Testy typu Extract Transform Load – najczęściej określane jako testy ETL – są kluczowym narzędziem w świecie nowoczesnej analityki biznesowej i analizy danych.
Zespoły muszą zbierać dane z różnych źródeł, aby móc przechowywać je w hurtowniach danych lub przygotowywać je dla swoich narzędzi analityki biznesowej, aby pomóc w podejmowaniu wysokiej jakości decyzji lub spostrzeżeń. Testowanie ETL pomaga zapewnić, że procesy, dane i spostrzeżenia są aktualne i gotowe do wspierania biznesu.
Zbadajmy, czym jest i jak działa testowanie Extract Transform Load, zanim podzielimy się niektórymi z różnych podejść i narzędzi, których można użyć do testowania ETL.
Co to jest Extract-Transform-Load,
i jak to działa?
Extract-Transform-Load (ETL) to kluczowa koncepcja w hurtowniach danych i analityce. W efekcie ETL opisuje proces gromadzenia danych z wielu źródeł i centralizowania ich w hurtowni danych lub jeziorze danych.
Podzielmy proces ETL na jego części składowe, abyś mógł go lepiej zrozumieć.
1. Wyciąg:
Dane pochodzą z różnych źródeł. Źródłami tymi mogą być istniejące bazy danych, aplikacje ERP lub CRM, arkusze kalkulacyjne, usługi internetowe lub różne pliki.
2. Przekształcenie:
Po wyodrębnieniu danych należy je przekształcić, aby nadawały się do przechowywania lub analizy. Proces ten może obejmować czyszczenie i normalizację danych oraz ich konwersję do odpowiedniego formatu.
3. Obciążenie:
Ostatnia część procesu polega na załadowaniu danych do systemu docelowego. Tym docelowym systemem może być hurtownia danych, jezioro danych lub inne repozytorium.
Chociaż ETL istnieje od lat 70. ubiegłego wieku, ostatnio zyskało na znaczeniu ze względu na szersze poleganie społeczności biznesowych na systemach opartych na chmurze, danych w czasie rzeczywistym, analityce oraz narzędziach ML / AI.
Czym jest testowanie ETL?
Testowanie ETL to rodzaj testowania przetwarzania danych, który weryfikuje, czy dane zebrane z jednego źródła zostały dokładnie przesłane do miejsca docelowego. Jak przeczytasz powyżej, po wyodrębnieniu danych należy je przekształcić zgodnie z wymaganiami biznesowymi. Ta transformacja może czasami prowadzić do problemów z danymi. Podejście do testowania ETL pomaga zapewnić wiarygodność i dokładność danych.
Testy ETL są rodzajem testów czarnoskrzynkowych, ponieważ sprawdzają poprawność procesu wymiany, transformacji i ładowania poprzez porównanie danych wejściowych z danymi wyjściowymi. W efekcie koncentruje się na tym, co system robi w odpowiedzi na różne dane wejściowe, a nie na tym, jak osiąga te wyniki. Jednak w niektórych sytuacjach testerzy będą przyglądać się temu, co dzieje się wewnątrz pudełka, zwłaszcza gdy wystąpią nieoczekiwane scenariusze.
Jak ekstrakt przekształca
Testy obciążeniowe działają?
Najłatwiejszym sposobem wyjaśnienia, jak działa testowanie ETL, jest podzielenie go na części składowe: ekstrakcję, transformację i ładowanie. Z tego miejsca można zrozumieć różne elementy walidacji ETL, zanim podzielimy etapy bardziej szczegółowo.
1. Wyciąg
Testy ETL sprawdzają, czy dane pobrane ze źródła są dokładne i wolne od błędów. Proces ten obejmuje sprawdzenie dokładności wartości podstawowych i upewnienie się, że dane są kompletne.
Kolejna część procesu obejmuje profilowanie danych. Proces ten polega na zrozumieniu struktury, zawartości i jakości danych źródłowych. Chodzi o to, aby odkryć wszelkie anomalie, niespójności lub potencjalne problemy z mapowaniem.
2. Przekształcenie
Kolejna część procesu polega na ścisłym przestrzeganiu zasad transformacji danych. Jednym z głównych podejść jest tutaj testowanie logiki transformacji pod kątem przepisów, praw i innych zasad biznesowych.
Niektóre z typowych testów obejmują sprawdzenie, czy dane są konwertowane do oczekiwanych formatów, czy obliczenia są dokładne i czy odnośniki łączą elementy między zestawami danych.
Pod uwagę brana jest również jakość danych. Testerzy muszą znaleźć i usunąć niespójności formatowania i duplikaty oraz rozwiązać wszelkie konflikty danych podczas stosowania procesów czyszczenia danych.
Na koniec przetestowano również ogólną wydajność, aby dowiedzieć się, jak na proces ETL wpływają duże ilości danych.
3. Obciążenie
Wreszcie, gdy dane są ładowane do hurtowni danych, jeziora danych lub innego ostatecznego celu, testerzy muszą sprawdzić, czy są one kompletne, dokładne i prezentowane we właściwym formacie.
Porównania są uruchamiane w celu sprawdzenia, czy żadne dane nie zostały utracone lub uszkodzone na ścieżce między źródłem, obszarem przejściowym i celami.
Wreszcie, ścieżki audytu są badane w celu śledzenia, czy proces śledzi wszelkie zmiany zachodzące podczas procesu ETL i sprawdza, czy historia i metadane są obecne.
Powyższa sekcja powinna dać ci podstawowy wgląd w sposób przeprowadzania kontroli jakości danych ETL. Warto zauważyć, że testy przeprowadzane są na każdym etapie transmisji danych, ponieważ jest to najlepszy sposób na zidentyfikowanie i rozwiązanie konkretnych problemów.
Aby jednak lepiej zrozumieć koncepcje testowania ETL, należy zapoznać się z różnymi rodzajami testów ETL i etapami, na których są one stosowane. Poniższe dwie sekcje dostarczą tych informacji i pomogą uzyskać pełny obraz sytuacji.
Różne rodzaje testów ETL
Istnieje wiele różnych rodzajów walidacji w testach ETL. Są one wykorzystywane w różnych scenariuszach i w szerokim zakresie celów. Przeanalizujmy rodzaje testów ETL oraz gdzie i kiedy należy ich używać.
1. Testowanie walidacji danych źródłowych
Znaczenie:
Testy walidacji danych źródłowych zapewniają, że dane źródłowe są wysokiej jakości i spójne, zanim zostaną wyodrębnione do transformacji.
Co sprawdza:
- Czy dane są zgodne z regułami biznesowymi?
- Czy typy i formaty danych są zgodne z oczekiwaniami?
- Czy dane mieszczą się w prawidłowych zakresach?
- Czy w nieoczekiwanych miejscach występują wartości zerowe lub brakujące?
2. Testy uzgadniania danych źródłowych z docelowymi
Znaczenie:
Ten rodzaj testowania sprawdza, czy wszystkie dane z określonego źródła zostały wyodrębnione, przekształcone i załadowane do systemu docelowego.
Co sprawdza:
- Czy dane zostały utracone podczas procesu ETL?
- Czy dane zostały zduplikowane podczas procesu ETL?
3. Testowanie transformacji danych
Znaczenie:
Transformacje danych mogą obejmować wiele różnych rzeczy, takich jak zmiany formatu, obliczenia, agregacje itp. Testowanie transformacji danych sprawdza, czy transformacje przebiegły zgodnie z zamierzeniami.
Co sprawdza:
- Czy dane są zgodne z oczekiwaniami po przekształceniach?
- Czy logika biznesowa została prawidłowo zaimplementowana podczas transformacji?
- Czy obliczenia wykonane podczas transformacji dały prawidłowe wyniki?
4. Testowanie poprawności danych
Znaczenie:
Sprawdza, czy ostateczne dane są zgodne z wymaganiami biznesowymi po przekształceniu.
Co sprawdza:
- Czy przestrzegane są standardy jakości danych (tj. dokładność, kompletność)?
- Czy przestrzegane są zasady biznesowe?
5. Testowanie integralności referencyjnej ETL
Znaczenie:
Sprawdza, czy relacje między tabelami w danych źródłowych zostały wiernie odtworzone w danych docelowych.
Co sprawdza:
- Czy klucze obce w danych są zgodne z odpowiadającymi im kluczami głównymi?
- Czy relacje między tabelami podrzędnymi i nadrzędnymi są utrzymywane po ETL?
6. Testowanie integracji
Znaczenie:
Testy integracyjne sprawdzają, czy proces ETL integruje się i funkcjonuje w ramach większego ekosystemu danych.
Co sprawdza:
- Czy kompleksowe przepływy danych działają płynnie?
- Jak dobrze proces ETL współdziała z innymi systemami, takimi jak źródło, cel lub inne aplikacje niższego szczebla, które opierają się na danych?
7. Testowanie wydajności
Znaczenie:
Testy wydajności ETL oceniają, jak wydajny jest proces ETL pod presją, taką jak duże obciążenie.
Co sprawdza:
- Czy czas przetwarzania ETL spełnia wymagania biznesowe lub standardy?
- Czy proces ETL może być skalowany w odpowiedzi na rosnącą ilość danych?
- Czy proces ETL ma jakieś ograniczenia zasobów lub wąskie gardła, którymi należy się zająć?
8. Testy funkcjonalne
Znaczenie:
Testy funkcjonalne sprawdzają, czy proces ETL spełnia wymagania projektu z perspektywy użytkownika.
Co sprawdza:
- Czy wyniki są zgodne z określonymi wymaganiami biznesowymi?
- Czy raporty generują dokładne wyniki?
- Czy pulpity nawigacyjne pokazują oczekiwane dane?
9. Testowanie regresji
Znaczenie:
Procesy ETL są bardzo złożone i obejmują wiele powiązanych ze sobą danych. Nawet niewielkie zmiany w procesie mogą mieć wpływ na wyniki u źródła. Testy regresji są niezbędne do identyfikacji tych nieoczekiwanych wyników.
Co sprawdza:
- Czy zmiany w kodzie lub danych bazowych nagle powodują negatywne skutki?
- Czy zmiany miały pożądany wpływ na usprawnienie procesu ETL?
Warto zauważyć, że na tej liście możemy umieścić testy jednostkowe. Jednak zamiast tego uwzględniliśmy części składowe, które obejmowałyby testy jednostkowe, takie jak testowanie walidacji źródła, testowanie uzgadniania danych źródłowych z docelowymi i tak dalej.
8 etapów testowania ETL z
8 wskazówek ekspertów na drodze do sukcesu
OK, teraz, gdy rozumiesz już różne rodzaje walidacji w testach ETL, nadszedł czas, aby połączyć to wszystko razem. Testowanie ETL jest zwykle przeprowadzane przy użyciu wieloetapowego podejścia, które przedstawimy poniżej.
#1. Zbieranie wymagań biznesowych
Pierwszy etap każdego procesu testowania obejmuje zbieranie wymagań. Testerzy muszą mieć konsensus co do tego, co ma zapewnić proces ETL. Niektóre pytania, na które należy odpowiedzieć na tym wczesnym etapie, są następujące:
- W jaki sposób dane będą wykorzystywane?
- Jakie formaty wyjściowe są wymagane?
- Jakie są oczekiwania dotyczące wydajności?
- Jakie przepisy, prawa lub zasady firmy regulują wykorzystanie danych?
Porada eksperta:
Podczas gdy przestrzeganie wymagań jest koniecznością, testerzy ETL powinni wykorzystywać swoją wiedzę i doświadczenie, aby proaktywnie szukać potencjalnych problemów, niespójności lub błędów na wczesnym etapie procesu. Wczesna identyfikacja i eliminacja problemów jest znacznie łatwiejsza i mniej czasochłonna.
#2. Identyfikacja i weryfikacja źródeł danych
ETL polega na pobieraniu danych z różnych źródeł danych, takich jak narzędzia ERP lub CRM, aplikacje, inne bazy danych, arkusze kalkulacyjne itp. Testerzy muszą potwierdzić, że wymagane dane są dostępne, mają prawidłową strukturę i wystarczającą jakość do wykorzystania zgodnie z przeznaczeniem.
Porada eksperta:
Dane źródłowe w rzeczywistych systemach są zazwyczaj nieuporządkowane. Tworzenie dokładnych raportów profilowania danych jest kluczowe na tym etapie, aby zapewnić identyfikację brakujących wartości, problemów z formatem, anomalii i innych niespójności, które chcesz zachować z dala od logiki transformacji.
#3. Pisanie przypadków testowych
Mając w ręku wymagania biznesowe i raporty profilowania danych, nadszedł czas, aby zbudować przypadki testowe potrzebne do weryfikacji procesu ETL. Przypadki testowe powinny obejmować testy funkcjonalne, a także przypadki brzegowe i wszelkie obszary zidentyfikowane jako obarczone wysokim ryzykiem niepowodzenia.
Porada eksperta:
Testowanie pojedynczych transformacji jest dobre, ale tworzenie przypadków testowych, które rozumieją, w jaki sposób wpływają one na dane, gdy są przesyłane przez cały potok ETL, jest lepsze.
#4. Wykonywanie przypadków testowych
Teraz nadszedł czas na zastosowanie przypadków testowych. Testerzy powinni dołożyć wszelkich starań, aby symulować rzeczywiste warunki lub, jeśli to możliwe, wykorzystywać rzeczywiste warunki.
Porada eksperta:
Narzędzia do testowania automatyzacji ETL są tutaj niezbędne. Możliwość tworzenia spójnych i powtarzalnych testów pozwala zaoszczędzić ogromną ilość czasu i wysiłku. Co więcej, testowanie ETL jest stałym wymogiem, ponieważ źródła danych są aktualizowane lub wprowadzane są zmiany w samym procesie ETL.
#5. Generowanie raportów
Po przeprowadzeniu testów należy wiernie udokumentować wyniki. Zanotuj swoje wyniki i uwzględnij je:
- Sukcesy
- Awarie
- Odchylenia od oczekiwań
- Jakie poprawki lub zmiany należy wprowadzić
Raporty te to znacznie więcej niż tylko potwierdzenie stanu systemu. Zapewnią również harmonogram wszelkich poprawek, które należy wprowadzić, dostarczając jednocześnie istotnych informacji, które są wymagane do optymalizacji procesu ETL.
Porada eksperta:
Raporty są przeznaczone dla wszystkich, w tym interesariuszy nietechnicznych. Staraj się ograniczać żargon i zbyt techniczne koncepcje oraz używaj wizualnych podsumowań, takich jak wykresy, diagramy i inne, aby wyjaśnić proces.
#6. Ponowne testowanie pod kątem błędów i usterek
Następnie należy sprawdzić, czy błędy i usterki wykryte podczas wykonywania testów zostały usunięte. Ponadto należy potwierdzić, że wszelkie zmiany wprowadzone podczas tego procesu nie spowodowały nowych problemów.
Porada eksperta:
Testowanie regresji jest kluczowe na tym etapie, ponieważ proces ETL jest złożony i wzajemnie powiązany. Jedna poprawka może skutkować niezamierzonymi i całkowicie nieoczekiwanymi konsekwencjami w całym procesie ETL.
#7. Raporty końcowe
Raporty końcowe zawierają szczegółowe podsumowanie procesu testowania ETL. Podkreśl obszary sukcesu i wszelkie obszary wymagające dalszej pracy. Na koniec należy wydać ogólny werdykt na temat jakości i niezawodności danych ETL.
Porada eksperta:
Raport końcowy to nie tylko prowadzenie dokumentacji. Dobrze napisane i dobrze skonstruowane raporty z testów staną się częścią dokumentacji produkcyjnej i pomogą zapewnić, że proces ETL jest stale ulepszany i optymalizowany.
#8. Zamykanie raportów
Wreszcie, po dostarczeniu raportów i zrozumieniu ich przez różne zainteresowane strony, muszą one zostać formalnie zaakceptowane. Raporty powinny przekazywać jasny plan dotyczący wszelkich kwestii, które muszą zostać rozwiązane lub dalszych działań, które należy podjąć.
Porada eksperta:
Podczas gdy zamknięcie raportów jest silnym znakiem, że proces ETL osiągnął akceptowalny poziom, należy pamiętać, że praca ta nigdy nie jest tak naprawdę zakończona. Ciągłe doskonalenie i reagowanie na zmiany w danych źródłowych, sprzęcie, a nawet ewoluujące zasady biznesowe oznaczają, że każda akceptacja jest tylko kamieniem milowym w trwającym procesie.
Wyodrębnij korzyści z testowania obciążenia
Kompleksowy proces testowania ETL jest niezbędny dla zespołów i produktów, które opierają się na analizie danych. Przyjrzyjmy się korzyściom, które można odblokować, stosując podejście do testowania ETL.
1. Dokładność i integralność danych
Podstawową koncepcją walidacji ETL jest zapewnienie, że do hurtowni danych trafiają czyste i wiarygodne dane. Właściwe podejście do testowania ETL oznacza:
- Dane nie zostaną utracone podczas ekstrakcji
- Twoje transformacje nie zawierają błędów
- Dane docierają do systemu docelowego zgodnie z zamierzeniami.
2. Oszczędność czasu i pieniędzy
Testowanie ETL hurtowni danych jest ważne, ponieważ pozwala wcześnie wychwycić błędy. O wiele bardziej pożądane jest wczesne identyfikowanie i eliminowanie problemów z danymi, niż naprawianie ich, gdy koń już uciekł ze stajni. Według firmy Gartner, złej jakości dane kosztują zespoły średnio 13 milionów dolarów rocznie. Rozpocznij testowanie ETL wcześnie, a zaoszczędzisz czas i pieniądze.
3. Wydajność
Złe procesy ETL mogą utrudniać działanie systemów danych i obniżać jakość analiz, raportowania i podejmowania decyzji. Dobry proces testowania ETL pomaga utrzymać się na dobrej drodze poprzez identyfikację wąskich gardeł danych i innych obszarów, które wymagają poprawy.
4. Zgodność
Istnieją ścisłe zasady zarządzania danymi dla instytucji finansowych i podmiotów świadczących opiekę zdrowotną. Nieprawidłowa obsługa i zarządzanie danymi może prowadzić do cofnięcia licencji lub wysokich kar pieniężnych. Testy ETL pomagają zapewnić zgodność z przepisami i ochronę poufnych informacji.
5. Lepsze podejmowanie decyzji
Im dokładniejsze i bardziej wiarygodne są dane, tym większą pewność można mieć przy podejmowaniu decyzji opartych na danych. Testowanie ETL gwarantuje, że możesz polegać na zawartości hurtowni danych, aby zapewnić wgląd potrzebny do podjęcia właściwych kroków.
Wyzwania związane z testowaniem ETL
Zapewnienie dobrej kondycji potoku danych jest niezbędne, ale wiąże się z pewnymi komplikacjami. Przyjrzyjmy się wyzwaniom związanym z solidnymi kontrolami jakości danych ETL.
1. Ilość i złożoność danych
Dobry proces testowania ETL oznacza radzenie sobie z dużymi ilościami różnych typów danych, od ustrukturyzowanych po nieustrukturyzowane. Ta zmienność danych może szybko stać się złożona i trudna w zarządzaniu.
2. Zależność od systemu źródłowego
Jak opisaliśmy powyżej, testowanie ETL polega na zapewnieniu płynnego przepływu danych od źródła do celu. Jednak jakość wyników jest w dużej mierze zależna od jakości danych wejściowych. Zmiany w źródłowym schemacie wyjściowym, formacie lub jakości mogą powodować awarie testów ETL, które nie zawsze są łatwe do zdiagnozowania.
3. Złożoność transformacji
Tworzenie logiki dla transformacji danych jest specjalistycznym przedsięwzięciem. Stosowanie reguł biznesowych i czyszczenie lub formatowanie danych jest złożone, a weryfikacja jakości tych przekształceń nie zawsze jest łatwa.
4. Zmieniające się wymagania
Wszyscy testerzy znają ból szybko zmieniających się wymagań biznesowych. Proces ETL to dynamiczna przestrzeń, podobnie jak testowanie ETL. Ponieważ role biznesowe są aktualizowane i zmieniane, testerzy muszą dostosowywać przypadki testowe i zapewniać optymalizację wydajności bazy danych.
5. Ograniczenia środowiska testowego
Uruchomienie pełnowymiarowego środowiska produkcyjnego do testowania ETL jest złożone i kosztowne. Jednak środowiska testowe na mniejszą skalę nie zawsze zapewniają prawdziwą walidację, ponieważ nie powielają sposobu, w jaki obsługa ogromnych ilości danych może powodować wąskie gardła wydajności.
Wskazówki i najlepsze praktyki ETL
Testowanie ETL wymaga czasu, aby je opanować. Oto kilka wskazówek, które pomogą ci w drodze.
#1. Ciągłe testowanie
Testowanie ETL nie jest rzeczą jednorazową. Jest to perspektywa zapewnienia dobrej jakości danych, którą należy stale monitorować. Tester ETL QA to pełnoetatowe stanowisko w firmach, które nie bez powodu polegają na narzędziach Business Intelligence.
#2. Żaden tester ETL nie jest samotną wyspą
Podczas gdy testowanie ETL przyjmuje podejście „czarnej skrzynki”, inżynierowie ETL QA powinni współpracować z interesariuszami, administratorami baz danych i programistami, którzy budują logikę ETL, jeśli chcą zaprojektować znaczące testy, które naprawdę zweryfikują proces ETL.
#3. Solidna dokumentacja ma kluczowe znaczenie.
Solidna i szczegółowa dokumentacja, w tym mapowanie źródło-cel i zapis pochodzenia danych, są niezbędne do wskazania, gdzie pojawiły się błędy w potoku danych.
#4. Zautomatyzuj jak najwięcej
To chyba najważniejszy punkt. Kompleksowe testowanie ETL wymaga dużych zasobów. Jest to również proces ciągły, co oznacza, że wymaga dużo ręcznego wysiłku w regularnych odstępach czasu. W związku z tym testowanie ETL jest idealnym zadaniem dla oprogramowania do automatyzacji testów i narzędzi RPA.
Najlepsze narzędzia do testowania automatyzacji ETL
Powinno być już jasne, że automatyzacja testów ETL ma znaczną przewagę dla zespołów testujących pod względem maksymalnego wykorzystania zasobów.
Na szczęście na rynku dostępnych jest kilka wysokiej jakości narzędzi do testowania ETL. Każde narzędzie ma swoje wady i zalety, a jego cechy i funkcjonalność odpowiadają różnym wymaganiom.
Wybór odpowiedniego narzędzia zależy od kilku różnych czynników, w tym:
- Złożoność procesu ETL i logiki biznesowej
- Ilość przesyłanych danych
- Obecność lub koncentracja nieustrukturyzowanych danych w procesie ETL
- Kompetencje techniczne i umiejętności testerów
- Twój budżet.
Przyjrzyjmy się 5 najlepszym narzędziom do testowania ETL.
#5. QuerySurge
QuerySurge to oparte na subskrypcji narzędzie do testowania ETL z naciskiem na ciągłe testowanie. Obsługuje kombinacje źródłowych i docelowych baz danych, oferuje silne możliwości automatyzacji i jest przeznaczony do dużych, złożonych hurtowni danych.
Interfejs użytkownika jest przyjemny w użyciu, a możliwości raportowania są doskonałe. Jednak niektórzy użytkownicy narzekają na drogie i nieprzejrzyste ceny QuerySurge, podczas gdy inni krytykują brak łatwości obsługi i stromą krzywą uczenia się dla niedoświadczonych użytkowników.
#4. iCEDQ
iCEDQ to wysokiej jakości narzędzie do testowania i monitorowania jakości danych. Oferuje testowanie oparte na regułach i interesujące wykrywanie błędów wspomagane przez ML. Śledzenie, raportowanie i wizualizacja są szczególnie mocnymi stronami iCEDQ, co czyni go dobrym narzędziem dla firm o krytycznych potrzebach w zakresie zgodności danych i regulacji.
To powiedziawszy, wdrożenie narzędzia w złożonych środowiskach ETL jest jedną z najbardziej zauważalnych wad iCEDQ. Ponadto interfejs użytkownika jest dość złożony i nie będzie odpowiadał mniej technicznym zespołom.
#3. RightData
RightData to przyjazne dla użytkownika narzędzie, które może pochwalić się dużymi możliwościami testowania ETL i walidacji danych bez użycia kodu. Narzędzie jest bardzo elastyczne i działa w różnych bazach danych i hurtowniach danych w chmurze. Dzięki szerokiej gamie gotowych szablonów testów, doskonałym możliwościom wizualizacji i płynnej integracji z narzędziami przepływu pracy, jasne jest, dlaczego RightData zyskała popularność w ostatnich latach.
Jednakże, chociaż RightData ma wiele pożądanych cech, może być kosztowna, jeśli trzeba przetestować wiele procesów ETL. Chociaż jest to usługa oparta na subskrypcji, ceny mogą szybko wzrosnąć wraz z wysokim poziomem wykorzystania danych i dodatkowymi funkcjami. W porównaniu z przewidywalnym, płaskim modelem cenowym ZAPTEST i nieograniczonymi licencjami, podejście RightData wydaje się karać rozwijające się lub skalujące się firmy.
#2. BiG EVAL
BiG EVAL to doskonały wybór dla złożonych systemów ETL i starszych wdrożeń hurtowni. Wykorzystuje walidację danych opartą na regułach i ma potężne możliwości profilowania danych, co czyni go dobrym wyborem do testowania ETL. BiG EVAL zapewnia również użytkownikom doskonałe opcje automatyzacji projektowania i planowania testów, a w połączeniu z doskonałymi możliwościami raportowania i wizualizacji, jest jednym z najbardziej wszechstronnych narzędzi do testowania ETL.
To powiedziawszy, wdrożenie BiG EVAL to jeszcze większe zadanie. W porównaniu do narzędzi bez kodu, takich jak ZAPTEST, interfejs może wydawać się nieco staroświecki. Należy zauważyć, że testowanie ETL jest tylko jednym z przypadków użycia BiG EVAL, więc jego cena oparta na licencji może okazać się zaporowa dla niektórych zespołów, jeśli płacisz za funkcje i funkcje, których nie potrzebujesz.
#1. ZAPTEST: wybór nr 1 do testowania ETL
Chociaż ZAPTEST nie jest dedykowanym narzędziem do testowania ETL, oferuje elastyczność i skalowalność, aby pomóc w kilku zadaniach, które składają się na dokładne podejście do testowania ETL.
Jak widać z powyższej sekcji Różne rodzaje testów ETL, testowanie procesu ETL wymaga walidacji danych, integracji, wydajności, funkcjonalności i testów regresji. ZAPTEST może zrobić to wszystko i jeszcze więcej. Nasze narzędzia End-to-End Testing i możliwości testowania metadanych są kluczowymi funkcjami zapewniającymi, że analityka i inteligencja biznesowa są aktualne i gotowe do dostarczania wyników i wartości.
ZAPTEST zawiera również jedno z najlepszych narzędzi RPA na rynku. W kontekście testowania ETL, RPA może zapewnić poważną wartość poprzez generowanie realistycznych danych testowych, automatyzację powtarzalnych zadań ręcznych i pomoc we wprowadzeniu ciągłego testowania, którego potrzebujesz do solidnego procesu ETL.
Dzięki możliwościom ZAPTET bez użycia kodu, błyskawicznemu tworzeniu testów i płynnej integracji z innymi narzędziami korporacyjnymi, jest to kompleksowe rozwiązanie do automatycznego testowania ETL i wiele, wiele więcej.
Końcowe przemyślenia
Testowanie obciążenia transformaty ekstrakcji jest jak tworzenie działu kontroli jakości dla hurtowni danych. Nie chodzi tylko o to, czy dane zostały przesłane ze źródła do celu; chodzi również o zapewnienie, że dotarły one w stanie nienaruszonym i zgodnie z oczekiwaniami.
Jeśli masz złe dane, będziesz podejmować błędne decyzje. Właściwe testowanie ETL to inwestycja w integralność całego ekosystemu danych. Jednak dla wielu firm czas i koszty związane z testowaniem ETL są czymś, na co trudno sobie pozwolić.
Automatyzacja testów ETL pomaga testować szybciej i wydajniej, jednocześnie oszczędzając pieniądze w dłuższej perspektywie. Zwiększenie pokrycia testami i możliwości testowania regresyjnego może pomóc w zwiększeniu integralności danych, ponieważ można testować z dużo większą częstotliwością niż w przypadku testowania ręcznego .
Co więcej, korzystanie z narzędzi do automatyzacji testowania ETL zmniejsza liczbę błędów ludzkich, jednocześnie uwalniając testerów do bardziej kreatywnych lub wartościowych zadań. Wdrożenie automatyzacji testów i narzędzi RPA, takich jak ZAPTEST, to decyzja, której nie trzeba przeprowadzać za pomocą narzędzi analityki biznesowej.
