fbpx

Extract Transform Load testiranje — koje se najčešće naziva ETL testiranje — ključni je alat u svijetu moderne poslovne inteligencije i analitike podataka.

Timovi moraju prikupljati podatke iz različitih izvora kako bi ih mogli pohraniti u skladišta podataka ili ih pripremiti za svoje alate poslovne inteligencije koji će im pomoći u donošenju kvalitetnih odluka ili uvida. ETL testiranje pomaže osigurati da su procesi, podaci i uvidi ispravni i spremni za podršku poslovanju.

Istražimo što je Extract Transform Load testiranje i kako funkcionira prije nego što podijelimo neke od različitih pristupa i alata koje možete koristiti za ETL testiranje.

 

Što je Extract-Transform-Load,

i kako radi?

ETL testiranje - duboko zaronite u što je to, vrste, procese, pristupe, alate i više!

Ekstrakt-transformacija-učitavanje (ETL) ključni je koncept u skladištenju podataka i analitici. Zapravo, ETL opisuje proces prikupljanja podataka iz više izvora i njihovo centraliziranje u skladištu podataka ili podatkovnom jezeru.

Rastavimo ETL proces na njegove sastavne dijelove kako biste ga jasnije razumjeli.

 

1. Ekstrakt:

Podaci se izvlače iz različitih izvora. Ti izvori mogu biti postojeća baza podataka, ERP ili CRM aplikacija, proračunske tablice, web usluge ili različite datoteke.

 

2. Transformacija:

Nakon što su podaci ekstrahirani, morate ih transformirati tako da budu prikladni za pohranu ili analizu. Proces može uključivati ​​čišćenje i normaliziranje podataka i njihovo pretvaranje u odgovarajući format.

 

3. Opterećenje:

Posljednji dio procesa sastoji se od učitavanja podataka u ciljni sustav. Ovaj ciljni sustav može biti skladište podataka, podatkovno jezero ili drugo spremište.

 

Dok ETL postoji od 1970-ih , nedavno je dobio sve veću važnost zbog većeg oslanjanja poslovnih zajednica na sustave temeljene na oblaku, podatke u stvarnom vremenu, analitiku i ML/AI alate.

 

Što je ETL testiranje?

Plan testiranja u testiranju softvera - što je to, vrste, procesi, pristupi, alati i više!

ETL testiranje je vrsta testiranja obrade podataka koja provjerava jesu li podaci prikupljeni iz jednog izvora točno preneseni na odredište. Kao što ćete pročitati gore, kada se podaci ekstrahiraju, moraju se transformirati u skladu s poslovnim zahtjevima. Ova transformacija povremeno može dovesti do problema s podacima. Pristup ETL testiranja pomaže osigurati pouzdanost i točnost podataka.

ETL testiranje je vrsta testiranja crne kutije jer potvrđuje proces razmjene, transformacije i učitavanja uspoređujući ulaze s izlazima. Zapravo, fokusira se na ono što sustav radi kao odgovor na različite ulaze, a ne na to kako postiže te rezultate. Međutim, u određenim situacijama testeri će pogledati što se događa unutar kutije, posebno kada se dogode neočekivani scenariji.

 

Kako se ekstrakt transformira

posao testiranja opterećenja?

alfa testiranje vs beta testiranje

Najlakši način da objasnite kako funkcionira ETL testiranje je da ga podijelite na njegove sastavne dijelove: izdvajanje, transformiranje i učitavanje. Odatle možete razumjeti različite elemente ETL validacije prije nego što detaljnije raščlanimo faze.

 

1. Ekstrakt

 

ETL testiranje potvrđuje da su podaci izvučeni iz izvora točni i bez pogrešaka. Ovaj proces uključuje provjeru točnosti osnovne vrijednosti i osiguravanje da su podaci potpuni.

Drugi dio procesa uključuje profiliranje podataka. Ovaj se proces zapravo sastoji od razumijevanja strukture, sadržaja i kvalitete izvornih podataka. Ideja je da možete otkriti sve anomalije, nedosljednosti ili potencijalne probleme s mapiranjem.

 

2. Transformirati

 

Sljedeći dio procesa istražuje strogo pridržavanje pravila transformacije podataka. Jedan od glavnih pristupa ovdje uključuje testiranje logike transformacije u odnosu na propise, zakone i druga poslovna pravila.

Neki od tipičnih testova ovdje uključuju provjeru pretvaraju li se podaci u očekivane formate, jesu li izračuni točni i provjeru povezuju li pretraživanja elemente između skupova podataka.

Kvaliteta podataka također dolazi u obzir. Testeri moraju pronaći i ukloniti nedosljednosti u formatiranju i duplikate te riješiti sve proturječne podatke tijekom primjene procesa čišćenja podataka.

Konačno, testira se i ukupna izvedba kako bi se otkrilo kako velike količine podataka utječu na ETL proces.

 

3. Opterećenje

 

Konačno, kada se podaci učitaju u skladište podataka, podatkovno jezero ili drugi konačni cilj, ispitivači moraju provjeriti jesu li potpuni, točni i predstavljeni u ispravnom formatu.

Usporedbe se izvode kako bi se provjerilo jesu li podaci izgubljeni ili oštećeni na putu između izvora, pripremnog područja i ciljeva.

Konačno, revizijski tragovi se ispituju kako bi se pratilo prati li proces sve promjene koje se dogode tijekom ETL procesa i provjerila jesu li prisutni povijest i metapodaci.

Ovaj gornji odjeljak trebao bi vam dati osnovni pregled nad načinom na koji se provode provjere kvalitete ETL podataka. Primijetit ćete da se testovi odvijaju u svakoj fazi prijenosa podataka jer je to najbolji način za prepoznavanje i rješavanje određenih problema.

Međutim, za dublje razumijevanje koncepata ETL testiranja, morate istražiti različite vrste ETL testiranja i faze u kojima se primjenjuju. Sljedeća dva odjeljka pružit će vam ove informacije i pomoći vam da dobijete potpunu sliku koja vam je potrebna.

 

Različite vrste ETL testiranja

kontrolni popis uat, alati za testiranje web aplikacija, automatizacija i više

Postoji mnogo različitih vrsta validacije u ETL testiranju. Koriste se u različitim scenarijima i za širok raspon ciljeva. Istražimo vrste ETL testiranja te gdje i kada ih trebate koristiti.

 

1. Testiranje valjanosti izvornih podataka

 

Važnost:

Testiranje valjanosti izvornih podataka osigurava da su izvorni podaci visoke kvalitete i dosljedni prije nego što se ekstrahiraju za transformaciju.

Što provjerava:

  • Jesu li podaci u skladu s poslovnim pravilima?
  • Odgovaraju li vrste i formati podataka očekivanjima?
  • Upadaju li podaci unutar valjanih raspona?
  • Postoje li vrijednosti null ili nedostaju na neočekivanim mjestima?

 

2. Test usklađivanja podataka između izvora i cilja

 

Važnost:

Ova vrsta testiranja provjerava jesu li svi podaci iz određenog izvora ekstrahirani, transformirani i učitani u ciljni sustav.

Što provjerava:

  • Jesu li podaci izgubljeni tijekom ETL procesa?
  • Jesu li podaci duplicirani tijekom ETL procesa?

 

3. Testiranje transformacije podataka

 

Važnost:

Transformacije podataka mogu uključivati ​​mnogo različitih stvari, kao što su promjene formata, izračuni, združivanja itd. Testiranje transformacije podataka provjerava jesu li se transformacije dogodile kako je planirano.

Što provjerava:

  • Jesu li podaci očekivani nakon transformacija?
  • Je li poslovna logika pravilno implementirana tijekom transformacija?
  • Jesu li izračuni provedeni tijekom transformacije dali točan rezultat?

4. Testiranje valjanosti podataka

Važnost:

Testira jesu li konačni podaci u skladu s poslovnim zahtjevima nakon transformacije.

Što provjerava:

  • Jesu li standardi kvalitete podataka (tj. točnost, potpunost) ispunjeni?
  • Poštuju li se pravila poslovanja?

 

IS YOUR COMPANY IN NEED OF

ENTERPRISE LEVEL

TASK-AGNOSTIC SOFTWARE AUTOMATION?

5. ETL testiranje referentnog integriteta

 

Važnost:

Potvrđuje da su odnosi između tablica u izvornim podacima vjerno reproducirani u ciljnim podacima.

Što provjerava:

  • Odgovaraju li strani ključevi u podacima svojim odgovarajućim primarnim ključevima?
  • Održavaju li se odnosi tablice dijete i roditelj nakon ETL-a?

 

6. Integracijsko testiranje

 

Važnost:

Integracijski testovi provjeravaju integrira li se ETL proces i funkcionira li unutar većeg podatkovnog ekosustava.

Što provjerava:

  • Rade li tokovi podataka s kraja na kraj glatko?
  • Koliko dobro ETL proces komunicira s drugim sustavima, kao što su izvor, cilj ili druge nizvodne aplikacije koje se oslanjaju na podatke?

 

7. Testiranje izvedbe

 

Važnost:

ETL testiranje performansi procjenjuje koliko je ETL proces učinkovit kada je pod pritiskom, kao što je veliko opterećenje.

Što provjerava:

  • Zadovoljava li vrijeme obrade ETL-a poslovne zahtjeve ili mjerila?
  • Može li se ETL proces skalirati kao odgovor na povećanje količine podataka?
  • Ima li ETL proces ograničenja resursa ili uska grla koja se moraju riješiti?

 

8. Funkcionalno testiranje

 

Važnost:

Funkcionalno testiranje provjerava ispunjava li ETL proces zahtjeve projekta iz korisničke perspektive.

Što provjerava:

  • Jesu li rezultati usklađeni s navedenim poslovnim zahtjevima?
  • Daju li izvješća točne rezultate?
  • Prikazuju li nadzorne ploče očekivane podatke?

 

9. Regresijsko testiranje

 

Važnost:

ETL procesi su vrlo složeni, s puno međusobno povezanih podataka. Čak i male promjene u procesu mogu utjecati na izlaz na izvoru. Regresijsko testiranje ključno je za prepoznavanje ovih neočekivanih ishoda.

Što provjerava:

  • Jesu li promjene koda ili temeljnih podataka iznenada uzrokovale štetne učinke?
  • Jesu li promjene imale željeni učinak na poboljšanje ETL procesa?

 

Vrijedno je napomenuti da bismo mogli uključiti Unit Testing na ovaj popis. Međutim, umjesto toga, uključili smo sastavne dijelove koje bi pokrivalo testiranje jedinice, kao što je testiranje provjere valjanosti izvora, testiranje usklađivanja podataka između izvora i cilja itd.

 

8 faza ETL testiranja sa

8 stručnih savjeta za uspjeh

8 faza ETL testiranja s 8 stručnih savjeta za uspjeh

U redu, sada kada razumijete različite vrste validacije u ETL testiranju, vrijeme je da sve spojite zajedno. ETL testiranje se obično provodi višestupanjskim pristupom, koji ćemo predstaviti u nastavku.

 

#1. Prikupljanje poslovnih zahtjeva

Prva faza svakog procesa testiranja uključuje prikupljanje zahtjeva. Testeri moraju imati konsenzus o tome što ETL proces treba isporučiti. Neka pitanja na koja bi trebalo odgovoriti u ovoj ranoj fazi su stvari poput:

  • Kako će se podaci koristiti?
  • Koji su izlazni formati potrebni?
  • Kakva su očekivanja u pogledu učinka?
  • Koji propisi, zakoni ili politike tvrtke reguliraju korištenje podataka?

Savjet stručnjaka:

Iako je pridržavanje zahtjeva obavezno, ETL ispitivači trebali bi koristiti svoje znanje i stručnost kako bi proaktivno tražili potencijalne probleme, nedosljednosti ili pogreške u ranoj fazi procesa. Mnogo je lakše i daleko manje vremena potrebno rano identificirati i otkloniti probleme.

 

#2. Identificiranje i provjera izvora podataka

ETL je izvlačenje podataka iz različitih izvora podataka, kao što su ERP ili CRM alati, aplikacije, druge baze podataka, proračunske tablice i tako dalje. Ispitivači moraju potvrditi da su traženi podaci dostupni, da su ispravno strukturirani i da imaju dovoljnu kvalitetu za upotrebu prema namjeni.

Savjet stručnjaka:

Izvorni podaci u sustavima stvarnog svijeta obično su zbrkani. Izrada detaljnih izvješća o profiliranju podataka ključna je u ovoj fazi kako biste osigurali da identificirate vrijednosti koje nedostaju, probleme s formatom, anomalije i druge nedosljednosti koje želite držati podalje od logike transformacije.

 

#3. Napišite test slučajeve

Uz poslovne zahtjeve i izvješća o profiliranju podataka u ruci, vrijeme je za izradu testnih slučajeva koji su vam potrebni za provjeru ETL procesa. Testni slučajevi trebaju uključivati ​​funkcionalne testove, kao i rubne slučajeve i sva područja za koja ste identificirali da nose visok rizik od kvara.

Savjet stručnjaka:

Testiranje pojedinačnih transformacija je dobro, ali bolja je izrada testnih slučajeva koji razumiju kako podaci utječu dok se prenose kroz cijeli ETL cjevovod.

 

#4. Izvođenje testnih slučajeva

Sada je vrijeme za primjenu vaših testnih slučajeva. Ispitivači bi trebali dati sve od sebe da simuliraju stvarne uvjete ili, gdje je to moguće, koriste stvarne uvjete.

Savjet stručnjaka:

Ovdje su neophodni alati za testiranje automatizacije ETL-a. Sposobnost izrade dosljednih i ponovljivih testova štedi ogromnu količinu vremena i truda. Štoviše, ETL testiranje stalni je zahtjev kako se izvori podataka ažuriraju ili se unose promjene u sam ETL proces.

 

#5. Generiraj izvješća

Nakon što ste izvršili svoje testove, morate vjerno dokumentirati svoje nalaze. Zabilježite svoje rezultate i uključite:

  • Uspjesi
  • Kvarovi
  • Odstupanja od očekivanja
  • Koje popravke ili promjene je potrebno napraviti

Ova će izvješća učiniti mnogo više od puke potvrde ispravnosti vašeg sustava. Oni će također dati raspored za bilo kakve popravke koje trebate izvršiti, istovremeno pružajući vitalne informacije koje su potrebne za optimizaciju ETL procesa.

Savjet stručnjaka:

Izvješća su za sve, uključujući i netehničke dionike. Nastojte smanjiti žargon i pretjerano tehničke koncepte i koristite vizualne sažetke poput grafikona, dijagrama i više za objašnjenje procesa.

 

#6. Ponovno testiranje na greške i nedostatke

Zatim morate provjeriti jesu li greške i nedostaci otkriveni tijekom izvođenja testa riješeni. Osim toga, trebali biste potvrditi da sve promjene implementirane tijekom ovog procesa nisu izazvale nove probleme.

Savjet stručnjaka:

Regresijsko testiranje ključno je u ovoj fazi jer je ETL proces složen i međusobno povezan. Jedan popravak može rezultirati nenamjernim i potpuno neočekivanim posljedicama u cijelom ETL procesu.

 

#7. Završna izvješća

Konačna izvješća daju detaljan sažetak procesa testiranja ETL-a. Istaknite područja uspjeha i sva područja koja zahtijevaju daljnji rad. Na kraju, donesite opću ocjenu o kvaliteti i pouzdanosti ETL podataka.

Savjet stručnjaka:

Vaše konačno izvješće nije samo vođenje evidencije. Dobro napisana i dobro strukturirana izvješća o ispitivanju postat će dio proizvodne dokumentacije i pomoći će osigurati da se ETL proces stalno poboljšava i optimizira.

 

#8. Zatvaranje izvješća

Naposljetku, nakon što su izvješća dostavljena i razumljiva različitim relevantnim dionicima, ona moraju biti službeno prihvaćena. Izvješća bi trebala priopćiti jasan plan za sve stavke koje se moraju riješiti ili daljnje radnje koje se moraju poduzeti.

Savjet stručnjaka:

Iako je zatvaranje izvješća snažan znak da je ETL proces dosegao prihvatljivu razinu, morate imati na umu da ovaj posao nikada nije dovršen. Kontinuirano poboljšanje i odgovor na promjene u izvornim podacima, hardveru ili čak poslovnim pravilima koja se razvijaju znači da je svako prihvaćanje samo prekretnica u procesu koji je u tijeku.

 

Izdvojite prednosti testiranja opterećenja transformacije

Analiza graničnih vrijednosti (BVA) - vrste, procesi, alati i više!

Sveobuhvatan postupak testiranja ETL-a neophodan je za timove i proizvode koji se oslanjaju na analizu podataka. Pogledajmo prednosti koje možete otključati kada se posvetite pristupu ETL testiranju.

 

1. Točnost i cjelovitost podataka

Temeljni koncept ETL validacije osigurava da dobijete čiste i pouzdane podatke u svoje skladište podataka. Pravi pristup ETL testiranju znači:

  • Ne gubite podatke tijekom ekstrakcije
  • Vaše transformacije ne sadrže pogreške
  • Podaci dolaze do ciljnog sustava onako kako ste namjeravali.

 

2. Ušteda vremena i novca

ETL testiranje skladišta podataka važno je jer rano otkriva pogreške. Daleko je poželjnije rano identificirati i eliminirati probleme s podacima nego rješavati probleme kada konj pobjegne iz staje. Prema Gartneru, podaci loše kvalitete koštaju timove u prosjeku 13 milijuna dolara svake godine . Započnite ETL testiranje ranije i uštedjet ćete vrijeme i novac.

 

3. Izvedba

Loši ETL procesi mogu ometati vaše podatkovne sustave i smanjiti kvalitetu vaše analitike, izvješćivanja i donošenja odluka. Dobar postupak ETL testiranja pomaže vam da ostanete na pravom putu identificirajući uska grla u podacima i druga područja koja trebaju poboljšanja.

 

4. Sukladnost

Za financijske institucije i pružatelje zdravstvenih usluga postoje stroga pravila upravljanja podacima. Neispravno rukovanje i upravljanje podacima može dovesti do opoziva licenci ili visokih novčanih kazni. ETL testiranje pomaže osigurati da ostanete unutar granica usklađenosti i zaštitite osjetljive informacije.

 

5. Bolje donošenje odluka

Što su vaši podaci točniji i pouzdaniji, to možete biti sigurniji u odluke koje se temelje na podacima. ETL testiranje osigurava da možete računati na sadržaj u vašem skladištu podataka koji će vam pružiti uvide koji su vam potrebni da napravite prave korake.

 

Izazovi povezani s ETL testiranjem

izazovi-opterećenje-testiranje

Osiguravanje ispravnosti vašeg podatkovnog cjevovoda bitno je, ali dolazi s određenim složenostima. Istražimo izazove povezane s pouzdanim provjerama kvalitete ETL podataka.

 

1. Količina i složenost podataka

Dobar postupak testiranja ETL-a znači rad s velikim količinama različitih vrsta podataka, od strukturiranih do nestrukturiranih. Ova varijacija podataka može brzo postati složena i teška za upravljanje.

 

2. Ovisnost o izvornom sustavu

Kao što smo gore naveli, ETL testiranje služi za osiguravanje glatkog cjevovoda od izvora do cilja. Međutim, kvaliteta izlaza uvelike ovisi o kvaliteti ulaza. Promjene u izvornoj izlaznoj shemi, formatu ili kvaliteti mogu uzrokovati pogreške ETL testa koje nije uvijek lako dijagnosticirati.

IS YOUR COMPANY IN NEED OF

ENTERPRISE LEVEL

TASK-AGNOSTIC SOFTWARE AUTOMATION?

 

3. Transformacijske složenosti

Izgradnja logike za transformacije podataka je specijalistički pothvat. Primjena poslovnih pravila i čišćenje ili ponovno formatiranje podataka je složeno, a provjera kvalitete tih transformacija nije uvijek jednostavna.

 

4. Zahtjevi za smjenom

Svi testeri poznaju bol brzog razvoja poslovnih zahtjeva. ETL proces je dinamičan prostor, kao i ETL testiranje. Kako se poslovne uloge ažuriraju i mijenjaju, testeri moraju prilagoditi testne slučajeve i osigurati optimizaciju performansi baze podataka.

 

5. Ograničenja testnog okruženja

Pokretanje punog proizvodnog okruženja za ETL testiranje je složeno i skupo. Međutim, testna okruženja manjih razmjera neće uvijek pružiti pravu provjeru valjanosti jer ne ponavljaju način na koji rukovanje velikim količinama podataka može rezultirati uskim grlima u izvedbi.

 

ETL savjeti i najbolje prakse

Kontrolni popis za testiranje softvera

Za svladavanje ETL testiranja potrebno je vrijeme. Evo nekoliko savjeta koji će vam pomoći na vašem putu.

 

#1. Kontinuirano testiranje

ETL testiranje nije jednokratna stvar. To je izgled za osiguravanje podataka dobre kvalitete koje morate izvoditi i kontinuirano nadzirati. ETL QA tester posao je s punim radnim vremenom u tvrtkama koje se s razlogom oslanjaju na alate za poslovnu inteligenciju.

 

#2. Nijedan ETL tester nije otok

Dok ETL testiranje ima pristup crne kutije, ETL QA inženjeri bi trebali surađivati ​​sa dionicima, administratorima baza podataka i programerima koji grade ETL logiku ako žele dizajnirati smislene testove koji uistinu potvrđuju ETL proces.

 

#3. Čvrsta dokumentacija je kritična.

Ispravna i detaljna dokumentacija, uključujući preslikavanja od izvora do cilja i zapis o poreklu podataka, vitalna je za utvrđivanje gdje su se pojavile pogreške u cjevovodu podataka.

 

#4. Automatizirajte što je više moguće

Ovo je možda najvažnija točka. Sveobuhvatno ETL testiranje zahtijeva mnogo resursa. To je također proces koji je u tijeku, što znači da zahtijeva puno ručnog rada u redovitim intervalima. Kao takvo, ETL testiranje je savršen posao za softver za automatizaciju testiranja i RPA alate.

 

Najbolji ETL alati za testiranje automatizacije

ZAPTEST RPA + paket za automatizaciju testiranja

Do sada bi trebalo biti jasno da testiranje automatizacije ETL-a ima značajnu prednost za timove za testiranje u smislu izvlačenja maksimuma iz vaših resursa.

Srećom, na tržištu postoji nekoliko kvalitetnih alata za testiranje ETL-a. Svaki alat ima svoje prednosti i nedostatke, sa značajkama i funkcionalnostima koje će odgovarati različitim zahtjevima.

Odabir pravog alata ovisi o nekoliko različitih čimbenika, uključujući:

  • Složenost vašeg ETL procesa i poslovne logike
  • Količina podataka koje prenosite
  • Prisutnost ili koncentracija nestrukturiranih podataka u vašem ETL procesu
  • Tehnička kompetencija i skupovi vještina vaših ispitivača
  • Vaš proračun.

Pogledajmo 5 najboljih ETL alata za testiranje.

 

#5. QuerySurge

 

QuerySurge je alat za ETL testiranje temeljen na pretplati s naglaskom na kontinuirano testiranje. Podržava kombinacije izvorne i ciljne baze podataka, nudi snažne mogućnosti automatizacije i izgrađen je za velike, složene potrebe skladištenja podataka.

Korisničko sučelje je užitak koristiti, a njegove mogućnosti izvješćivanja su izvrsne. Međutim, neki korisnici žalili su se na skupe i nejasne cijene QuerySurgea, dok su drugi kritizirali njegovu nejednostavnost i strmu krivulju učenja za neiskusne korisnike.

 

#4. iCEDQ

iCEDQ je kvalitetan alat za testiranje podataka i praćenje kvalitete podataka. Nudi testiranje temeljeno na pravilima i zanimljivo otkrivanje pogrešaka uz pomoć ML-a. Praćenje, izvješćivanje i vizualizacija posebno su jake strane za iCEDQ, što ga čini dobrim alatom za tvrtke s kritičnim zahtjevima za usklađenošću podataka i regulatornim zahtjevima.

Ipak, implementacija alata u složene ETL krajolike jedan je od iCEDQ-ovih najznačajnijih nedostataka. Osim toga, korisničko sučelje je prilično složeno i neće odgovarati manje tehničkim timovima.

 

#3. RightData

RightData je alat prilagođen korisniku koji se može pohvaliti snažnim mogućnostima bez kodiranja za ETL testiranje i provjeru valjanosti podataka. Alat je super fleksibilan i radi u različitim bazama podataka i skladištima podataka u oblaku. S nizom unaprijed izrađenih predložaka za testiranje, vrhunskim mogućnostima vizualizacije i besprijekornom integracijom s alatima za tijek rada, jasno je zašto je RightData stekao popularnost posljednjih godina.

Međutim, dok RightData ima mnoge poželjne karakteristike, može biti skup ako trebate testirati mnogo ETL procesa. Iako se temelji na pretplati, cijene mogu brzo eskalirati s visokim razinama upotrebe podataka i dodatnim značajkama. U usporedbi sa ZAPTEST-ovim predvidljivim paušalnim modelom određivanja cijena i neograničenim licencama, čini se da RightDataov pristup kažnjava rastuće ili rastuće tvrtke.

 

#2. Velika OCJENA

BiG EVAL odličan je izbor za složene ETL sustave i implementacije naslijeđenih skladišta. Koristi provjeru valjanosti podataka temeljenu na pravilima i ima moćne mogućnosti profiliranja podataka, što ga čini dobrim izborom za ETL testiranje. BiG EVAL također pruža korisnicima sjajne mogućnosti automatizacije za dizajniranje i planiranje testova, a u kombinaciji s izvrsnim mogućnostima izvješćivanja i vizualizacije, tu su i najopsežniji alati za ETL testiranje.

Ipak, implementacija BiG EVAL-a još je veći posao. U usporedbi s alatima bez kodiranja kao što je ZAPTEST, sučelje se može činiti pomalo staromodnim. Važno je napomenuti da je ETL testiranje samo jedan od slučajeva korištenja BiG EVAL-a, pa bi se njegove cijene temeljene na licenci mogle pokazati previsokim za neke timove ako plaćate za značajke i funkcije koje vam nisu nužno potrebne.

 

#1. ZAPTEST: Izbor br.1 za ETL testiranje

Iako ZAPTEST nije namjenski alat za testiranje ETL-a, nudi fleksibilnost i skalabilnost za pomoć s nekoliko zadataka koji sačinjavaju temeljit pristup testiranju ETL-a.

Kao što možete vidjeti u gornjem odjeljku Različite vrste testiranja ETL-a, testiranje ETL procesa zahtijeva provjeru valjanosti podataka, integraciju, izvedbu, funkcionalnost i regresijsko testiranje. ZAPTEST može učiniti sve ovo i više. Naši alati End-to-End testiranje i mogućnosti testiranja metapodataka ključne su značajke za osiguravanje da su vaša analitika i poslovna inteligencija spremni za isporuku rezultata i vrijednosti.

ZAPTEST također dolazi s jednim od najboljih RPA alata na tržištu . U kontekstu testiranja ETL-a, RPA može pružiti ozbiljnu vrijednost generiranjem realističnih testnih podataka, automatiziranjem ponavljajućih ručnih zadataka i pomoći vam da uvedete kontinuirano testiranje koje vam je potrebno za čvrst ETL proces.

Uz ZAPTET-ove mogućnosti bez kodiranja, munjevitu izradu testova i besprijekornu integraciju s drugim alatima poduzeća, to je sve na jednom mjestu za automatizirano ETL testiranje i još mnogo, mnogo više.

 

Završne misli

Testiranje opterećenja ekstrahirane transformacije je poput uspostavljanja odjela za kontrolu kvalitete za vaše skladište podataka. Ne brine se samo o tome jesu li podaci preneseni od izvora do cilja; također je važno osigurati da je stigao netaknut i kako se očekuje.

Kada je riječ o krizi, ako imate loše podatke, na kraju ćete donositi pogrešne odluke. Ispravno ETL testiranje ulaganje je u integritet vašeg cjelokupnog podatkovnog ekosustava. Međutim, za mnoge tvrtke, vrijeme i troškovi uključeni u ETL testiranje nešto su što si teško mogu priuštiti.

Automatizacija ETL testiranja pomaže vam da testirate brže i učinkovitije dok dugoročno štedite novac. Povećanje pokrivenosti testom i mogućnosti regresijskog testiranja mogu pomoći u povećanju integriteta vaših podataka jer možete testirati daleko veću učestalost nego da ste zapeli s ručnim testiranjem.

Štoviše, korištenje alata za testiranje automatizacije ETL-a smanjuje ljudske pogreške, dok oslobađa testere za kreativnije zadatke ili zadatke usmjerene na vrijednost. Prihvaćanje automatizacije testiranja i RPA alata kao što je ZAPTEST je jedna odluka koju nećete morati provlačiti kroz svoje alate poslovne inteligencije.

Download post as PDF

Alex Zap Chernyak

Alex Zap Chernyak

Founder and CEO of ZAPTEST, with 20 years of experience in Software Automation for Testing + RPA processes, and application development. Read Alex Zap Chernyak's full executive profile on Forbes.

Get PDF-file of this post

Virtual Expert

ZAPTEST

ZAPTEST Logo