Extract Transform Load-ի թեստավորումը, որն առավել հաճախ կոչվում է ETL թեստավորում, կարևոր գործիք է ժամանակակից բիզնես հետախուզության և տվյալների վերլուծության աշխարհում:

Թիմերը պետք է տվյալներ հավաքեն տարբեր աղբյուրներից, որպեսզի կարողանան դրանք պահել տվյալների պահեստներում կամ պատրաստել իրենց բիզնես հետախուզական գործիքների համար՝ օգնելու որակյալ որոշումների կայացմանը կամ պատկերացումներին: ETL թեստավորումն օգնում է համոզվել, որ գործընթացները, տվյալները և պատկերացումները զրոյական են և պատրաստ են աջակցելու բիզնեսին:

Եկեք ուսումնասիրենք, թե ինչ է Extract Transform Load-ի թեստավորումը և ինչպես է այն աշխատում, նախքան ETL թեստավորման համար օգտագործվող տարբեր մոտեցումների և գործիքների մասին կիսվելը:

 

Ինչ է Extract-Transform-Load,

և ինչպես է այն աշխատում

Extract-Transform-Load (ETL) կարևոր հայեցակարգ է տվյալների պահեստավորման և վերլուծության մեջ: Փաստորեն, ETL-ը նկարագրում է բազմաթիվ աղբյուրներից տվյալների հավաքագրման և տվյալների պահեստում կամ տվյալների լճում դրանք կենտրոնացնելու գործընթացը:

Եկեք բաժանենք ETL գործընթացը իր բաղկացուցիչ մասերի, որպեսզի կարողանաք այն ավելի հստակ հասկանալ:

 

1. Քաղվածք:

Տվյալները քաղված են տարբեր աղբյուրներից: Այս աղբյուրները կարող են լինել գոյություն ունեցող տվյալների բազա, ERP կամ CRM հավելված, աղյուսակներ, վեբ ծառայություններ կամ տարբեր ֆայլեր:

 

2. Փոխակերպում.

Տվյալների արդյունահանումից հետո դուք պետք է փոխակերպեք դրանք այնպես, որ դրանք հարմար լինեն պահպանման կամ վերլուծության համար: Գործընթացը կարող է ներառել տվյալների մաքրում և նորմալացում և դրանք համապատասխան ձևաչափի փոխակերպում:

 

3. Բեռնում:

Գործընթացի վերջին մասը բաղկացած է տվյալների նպատակային համակարգում բեռնումից: Այս թիրախային համակարգը կարող է լինել տվյալների պահեստ, տվյալների լիճ կամ այլ պահեստ:

 

Թեև ETL-ը գոյություն ունի 1970-ականներից ի վեր , այն վերջերս մեծ նշանակություն է ձեռք բերել՝ շնորհիվ գործարար համայնքների ավելի լայն վստահության ամպի վրա հիմնված համակարգերի, իրական ժամանակի տվյալների, վերլուծությունների և ML/AI գործիքների վրա:

 

Ի՞նչ է ETL թեստավորումը:

ETL թեստավորումը տվյալների մշակման թեստավորման տեսակ է, որը ստուգում է, որ մեկ աղբյուրից հավաքված տվյալները ճշգրտորեն փոխանցվել են իրենց նպատակակետին: Ինչպես կկարդաք վերևում, երբ տվյալները արդյունահանվեն, դրանք պետք է փոխակերպվեն բիզնեսի պահանջներին համապատասխան: Այս փոխակերպումը երբեմն կարող է հանգեցնել տվյալների հետ կապված խնդիրների: ETL թեստավորման մոտեցումն օգնում է ապահովել տվյալների հուսալի և ճշգրիտ լինելը:

ETL թեստավորումը սև տուփի փորձարկման տեսակ է, քանի որ այն վավերացնում է փոխանակման, փոխակերպման և բեռնման գործընթացը՝ համեմատելով մուտքերը ելքերի հետ: Փաստորեն, այն կենտրոնանում է այն բանի վրա, թե ինչ է անում համակարգը՝ ի պատասխան տարբեր մուտքերի, այլ ոչ թե ինչպես է այն հասնում այդ արդյունքներին: Այնուամենայնիվ, որոշակի իրավիճակներում փորձարկողները կնայեն, թե ինչ է կատարվում տուփի ներսում, հատկապես, երբ տեղի են ունենում անսպասելի սցենարներ:

 

Ինչպես է քաղվածքը փոխակերպվում

բեռի փորձարկման աշխատանք.

Բացատրելու, թե ինչպես է աշխատում ETL թեստավորումը, ամենահեշտ ձևն այն է, որ այն բաժանվի իր բաղկացուցիչ մասերի` հանել, վերափոխել և բեռնել: Այնտեղից դուք կարող եք հասկանալ ETL վավերացման տարբեր տարրերը, նախքան փուլերը ավելի մանրակրկիտ բաժանենք:

 

1. Քաղվածք

 

ETL թեստավորումը հաստատում է, որ աղբյուրից ստացված տվյալները ճշգրիտ են և առանց սխալների: Այս գործընթացը ներառում է հիմնական արժեքի ճշգրտության ստուգում և տվյալների ամբողջականության ապահովում:

Գործընթացի մեկ այլ մասը ներառում է տվյալների պրոֆիլավորում: Այս գործընթացը արդյունավետորեն բաղկացած է աղբյուրի տվյալների կառուցվածքը, բովանդակությունը և որակը հասկանալուց: Այստեղ գաղափարն այն է, որ դուք կարող եք բացահայտել ցանկացած անոմալիա, անհամապատասխանություն կամ քարտեզագրման հնարավոր խնդիրներ:

 

2. Փոխակերպել

 

Գործընթացի հաջորդ մասը ուսումնասիրում է տվյալների փոխակերպման կանոնների խիստ պահպանումը: Այստեղ հիմնական մոտեցումներից մեկը ներառում է փոխակերպման տրամաբանության փորձարկումն ընդդեմ կանոնակարգերի, օրենքների և բիզնեսի այլ կանոնների:

Այստեղ տիպիկ թեստերից մի քանիսը ներառում են ստուգել, ​​թե արդյոք տվյալները վերածվում են սպասվող ձևաչափերի, արդյոք հաշվարկները ճշգրիտ են, և ստուգում, թե արդյոք որոնումները կապում են տարրերը տվյալների հավաքածուների միջև:

Հաշվի է առնվում նաև տվյալների որակը: Փորձարկողները պետք է գտնեն և հեռացնեն ձևաչափման անհամապատասխանություններն ու կրկնօրինակները և լուծեն ցանկացած հակասական տվյալներ՝ կիրառելով տվյալների մաքրման գործընթացները:

Վերջապես, ընդհանուր կատարողականը նույնպես փորձարկվում է պարզելու համար, թե ինչպես է ETL գործընթացի վրա ազդում տվյալների մեծ ծավալը:

 

3. Բեռնել

 

Ի վերջո, երբ տվյալները բեռնվում են տվյալների պահեստում, տվյալների լճում կամ այլ վերջնական թիրախում, փորձարկողները պետք է ստուգեն՝ արդյոք դրանք ամբողջական են, ճշգրիտ և ներկայացված են ճիշտ ձևաչափով:

Համեմատությունները կատարվում են՝ ստուգելու համար, որ աղբյուրի, բեմադրության տարածքի և թիրախների միջև որևէ տվյալ չի կորել կամ վնասվել:

Վերջապես, աուդիտի ուղիներն ուսումնասիրվում են՝ հետևելու համար, որ գործընթացը հետևում է ցանկացած փոփոխությանը, որը տեղի է ունենում ETL գործընթացի ընթացքում և ստուգելու, թե արդյոք առկա են պատմություն և մետատվյալներ:

Այս վերը նշված բաժինը պետք է ձեզ հիմնական վերահսկողություն տա, թե ինչպես են կատարվում ETL տվյալների որակի ստուգումները: Դուք նկատում եք, որ թեստերը տեղի են ունենում տվյալների փոխանցման յուրաքանչյուր փուլում, քանի որ դա որոշակի խնդիրներ հայտնաբերելու և լուծելու լավագույն միջոցն է:

Այնուամենայնիվ, ETL թեստավորման հասկացությունների ավելի խորը հասկանալու համար դուք պետք է ուսումնասիրեք ETL թեստավորման տարբեր տեսակները և դրանց կիրառման փուլերը: Հետևյալ երկու բաժինները կտրամադրեն այս տեղեկատվությունը և կօգնեն ձեզ տրամադրել ձեզ անհրաժեշտ ամբողջական պատկերը:

 

ETL թեստավորման տարբեր տեսակներ

ETL թեստավորման մեջ կան բազմաթիվ տարբեր տեսակի վավերացումներ: Դրանք օգտագործվում են տարբեր սցենարներում և նպատակների լայն շրջանակի համար: Եկեք ուսումնասիրենք ETL թեստավորման տեսակները և որտեղ և երբ դուք պետք է օգտագործեք դրանք:

 

1. Աղբյուրի տվյալների վավերացման փորձարկում

 

Կարևորությունը:

Աղբյուրի տվյալների վավերացման փորձարկումն ապահովում է, որ սկզբնաղբյուրի տվյալները բարձրորակ և համահունչ են՝ նախքան վերափոխման համար արդյունահանվելը:

Ինչ է այն ստուգում.

• Արդյո՞ք տվյալները համապատասխանում են բիզնեսի կանոններին:
• Արդյո՞ք տվյալների տեսակները և ձևաչափերը համապատասխանում են սպասելիքներին:
• Արդյո՞ք տվյալները համապատասխանում են վավեր միջակայքերին:
• Կա՞ն զրոյական կամ բացակայող արժեքներ անսպասելի վայրերում:

 

2. Աղբյուրը նպատակային տվյալների համադրման փորձարկում

 

Կարևորությունը:

Այս տեսակի թեստավորումը հաստատում է, թե արդյոք որոշակի աղբյուրից բոլոր տվյալները արդյունահանվում, փոխակերպվում և բեռնվում են թիրախային համակարգում:

Ինչ է այն ստուգում.

• Տվյալները կորցրե՞լ են ETL գործընթացի ընթացքում:
• Արդյո՞ք տվյալները կրկնօրինակվել են ETL գործընթացի ընթացքում:

 

3. Տվյալների փոխակերպման փորձարկում

 

Կարևորությունը:

Տվյալների փոխակերպումները կարող են ներառել շատ տարբեր բաներ, ինչպիսիք են ձևաչափի փոփոխությունները, հաշվարկները, ագրեգացիաները և այլն: Տվյալների փոխակերպման փորձարկումը ստուգում է, թե արդյոք փոխակերպումները կատարվել են այնպես, ինչպես նախատեսված էր:

Ինչ է այն ստուգում.

• Արդյո՞ք տվյալները վերափոխումներից հետո սպասվում էին:
• Տրանսֆորմացիաների ժամանակ բիզնես տրամաբանությունը ճի՞շտ է ներդրվել։
• Արդյո՞ք փոխակերպման ընթացքում կատարված հաշվարկները ճիշտ արդյունք են տվել:

4. Տվյալների վավերացման փորձարկում

Կարևորությունը:

Ստուգում է, թե արդյոք վերջնական տվյալները համապատասխանում են փոխակերպված բիզնեսի պահանջներին:

Ինչ է այն ստուգում.

• Տվյալների որակի չափանիշները (այսինքն՝ ճշգրտությունը, ամբողջականությունը) պահպանվու՞մ են:
• Արդյո՞ք պահպանվում են բիզնեսի կանոնները:

 

5. ETL ռեֆերենցիալ ամբողջականության թեստավորում

 

Կարևորությունը:

Վավերացնում է, որ սկզբնական տվյալների աղյուսակների միջև փոխհարաբերությունները հավատարմորեն վերարտադրվել են թիրախային տվյալների մեջ:

Ինչ է այն ստուգում.

• Արդյո՞ք տվյալների օտարերկրյա բանալիները համընկնում են իրենց համապատասխան հիմնական բանալիների հետ:
• Արդյո՞ք երեխայի և ծնողի աղյուսակի հարաբերությունները պահպանվում են ETL-ից հետո:

 

6. Ինտեգրման թեստավորում

 

Կարևորություն:

Ինտեգրման թեստերը հաստատում են, թե արդյոք ETL գործընթացը ինտեգրվում և գործում է ավելի մեծ տվյալների էկոհամակարգում:

Ինչ է այն ստուգում.

• Արդյո՞ք ծայրից ծայր տվյալների հոսքերը սահուն են աշխատում:
• Որքանո՞վ է ETL գործընթացը փոխազդում այլ համակարգերի հետ, ինչպիսիք են աղբյուրը, թիրախը կամ ներքևում գտնվող այլ հավելվածները, որոնք հիմնված են տվյալների վրա:

 

7. Կատարման փորձարկում

 

Կարևորությունը:

ETL-ի կատարողականի թեստավորումը գնահատում է, թե որքան արդյունավետ է ETL գործընթացը, երբ դրվում է ճնշման տակ, օրինակ՝ ծանր բեռի:

Ինչ է այն ստուգում.

• Արդյո՞ք ETL մշակման ժամանակը համապատասխանում է բիզնեսի պահանջներին կամ հենանիշերին:
• Կարո՞ղ է ETL գործընթացի մասշտաբը ի պատասխան տվյալների ծավալների մեծացման:
• Արդյո՞ք ETL գործընթացն ունի ռեսուրսների որևէ սահմանափակում կամ խոչընդոտներ, որոնք պետք է լուծվեն:

 

8. Ֆունկցիոնալ փորձարկում

 

Կարևորությունը:

Ֆունկցիոնալ թեստավորումը հաստատում է, թե արդյոք ETL գործընթացը համապատասխանում է ծրագրի պահանջներին օգտագործողի տեսանկյունից:

Ինչ է այն ստուգում.

• Արդյո՞ք արդյունքները համահունչ են հայտարարված բիզնես պահանջներին:
• Արդյո՞ք հաշվետվությունները ճշգրիտ արդյունքներ են տալիս:
• Արդյո՞ք վահանակները ցույց են տալիս սպասվող տվյալները:

 

9. Ռեգրեսիայի թեստավորում

 

Կարևորությունը:

ETL գործընթացները խիստ բարդ են՝ բազմաթիվ փոխկապակցված տվյալների հետ: Նույնիսկ գործընթացի փոքր փոփոխությունները կարող են ազդել աղբյուրի արտադրանքի վրա: Հետադարձ փորձարկումը կենսական նշանակություն ունի այս անսպասելի արդյունքները բացահայտելու համար:

Ինչ է այն ստուգում.

• Արդյո՞ք կոդի կամ հիմքում ընկած տվյալների փոփոխությունները հանկարծակի բացասական հետևանքներ են առաջացնում:
• Արդյո՞ք փոփոխությունները ցանկալի ազդեցություն ունեցան ETL գործընթացի բարելավման վրա:

 

Հարկ է նշել, որ մենք կարող ենք ներառել Unit Testing-ը այս ցանկում: Այնուամենայնիվ, փոխարենը մենք ներառել ենք այն բաղկացուցիչ մասերը, որոնք կընդգրկի միավորի թեստավորումը, ինչպիսիք են Աղբյուրի վավերացման փորձարկումը, տվյալների աղբյուրը թիրախային տվյալների համադրման փորձարկումը և այլն:

 

ETL թեստավորման 8 փուլեր

8 փորձագիտական ​​խորհուրդ հաջողության համար

Լավ, հիմա, երբ դուք հասկանում եք ETL թեստավորման տարբեր տեսակների վավերացում, ժամանակն է բոլորը միասին դնել: ETL թեստավորումը սովորաբար իրականացվում է բազմաստիճան մոտեցմամբ, որը մենք կներկայացնենք ստորև:

 

#1. Բիզնեսի պահանջների հավաքում

Ցանկացած փորձարկման գործընթացի առաջին փուլը ներառում է պահանջների հավաքում: Փորձարկողները պետք է կոնսենսուս ունենան այն մասին, թե ինչ է նախատեսվում իրականացնել ETL գործընթացը: Որոշ հարցեր, որոնց պետք է պատասխանել այս վաղ փուլում, հետևյալն են.

• Ինչպե՞ս են օգտագործվելու տվյալները:
• Ի՞նչ ելքային ձևաչափեր են պահանջվում:
• Որո՞նք են կատարողականի ակնկալիքները:
• Ի՞նչ կանոնակարգեր, օրենքներ կամ ընկերության քաղաքականություններ են կարգավորում տվյալների օգտագործումը:

Փորձագետի հուշում.

Թեև պահանջներին հետևելը պարտադիր է, ETL թեստավորողները պետք է օգտագործեն իրենց գիտելիքներն ու փորձը՝ գործընթացի սկզբում ակտիվորեն փնտրելու հնարավոր խնդիրները, անհամապատասխանությունները կամ սխալները: Խնդիրները վաղ հայտնաբերելն ու վերացնելը շատ ավելի հեշտ է և շատ ավելի քիչ ժամանակատար:

 

#2. Տվյալների աղբյուրների նույնականացում և վավերացում

ETL-ը տվյալների տարբեր աղբյուրներից տվյալների դուրսբերումն է, ինչպիսիք են ERP կամ CRM գործիքները, հավելվածները, այլ տվյալների բազաները, աղյուսակները և այլն: Փորձարկողները պետք է հաստատեն, որ պահանջվող տվյալները հասանելի են, ճիշտ են կառուցված և ունեն բավարար որակ՝ նախատեսված օգտագործման համար:

Փորձագետի հուշում.

Աղբյուրի տվյալները իրական աշխարհի համակարգերում սովորաբար խառնաշփոթ են: Մանրակրկիտ տվյալների պրոֆիլավորման հաշվետվությունների պատրաստումը կարևոր է այս փուլում՝ ապահովելու համար, որ դուք բացահայտեք բացակայող արժեքները, ձևաչափի խնդիրները, անոմալիաները և այլ անհամապատասխանությունները, որոնք դուք ցանկանում եք զերծ պահել փոխակերպման տրամաբանությունից:

 

#3. Գրեք թեստի դեպքեր

Ձեռքի տակ ունենալով բիզնեսի պահանջները և տվյալների պրոֆիլավորման հաշվետվությունները, ժամանակն է ստեղծել փորձարկման դեպքեր, որոնք ձեզ անհրաժեշտ են ETL գործընթացը ստուգելու համար: Փորձարկման դեպքերը պետք է ներառեն ֆունկցիոնալ թեստեր, ինչպես նաև եզրային պատյաններ և ցանկացած տարածք, որը դուք հայտնաբերել եք որպես ձախողման բարձր ռիսկ:

Փորձագետի հուշում.

Մեկ փոխակերպումների փորձարկումը լավ է, բայց ավելի լավ է կառուցել թեստային դեպքեր, որոնք հասկանում են, թե ինչպես են ազդում տվյալների վրա, քանի որ դրանք փոխանցվում են ամբողջ ETL խողովակաշարով:

 

#4. Փորձարկման դեպքերի իրականացում

Այժմ ժամանակն է կիրառել ձեր փորձարկման դեպքերը: Փորձարկողները պետք է ամեն ինչ անեն իրական պայմանները մոդելավորելու կամ, հնարավորության դեպքում, իրական պայմաններն օգտագործելու համար:

Փորձագետի հուշում.

ETL ավտոմատացման փորձարկման գործիքներն այստեղ կարևոր են: Հետևողական և վերարտադրելի թեստեր ստեղծելու ունակությունը խնայում է հսկայական ժամանակ և ջանք: Ավելին, ETL թեստավորումը մշտական ​​պահանջ է, քանի որ տվյալների աղբյուրները թարմացվում են կամ փոփոխություններ են կատարվում հենց ETL գործընթացում:

 

#5. Ստեղծեք հաշվետվություններ

Երբ դուք կատարել եք ձեր թեստերը, դուք պետք է հավատարմորեն փաստաթղթավորեք ձեր բացահայտումները: Նշեք ձեր արդյունքները և ներառեք.

• Հաջողություններ
• Անհաջողություններ
• Սպասումներից շեղումներ
• Ինչ ուղղումներ կամ փոփոխություններ պետք է արվեն

Այս հաշվետվությունները շատ ավելին կանեն, քան պարզապես հաստատեն ձեր համակարգի առողջությունը: Նրանք նաև կտրամադրեն ժամանակացույցը ցանկացած ուղղումների համար, որոնք դուք պետք է անեք՝ միաժամանակ տրամադրելով կարևոր տեղեկատվություն, որն անհրաժեշտ է ETL գործընթացը օպտիմալացնելու համար:

Փորձագետի հուշում.

Հաշվետվությունները բոլորի համար են, ներառյալ ոչ տեխնիկական շահագրգիռ կողմերի համար: Ձգտեք նվազեցնել ժարգոնը և չափազանց տեխնիկական հասկացությունները և օգտագործեք տեսողական ամփոփագրեր, ինչպիսիք են գրաֆիկները, գծապատկերները և ավելին՝ գործընթացը բացատրելու համար:

 

#6. Կրկնակի փորձարկում վրիպակների և թերությունների համար

Հաջորդը, դուք պետք է ստուգեք, որ թեստի կատարման ընթացքում հայտնաբերված սխալներն ու թերությունները լուծված են: Բացի այդ, դուք պետք է հաստատեք, որ այս գործընթացի ընթացքում իրականացված ցանկացած փոփոխություն նոր խնդիրներ չի առաջացրել:

Փորձագետի հուշում.

Ռեգրեսիոն փորձարկումն այս փուլում շատ կարևոր է, քանի որ ETL գործընթացը բարդ է և փոխկապակցված: Մեկ ուղղումը կարող է հանգեցնել չնախատեսված և բոլորովին անսպասելի հետևանքների ETL գործընթացում:

 

#7. Վերջնական հաշվետվություններ

Վերջնական հաշվետվությունները ներկայացնում են ETL թեստավորման գործընթացի մանրամասն ամփոփում: Նշեք հաջողության ոլորտները և ցանկացած ոլորտներ, որոնք պահանջում են հետագա աշխատանք: Վերջապես, ընդհանուր վճիռ կայացրեք ETL տվյալների որակի և հուսալիության վերաբերյալ:

Փորձագետի հուշում.

Ձեր վերջնական հաշվետվությունը պարզապես հաշվառում չէ: Լավ գրված և լավ կառուցվածքային թեստային հաշվետվությունները կդառնան արտադրության փաստաթղթերի մի մասը և կօգնեն ապահովել, որ ETL գործընթացը մշտապես բարելավվի և օպտիմալացվի:

 

#8. Հաշվետվությունների փակում

Ի վերջո, երբ զեկույցները ներկայացվեն և հասկանան տարբեր շահագրգիռ կողմերի կողմից, դրանք պետք է պաշտոնապես ընդունվեն: Հաշվետվությունները պետք է հաղորդեն հստակ պլան ցանկացած հարցի համար, որը պետք է լուծվի կամ հետագա գործողությունները, որոնք պետք է ձեռնարկվեն:

Փորձագետի հուշում.

Թեև հաշվետվությունները փակելը ուժեղ նշան է, որ ETL գործընթացը հասել է ընդունելի մակարդակի, դուք պետք է հիշեք, որ այս աշխատանքն իրականում երբեք չի արվում: Շարունակական բարելավումը և արձագանքը աղբյուրի տվյալների, ապարատային կամ նույնիսկ զարգացող բիզնես կանոնների փոփոխություններին նշանակում է, որ ցանկացած ընդունում ուղղակի կարևոր իրադարձություն է շարունակական գործընթացում:

 

Արտահանեք փոխակերպման բեռնվածության փորձարկման առավելությունները

Համապարփակ ETL թեստավորման գործընթացը կարևոր է թիմերի և արտադրանքների համար, որոնք ապավինում են տվյալների վերլուծությանը: Եկեք նայենք այն առավելություններին, որոնք կարող եք բացել, երբ ստանձնեք ETL թեստավորման մոտեցումը:

 

1. Տվյալների ճշգրտություն և ամբողջականություն

ETL վավերացման հիմնական հայեցակարգը ապահովում է, որ դուք մաքուր և հուսալի տվյալներ ստանաք ձեր տվյալների պահեստում: ETL թեստավորման ճիշտ մոտեցումը նշանակում է.

• Դուք չեք կորցնում տվյալները արդյունահանման ընթացքում
• Ձեր փոխակերպումները սխալներ չեն պարունակում
• Տվյալները հասնում են թիրախային համակարգին, ինչպես դուք նախատեսել եք:

 

2. Խնայելով ժամանակ և գումար

Տվյալների պահեստի ETL թեստավորումը կարևոր է, քանի որ այն վաղ է բռնում սխալները: Շատ ավելի ցանկալի է տվյալների հետ կապված խնդիրները վաղ հայտնաբերել և վերացնել, քան շտկել խնդիրները, երբ ձին դուրս է եկել ախոռից: Ըստ Gartner-ի, վատ որակի տվյալները թիմերին ամեն տարի արժենում են միջինը 13 միլիոն դոլար : Սկսեք ETL թեստավորումը վաղ, և դուք կխնայեք ժամանակ և գումար:

 

3. Կատարում

Վատ ETL գործընթացները կարող են խանգարել ձեր տվյալների համակարգերին և նվազեցնել ձեր վերլուծության, հաշվետվությունների և որոշումների կայացման որակը: ETL թեստավորման լավ գործընթացն օգնում է ձեզ ուղու վրա պահել՝ բացահայտելով տվյալների խցանումները և բարելավման կարիք ունեցող այլ ոլորտները:

 

4. Համապատասխանություն

Ֆինանսական հաստատությունների և առողջապահական ծառայություններ մատուցողների համար տվյալների կառավարման խիստ կանոններ կան: Տվյալները պատշաճ կերպով չմշակելը և կառավարելը կարող է հանգեցնել լիցենզիաների չեղյալ հայտարարման կամ ծանր տուգանքների: ETL թեստավորումն օգնում է ապահովել, որ դուք մնաք համապատասխանության սահմաններում և պաշտպանեք զգայուն տեղեկատվությունը:

 

5. Ավելի լավ որոշումներ կայացնել

Որքան ճշգրիտ և հուսալի լինեն ձեր տվյալները, այնքան ավելի վստահ կարող եք լինել տվյալների վրա հիմնված որոշումների վերաբերյալ: ETL թեստավորումն ապահովում է, որ դուք կարող եք հույս դնել ձեր տվյալների պահեստի բովանդակության վրա՝ ճիշտ քայլեր անելու համար անհրաժեշտ պատկերացումներն ապահովելու համար:

 

ETL թեստավորման հետ կապված մարտահրավերները

Ձեր տվյալների խողովակաշարի առողջությունն ապահովելը կարևոր է, բայց այն ունի որոշ բարդություններ: Եկեք ուսումնասիրենք ETL տվյալների որակի ամուր ստուգման հետ կապված մարտահրավերները:

 

1. Տվյալների ծավալը և բարդությունը

Լավ ETL թեստավորման գործընթացը նշանակում է գործ ունենալ տարբեր տեսակի տվյալների մեծ ծավալների հետ, որոնք տատանվում են կառուցվածքայինից մինչև չկառուցված: Տվյալների այս տատանումները կարող են արագ դառնալ բարդ և դժվար կառավարելի:

 

2. Աղբյուրի համակարգի կախվածությունը

Ինչպես վերը նկարագրեցինք, ETL թեստավորումն ուղղված է աղբյուրից թիրախ խողովակաշարի սահուն ապահովմանը: Այնուամենայնիվ, արտադրանքի որակը մեծապես կախված է ներդրման որակից: Աղբյուրի ելքային սխեմայի, ձևաչափի կամ որակի փոփոխությունները կարող են առաջացնել ETL թեստի ձախողումներ, որոնք միշտ չէ, որ հեշտ է ախտորոշել:

 

3. Փոխակերպման բարդություններ

Տվյալների փոխակերպումների տրամաբանության կառուցումը մասնագիտացված աշխատանք է: Բիզնեսի կանոնների կիրառումը և տվյալների մաքրումը կամ վերափոխումը բարդ է, և այդ վերափոխումների որակը ստուգելը միշտ չէ, որ հեշտ է:

 

4. Փոխանցման պահանջներ

Բոլոր փորձարկողները գիտեն արագ զարգացող բիզնես պահանջների ցավը: ETL գործընթացը դինամիկ տարածություն է, ինչպես նաև ETL թեստավորումը: Քանի որ բիզնես դերերը թարմացվում և փոխվում են, փորձարկողները պետք է հարմարեցնեն փորձարկման դեպքերը և ապահովեն տվյալների բազայի կատարողականի օպտիմալացումը:

 

5. Փորձարկման միջավայրի սահմանափակումները

ETL թեստավորման համար արտադրական լայնածավալ միջավայրի գործարկումը բարդ և թանկ է: Այնուամենայնիվ, ավելի փոքր մասշտաբի թեստային միջավայրերը միշտ չէ, որ իրական վավերացում կապահովեն, քանի որ դրանք չեն կրկնում այն ​​եղանակը, որով տվյալների հսկայական ծավալները կարող են հանգեցնել կատարողականի խցանումների:

 

ETL խորհուրդներ և լավագույն փորձը

ETL թեստավորումը ժամանակ է պահանջում տիրապետելու համար: Ահա մի քանի խորհուրդներ, որոնք կօգնեն ձեզ ձեր ճանապարհին:

 

#1. Շարունակական փորձարկում

ETL թեստավորումը միանգամյա արված բան չէ: Լավ որակի տվյալներ ապահովելու հեռանկար է, որը դուք պետք է շարունակաբար կատարեք և վերահսկեք: ETL QA փորձարկիչը լրիվ դրույքով աշխատանք է այն ընկերություններում, որոնք հիմնվում են բիզնեսի հետախուզության գործիքների վրա ինչ-որ պատճառով:

 

#2. Ոչ մի ETL փորձարկող կղզի չէ

Թեև ETL-ի փորձարկումն ունի սև տուփի մոտեցում, ETL QA ինժեներները պետք է աշխատեն շահագրգիռ կողմերի, տվյալների բազայի ադմինիստրատորների և մշակողների հետ, ովքեր կառուցում են ETL տրամաբանությունը, եթե նրանք ցանկանում են նախագծել իմաստալից թեստեր, որոնք իսկապես վավերացնում են ETL գործընթացը:

 

#3. Կարևոր է ամուր փաստաթղթերը:

Ձայնային և մանրամասն փաստաթղթերը, ներառյալ աղբյուրից թիրախ քարտեզագրումները և տվյալների տոհմի գրառումը, կենսական նշանակություն ունեն տվյալների հաղորդման մեջ սխալների հայտնաբերման համար:

 

#4. Ավտոմատացրեք հնարավորինս շատ

Սա թերևս ամենակարևոր կետն է։ Համապարփակ ETL թեստավորումը ռեսուրսների ինտենսիվ է: Դա նաև շարունակական գործընթաց է, ինչը նշանակում է, որ այն պահանջում է ձեռքով մեծ ջանքեր կանոնավոր պարբերականությամբ: Որպես այդպիսին, ETL թեստավորումը կատարյալ աշխատանք է թեստի ավտոմատացման ծրագրաշարի և ՀՀԿ գործիքների համար:

 

ETL ավտոմատացման փորձարկման լավագույն գործիքները

Մինչ այժմ պետք է պարզ լինի, որ ETL ավտոմատացման թեստը զգալի առավելություն ունի թեստավորման թիմերի համար՝ ձեր ռեսուրսներից առավելագույնը ստանալու առումով:

Բարեբախտաբար, շուկայում կան մի քանի որակյալ ETL փորձարկման գործիքներ: Յուրաքանչյուր գործիք ունի իր դրական և բացասական կողմերը՝ առանձնահատկություններով և ֆունկցիոնալությամբ, որոնք կհամապատասխանեն տարբեր պահանջներին:

Ճիշտ գործիքի ընտրությունը կախված է մի քանի տարբեր գործոններից, այդ թվում՝

• Ձեր ETL գործընթացի բարդությունը և բիզնես տրամաբանությունը
• Տվյալների ծավալը, որը դուք փոխանցում եք
• Ձեր ETL գործընթացում չկառուցված տվյալների առկայությունը կամ կենտրոնացումը
• Ձեր փորձարկողների տեխնիկական կարողությունները և հմտությունները
• Ձեր բյուջեն:

Եկեք նայենք ETL թեստավորման լավագույն 5 գործիքներին:

 

#5. QuerySurge

 

QuerySurge-ը բաժանորդագրության վրա հիմնված ETL թեստավորման գործիք է՝ շեշտը դնելով շարունակական թեստավորման վրա: Այն աջակցում է աղբյուրի և թիրախային տվյալների բազայի համակցություններին, առաջարկում է հզոր ավտոմատացման հնարավորություններ և կառուցված է տվյալների պահեստավորման մեծ, բարդ կարիքների համար:

Օգտագործողի միջերեսը հաճելի է օգտագործել, և դրա հաշվետվության հնարավորությունները հիանալի են: Այնուամենայնիվ, որոշ օգտատերեր ողբում են QuerySurge-ի թանկ և անթափանց գների համար, իսկ մյուսները քննադատում են նրա օգտատիրոջ բարեկամականության բացակայությունը և անփորձ օգտվողների համար ուսուցման կտրուկ կորը:

 

#4. iCEDQ

iCEDQ-ը տվյալների փորձարկման և տվյալների որակի մոնիտորինգի որակյալ գործիք է: Այն առաջարկում է կանոնների վրա հիմնված փորձարկում և հետաքրքիր ML-ի օգնությամբ սխալների հայտնաբերում: Հետևելը, հաշվետվությունները և վիզուալիզացումը հատկապես ուժեղ են iCEDQ-ի համար, ինչը այն լավ գործիք է դարձնում այն ​​ընկերությունների համար, որոնք ունեն կարևոր տվյալների համապատասխանություն և կարգավորող կարիքներ:

Ասել է թե, գործիքի ներդրումը բարդ ETL լանդշաֆտներում iCEDQ-ի ամենաուշագրավ թերություններից մեկն է: Բացի այդ, օգտատիրոջ ինտերֆեյսը բավականին բարդ է և չի համապատասխանում պակաս տեխնիկական թիմերին:

 

#3. RightData

RightData-ն օգտագործողի համար հարմար գործիք է, որը պարծենում է առանց կոդերի հզոր հնարավորություններով և՛ ETL թեստավորման, և՛ տվյալների վավերացման համար: Գործիքը գերճկուն է և աշխատում է տարբեր տվյալների բազաներում և ամպային տվյալների պահեստներում: Մի շարք նախապես կառուցված թեստային ձևանմուշների, վիզուալացման հիանալի հնարավորությունների և աշխատանքային հոսքի գործիքների հետ անխափան ինտեգրման շնորհիվ պարզ է, թե ինչու է RightData-ն ժողովրդականություն ձեռք բերել վերջին տարիներին:

Այնուամենայնիվ, չնայած RightData-ն ունի շատ ցանկալի բնութագրեր, այն կարող է թանկ լինել, եթե ձեզ անհրաժեշտ է փորձարկել բազմաթիվ ETL գործընթացներ: Թեև այն հիմնված է բաժանորդագրության վրա, գները կարող են արագ աճել՝ հաշվի առնելով տվյալների օգտագործման բարձր մակարդակը և լրացուցիչ հնարավորությունները: Երբ համեմատվում է ZAPTEST-ի կանխատեսելի հարթ գնագոյացման մոդելի և անսահմանափակ լիցենզիաների հետ, RightData-ի մոտեցումը կարծես թե պատժում է աճող կամ մասշտաբային ընկերություններին:

 

#2. Մեծ ԷՎԱԼ

BiG EVAL-ը հիանալի ընտրություն է բարդ ETL համակարգերի և հին պահեստային ներդրման համար: Այն օգտագործում է կանոնների վրա հիմնված տվյալների վավերացում և ունի տվյալների պրոֆիլավորման հզոր հնարավորություններ, ինչը այն դարձնում է լավ ընտրություն ETL թեստավորման համար: BiG EVAL-ը նաև տրամադրում է օգտատերերին թեստերի նախագծման և պլանավորման մեծ ավտոմատացման տարբերակներ, և երբ զուգակցվում է գերազանց հաշվետվությունների և վիզուալիզացիայի կարողությունների հետ, այն հասանելի է ETL թեստավորման ամենաընդգրկուն գործիքներով:

Ասել է թե՝ BiG EVAL-ի իրականացումն էլ ավելի մեծ աշխատանք է: Երբ համեմատում ենք ZAPTEST-ի նման առանց կոդ գործիքների հետ, ինտերֆեյսը կարող է մի փոքր հին դպրոց թվալ: Կարևոր է նշել, որ ETL թեստավորումը BiG EVAL-ի օգտագործման միայն մեկն է, ուստի դրա լիցենզիայի վրա հիմնված գնագոյացումը կարող է արգելք լինել որոշ թիմերի համար, եթե վճարում եք այն հնարավորությունների և գործառույթների համար, որոնք ձեզ խիստ անհրաժեշտ չեն:

 

#1. ZAPTEST. ETL թեստավորման թիվ 1 ընտրությունը

Թեև ZAPTEST-ը նվիրված ETL թեստավորման գործիք չէ, այն առաջարկում է ճկունություն և մասշտաբայնություն՝ օգնելու մի քանի առաջադրանքների, որոնք կազմում են ETL թեստավորման մանրակրկիտ մոտեցում:

Ինչպես տեսնում եք վերը նշված ETL թեստավորման տարբեր տեսակներ բաժնից, ETL գործընթացի փորձարկումը պահանջում է տվյալների վավերացում, ինտեգրում, կատարողականություն, ֆունկցիոնալություն և ռեգրեսիոն փորձարկում: ZAPTEST-ը կարող է անել այս ամենը և ավելին: Մեր գործիքները End-to-End Testing-ի և Metadata-ի փորձարկման հնարավորությունները հիմնական հատկանիշներն են՝ ապահովելու համար, որ ձեր վերլուծությունը և բիզնես ինտելեկտը զրոյական վիճակում են և պատրաստ են արդյունքներ և արժեքներ ներկայացնել:

ZAPTEST-ը գալիս է նաև շուկայում ՀՀԿ լավագույն գործիքներից մեկով: ETL թեստավորման համատեքստում ՀՀԿ-ն կարող է լուրջ արժեք տալ՝ ստեղծելով իրատեսական թեստային տվյալներ, ավտոմատացնելով կրկնվող մեխանիկական առաջադրանքները և օգնելով ձեզ ներկայացնել շարունակական թեստավորումը, որն անհրաժեշտ է քարքարոտ ETL գործընթացի համար:

ZAPTET-ի առանց կոդերի հնարավորությունների, կայծակնային արագ փորձարկումների ստեղծման և ձեռնարկության այլ գործիքների հետ անխափան ինտեգրման շնորհիվ այն հանդիսանում է մեկ պատուհան ավտոմատացված ETL թեստավորման և շատ ու շատ ավելին:

 

Վերջնական մտքեր

Քաղվածքի փոխակերպման բեռնվածության փորձարկումը նման է ձեր տվյալների պահեստի որակի վերահսկման բաժին հիմնելուն: Խոսքը միայն այն մասին չէ, թե արդյոք տվյալները փոխանցվել են աղբյուրից թիրախ. դա նաև ապահովում է, որ այն հասել է անձեռնմխելի և ինչպես սպասվում էր:

Ինչ վերաբերում է ճռճռությանը, եթե վատ տվյալներ ունեք, ապա կհանգեցնեք ապատեղեկացված որոշումներ կայացնելու: Ճիշտ ETL թեստավորումը ներդրում է ձեր ամբողջ տվյալների էկոհամակարգի ամբողջականության մեջ: Այնուամենայնիվ, շատ բիզնեսների համար ETL թեստավորման հետ կապված ժամանակն ու ծախսը մի բան է, որը նրանք պայքարում են իրենց թույլ տալու համար:

ETL թեստավորման ավտոմատացումը օգնում է ձեզ ավելի արագ և արդյունավետ փորձարկել՝ միաժամանակ երկարաժամկետ գումար խնայելով: Թեստի ծածկույթի և ռեգրեսիայի փորձարկման հնարավորությունների ավելացումը կարող է օգնել բարձրացնել ձեր տվյալների ամբողջականությունը, քանի որ դուք կարող եք փորձարկել շատ ավելի բարձր հաճախականությամբ, քան եթե դուք խրված լինեիք ձեռքով փորձարկումով:

Ավելին, ETL ավտոմատացման փորձարկման գործիքների օգտագործումը նվազեցնում է մարդկային սխալը, մինչդեռ փորձարկողներին ազատում է ավելի ստեղծագործական կամ արժեքային առաջադրանքների համար: Փորձարկման ավտոմատացման և ZAPTEST-ի նման ՀՀԿ-ի գործիքների ընդունումը որոշումներից մեկն է, որը ձեզ հարկավոր չի լինի օգտագործել ձեր բիզնես հետախուզական գործիքների միջոցով:

Download post as PDF