由测试提供。研发自己需要做的是单元测试。

无论是账号还是环境，其实主要就是上下游（非内部）协调工作。我们产品是 toG 的，关系网络更复杂，除了 G 还是当地原有厂商，友商，各种兄弟部门，生态伙伴。。。
全链路测试也会有温大大同样的问题，能推动的一般都尽量自己去推，需要多打打关系。推不动的就找战时委员会（项目上的各个部门大佬组成）协调，有时候这些工作已经超出测试能力范畴了，需要委员会多次说明问题的严重性而且要跟进 G（非常强势）的进度。
至于测试问题，应该是各个链路上保障自己业务以及对下游的保障。这样责任就很清晰，测试策略和范围也好制定。但往往客户不会管具体是谁的问题，自己公司需承担全链路的质量保障，所有这就是一个大糅合的过程，摸索前进。没有正确答案，所以测试也比较难做。
最后就和槽神讲的一样，商务关系太重要了。一个好的商务会让研发事半功倍。

出去看看，犹豫的时候就是你心中所想

个人经验：
1、有配置表最方便，自己改。在代码里就让开发帮着改
2、服务器部署服务仅测试服务，评估不影响其他，直接修改服务器时间
3、让开发把时效代码拿出来，代码 review。真实的进行隔天测试，等价周，月，年无问题

数据仓库 - 简称数仓，指的是存储大量数据的数据库，最常见的就是 hive+hdfs。
数据工厂 - 可以称作数据加工厂，类似 ETL 工具，用作数据清洗、转换、加载、监控、模型等等的集合。
数据中台 - 可以称作所有处理数据服务的合集，从最开始的数据接入，到数据处理，数据计算，数据输出这些全流程整合成一个集合。

业务测试需要分模块具体深入，比如常见的离线同步，实时计算，数据治理，任务调度，AI 模型等。但这些都离不开常见的大数据知识，hadoop，hive，spark，flink，sqoop 这些，可以优先了解下 hadoop 和 hive 的原理及一些常用的操作命令。具体测试根据业务需求在深入就行啦。

请教下孙老师是怎么由浅入深，系统的学习并应用这些技能的。如果能分享个帖子平日怎么分配时间和什么样的学习方式让拜读下就更好了

大多时候面试要的是眼缘和态度，多对着镜子联系下，然后多找一些公司试试

和自己和解，老哥做好自己就好。