Las pruebas de extracción, transformación y carga -más comúnmente conocidas como pruebas ETL- son una herramienta fundamental en el mundo de la inteligencia empresarial y el análisis de datos modernos.
Los equipos deben recopilar datos de fuentes dispares para poder almacenarlos en almacenes de datos o prepararlos para que sus herramientas de inteligencia empresarial les ayuden en la toma de decisiones o la obtención de información de calidad. Las pruebas ETL ayudan a garantizar que los procesos, los datos y la información estén actualizados y listos para apoyar a la empresa.
Exploremos qué son las pruebas de Extracción, Transformación y Carga y cómo funcionan antes de compartir algunos de los diferentes enfoques y herramientas que puede utilizar para las pruebas ETL.
Qué es Extraer-Transformar-Cargar,
¿y cómo funciona?
Extraer-Transformar-Cargar (ETL) es un concepto crucial en el almacenamiento y análisis de datos. En efecto, ETL describe el proceso de recopilar datos de múltiples fuentes y centralizarlos en un almacén o lago de datos.
Desglosemos el proceso ETL en sus partes constituyentes para que pueda entenderlo con mayor claridad.
1. Extracto:
Los datos se extraen de diversas fuentes. Estas fuentes pueden ser una base de datos existente, una aplicación ERP o CRM, hojas de cálculo, servicios web o distintos archivos.
2. Transformar:
Una vez extraídos los datos, hay que transformarlos para que sean aptos para su almacenamiento o análisis. El proceso puede implicar la limpieza y normalización de los datos y su conversión a un formato adecuado.
3. Carga:
La última parte del proceso consiste en cargar los datos en el sistema de destino. Este sistema de destino podría ser un almacén de datos, un lago de datos u otro repositorio.
Aunque el ETL existe desde la década de 1970, su importancia ha aumentado recientemente debido a la mayor dependencia de las comunidades empresariales de los sistemas basados en la nube, los datos en tiempo real, los análisis y las herramientas ML/AI.
¿Qué son las pruebas ETL?
Las pruebas ETL son un tipo de pruebas de procesamiento de datos que verifican que los datos recogidos de una fuente se han transmitido correctamente a su destino. Como leerás más arriba, una vez extraídos los datos, hay que transformarlos según los requisitos de la empresa. Esta transformación puede ocasionar problemas con los datos. Un enfoque de pruebas ETL ayuda a garantizar que los datos sean fiables y precisos.
Las pruebas ETL son un tipo de pruebas de caja negra porque validan el proceso de intercambio, transformación y carga comparando las entradas con las salidas. En efecto, se centra en lo que hace el sistema en respuesta a distintas entradas y no en cómo consigue esos resultados. Sin embargo, en determinadas situaciones, los probadores se fijarán en lo que ocurre dentro de la caja, sobre todo cuando se produzcan situaciones inesperadas.
¿Cómo se transforma el extracto
¿funcionan las pruebas de carga?
La forma más sencilla de explicar cómo funcionan las pruebas ETL es dividirlas en sus partes constituyentes: extracción, transformación y carga. A partir de ahí, podrá comprender los distintos elementos de la validación ETL antes de que desglosemos las etapas de forma más granular.
1. Extraer
Las pruebas ETL validan que los datos extraídos de la fuente son precisos y no contienen errores. Este proceso implica comprobar la exactitud de los valores básicos y asegurarse de que los datos están completos.
Otra parte del proceso consiste en la elaboración de perfiles de datos. Este proceso consiste efectivamente en comprender la estructura, el contenido y la calidad de los datos de origen. La idea es que puedas descubrir anomalías, incoherencias o posibles problemas cartográficos.
2. Transformar
La siguiente parte del proceso explora el estricto cumplimiento de las normas de transformación de datos. Uno de los principales enfoques consiste en comprobar la lógica de transformación con respecto a las normativas, leyes y otras reglas empresariales.
Algunas de las pruebas típicas consisten en comprobar si los datos se convierten a los formatos esperados, si los cálculos son precisos y si las búsquedas vinculan elementos entre conjuntos de datos.
También hay que tener en cuenta la calidad de los datos. Los encargados de las pruebas deben encontrar y eliminar las incoherencias de formato y los duplicados, y resolver cualquier dato conflictivo mientras aplican los procesos de limpieza de datos.
Por último, también se comprueba el rendimiento global para averiguar cómo se ve afectado el proceso ETL por grandes volúmenes de datos.
3. Carga
Por último, cuando los datos se cargan en el almacén de datos, el lago de datos u otro destino final, los encargados de las pruebas deben verificar si están completos, son precisos y se presentan en el formato correcto.
Se realizan comparaciones para comprobar que no se han perdido o corrompido datos en la ruta entre el origen, la zona de preparación y los objetivos.
Por último, se examinan las pistas de auditoría para comprobar que el proceso sigue los cambios que se producen durante el proceso ETL y verificar si el historial y los metadatos están presentes.
Esta sección debería darle una idea básica de cómo se realizan las comprobaciones de calidad de datos ETL. Observará que se realizan pruebas en cada etapa de la transmisión de datos porque es la mejor manera de identificar y resolver problemas concretos.
Sin embargo, para comprender mejor los conceptos de las pruebas ETL, debe explorar los distintos tipos de pruebas ETL y las etapas en las que se aplican. Las dos secciones siguientes le proporcionarán esta información y le ayudarán a tener la visión completa que necesita.
Diferentes tipos de pruebas ETL
Hay muchos tipos diferentes de validación en las pruebas ETL. Se utilizan en diferentes escenarios y para una amplia gama de objetivos. Exploremos los tipos de pruebas ETL y dónde y cuándo debe utilizarlas.
1. Pruebas de validación de datos de origen
Importancia:
Las pruebas de validación de los datos de origen garantizan su calidad y coherencia antes de extraerlos para su transformación.
Lo que comprueba:
- ¿Se ajustan los datos a las normas de la empresa?
- ¿Coinciden los tipos y formatos de datos con las expectativas?
- ¿Se encuentran los datos dentro de los intervalos válidos?
- ¿Hay valores nulos o ausentes en lugares inesperados?
2. Pruebas de conciliación de datos de origen y destino
Importancia:
Este tipo de pruebas valida si todos los datos de una fuente concreta se extraen, transforman y cargan en el sistema de destino.
Lo que comprueba:
- ¿Se han perdido datos durante el proceso ETL?
- ¿Se duplicaron los datos durante el proceso ETL?
3. Pruebas de transformación de datos
Importancia:
Las transformaciones de datos pueden implicar muchas cosas diferentes, como cambios de formato, cálculos, agregaciones, etc. Las pruebas de transformación de datos comprueban si las transformaciones se han producido según lo previsto.
Lo que comprueba:
- ¿Los datos son los esperados tras las transformaciones?
- ¿Se ha implementado correctamente la lógica empresarial durante las transformaciones?
- ¿Los cálculos realizados durante la transformación han producido el resultado correcto?
4. Pruebas de validación de datos
Importancia:
Comprueba si los datos finales se ajustan a los requisitos de la empresa una vez transformados.
Lo que comprueba:
- ¿Se cumplen las normas de calidad de los datos (exactitud, exhaustividad)?
- ¿Se cumplen las normas empresariales?
5. Pruebas de integridad referencial ETL
Importancia:
Valida que las relaciones entre las tablas de los datos de origen se hayan reproducido fielmente en los datos de destino.
Lo que comprueba:
- ¿Coinciden las claves externas de los datos con sus claves primarias correspondientes?
- ¿Se mantienen las relaciones entre las tablas hijo y padre después de ETL?
6. Pruebas de integración
Importancia:
Las pruebas de integración validan si el proceso ETL se integra y funciona dentro del ecosistema de datos más amplio.
Lo que comprueba:
- ¿Funcionan correctamente los flujos de datos de extremo a extremo?
- ¿En qué medida interactúa el proceso ETL con los demás sistemas, como la fuente, el destino u otras aplicaciones posteriores que dependen de los datos?
7. Pruebas de rendimiento
Importancia:
Las pruebas de rendimiento de ETL evalúan la eficacia del proceso ETL cuando se somete a presión, como una carga pesada.
Lo que comprueba:
- ¿Cumple el tiempo de procesamiento ETL los requisitos de la empresa o los puntos de referencia?
- ¿Puede el proceso ETL escalar en respuesta a los crecientes volúmenes de datos?
- ¿Tiene el proceso ETL limitaciones de recursos o cuellos de botella que deban solucionarse?
8. Pruebas funcionales
Importancia:
Las pruebas funcionales validan si el proceso ETL cumple los requisitos del proyecto desde la perspectiva del usuario.
Lo que comprueba:
- ¿Se ajustan los resultados a los requisitos de la empresa?
- ¿Generan los informes resultados precisos?
- ¿Muestran los cuadros de mando los datos esperados?
9. Pruebas de regresión
Importancia:
Los procesos ETL son muy complejos, con muchos datos interrelacionados. Incluso pequeños cambios en el proceso pueden afectar a la producción en origen. Las pruebas de regresión son vitales para identificar estos resultados inesperados.
Lo que comprueba:
- ¿Hay cambios repentinos en el código o en los datos subyacentes que causan efectos adversos?
- ¿Han tenido los cambios el efecto deseado en la mejora del proceso ETL?
Cabe señalar que podríamos incluir las pruebas unitarias en esta lista. Sin embargo, en su lugar, hemos incluido las partes constituyentes que cubrirían las Pruebas Unitarias, como las Pruebas de Validación de Origen, las Pruebas de Reconciliación de Datos de Origen a Destino, etc.
8 etapas de las pruebas ETL con
8 consejos de expertos para triunfar
Bien, ahora que conoce los distintos tipos de validación en las pruebas ETL, es hora de ponerlo todo junto. Las pruebas ETL se suelen llevar a cabo con un enfoque multietapa, que presentaremos a continuación.
#1. Recopilación de requisitos empresariales
La primera etapa de cualquier proceso de pruebas consiste en reunir los requisitos. Los encargados de las pruebas deben llegar a un consenso sobre lo que debe ofrecer el proceso ETL. Algunas preguntas que deben responderse en esta fase inicial son cosas como:
- ¿Cómo se utilizarán los datos?
- ¿Qué formatos de salida se necesitan?
- ¿Cuáles son las expectativas de rendimiento?
- ¿Qué normativas, leyes o políticas empresariales rigen el uso de los datos?
Consejo de experto:
Aunque el cumplimiento de los requisitos es imprescindible, los probadores de ETL deben utilizar sus conocimientos y experiencia para buscar de forma proactiva posibles problemas, incoherencias o errores en las primeras fases del proceso. Es mucho más fácil y lleva mucho menos tiempo identificar y eliminar los problemas a tiempo.
#2. Identificación y validación de las fuentes de datos
ETL consiste en extraer datos de fuentes de datos dispares, como herramientas ERP o CRM, aplicaciones, otras bases de datos, hojas de cálculo, etc. Los encargados de las pruebas deben confirmar que los datos necesarios son accesibles, están estructurados correctamente y tienen la calidad suficiente para ser utilizados según lo previsto.
Consejo de experto:
Los datos de origen de los sistemas del mundo real suelen estar desordenados. La elaboración de informes exhaustivos de perfilado de datos es clave en esta fase para garantizar que se identifican los valores que faltan, los problemas de formato, las anomalías y otras incoherencias que se desea mantener fuera de la lógica de transformación más adelante.
#3. Escribir casos de prueba
Con los requisitos empresariales y los informes de perfilado de datos en la mano, es hora de crear los casos de prueba necesarios para verificar el proceso ETL. Los casos de prueba deben incluir pruebas funcionales, así como casos extremos y cualquier área que haya identificado como de alto riesgo de fallo.
Consejo de experto:
Probar transformaciones individuales está bien, pero crear casos de prueba que comprendan cómo se ven afectados los datos a medida que se transmiten por todo el canal ETL es mejor.
#4. Ejecución de casos de prueba
Ahora es el momento de aplicar sus casos de prueba. Los encargados de las pruebas deben hacer todo lo posible por simular las condiciones reales o, en la medida de lo posible, utilizar condiciones reales.
Consejo de experto:
Las herramientas de pruebas de automatización ETL son esenciales en este caso. Ser capaz de producir pruebas coherentes y reproducibles ahorra una enorme cantidad de tiempo y esfuerzo. Es más, las pruebas ETL son un requisito constante a medida que se actualizan las fuentes de datos o se introducen cambios en el propio proceso ETL.
#5. Generar informes
Una vez ejecutadas las pruebas, hay que documentar fielmente los resultados. Anota tus resultados e inclúyelos:
- Éxitos
- Fallas
- Desviaciones de las expectativas
- Qué correcciones o cambios deben realizarse
Estos informes harán mucho más que confirmar la salud de su sistema. También le proporcionarán el calendario de las correcciones que deba realizar, al tiempo que le facilitarán información vital necesaria para optimizar el proceso ETL.
Consejo de experto:
Los informes son para todos, incluidos los interesados no técnicos. Esfuércese por reducir la jerga y los conceptos demasiado técnicos y utilice resúmenes visuales como gráficos, cuadros y demás para explicar el proceso.
#6. Comprobación de errores y defectos
A continuación, hay que comprobar que se han resuelto los errores y defectos detectados durante la ejecución de las pruebas. Además, debe confirmar que los cambios aplicados durante este proceso no han generado nuevos problemas.
Consejo de experto:
Las pruebas de regresión son cruciales en esta fase porque el proceso ETL es complejo y está interrelacionado. Una corrección puede tener consecuencias imprevistas y totalmente inesperadas en todo el proceso ETL.
#7. Informes finales
Los informes finales ofrecen un resumen detallado del proceso de pruebas ETL. Destaque las áreas de éxito y las que requieren más trabajo. Por último, emita un veredicto general sobre la calidad y fiabilidad de los datos ETL.
Consejo de experto:
Su informe final no es sólo un registro. Los informes de pruebas bien redactados y estructurados pasarán a formar parte de la documentación de producción y contribuirán a garantizar que el proceso ETL se mejore y optimice constantemente.
#8. Cerrar los informes
Por último, una vez que los informes han sido entregados y comprendidos por las distintas partes interesadas, deben ser aceptados formalmente. Los informes deben comunicar un plan claro para los puntos que deban resolverse o las nuevas medidas que deban tomarse.
Consejo de experto:
Aunque el cierre de los informes es una señal clara de que el proceso ETL ha alcanzado un nivel aceptable, hay que recordar que este trabajo nunca termina realmente. La mejora continua y la respuesta a los cambios en los datos de origen, el hardware o incluso la evolución de las normas empresariales significan que cualquier aceptación es sólo un hito en un proceso continuo.
Extraer beneficios de las pruebas de carga de transformación
Un proceso de pruebas ETL exhaustivo es esencial para los equipos y productos que dependen del análisis de datos. Echemos un vistazo a las ventajas que puede obtener si se compromete con un enfoque de pruebas ETL.
1. Exactitud e integridad de los datos
El concepto central de la validación ETL es garantizar que se introducen datos limpios y fiables en el almacén de datos. El enfoque correcto de las pruebas ETL significa:
- No se pierden datos durante la extracción
- Sus transformaciones no contienen errores
- Los datos llegan al sistema de destino como usted quería.
2. Ahorro de tiempo y dinero
Las pruebas ETL del almacén de datos son importantes porque detectan los errores a tiempo. Es mucho más deseable identificar y eliminar los problemas de datos a tiempo que solucionarlos cuando el caballo se ha escapado del establo. Según Gartner, los datos de mala calidad cuestan a los equipos una media de 13 millones de dólares al año. Empiece pronto las pruebas ETL y ahorrará tiempo y dinero.
3. Rendimiento
Los malos procesos ETL pueden obstaculizar sus sistemas de datos y reducir la calidad de sus análisis, informes y toma de decisiones. Un buen proceso de pruebas ETL ayuda a mantener el rumbo identificando cuellos de botella en los datos y otras áreas que necesitan mejoras.
4. Conformidad
Existen normas estrictas de gobernanza de datos para las instituciones financieras y los proveedores de atención sanitaria. Si los datos no se manejan y gestionan correctamente, pueden revocarse las licencias o imponerse multas elevadas. Las pruebas ETL le ayudan a garantizar el cumplimiento de la normativa y a proteger la información confidencial.
5. Mejor toma de decisiones
Cuanto más precisos y fiables sean sus datos, más confianza podrá tener en las decisiones basadas en ellos. Las pruebas ETL garantizan que puede contar con el contenido de su almacén de datos para obtener la información que necesita para tomar las medidas adecuadas.
Retos asociados a las pruebas ETL
Garantizar la salud de su canalización de datos es esencial, pero conlleva algunas complejidades. Exploremos los retos relacionados con las comprobaciones sólidas de la calidad de los datos ETL.
1. Volumen y complejidad de los datos
Un buen proceso de pruebas ETL implica tratar con grandes volúmenes de datos de distintos tipos, desde estructurados a no estructurados. Esta variación de datos puede volverse rápidamente compleja y difícil de gestionar.
2. Dependencia del sistema fuente
Como hemos señalado anteriormente, las pruebas ETL consisten en garantizar un proceso fluido entre el origen y el destino. Sin embargo, la calidad de los resultados depende en gran medida de la calidad de los insumos. Los cambios en el esquema, el formato o la calidad de la salida de origen pueden provocar fallos en las pruebas ETL que no siempre son fáciles de diagnosticar.
3. Complejidades de la transformación
Construir la lógica de las transformaciones de datos es una tarea de especialistas. Aplicar reglas de negocio y limpiar o reformatear datos es complejo, y verificar la calidad de estas transformaciones no siempre es fácil.
4. Requisitos cambiantes
Todos los probadores conocen el dolor que supone la rápida evolución de los requisitos empresariales. El proceso ETL es un espacio dinámico, y también lo son las pruebas ETL. A medida que se actualizan y modifican las funciones empresariales, los responsables de las pruebas deben adaptar los casos de prueba y garantizar que se optimiza el rendimiento de la base de datos.
5. Limitaciones del entorno de prueba
Ejecutar un entorno de producción a gran escala para las pruebas ETL es complejo y caro. Sin embargo, los entornos de prueba a menor escala no siempre proporcionan una verdadera validación porque no reproducen la forma en que el manejo de grandes volúmenes de datos puede provocar cuellos de botella en el rendimiento.
Consejos y mejores prácticas de ETL
Lleva tiempo dominar las pruebas ETL. Aquí tienes algunos consejos que te ayudarán en tu camino.
#1. Pruebas continuas
Las pruebas ETL no son cosa de una sola vez. Es una perspectiva para garantizar datos de buena calidad que debe realizar y supervisar continuamente. Un probador de ETL QA es un trabajo a tiempo completo en empresas que dependen de herramientas de inteligencia empresarial por una razón.
#2. Ningún probador ETL es una isla
Mientras que las pruebas ETL adoptan un enfoque de caja negra, los ingenieros de control de calidad de ETL deben trabajar con las partes interesadas, los administradores de bases de datos y los desarrolladores que crean la lógica ETL si quieren diseñar pruebas significativas que validen realmente el proceso ETL.
#3. Una documentación sólida es fundamental.
Una documentación sólida y detallada, que incluya las correspondencias entre origen y destino y un registro del linaje de los datos, es vital para detectar dónde han surgido errores en la canalización de datos.
#4. Automatice todo lo posible
Este es quizás el punto más importante. Las pruebas ETL exhaustivas consumen muchos recursos. También es un proceso continuo, lo que significa que requiere mucho esfuerzo manual a intervalos regulares. Como tal, las pruebas ETL son un trabajo perfecto para el software de automatización de pruebas y las herramientas RPA.
Las mejores herramientas de pruebas de automatización ETL
A estas alturas debería estar claro que las pruebas de automatización de ETL suponen una ventaja significativa para los equipos de pruebas a la hora de sacar el máximo partido a sus recursos.
Afortunadamente, existen varias herramientas de prueba ETL de calidad en el mercado. Cada herramienta tiene sus pros y sus contras, con características y funcionalidades que se adaptan a necesidades variadas.
La elección de la herramienta adecuada depende de varios factores:
- Complejidad de su proceso ETL y lógica empresarial
- El volumen de datos que transmite
- Presencia o concentración de datos no estructurados en su proceso ETL
- Competencia técnica y habilidades de sus probadores
- Su presupuesto.
Echemos un vistazo a las 5 mejores herramientas de pruebas ETL.
#5. QuerySurge
QuerySurge es una herramienta de pruebas ETL basada en suscripciones que hace hincapié en las pruebas continuas. Admite combinaciones de bases de datos de origen y destino, ofrece potentes funciones de automatización y está diseñado para necesidades de almacenamiento de datos complejas y de gran tamaño.
La interfaz de usuario es un placer de usar, y sus capacidades de elaboración de informes son excelentes. Sin embargo, algunos usuarios han lamentado los precios caros y opacos de QuerySurge, mientras que otros han criticado su falta de facilidad de uso y su pronunciada curva de aprendizaje para los usuarios inexpertos.
#4. iCEDQ
iCEDQ es una herramienta de calidad para la comprobación y el control de la calidad de los datos. Ofrece pruebas basadas en reglas y una interesante detección de errores asistida por ML. El seguimiento, la elaboración de informes y la visualización son los puntos fuertes de iCEDQ, por lo que es una buena herramienta para las empresas con necesidades de cumplimiento y regulación de datos críticos.
Dicho esto, uno de los inconvenientes más notables de iCEDQ es que la herramienta se puede implantar en entornos ETL complejos. Además, la interfaz de usuario es bastante compleja y no será del agrado de los equipos menos técnicos.
#3. RightData
RightData es una herramienta fácil de usar que cuenta con sólidas capacidades sin código tanto para las pruebas ETL como para la validación de datos. La herramienta es muy flexible y funciona en diferentes bases de datos y almacenes de datos en la nube. Con una gama de plantillas de pruebas preconfiguradas, magníficas capacidades de visualización y una integración perfecta con las herramientas de flujo de trabajo, está claro por qué RightData ha ganado popularidad en los últimos años.
Sin embargo, aunque RightData tiene muchas características deseables, puede resultar caro si necesita probar muchos procesos ETL. Aunque se basa en suscripciones, los precios pueden subir rápidamente con altos niveles de uso de datos y funciones adicionales. En comparación con el predecible modelo de precios fijos y las licencias ilimitadas de ZAPTEST, el enfoque de RightData parece penalizar a las empresas en crecimiento o en fase de ampliación.
#2. EVALUACIÓN BiG
BiG EVAL es una gran elección para sistemas ETL complejos e implantaciones de almacenes heredados. Utiliza la validación de datos basada en reglas y dispone de potentes funciones de creación de perfiles de datos, lo que lo convierte en una buena opción para las pruebas ETL. BiG EVAL también proporciona a los usuarios excelentes opciones de automatización para el diseño y la programación de pruebas, y cuando se combina con excelentes capacidades de generación de informes y visualización, está a la altura de las herramientas más completas para pruebas ETL.
Dicho esto, implantar BiG EVAL es un trabajo aún mayor. En comparación con herramientas sin código como ZAPTEST, la interfaz puede parecer un poco anticuada. Es importante señalar que las pruebas ETL son sólo uno de los casos de uso de BiG EVAL, por lo que su precio basado en licencias puede resultar prohibitivo para algunos equipos si se está pagando por características y funciones que no se necesitan estrictamente.
#1. ZAPTEST: La elección nº 1 para pruebas ETL
Aunque ZAPTEST no es una herramienta de pruebas ETL dedicada, ofrece la flexibilidad y escalabilidad necesarias para ayudar con varias de las tareas que componen un enfoque de pruebas ETL completo.
Como puede ver en la sección Diferentes tipos de pruebas ETL anterior, las pruebas del proceso ETL requieren pruebas de validación de datos, integración, rendimiento, funcionalidad y regresión. ZAPTEST puede hacer todo esto y mucho más. Nuestras herramientas de pruebas de extremo a extremo y pruebas de metadatos son características clave para garantizar que sus análisis e inteligencia empresarial están a la altura y listos para ofrecer resultados y valor.
ZAPTEST también incluye una de las mejores herramientas RPA del mercado. En el contexto de las pruebas ETL, la RPA puede aportar un gran valor al generar datos de prueba realistas, automatizar tareas manuales repetitivas y ayudarle a introducir las pruebas continuas que necesita para un proceso ETL sólido como una roca.
Gracias a las funciones de ZAPTET sin código, la creación de pruebas a la velocidad del rayo y la perfecta integración con otras herramientas empresariales, se trata de una ventanilla única para realizar pruebas ETL automatizadas y mucho, mucho más.
Reflexiones finales
Las pruebas de carga de transformación de extractos son como establecer un departamento de control de calidad para su almacén de datos. No se trata sólo de saber si los datos se han transferido del origen al destino, sino también de garantizar que han llegado intactos y como se esperaba.
A la hora de la verdad, si tienes malos datos, acabarás tomando decisiones equivocadas. Unas pruebas ETL adecuadas son una inversión en la integridad de todo su ecosistema de datos. Sin embargo, para muchas empresas, el tiempo y los gastos que conllevan las pruebas ETL es algo que les cuesta permitirse.
La automatización de las pruebas ETL le ayuda a realizar las pruebas de forma más rápida y eficaz, a la vez que ahorra dinero a largo plazo. Aumentar la cobertura de las pruebas y la capacidad de realizar pruebas de regresión puede ayudarle a mejorar la integridad de los datos, ya que puede realizar pruebas con una frecuencia mucho mayor que si se limitara a realizarlas manualmente.
Es más, el uso de herramientas de pruebas de automatización de ETL reduce los errores humanos al tiempo que libera a los probadores para tareas más creativas o de mayor valor. Adoptar herramientas de automatización de pruebas y RPA como ZAPTEST es una decisión que no necesitará pasar por sus herramientas de inteligencia empresarial.
