I test di Extract Transform Load, più comunemente chiamati ETL, sono uno strumento fondamentale nel mondo della moderna business intelligence e dell’analisi dei dati.

I team devono raccogliere i dati da fonti diverse per poterli archiviare nei data warehouse o prepararli per gli strumenti di business intelligence, in modo da aiutare i processi decisionali o gli approfondimenti di qualità. I test ETL aiutano a garantire che i processi, i dati e gli approfondimenti siano all’altezza e pronti a supportare l’azienda.

Analizziamo cos’è e come funziona il test Extract Transform Load prima di condividere alcuni dei diversi approcci e strumenti che si possono utilizzare per il test ETL.

 

Che cos’è l’Estrazione-Trasformazione-Caricamento,

e come funziona?

L’Extract-Transform-Load (ETL) è un concetto cruciale nel data warehousing e nell’analisi. In effetti, l’ETL descrive il processo di raccolta dei dati da più fonti e la loro centralizzazione in un data warehouse o in un data lake.

Scomponiamo il processo ETL nelle sue parti costitutive, in modo da poterlo comprendere meglio.

 

1. Estratto:

I dati vengono estratti da varie fonti. Queste fonti possono essere un database esistente, un’applicazione ERP o CRM, fogli di calcolo, servizi web o file diversi.

 

2. Trasformare:

Una volta estratti i dati, è necessario trasformarli in modo che siano adatti all’archiviazione o all’analisi. Il processo potrebbe comportare la pulizia e la normalizzazione dei dati e la loro conversione in un formato appropriato.

 

3. Carico:

L’ultima parte del processo consiste nel caricamento dei dati nel sistema di destinazione. Il sistema di destinazione può essere un data warehouse, un data lake o un altro repository.

 

Sebbene l’ETL esista fin dagli anni ’70, negli ultimi tempi ha assunto un’importanza sempre maggiore a causa del maggiore affidamento delle comunità aziendali su sistemi basati su cloud, dati in tempo reale, analisi e strumenti di ML/AI.

 

Che cos’è il test ETL?

Il test ETL è un tipo di test di elaborazione dei dati che verifica che i dati raccolti da un’origine siano stati trasmessi con precisione alla destinazione. Come si è detto, una volta estratti i dati, questi devono essere trasformati in base ai requisiti aziendali. Questa trasformazione può occasionalmente portare a problemi con i dati. Un approccio di test ETL aiuta a garantire l’affidabilità e la precisione dei dati.

Il test ETL è un tipo di test black box perché convalida il processo di scambio, trasformazione e caricamento confrontando gli input con gli output. In effetti, si concentra su ciò che il sistema fa in risposta a diversi input, piuttosto che su come ottiene tali risultati. Tuttavia, in alcune situazioni, i tester guarderanno a ciò che accade all’interno della scatola, soprattutto quando si verificano scenari inaspettati.

 

Come si trasforma l’estratto

I test di carico funzionano?

Il modo più semplice per spiegare come funziona il test ETL è dividerlo nelle sue parti costitutive: estrazione, trasformazione e caricamento. Da qui è possibile comprendere i diversi elementi della convalida dell’ETL prima di suddividere le fasi in modo più granulare.

 

1. Estratto

 

Il test ETL convalida che i dati estratti dall’origine siano accurati e privi di errori. Questo processo prevede la verifica dell’accuratezza dei valori di base e la garanzia della completezza dei dati.

Un’altra parte del processo riguarda la profilazione dei dati. Questo processo consiste nel comprendere la struttura, il contenuto e la qualità dei dati di partenza. L’idea è quella di portare alla luce eventuali anomalie, incongruenze o potenziali problemi di mappatura.

 

2. Trasformare

 

La parte successiva del processo prevede il rispetto rigoroso delle regole di trasformazione dei dati. Uno degli approcci principali consiste nel verificare la logica di trasformazione rispetto a regolamenti, leggi e altre regole aziendali.

Alcuni dei test tipici sono la verifica della conversione dei dati nei formati previsti, l’accuratezza dei calcoli e la verifica del collegamento degli elementi tra i set di dati.

Anche la qualità dei dati viene presa in considerazione. I tester devono trovare e rimuovere le incongruenze di formattazione e i duplicati e risolvere qualsiasi conflitto di dati applicando i processi di pulizia dei dati.

Infine, vengono testate anche le prestazioni complessive per scoprire come il processo ETL sia influenzato da grandi volumi di dati.

 

3. Carico

 

Infine, quando i dati vengono caricati nel data warehouse, nel data lake o in un altro obiettivo finale, i tester devono verificare che siano completi, accurati e presentati nel formato corretto.

I confronti vengono eseguiti per verificare che non vi siano dati persi o danneggiati nel percorso tra l’origine, l’area di staging e i target.

Infine, vengono esaminati gli audit trail per verificare che il processo tenga traccia di tutte le modifiche che si verificano durante il processo ETL e per verificare la presenza di cronologia e metadati.

Questa sezione dovrebbe fornire una visione di base di come vengono eseguiti i controlli di qualità dei dati ETL. Si noterà che i test vengono eseguiti in ogni fase della trasmissione dei dati, perché è il modo migliore per identificare e risolvere problemi particolari.

Tuttavia, per una comprensione più approfondita dei concetti di test ETL, è necessario esplorare i diversi tipi di test ETL e le fasi in cui vengono applicati. Le due sezioni seguenti forniranno queste informazioni e contribuiranno a fornire il quadro completo di cui avete bisogno.

 

Diversi tipi di test ETL

Esistono molti tipi diversi di convalida nei test ETL. Vengono utilizzati in diversi scenari e per un’ampia gamma di scopi. Analizziamo i tipi di test ETL e dove e quando è opportuno utilizzarli.

 

1. Test di convalida dei dati di origine

 

Importanza:

I test di convalida dei dati di origine assicurano che i dati di origine siano di alta qualità e coerenti prima di essere estratti per la trasformazione.

Cosa controlla:

• I dati sono conformi alle regole aziendali?
• I tipi e i formati dei dati corrispondono alle aspettative?
• I dati rientrano in intervalli validi?
• Ci sono valori nulli o mancanti in luoghi inaspettati?

 

2. Test di riconciliazione dei dati da fonte a destinazione

 

Importanza:

Questo tipo di test convalida se tutti i dati di una determinata origine sono stati estratti, trasformati e caricati nel sistema di destinazione.

Cosa controlla:

• I dati sono andati persi durante il processo ETL?
• I dati sono stati duplicati durante il processo ETL?

 

3. Test di trasformazione dei dati

 

Importanza:

Le trasformazioni dei dati possono comportare molti elementi diversi, come modifiche del formato, calcoli, aggregazioni e così via. Il test della trasformazione dei dati verifica se le trasformazioni sono avvenute come previsto.

Cosa controlla:

• I dati sono quelli previsti dopo le trasformazioni?
• La logica di business è stata implementata correttamente durante le trasformazioni?
• I calcoli eseguiti durante la trasformazione hanno prodotto l’output corretto?

4. Test di convalida dei dati

Importanza:

Verifica se i dati finali sono conformi ai requisiti aziendali dopo la trasformazione.

Cosa controlla:

• Gli standard di qualità dei dati (es. accuratezza, completezza) sono rispettati?
• Vengono seguite le regole aziendali?

 

5. Test di integrità referenziale dell’ETL

 

Importanza:

Convalida che le relazioni tra le tabelle dei dati di origine siano state riprodotte fedelmente nei dati di destinazione.

Cosa controlla:

• Le chiavi esterne dei dati corrispondono alle corrispondenti chiavi primarie?
• Le relazioni tra le tabelle figlio e genitore vengono mantenute dopo l’ETL?

 

6. Test di integrazione

 

Importanza:

I test di integrazione verificano se il processo ETL si integra e funziona all’interno di un ecosistema di dati più ampio.

Cosa controlla:

• I flussi di dati end-to-end funzionano senza problemi?
• In che misura il processo ETL interagisce con gli altri sistemi, come l’origine, la destinazione o altre applicazioni a valle che si basano sui dati?

 

7. Test delle prestazioni

 

Importanza:

I test sulle prestazioni dell’ETL valutano l’efficienza del processo ETL quando viene messo sotto pressione, ad esempio con un carico pesante.

Cosa controlla:

• Il tempo di elaborazione dell’ETL soddisfa i requisiti o i benchmark aziendali?
• Il processo ETL è in grado di scalare in risposta all’aumento dei volumi di dati?
• Il processo ETL presenta vincoli di risorse o colli di bottiglia che devono essere affrontati?

 

8. Test funzionali

 

Importanza:

Il test funzionale convalida se il processo ETL soddisfa i requisiti del progetto dal punto di vista dell’utente.

Cosa controlla:

• I risultati sono in linea con i requisiti aziendali dichiarati?
• I report generano risultati accurati?
• I dashboard mostrano i dati previsti?

 

9. Test di regressione

 

Importanza:

I processi ETL sono molto complessi, con molti dati interconnessi. Anche piccoli cambiamenti nel processo possono influenzare l’output alla fonte. I test di regressione sono fondamentali per identificare questi risultati inattesi.

Cosa controlla:

• Le modifiche al codice o ai dati sottostanti causano improvvisamente effetti negativi?
• Le modifiche hanno avuto l’effetto desiderato sul miglioramento del processo ETL?

 

Vale la pena di notare che potremmo includere i test unitari in questo elenco. Tuttavia, abbiamo incluso le parti costitutive del test unitario, come il test di convalida della fonte, il test di riconciliazione dei dati dalla fonte alla destinazione e così via.

 

8 fasi di test ETL con

8 consigli di esperti per il successo

Ok, ora che avete compreso i diversi tipi di convalida nei test ETL, è il momento di mettere tutto insieme. I test ETL vengono comunemente eseguiti con un approccio a più fasi, che presenteremo di seguito.

 

#1. Raccolta dei requisiti aziendali

La prima fase di qualsiasi processo di test prevede la raccolta dei requisiti. I tester devono avere un consenso su ciò che il processo ETL è destinato a fornire. Alcune domande a cui si dovrebbe rispondere in questa fase iniziale sono:

• Come verranno utilizzati i dati?
• Quali sono i formati di output richiesti?
• Quali sono le aspettative di prestazione?
• Quali regolamenti, leggi o politiche aziendali regolano l’uso dei dati?

Suggerimento degli esperti:

Sebbene sia indispensabile rispettare i requisiti, i tester ETL devono utilizzare le loro conoscenze e competenze per individuare in modo proattivo potenziali problemi, incongruenze o errori nelle prime fasi del processo. È molto più facile e meno dispendioso in termini di tempo identificare ed eliminare i problemi per tempo.

 

#2. Identificazione e validazione delle fonti di dati

L’ETL consiste nell’estrarre i dati da fonti di dati diverse, come strumenti ERP o CRM, applicazioni, altri database, fogli di calcolo e così via. I tester devono confermare che i dati richiesti sono accessibili, strutturati correttamente e di qualità sufficiente per l’uso previsto.

Suggerimento degli esperti:

I dati di partenza nei sistemi del mondo reale sono tipicamente disordinati. In questa fase è fondamentale produrre rapporti approfonditi sulla profilazione dei dati per garantire l’identificazione dei valori mancanti, dei problemi di formato, delle anomalie e di altre incongruenze che si desidera tenere fuori dalla logica di trasformazione.

 

#3. Scrivere i casi di test

Con i requisiti aziendali e i report di profilazione dei dati in mano, è il momento di creare i casi di test necessari per verificare il processo ETL. I casi di test devono includere test funzionali, nonché casi limite e qualsiasi area che avete identificato come ad alto rischio di fallimento.

Suggerimento degli esperti:

Testare le singole trasformazioni è positivo, ma è meglio costruire casi di test che comprendano come i dati vengono influenzati mentre vengono trasmessi attraverso l’intera pipeline ETL.

 

#4. Esecuzione dei casi di test

Ora è il momento di applicare i casi di test. I tester dovrebbero fare del loro meglio per simulare le condizioni reali o, se possibile, utilizzare condizioni reali.

Suggerimento degli esperti:

Gli strumenti di test di automazione ETL sono essenziali in questo caso. La possibilità di produrre test coerenti e riproducibili consente di risparmiare un’enorme quantità di tempo e di fatica. Inoltre, i test ETL sono un requisito costante, in quanto le fonti di dati vengono aggiornate o vengono apportate modifiche al processo ETL stesso.

 

#5. Generare rapporti

Una volta eseguiti i test, è necessario documentare fedelmente i risultati ottenuti. Annotate i risultati e includeteli:

• I successi
• Fallimenti
• Deviazioni dalle aspettative
• Quali correzioni o modifiche devono essere apportate

Questi rapporti fanno molto di più che confermare la salute del sistema. Inoltre, forniranno il calendario delle correzioni da apportare e forniranno le informazioni vitali necessarie per ottimizzare il processo ETL.

Suggerimento degli esperti:

I report sono destinati a tutti, anche agli stakeholder non tecnici. Cercate di ridurre il gergo e i concetti troppo tecnici e utilizzate sintesi visive come grafici, diagrammi e altro per spiegare il processo.

 

#6. Revisione dei test per la ricerca di bug e difetti

Successivamente, è necessario verificare che i bug e i difetti rilevati durante l’esecuzione dei test siano stati risolti. Inoltre, è necessario verificare che le modifiche implementate durante questo processo non abbiano generato nuovi problemi.

Suggerimento degli esperti:

I test di regressione sono fondamentali in questa fase perché il processo ETL è complesso e interconnesso. Una correzione può provocare conseguenze indesiderate e del tutto inaspettate in tutto il processo ETL.

 

#7. Rapporti finali

I rapporti finali forniscono un riepilogo dettagliato del processo di test ETL. Evidenziare le aree di successo e quelle che richiedono ulteriore lavoro. Infine, esprimere un giudizio complessivo sulla qualità e l’affidabilità dei dati ETL.

Suggerimento degli esperti:

Il vostro rapporto finale non è solo una registrazione. Rapporti di test ben scritti e ben strutturati diventeranno parte della documentazione di produzione e contribuiranno a garantire che il processo ETL sia costantemente migliorato e ottimizzato.

 

#8. Chiusura dei rapporti

Infine, una volta che i rapporti sono stati consegnati e compresi dalle varie parti interessate, devono essere formalmente accettati. I rapporti devono comunicare un piano chiaro per le questioni che devono essere risolte o per le ulteriori azioni che devono essere intraprese.

Suggerimento degli esperti:

Sebbene la chiusura dei report sia un forte segnale che il processo ETL ha raggiunto un livello accettabile, bisogna ricordare che questo lavoro non è mai veramente finito. Il miglioramento continuo e la risposta alle modifiche dei dati di origine, dell’hardware o persino delle regole aziendali in evoluzione fanno sì che qualsiasi accettazione sia solo una pietra miliare in un processo continuo.

 

Estrarre trasformare i vantaggi dei test di carico

Un processo di test ETL completo è essenziale per i team e i prodotti che si basano sull’analisi dei dati. Diamo un’occhiata ai vantaggi che potete ottenere quando vi impegnate in un approccio di test ETL.

 

1. Accuratezza e integrità dei dati

Il concetto centrale della convalida dell’ETL è quello di garantire l’immissione di dati puliti e affidabili nel data warehouse. Il giusto approccio ai test ETL significa:

• Non si perdono dati durante l’estrazione
• Le trasformazioni non contengono errori
• I dati arrivano al sistema di destinazione come previsto.

 

2. Risparmiare tempo e denaro

I test ETL del data warehouse sono importanti perché consentono di individuare tempestivamente gli errori. È molto più auspicabile identificare ed eliminare tempestivamente i problemi dei dati piuttosto che risolverli quando il cavallo è già scappato dalla stalla. Secondo Gartner, i dati di cattiva qualità costano ai team una media di 13 milioni di dollari all’anno. Iniziate presto i test ETL e risparmierete tempo e denaro.

 

3. Prestazioni

Processi ETL errati possono ostacolare i sistemi di dati e ridurre la qualità delle analisi, dei report e del processo decisionale. Un buon processo di test ETL aiuta a mantenere la rotta individuando i colli di bottiglia dei dati e altre aree da migliorare.

 

4. Conformità

Le istituzioni finanziarie e i fornitori di servizi sanitari sono soggetti a regole rigorose in materia di governance dei dati. La mancata gestione dei dati può portare alla revoca delle licenze o a pesanti sanzioni. I test ETL aiutano a garantire il rispetto dei limiti di conformità e a proteggere le informazioni sensibili.

 

5. Migliore processo decisionale

Più i dati sono accurati e affidabili, più si può essere sicuri di prendere decisioni basate sui dati. I test ETL assicurano che il contenuto del data warehouse fornisca le informazioni necessarie per prendere le giuste decisioni.

 

Sfide associate ai test ETL

Garantire la salute della pipeline di dati è essenziale, ma comporta alcune complessità. Esploriamo le sfide legate a solidi controlli di qualità dei dati ETL.

 

1. Volume e complessità dei dati

Un buon processo di test ETL significa avere a che fare con grandi volumi di dati di diverso tipo, da quelli strutturati a quelli non strutturati. Questa variazione di dati può diventare rapidamente complessa e difficile da gestire.

 

2. Dipendenza dal sistema sorgente

Come abbiamo detto sopra, i test ETL servono a garantire una pipeline da sorgente a destinazione senza problemi. Tuttavia, la qualità dei risultati dipende in larga misura dalla qualità degli input. Le modifiche allo schema, al formato o alla qualità dell’output di origine possono causare fallimenti dei test ETL che non sono sempre facili da diagnosticare.

 

3. Complessità della trasformazione

Costruire la logica per le trasformazioni dei dati è un’impresa da specialisti. L’applicazione di regole aziendali e la pulizia o la riformattazione dei dati sono complesse e la verifica della qualità di queste trasformazioni non è sempre facile.

 

4. Spostamento dei requisiti

Tutti i tester conoscono la sofferenza di requisiti aziendali in rapida evoluzione. Il processo ETL è uno spazio dinamico, così come i test ETL. Quando i ruoli aziendali vengono aggiornati e modificati, i tester devono adattare i casi di test e garantire l’ottimizzazione delle prestazioni del database.

 

5. Limiti dell’ambiente di prova

L’esecuzione di un ambiente di produzione su scala reale per i test ETL è complessa e costosa. Tuttavia, gli ambienti di test su scala ridotta non sempre forniscono una vera convalida, perché non replicano il modo in cui la gestione di enormi volumi di dati può causare colli di bottiglia nelle prestazioni.

 

Suggerimenti e best practice per l’ETL

Il test ETL richiede tempo per essere padroneggiato. Ecco alcuni suggerimenti per aiutarvi nel vostro percorso.

 

#1. Test continui

I test ETL non sono una cosa unica e definitiva. Si tratta di una prospettiva per garantire una buona qualità dei dati che è necessario eseguire e monitorare continuamente. Un tester ETL QA è un lavoro a tempo pieno presso le aziende che si affidano agli strumenti di business intelligence per un motivo preciso.

 

#2. Nessun tester ETL è un’isola

Mentre i test ETL adottano un approccio black-box, gli ingegneri QA ETL devono collaborare con gli stakeholder, gli amministratori dei database e gli sviluppatori che costruiscono la logica ETL se vogliono progettare test significativi che convalidino realmente il processo ETL.

 

#3. Una solida documentazione è fondamentale.

Una documentazione solida e dettagliata, che comprenda le mappature da fonte a obiettivo e una registrazione del percorso dei dati, è fondamentale per individuare gli errori nella pipeline dei dati.

 

#4. Automatizzare il più possibile

Questo è forse il punto più importante. Un test ETL completo richiede molte risorse. Si tratta inoltre di un processo continuo, che richiede un notevole impegno manuale a intervalli regolari. Per questo motivo, il test ETL è un lavoro perfetto per il software di automazione dei test e gli strumenti RPA.

 

I migliori strumenti di test di automazione ETL

Dovrebbe essere ormai chiaro che l’automazione dei test ETL offre ai team di test un vantaggio significativo in termini di ottimizzazione delle risorse.

Fortunatamente, esistono diversi strumenti di test ETL di qualità sul mercato. Ogni strumento ha i suoi pro e contro, con caratteristiche e funzionalità che si adattano alle diverse esigenze.

La scelta dello strumento giusto dipende da diversi fattori, tra cui:

• Complessità del processo ETL e della logica aziendale
• Il volume dei dati trasmessi
• Presenza o concentrazione di dati non strutturati nel processo ETL
• Competenza tecnica e set di abilità dei vostri tester
• Il vostro budget.

Diamo un’occhiata ai 5 principali strumenti di test ETL.

 

#5. QuerySurge

 

QuerySurge è uno strumento di test ETL basato su abbonamento che pone l’accento sui test continui. Supporta combinazioni di database di origine e di destinazione, offre forti capacità di automazione ed è costruito per esigenze di data warehousing complesse e di grandi dimensioni.

L’interfaccia utente è piacevole da usare e le sue capacità di reporting sono eccellenti. Tuttavia, alcuni utenti hanno lamentato i prezzi costosi e poco trasparenti di QuerySurge, mentre altri hanno criticato la mancanza di facilità d’uso e la curva di apprendimento ripida per gli utenti inesperti.

 

#4. iCEDQ

iCEDQ è uno strumento di qualità per la verifica e il monitoraggio della qualità dei dati. Offre test basati su regole e un interessante rilevamento degli errori assistito da ML. Il monitoraggio, la reportistica e la visualizzazione sono caratteristiche particolarmente importanti di iCEDQ, che lo rendono un ottimo strumento per le aziende con esigenze critiche di conformità e regolamentazione dei dati.

Detto questo, l’implementazione dello strumento in ambienti ETL complessi è uno degli svantaggi più evidenti di iCEDQ. Inoltre, l’interfaccia utente è piuttosto complessa e non è adatta ai team meno tecnici.

 

#3. RightData

RightData è uno strumento di facile utilizzo che vanta solide funzionalità no-code sia per i test ETL che per la convalida dei dati. Lo strumento è estremamente flessibile e funziona su diversi database e magazzini dati cloud. Grazie a una serie di modelli di test precostituiti, alle superbe capacità di visualizzazione e alla perfetta integrazione con gli strumenti del flusso di lavoro, è chiaro perché RightData abbia guadagnato popolarità negli ultimi anni.

Tuttavia, sebbene RightData abbia molte caratteristiche desiderabili, può essere costoso se si devono testare molti processi ETL. Sebbene sia basato su abbonamento, i prezzi possono salire rapidamente con alti livelli di utilizzo dei dati e funzioni aggiuntive. Rispetto al prevedibile modello di prezzi flat e alle licenze illimitate di ZAPTEST, l’approccio di RightData sembra penalizzare le aziende in crescita o in scalata.

 

#2. Valutazione BiG

BiG EVAL è un’ottima scelta per i sistemi ETL complessi e le implementazioni di magazzino legacy. Utilizza una convalida dei dati basata su regole e dispone di potenti funzionalità di profilazione dei dati, che lo rendono una buona scelta per i test ETL. BiG EVAL offre agli utenti anche ottime opzioni di automazione per la progettazione e la pianificazione dei test e, se combinato con eccellenti capacità di reporting e visualizzazione, si colloca tra gli strumenti più completi per i test ETL.

Detto questo, l’implementazione di BiG EVAL è un lavoro ancora più grande. Rispetto a strumenti senza codice come ZAPTEST, l’interfaccia può sembrare un po’ vecchia scuola. È importante notare che il test ETL è solo uno dei casi d’uso di BiG EVAL, quindi il suo prezzo basato sulla licenza potrebbe risultare proibitivo per alcuni team se si pagano caratteristiche e funzioni non strettamente necessarie.

 

#1. ZAPTEST: la scelta numero 1 per i test ETL

Sebbene ZAPTEST non sia uno strumento di test ETL dedicato, offre la flessibilità e la scalabilità necessarie per aiutare a svolgere molte delle attività che compongono un approccio di test ETL completo.

Come si può vedere dalla sezione I diversi tipi di test ETL, il test del processo ETL richiede la convalida dei dati, l’integrazione, le prestazioni, la funzionalità e il test di regressione. ZAPTEST può fare tutto questo e molto di più. I nostri strumenti di test end-to-end e le funzionalità di test dei metadati sono caratteristiche fondamentali per garantire che le analisi e la business intelligence siano all’altezza e pronte a fornire risultati e valore.

ZAPTEST è inoltre dotato di uno dei migliori strumenti RPA sul mercato. Nel contesto dei test ETL, l’RPA può fornire un grande valore generando dati di test realistici, automatizzando le attività manuali ripetitive e aiutandovi a introdurre i test continui necessari per un processo ETL solido come una roccia.

Grazie alle funzionalità no-code, alla creazione di test rapidissimi e alla perfetta integrazione con altri strumenti aziendali, ZAPTET è uno sportello unico per i test ETL automatizzati e molto altro ancora.

 

Riflessioni finali

I test di carico delle trasformazioni estrattive sono come la creazione di un reparto di controllo qualità per il vostro data warehouse. Non si tratta solo di verificare se i dati sono stati trasferiti dall’origine alla destinazione, ma anche di garantire che siano arrivati intatti e come previsto.

Quando si arriva alla resa dei conti, se i dati non sono corretti, si finisce per prendere decisioni sbagliate. Un test ETL adeguato è un investimento nell’integrità dell’intero ecosistema di dati. Tuttavia, per molte aziende, il tempo e le spese necessarie per i test ETL sono difficili da sostenere.

L’automazione dei test ETL vi aiuta a eseguire i test in modo più rapido ed efficiente, risparmiando denaro a lungo termine. L’aumento della copertura dei test e delle capacità di test di regressione può contribuire a migliorare l’integrità dei dati, perché è possibile eseguire test con una frequenza molto più elevata rispetto a quella che si avrebbe con i test manuali .

Inoltre, l’uso di strumenti di automazione dei test ETL riduce l’errore umano e libera i tester per compiti più creativi o orientati al valore. L’adozione di strumenti di automazione dei test e RPA come ZAPTEST è una decisione che non è necessario prendere attraverso gli strumenti di business intelligence.

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