Testovanie extrakcie, transformácie a zaťaženia – najčastejšie označované ako testovanie ETL – je kľúčovým nástrojom vo svete modernej podnikovej inteligencie a dátovej analytiky.

Tímy musia zhromažďovať údaje z rôznych zdrojov, aby ich mohli ukladať do dátových skladov alebo ich pripraviť pre svoje nástroje business intelligence, ktoré im pomôžu pri kvalitnom rozhodovaní alebo získavaní informácií. Testovanie ETL pomáha zabezpečiť, aby procesy, údaje a poznatky boli na úrovni a pripravené na podporu podnikania.

Predtým, ako sa s vami podelíme o rôzne prístupy a nástroje, ktoré môžete použiť na testovanie ETL, preskúmame, čo je to testovanie extrakcie transformácie záťaže a ako funguje.

 

Čo je Extract-Transform-Load,

a ako to funguje?

Extrakcia, transformácia a načítanie (ETL) je kľúčový koncept v oblasti dátových skladov a analytiky. ETL v podstate opisuje proces zhromažďovania údajov z viacerých zdrojov a ich centralizáciu v dátovom sklade alebo dátovom jazere.

Rozdeľme si proces ETL na jednotlivé časti, aby ste mu lepšie porozumeli.

 

1. Výpis:

Údaje sa získavajú z rôznych zdrojov. Týmito zdrojmi môžu byť existujúce databázy, aplikácie ERP alebo CRM, tabuľky, webové služby alebo rôzne súbory.

 

2. Transformácia:

Po získaní údajov ich musíte transformovať tak, aby boli vhodné na ukladanie alebo analýzu. Tento proces môže zahŕňať čistenie a normalizáciu údajov a ich konverziu do vhodného formátu.

 

3. Zaťaženie:

Posledná časť procesu pozostáva z načítania údajov do cieľového systému. Týmto cieľovým systémom môže byť dátový sklad, dátové jazero alebo iné úložisko.

 

Hoci ETL existuje už od 70. rokov minulého storočia, v poslednom čase nadobudla väčší význam v dôsledku väčšieho spoliehania sa podnikových komunít na cloudové systémy, údaje v reálnom čase, analytiku a nástroje ML/AI.

 

Čo je testovanie ETL?

Testovanie ETL je typ testovania spracovania údajov, ktorým sa overuje, či údaje získané z jedného zdroja boli presne prenesené do cieľového miesta. Ako ste sa dočítali vyššie, po získaní údajov sa musia transformovať podľa obchodných požiadaviek. Táto transformácia môže občas viesť k problémom s údajmi. Prístup testovania ETL pomáha zabezpečiť spoľahlivosť a presnosť údajov.

Testovanie ETL je druh testovania čiernej skrinky, pretože overuje proces výmeny, transformácie a načítania porovnaním vstupov s výstupmi. V skutočnosti sa zameriava skôr na to, čo systém robí v reakcii na rôzne vstupy, než na to, ako tieto výsledky dosahuje. V určitých situáciách sa však testeri pozrú na to, čo sa deje vo vnútri škatule, najmä keď sa vyskytnú neočakávané scenáre.

 

Ako sa transformuje extrakt

testovanie záťaže?

Najjednoduchšie je vysvetliť, ako testovanie ETL funguje, ak ho rozdelíme na jednotlivé časti: extrakciu, transformáciu a načítanie. Na základe toho môžete pochopiť rôzne prvky validácie ETL predtým, ako si jednotlivé fázy rozdelíme podrobnejšie.

 

1. Výpis

 

Testovanie ETL overuje, či sú údaje získané zo zdroja presné a bezchybné. Tento proces zahŕňa kontrolu presnosti základných hodnôt a zabezpečenie úplnosti údajov.

Ďalšia časť procesu zahŕňa profilovanie údajov. Tento proces účinne pozostáva z pochopenia štruktúry, obsahu a kvality zdrojových údajov. Ide o to, aby ste mohli odhaliť akékoľvek anomálie, nezrovnalosti alebo potenciálne problémy s mapovaním.

 

2. Transformácia

 

V ďalšej časti procesu sa skúma prísne dodržiavanie pravidiel transformácie údajov. Jedným z hlavných prístupov je testovanie transformačnej logiky na základe predpisov, zákonov a iných obchodných pravidiel.

Niektoré z typických testov zahŕňajú kontrolu, či sa údaje konvertujú do očakávaných formátov, či sú výpočty presné a či vyhľadávače spájajú prvky medzi súbormi údajov.

Do úvahy sa berie aj kvalita údajov. Testeri musia nájsť a odstrániť formátovacie nezrovnalosti a duplicity a vyriešiť všetky konfliktné údaje pri použití procesov čistenia údajov.

Nakoniec sa testuje aj celkový výkon, aby sa zistilo, ako proces ETL ovplyvňujú veľké objemy údajov.

 

3. Zaťaženie

 

Nakoniec, keď sa údaje načítajú do dátového skladu, dátového jazera alebo iného konečného cieľa, testeri musia overiť, či sú úplné, presné a prezentované v správnom formáte.

Porovnania sa vykonávajú s cieľom skontrolovať, či sa na ceste medzi zdrojom, odkladacou oblasťou a cieľmi nestratili alebo nepoškodili žiadne údaje.

Nakoniec sa preskúma audit trail, aby sa sledovalo, či proces sleduje všetky zmeny, ktoré sa vyskytnú počas procesu ETL, a overí sa, či sú prítomné história a metadáta.

Táto časť by vám mala poskytnúť základný prehľad o tom, ako sa vykonávajú kontroly kvality údajov ETL. Všimnite si, že testy sa vykonávajú v každej fáze prenosu údajov, pretože je to najlepší spôsob, ako identifikovať a vyriešiť konkrétne problémy.

Pre hlbšie pochopenie konceptov testovania ETL je však potrebné preskúmať rôzne typy testovania ETL a fázy, v ktorých sa uplatňujú. Nasledujúce dve časti vám poskytnú tieto informácie a pomôžu vám získať úplný obraz, ktorý potrebujete.

 

Rôzne typy testovania ETL

Pri testovaní ETL existuje veľa rôznych typov validácie. Používajú sa v rôznych scenároch a na rôzne účely. Preskúmame typy testovania ETL, ako aj to, kde a kedy by ste ich mali použiť.

 

1. Testovanie validácie zdrojových údajov

 

Dôležitosť:

Testovanie validácie zdrojových údajov zabezpečuje, že zdrojové údaje sú kvalitné a konzistentné pred ich extrakciou na transformáciu.

Čo kontroluje:

• Sú údaje v súlade s obchodnými pravidlami?
• Zodpovedajú typy a formáty údajov očakávaniam?
• Patria údaje do platných rozsahov?
• Nachádzajú sa na neočakávaných miestach nulové alebo chýbajúce hodnoty?

 

2. Testovanie zosúladenia údajov zo zdroja na cieľ

 

Dôležitosť:

Tento typ testovania overuje, či sú všetky údaje z konkrétneho zdroja extrahované, transformované a načítané do cieľového systému.

Čo kontroluje:

• Došlo počas procesu ETL k strate údajov?
• Boli údaje počas procesu ETL duplikované?

 

3. Testovanie transformácie údajov

 

Dôležitosť:

Transformácie údajov môžu zahŕňať veľa rôznych vecí, ako sú zmeny formátu, výpočty, agregácie atď. Testovanie transformácie údajov kontroluje, či transformácie prebehli podľa plánu.

Čo kontroluje:

• Sú údaje po transformácii v súlade s očakávaniami?
• Bola obchodná logika počas transformácií implementovaná správne?
• Poskytli výpočty vykonané počas transformácie správny výstup?

4. Testovanie validácie údajov

Dôležitosť:

Testuje, či konečné údaje po transformácii zodpovedajú obchodným požiadavkám.

Čo kontroluje:

• Sú dodržiavané normy kvality údajov (t. j. presnosť, úplnosť)?
• Dodržiavajú sa obchodné pravidlá?

 

5. Testovanie referenčnej integrity ETL

 

Dôležitosť:

Overuje, či vzťahy medzi tabuľkami v zdrojových údajoch boli verne reprodukované v cieľových údajoch.

Čo kontroluje:

• Zhodujú sa cudzie kľúče v údajoch s príslušnými primárnymi kľúčmi?
• Zachovávajú sa vzťahy medzi podriadenými a nadriadenými tabuľkami po ETL?

 

6. Integračné testovanie

 

Dôležitosť:

Integračné testy overujú, či sa proces ETL integruje a funguje v rámci väčšieho dátového ekosystému.

Čo kontroluje:

• Fungujú dátové toky od konca do konca bez problémov?
• Ako dobre spolupracuje proces ETL s ostatnými systémami, ako je zdroj, cieľ alebo iné nadväzujúce aplikácie, ktoré sa spoliehajú na údaje?

 

7. Testovanie výkonnosti

 

Dôležitosť:

Testovanie výkonnosti ETL hodnotí, ako je proces ETL efektívny, keď je vystavený tlaku, napríklad veľkej záťaži.

Čo kontroluje:

• Spĺňa čas spracovania ETL obchodné požiadavky alebo referenčné hodnoty?
• Môže sa proces ETL škálovať v závislosti od rastúcich objemov údajov?
• Má proces ETL nejaké obmedzenia zdrojov alebo úzke miesta, ktoré je potrebné riešiť?

 

8. Funkčné testovanie

 

Dôležitosť:

Funkčné testovanie overuje, či proces ETL spĺňa požiadavky projektu z pohľadu používateľa.

Čo kontroluje:

• Sú výstupy v súlade so stanovenými obchodnými požiadavkami?
• Generujú správy presné výsledky?
• Zobrazujú informačné panely očakávané údaje?

 

9. Regresné testovanie

 

Dôležitosť:

Procesy ETL sú veľmi zložité a obsahujú množstvo vzájomne prepojených údajov. Aj malé zmeny v procese môžu ovplyvniť výstup na zdroji. Regresné testovanie je nevyhnutné na identifikáciu týchto neočakávaných výsledkov.

Čo kontroluje:

• Spôsobujú zmeny kódu alebo základných údajov náhle nepriaznivé účinky?
• Mali zmeny želaný účinok na zlepšenie procesu ETL?

 

Stojí za zmienku, že do tohto zoznamu by sme mohli zahrnúť aj testovanie jednotiek. Namiesto toho sme však zahrnuli zložky, ktoré by testovanie jednotiek zahŕňalo, ako napríklad testovanie validácie zdroja, testovanie zhody medzi zdrojom a cieľovými údajmi atď.

 

8 fáz testovania ETL s

8 odborných tipov na úspech

Dobre, teraz, keď ste pochopili rôzne typy validácie pri testovaní ETL, je čas dať to všetko dokopy. Testovanie ETL sa bežne vykonáva pomocou viacstupňového prístupu, ktorý predstavíme nižšie.

 

#1. Zhromažďovanie obchodných požiadaviek

Prvá fáza každého procesu testovania zahŕňa zber požiadaviek. Testeri sa musia zhodnúť na tom, čo má proces ETL priniesť. Niektoré otázky, ktoré by mali byť zodpovedané v tejto počiatočnej fáze, sú napríklad:

• Ako sa budú údaje používať?
• Aké výstupné formáty sa vyžadujú?
• Aké sú výkonnostné očakávania?
• Aké predpisy, zákony alebo zásady spoločnosti upravujú používanie údajov?

Tip odborníka:

Hoci je dodržiavanie požiadaviek nevyhnutnosťou, testeri ETL by mali využívať svoje znalosti a skúsenosti na aktívne vyhľadávanie potenciálnych problémov, nezrovnalostí alebo chýb už na začiatku procesu. Je oveľa jednoduchšie a časovo menej náročné včas identifikovať a odstrániť problémy.

 

#2. Identifikácia a overovanie zdrojov údajov

ETL je o získavaní údajov z rôznych zdrojov údajov, ako sú nástroje ERP alebo CRM, aplikácie, iné databázy, tabuľky atď. Testeri musia potvrdiť, že požadované údaje sú prístupné, správne štruktúrované a dostatočne kvalitné na to, aby sa mohli používať podľa určenia.

Tip odborníka:

Zdrojové údaje v reálnych systémoch sú zvyčajne chaotické. V tejto fáze je kľúčové vypracovanie dôkladných správ o profilovaní údajov, aby ste mohli identifikovať chýbajúce hodnoty, problémy s formátom, anomálie a iné nezrovnalosti, ktoré chcete v ďalšom priebehu vylúčiť z transformačnej logiky.

 

#3. Napíšte testovacie prípady

Keď máte v rukách obchodné požiadavky a správy o profilovaní údajov, je čas vytvoriť testovacie prípady potrebné na overenie procesu ETL. Testovacie prípady by mali zahŕňať funkčné testy, ako aj okrajové prípady a všetky oblasti, ktoré ste identifikovali ako oblasti s vysokým rizikom zlyhania.

Tip odborníka:

Testovanie jednotlivých transformácií je dobré, ale lepšie je vytvoriť testovacie prípady, ktoré pochopia, ako sú údaje ovplyvnené pri prenose celým potrubím ETL.

 

#4. Vykonávanie testovacích prípadov

Teraz je čas použiť vaše testovacie prípady. Testeri by sa mali čo najviac snažiť simulovať skutočné podmienky alebo, ak je to možné, použiť skutočné podmienky.

Tip odborníka:

Nástroje na automatizované testovanie ETL sú v tomto prípade nevyhnutné. Možnosť vytvárať konzistentné a reprodukovateľné testy šetrí obrovské množstvo času a úsilia. Navyše testovanie ETL je neustálou požiadavkou, pretože sa aktualizujú zdroje údajov alebo sa vykonávajú zmeny v samotnom procese ETL.

 

#5. Generovanie správ

Po vykonaní testov musíte svoje zistenia verne zdokumentovať. Výsledky si zapíšte a uveďte:

• Úspechy
• Zlyhania
• Odchýlky od očakávaní
• Aké opravy alebo zmeny je potrebné vykonať

Tieto správy dokážu oveľa viac než len potvrdiť stav vášho systému. Poskytnú vám aj harmonogram všetkých opráv, ktoré je potrebné vykonať, a zároveň poskytnú dôležité informácie, ktoré sú potrebné na optimalizáciu procesu ETL.

Tip odborníka:

Správy sú určené pre všetkých vrátane netechnických zainteresovaných strán. Snažte sa obmedziť žargón a príliš technické pojmy a na vysvetlenie procesu používajte vizuálne zhrnutia, ako sú grafy, tabuľky a iné.

 

#6. Opätovné testovanie chýb a nedostatkov

Ďalej je potrebné skontrolovať, či boli odstránené chyby a nedostatky zistené počas vykonávania testov. Okrem toho by ste mali potvrdiť, že všetky zmeny vykonané počas tohto procesu nespôsobili vznik nových problémov.

Tip odborníka:

Regresné testovanie je v tejto fáze kľúčové, pretože proces ETL je komplexný a vzájomne prepojený. Jedna oprava môže mať za následok nezamýšľané a úplne neočakávané dôsledky v celom procese ETL.

 

#7. Záverečné správy

Záverečné správy poskytujú podrobné zhrnutie procesu testovania ETL. Zdôraznite oblasti úspechu a oblasti, ktoré si vyžadujú ďalšiu prácu. Nakoniec poskytnite celkový verdikt o kvalite a spoľahlivosti údajov ETL.

Tip odborníka:

Vaša záverečná správa nie je len záznamom. Dobre napísané a dobre štruktúrované testovacie správy sa stanú súčasťou produkčnej dokumentácie a pomôžu zabezpečiť, aby sa proces ETL neustále zlepšoval a optimalizoval.

 

#8. Uzatváranie správ

Po doručení správ a ich pochopení rôznymi príslušnými zainteresovanými stranami musia byť správy formálne prijaté. Správy by mali obsahovať jasný plán pre všetky položky, ktoré je potrebné vyriešiť, alebo ďalšie opatrenia, ktoré je potrebné prijať.

Tip odborníka:

Aj keď je uzavretie zostáv silným znakom toho, že proces ETL dosiahol prijateľnú úroveň, musíte si uvedomiť, že táto práca nie je nikdy skutočne dokončená. Neustále zlepšovanie a reagovanie na zmeny zdrojových údajov, hardvéru alebo dokonca na vývoj obchodných pravidiel znamená, že akákoľvek akceptácia je len míľnikom v prebiehajúcom procese.

 

Výťažok z testovania záťaže

Komplexný proces testovania ETL je nevyhnutný pre tímy a produkty, ktoré sa spoliehajú na analýzu údajov. Poďme sa pozrieť na výhody, ktoré môžete získať, keď sa rozhodnete pre testovanie ETL.

 

1. Presnosť a integrita údajov

Hlavnou myšlienkou validácie ETL je zabezpečiť, aby ste do dátového skladu dostali čisté a spoľahlivé údaje. Správny prístup k testovaniu ETL znamená:

• Počas extrakcie nestratíte údaje
• Vaše transformácie neobsahujú chyby
• Údaje sa dostanú do cieľového systému tak, ako ste zamýšľali.

 

2. Úspora času a peňazí

Testovanie dátového skladu ETL je dôležité, pretože včas zachytí chyby. Je oveľa vhodnejšie včas identifikovať a odstrániť problémy s údajmi, než ich riešiť, keď už kôň uteká zo stajne. Podľa spoločnosti Gartner stoja nekvalitné údaje tímy v priemere 13 miliónov dolárov ročne. Ak začnete s testovaním ETL včas, ušetríte čas aj peniaze.

 

3. Výkonnosť

Zlé procesy ETL môžu brzdiť vaše dátové systémy a znižovať kvalitu vašich analýz, reportovania a rozhodovania. Dobrý proces testovania ETL vám pomôže udržať si správny smer tým, že identifikuje úzke miesta v údajoch a ďalšie oblasti, ktoré je potrebné zlepšiť.

 

4. Dodržiavanie predpisov

Pre finančné inštitúcie a poskytovateľov zdravotnej starostlivosti platia prísne pravidlá správy údajov. Nesprávne spracovanie a správa údajov môže viesť k odobratiu licencie alebo vysokým pokutám. Testovanie ETL vám pomôže zabezpečiť, aby ste dodržali pravidlá a chránili citlivé informácie.

 

5. Lepšie rozhodovanie

Čím presnejšie a spoľahlivejšie sú vaše údaje, tým istejšie si môžete byť pri rozhodovaní založenom na údajoch. Testovanie ETL zaručuje, že sa môžete spoľahnúť na obsah svojho dátového skladu, ktorý vám poskytne informácie potrebné na správne kroky.

 

Výzvy spojené s testovaním ETL

Zabezpečenie stavu dátového potrubia je nevyhnutné, ale je spojené s určitými zložitosťami. Poďme preskúmať výzvy súvisiace s dôkladnými kontrolami kvality údajov ETL.

 

1. Objem a zložitosť údajov

Dobrý proces testovania ETL znamená prácu s veľkými objemami rôznych typov údajov, od štruktúrovaných až po neštruktúrované. Táto variabilita údajov sa môže rýchlo stať zložitou a ťažko spravovateľnou.

 

2. Závislosť na zdrojovom systéme

Ako sme už načrtli vyššie, testovanie ETL je o zabezpečení hladkého priebehu medzi zdrojom a cieľom. Kvalita výstupov však do veľkej miery závisí od kvality vstupov. Zmeny v zdrojovej výstupnej schéme, formáte alebo kvalite môžu spôsobiť zlyhanie testov ETL, ktoré nie je vždy jednoduché diagnostikovať.

 

3. Zložitosť transformácie

Tvorba logiky pre transformáciu údajov je odborná záležitosť. Uplatňovanie obchodných pravidiel a čistenie alebo zmena formátu údajov je zložité a overenie kvality týchto transformácií nie je vždy jednoduché.

 

4. Posun požiadaviek

Všetci testeri poznajú bolesť rýchlo sa vyvíjajúcich obchodných požiadaviek. Proces ETL je dynamický priestor a rovnako aj testovanie ETL. Keďže sa obchodné úlohy aktualizujú a menia, testeri musia prispôsobiť testovacie prípady a zabezpečiť optimalizáciu výkonu databázy.

 

5. Obmedzenia testovacieho prostredia

Spustenie plnohodnotného produkčného prostredia na testovanie ETL je zložité a nákladné. Testovacie prostredia menšieho rozsahu však nie vždy poskytujú skutočné overenie, pretože nereplikujú spôsob, akým môže manipulácia s obrovskými objemami údajov viesť k úzkym miestam výkonu.

 

Tipy a osvedčené postupy ETL

Zvládnutie testovania ETL si vyžaduje čas. Tu je niekoľko tipov, ktoré vám pomôžu na vašej ceste.

 

#1. Priebežné testovanie

Testovanie ETL nie je jednorazová záležitosť. Je to výhľad na zabezpečenie kvalitných údajov, ktorý musíte vykonávať a priebežne monitorovať. Tester ETL QA je vo firmách, ktoré sa spoliehajú na nástroje business intelligence, zamestnaný na plný úväzok z určitého dôvodu.

 

#2. Žiadny tester ETL nie je ostrov

Zatiaľ čo testovanie ETL prebieha na princípe čiernej skrinky, inžinieri zabezpečujúci kvalitu ETL by mali spolupracovať so zainteresovanými stranami, správcami databáz a vývojármi, ktorí vytvárajú logiku ETL, ak chcú navrhnúť zmysluplné testy, ktoré skutočne overia proces ETL.

 

#3. Dôkladná dokumentácia je veľmi dôležitá.

Kvalitná a podrobná dokumentácia vrátane mapovania medzi zdrojmi a cieľmi a záznamu o priebehu údajov je nevyhnutná na určenie, kde sa v dátovom potrubí objavili chyby.

 

#4. Čo najviac automatizovať

To je azda najdôležitejší bod. Komplexné testovanie ETL je náročné na zdroje. Je to tiež nepretržitý proces, čo znamená, že si vyžaduje veľa manuálneho úsilia v pravidelných intervaloch. Testovanie ETL je preto ideálnou úlohou pre softvér na automatizáciu testovania a nástroje RPA.

 

Najlepšie nástroje na testovanie automatizácie ETL

Teraz by už malo byť jasné, že automatické testovanie ETL predstavuje pre testovacie tímy významnú výhodu z hľadiska maximálneho využitia vašich zdrojov.

Našťastie je na trhu niekoľko kvalitných nástrojov na testovanie ETL. Každý nástroj má svoje výhody a nevýhody, vlastnosti a funkcie, ktoré vyhovujú rôznym požiadavkám.

Rozhodnutie o výbere správneho nástroja závisí od niekoľkých rôznych faktorov vrátane:

• Zložitosť vášho procesu ETL a obchodnej logiky
• Objem prenášaných údajov
• Prítomnosť alebo koncentrácia neštruktúrovaných údajov v procese ETL
• Technické schopnosti a zručnosti vašich testerov
• Váš rozpočet.

Pozrime sa na 5 najlepších nástrojov na testovanie ETL.

 

#5. QuerySurge

 

QuerySurge je testovací nástroj ETL založený na predplatnom s dôrazom na priebežné testovanie. Podporuje kombinácie zdrojovej a cieľovej databázy, ponúka rozsiahle možnosti automatizácie a je vytvorený pre potreby rozsiahlych a komplexných dátových skladov.

Používateľské rozhranie je príjemné na používanie a jeho možnosti vykazovania sú vynikajúce. Niektorí používatelia si však sťažovali na drahé a neprehľadné ceny QuerySurge, zatiaľ čo iní kritizovali jeho nedostatočnú používateľskú prívetivosť a strmú krivku učenia pre neskúsených používateľov.

 

#4. iCEDQ

iCEDQ je nástroj na testovanie kvality údajov a monitorovanie kvality údajov. Ponúka testovanie založené na pravidlách a zaujímavú detekciu chýb pomocou ML. Sledovanie, vykazovanie a vizualizácia sú obzvlášť silnými stránkami iCEDQ, čo z neho robí dobrý nástroj pre firmy s kritickými potrebami dodržiavania predpisov a regulácie.

Napriek tomu je implementácia nástroja do komplexných prostredí ETL jednou z najvýraznejších nevýhod iCEDQ. Okrem toho je používateľské rozhranie dosť zložité a nebude vyhovovať menej technickým tímom.

 

#3. RightData

RightData je používateľsky prívetivý nástroj, ktorý sa môže pochváliť rozsiahlymi možnosťami testovania ETL a overovania údajov bez použitia kódu. Tento nástroj je mimoriadne flexibilný a funguje v rôznych databázach a cloudových dátových skladoch. Vďaka množstvu predpripravených šablón testov, vynikajúcim možnostiam vizualizácie a bezproblémovej integrácii s nástrojmi pracovného toku je jasné, prečo si RightData v posledných rokoch získala popularitu.

Hoci má RightData mnoho žiaducich vlastností, môže byť nákladná, ak potrebujete testovať veľa procesov ETL. Hoci je predplatné, ceny sa môžu rýchlo zvyšovať s vysokou úrovňou využívania dát a ďalších funkcií. V porovnaní s predvídateľným paušálnym cenovým modelom a neobmedzenými licenciami spoločnosti ZAPTEST sa zdá, že prístup spoločnosti RightData penalizuje rastúce alebo zväčšujúce sa spoločnosti.

 

#2. BiG EVAL

BiG EVAL je skvelou voľbou pre komplexné systémy ETL a staršie implementácie skladov. Používa validáciu údajov založenú na pravidlách a má výkonné funkcie profilovania údajov, čo z neho robí dobrú voľbu na testovanie ETL. Nástroj BiG EVAL poskytuje používateľom aj skvelé možnosti automatizácie pri navrhovaní a plánovaní testov a v kombinácii s vynikajúcimi možnosťami reportovania a vizualizácie sa radí medzi najkomplexnejšie nástroje na testovanie ETL.

Implementácia systému BiG EVAL je však ešte väčšia úloha. V porovnaní s nástrojmi bez kódu, ako je ZAPTEST, sa rozhranie môže zdať trochu staromódne. Je dôležité poznamenať, že testovanie ETL je len jedným z prípadov použitia nástroja BiG EVAL, takže jeho cena na základe licencie môže byť pre niektoré tímy neúnosná, ak platíte za vlastnosti a funkcie, ktoré nevyhnutne nepotrebujete.

 

#1. ZAPTEST: voľba číslo 1 pre testovanie ETL

Hoci ZAPTEST nie je špecializovaný nástroj na testovanie ETL, ponúka flexibilitu a škálovateľnosť, ktoré pomáhajú s viacerými úlohami, z ktorých sa skladá dôkladné testovanie ETL.

Ako vidíte z vyššie uvedenej časti Rôzne typy testovania ETL, testovanie procesu ETL si vyžaduje validáciu údajov, integráciu, výkon, funkčnosť a regresné testovanie. ZAPTEST dokáže toto všetko a ešte viac. Naše nástroje End-to-End Testing a Metadata Testing sú kľúčovými funkciami, ktoré zabezpečia, že vaša analytika a business intelligence sú na vysokej úrovni a pripravené poskytovať výsledky a hodnotu.

ZAPTEST je tiež vybavený jedným z najlepších nástrojov RPA na trhu. V kontexte testovania ETL môže RPA poskytnúť významnú hodnotu tým, že generuje realistické testovacie údaje, automatizuje opakujúce sa manuálne úlohy a pomáha zaviesť priebežné testovanie, ktoré je potrebné pre spoľahlivý proces ETL.

Vďaka možnostiam ZAPTET bez kódovania, bleskovému vytváraniu testov a bezproblémovej integrácii s inými podnikovými nástrojmi je to komplexný nástroj na automatizované testovanie ETL a oveľa, oveľa viac.

 

Záverečné myšlienky

Testovanie záťaže transformácie extraktu je ako vytvorenie oddelenia kontroly kvality pre váš dátový sklad. Nejde len o to, či boli údaje prenesené zo zdroja do cieľa, ale aj o to, či boli doručené v neporušenom stave a v súlade s očakávaniami.

Ak máte zlé údaje, v kritickej situácii sa nakoniec rozhodnete nesprávne. Správne testovanie ETL je investíciou do integrity celého dátového ekosystému. Mnohé podniky si však čas a náklady spojené s testovaním ETL nemôžu dovoliť.

Automatizácia testovania ETL vám pomôže testovať rýchlejšie a efektívnejšie a zároveň dlhodobo šetriť peniaze. Zvýšenie pokrytia testov a možností regresného testovania môže pomôcť zvýšiť integritu vašich údajov, pretože môžete testovať s oveľa vyššou frekvenciou, ako keby ste zostali pri manuálnom testovaní .

Používanie nástrojov na automatizované testovanie ETL navyše znižuje počet ľudských chýb a zároveň uvoľňuje testerov pre kreatívnejšie úlohy alebo úlohy zamerané na hodnotu. Využitie nástrojov na automatizáciu testovania a RPA, ako je ZAPTEST, je jedným z rozhodnutí, ktoré nebudete musieť vykonávať prostredníctvom nástrojov business intelligence.

Download post as PDF