Testiranje ekstrakcije, transformacije in obremenitve – najpogosteje imenovano testiranje ETL – je ključno orodje v svetu sodobne poslovne inteligence in podatkovne analitike.
Ekipe morajo zbirati podatke iz različnih virov, da jih lahko shranijo v podatkovna skladišča ali pripravijo za orodja za poslovno obveščanje, ki pomagajo pri kakovostnem odločanju ali vpogledu. Testiranje ETL pomaga zagotoviti, da so procesi, podatki in vpogledi ustrezni in pripravljeni za podporo poslovanju.
Raziščimo, kaj je testiranje izpisa preoblikovanja obremenitve in kako deluje, nato pa predstavimo nekaj različnih pristopov in orodij, ki jih lahko uporabite za testiranje ETL.
Kaj je Izvleček, preoblikovanje in obremenitev,
in kako deluje?
Izvleček, preoblikovanje in nalaganje (ETL) je ključni koncept v podatkovnih skladiščih in analitiki. ETL opisuje postopek zbiranja podatkov iz različnih virov in njihovega združevanja v podatkovno skladišče ali podatkovno jezero.
Razčlenimo postopek ETL na posamezne dele, da ga boste lažje razumeli.
1. Izvleček:
Podatki so pridobljeni iz različnih virov. Ti viri so lahko obstoječa zbirka podatkov, aplikacija ERP ali CRM, preglednice, spletne storitve ali različne datoteke.
2. Preoblikovanje:
Ko so podatki pridobljeni, jih je treba preoblikovati, da so primerni za shranjevanje ali analizo. Postopek lahko vključuje čiščenje in normalizacijo podatkov ter njihovo pretvorbo v ustrezno obliko.
3. Obremenitev:
Zadnji del postopka je nalaganje podatkov v ciljni sistem. Ta ciljni sistem je lahko podatkovno skladišče, podatkovno jezero ali drugo skladišče.
Čeprav je ETL znan že od 70. let prejšnjega stoletja, je v zadnjem času pridobil na pomenu zaradi večjega zanašanja poslovnih skupnosti na sisteme v oblaku, podatke v realnem času, analitiko in orodja ML/AI.
Kaj je testiranje ETL?
Testiranje ETL je vrsta testiranja obdelave podatkov, ki preverja, ali so bili podatki, zbrani iz enega vira, pravilno preneseni na cilj. Kot boste prebrali zgoraj, je treba podatke po pridobitvi preoblikovati v skladu s poslovnimi zahtevami. To preoblikovanje lahko občasno povzroči težave s podatki. Pristop k testiranju ETL pomaga zagotoviti, da so podatki zanesljivi in natančni.
Testiranje ETL je vrsta testiranja črne skrinjice, saj potrjuje postopek izmenjave, preoblikovanja in nalaganja s primerjavo vhodnih podatkov z izhodnimi. Osredotoča se na to, kaj sistem naredi kot odziv na različne vhodne podatke, in ne na to, kako doseže te rezultate. V nekaterih primerih pa bodo preizkuševalci preverili, kaj se dogaja znotraj škatle, zlasti kadar se pojavijo nepričakovani scenariji.
Kako izvleček spremeni
testiranje obremenitve deluje?
Testiranje ETL je najlažje razložiti tako, da ga razdelimo na sestavne dele: ekstrakcijo, transformacijo in nalaganje. Od tu lahko razumete različne elemente potrjevanja ETL, preden podrobneje razčlenimo faze.
1. Izvleček
S testiranjem ETL se potrdi, da so podatki, pridobljeni iz vira, točni in brez napak. Ta postopek vključuje preverjanje točnosti osnovnih vrednosti in zagotavljanje popolnosti podatkov.
Drugi del postopka vključuje profiliranje podatkov. Ta postopek je dejansko sestavljen iz razumevanja strukture, vsebine in kakovosti izvornih podatkov. Pri tem gre za to, da lahko odkrijete morebitne nepravilnosti, nedoslednosti ali težave pri kartiranju.
2. Preoblikovanje
V naslednjem delu postopka je treba strogo upoštevati pravila za preoblikovanje podatkov. Eden od glavnih pristopov pri tem je testiranje logike preoblikovanja glede na predpise, zakone in druga poslovna pravila.
Med tipičnimi testi je preverjanje, ali se podatki pretvorijo v pričakovane oblike, ali so izračuni točni in ali iskalniki povezujejo elemente med podatkovnimi nizi.
Upoštevana je tudi kakovost podatkov. Preizkuševalci morajo med izvajanjem postopkov čiščenja podatkov poiskati in odstraniti nedoslednosti in podvojitve pri oblikovanju ter odpraviti morebitne nasprotujoče si podatke.
Nazadnje se preveri tudi splošna zmogljivost, da se ugotovi, kako na postopek ETL vplivajo velike količine podatkov.
3. Obremenitev
Ko so podatki naloženi v podatkovno skladišče, podatkovno jezero ali drug končni cilj, morajo preizkuševalci preveriti, ali so popolni, točni in predstavljeni v pravilni obliki.
S primerjavami se preveri, ali se na poti med izvorom, območjem pripravljanja in cilji niso izgubili ali poškodovali podatki.
Nazadnje se pregledajo revizijske sledi, da se ugotovi, ali postopek sledi vsem spremembam, ki se pojavijo med postopkom ETL, ter preveri, ali sta prisotna zgodovina in metapodatki.
V zgornjem razdelku boste dobili osnovni pregled nad tem, kako se izvaja preverjanje kakovosti podatkov ETL. Opazili boste, da se testi izvajajo na vsaki stopnji prenosa podatkov, saj je to najboljši način za ugotavljanje in odpravljanje določenih težav.
Vendar morate za boljše razumevanje konceptov testiranja ETL raziskati različne vrste testiranja ETL in faze, v katerih se uporabljajo. V naslednjih dveh razdelkih boste našli te informacije in dobili popolno sliko, ki jo potrebujete.
Različne vrste testiranja ETL
Pri testiranju ETL obstaja veliko različnih vrst potrjevanja. Uporabljajo se v različnih scenarijih in za različne namene. Preučimo vrste testiranja ETL ter kje in kdaj jih je treba uporabiti.
1. Testiranje veljavnosti izvornih podatkov
Pomembnost:
S testiranjem potrjevanja izvornih podatkov zagotovite, da so izvorni podatki visokokakovostni in dosledni, preden jih pridobite za preoblikovanje.
Kaj preverja:
- Ali so podatki skladni s poslovnimi pravili?
- Ali se vrste in formati podatkov ujemajo s pričakovanji?
- Ali podatki spadajo v veljavna območja?
- Ali so na nepričakovanih mestih ničelne ali manjkajoče vrednosti?
2. Testiranje usklajevanja podatkov iz vira v cilj
Pomembnost:
Pri tej vrsti testiranja se preverja, ali so vsi podatki iz določenega vira izvzeti, preoblikovani in naloženi v ciljni sistem.
Kaj preverja:
- Ali so se med postopkom ETL izgubili podatki?
- Ali so se podatki med postopkom ETL podvajali?
3. Preizkušanje preoblikovanja podatkov
Pomembnost:
Pretvarjanje podatkov lahko vključuje veliko različnih stvari, kot so spremembe formata, izračuni, združevanje itd. S testiranjem preoblikovanja podatkov preverite, ali je preoblikovanje potekalo, kot je bilo predvideno.
Kaj preverja:
- Ali so podatki po preoblikovanju takšni, kot je bilo pričakovano?
- Ali je bila poslovna logika med preoblikovanjem pravilno izvedena?
- Ali so izračuni, opravljeni med preoblikovanjem, prinesli pravilne rezultate?
4. Testiranje potrjevanja podatkov
Pomembnost:
Preizkusi, ali končni podatki po preoblikovanju ustrezajo poslovnim zahtevam.
Kaj preverja:
- Ali so izpolnjeni standardi kakovosti podatkov (tj. točnost, popolnost)?
- Ali se upoštevajo poslovna pravila?
5. Testiranje referenčne celovitosti ETL
Pomembnost:
Potrdi, da so odnosi med tabelami v izvornih podatkih natančno reproducirani v ciljnih podatkih.
Kaj preverja:
- Ali se tuji ključi v podatkih ujemajo z ustreznimi primarnimi ključi?
- Ali se razmerja med podrejenimi in nadrejenimi tabelami po ETL ohranijo?
6. Preizkušanje integracije
Pomembnost:
Integracijski testi preverjajo, ali se postopek ETL integrira in deluje v širšem podatkovnem ekosistemu.
Kaj preverja:
- Ali podatkovni tokovi od začetka do konca delujejo nemoteno?
- Kako dobro proces ETL sodeluje z drugimi sistemi, kot so izvorni, ciljni ali drugi nadaljnji programi, ki temeljijo na podatkih?
7. Preizkušanje učinkovitosti
Pomembnost:
S testiranjem zmogljivosti ETL se oceni, kako učinkovit je postopek ETL, kadar je pod pritiskom, na primer pri veliki obremenitvi.
Kaj preverja:
- Ali čas obdelave ETL izpolnjuje poslovne zahteve ali merila uspešnosti?
- Ali je mogoče postopek ETL razširiti glede na naraščajočo količino podatkov?
- Ali ima postopek ETL kakšne omejitve virov ali ozka grla, ki jih je treba obravnavati?
8. Funkcionalno testiranje
Pomembnost:
Funkcionalno testiranje potrjuje, ali postopek ETL izpolnjuje projektne zahteve z vidika uporabnika.
Kaj preverja:
- Ali so rezultati skladni z navedenimi poslovnimi zahtevami?
- Ali poročila ustvarjajo točne rezultate?
- Ali nadzorne plošče prikazujejo pričakovane podatke?
9. Regresijsko testiranje
Pomembnost:
Postopki ETL so zelo zapleteni, saj vsebujejo veliko medsebojno povezanih podatkov. Že majhne spremembe v procesu lahko vplivajo na proizvodnjo pri viru. Regresijsko testiranje je ključnega pomena za prepoznavanje teh nepričakovanih rezultatov.
Kaj preverja:
- Ali spremembe v kodi ali osnovnih podatkih nenadoma povzročijo neželene učinke?
- Ali so imele spremembe želeni učinek na izboljšanje postopka ETL?
Velja omeniti, da bi na ta seznam lahko vključili tudi testiranje enot. Namesto tega smo vključili sestavne dele, ki bi jih zajemalo testiranje enot, kot so testiranje potrjevanja vira, testiranje usklajevanja izvornih in ciljnih podatkov itd.
8 stopenj testiranja ETL z
8 strokovnih nasvetov za uspeh
Zdaj, ko razumete različne vrste potrjevanja pri testiranju ETL, je čas, da vse to združite. Testiranje ETL se običajno izvaja z večstopenjskim pristopom, ki ga bomo predstavili v nadaljevanju.
#1. Zbiranje poslovnih zahtev
Prva faza vsakega postopka testiranja vključuje zbiranje zahtev. Preizkuševalci se morajo strinjati s tem, kaj naj bi postopek ETL zagotovil. V tej zgodnji fazi je treba odgovoriti na nekatera vprašanja, kot so:
- Kako bodo podatki uporabljeni?
- Kateri izhodni formati so potrebni?
- Kakšna so pričakovanja glede uspešnosti?
- Kateri predpisi, zakoni ali politike podjetja urejajo uporabo podatkov?
Nasvet strokovnjaka:
Čeprav je upoštevanje zahtev obvezno, morajo preizkuševalci ETL uporabiti svoje znanje in izkušnje za proaktivno iskanje morebitnih težav, nedoslednosti ali napak že na začetku postopka. Zgodnje odkrivanje in odpravljanje težav je veliko lažje in veliko manj zamudno.
#2. Opredelitev in potrditev virov podatkov
Pri ETL gre za pridobivanje podatkov iz različnih virov podatkov, kot so orodja ERP ali CRM, aplikacije, druge zbirke podatkov, preglednice itd. Preizkuševalci morajo potrditi, da so zahtevani podatki dostopni, pravilno strukturirani in dovolj kakovostni za predvideno uporabo.
Nasvet strokovnjaka:
Izvorni podatki v realnih sistemih so običajno neurejeni. V tej fazi je ključnega pomena priprava temeljitih poročil o profiliranju podatkov, saj boste tako ugotovili manjkajoče vrednosti, težave z obliko, nepravilnosti in druge nedoslednosti, ki jih ne želite vključiti v logiko preoblikovanja.
#3. Pisanje testnih primerov
Ko imate na voljo poslovne zahteve in poročila o profiliranju podatkov, je čas, da pripravite testne primere, ki jih potrebujete za preverjanje postopka ETL. Testni primeri morajo vključevati funkcionalne teste ter robne primere in vsa področja, za katera ste ugotovili, da obstaja veliko tveganje za neuspeh.
Nasvet strokovnjaka:
Testiranje posameznih transformacij je dobro, vendar je bolje, da se pripravijo testni primeri, ki razumejo, kako podatki vplivajo na prenos skozi celoten cevovod ETL.
#4. Izvajanje testnih primerov
Zdaj je čas za uporabo testnih primerov. Preizkuševalci si morajo po najboljših močeh prizadevati za simulacijo resničnih razmer ali, če je mogoče, uporabiti resnične razmere.
Nasvet strokovnjaka:
Pri tem so bistvena orodja za avtomatizacijo testiranja ETL. Če lahko pripravite dosledne in ponovljive teste, prihranite veliko časa in truda. Poleg tega je testiranje ETL stalno potrebno, saj se viri podatkov posodabljajo ali pa se spreminja sam postopek ETL.
#5. Ustvarjanje poročil
Ko opravite teste, morate svoje ugotovitve natančno dokumentirati. Zapišite si rezultate in jih vključite:
- Uspehi
- Napake
- Odstopanja od pričakovanj
- Katere popravke ali spremembe je treba izvesti
Ta poročila bodo veliko več kot le potrditev stanja vašega sistema. Zagotovili bodo tudi časovni razpored vseh popravkov, ki jih morate izvesti, hkrati pa zagotovili pomembne informacije, ki so potrebne za optimizacijo postopka ETL.
Nasvet strokovnjaka:
Poročila so namenjena vsem, tudi netehničnim zainteresiranim stranem. Prizadevajte si zmanjšati število žargonskih in preveč tehničnih pojmov ter za razlago postopka uporabite vizualne povzetke, kot so grafikoni, diagrami in drugo.
#6. Ponovno testiranje napak in pomanjkljivosti
Nato morate preveriti, ali so bile napake in pomanjkljivosti, odkrite med izvajanjem testov, odpravljene. Poleg tega morate potrditi, da vse spremembe, izvedene med tem postopkom, niso povzročile novih težav.
Nasvet strokovnjaka:
Regresijsko testiranje je v tej fazi ključnega pomena, saj je postopek ETL zapleten in medsebojno povezan. En popravek lahko povzroči nenamerne in povsem nepričakovane posledice v celotnem postopku ETL.
#7. Končna poročila
Končna poročila vsebujejo podroben povzetek postopka testiranja ETL. Poudarite področja, na katerih ste bili uspešni, in področja, na katerih je potrebno nadaljnje delo. Na koncu podajte splošno oceno kakovosti in zanesljivosti podatkov ETL.
Nasvet strokovnjaka:
Končno poročilo ni samo evidenca. Dobro napisana in dobro strukturirana poročila o preskusih bodo postala del produkcijske dokumentacije in bodo pomagala zagotoviti, da se postopek ETL nenehno izboljšuje in optimizira.
#8. Zaključevanje poročil
Ko so poročila dostavljena in jih različne zadevne zainteresirane strani razumejo, jih je treba formalno sprejeti. V poročilih je treba navesti jasen načrt za vse elemente, ki jih je treba rešiti, ali nadaljnje ukrepe, ki jih je treba sprejeti.
Nasvet strokovnjaka:
Čeprav je zaključevanje poročil močan znak, da je postopek ETL dosegel sprejemljivo raven, ne smete pozabiti, da to delo ni nikoli zares končano. Nenehne izboljšave in odzivanje na spremembe v izvornih podatkih, strojni opremi ali celo spreminjajočih se poslovnih pravilih pomenijo, da je vsak sprejem le mejnik v nenehnem procesu.
Izvleček pretvori prednosti testiranja obremenitve
Celovit postopek testiranja ETL je bistvenega pomena za ekipe in izdelke, ki temeljijo na analizi podatkov. Oglejmo si prednosti, ki jih lahko pridobite, če se odločite za pristop k testiranju ETL.
1. Natančnost in celovitost podatkov
Osnovni koncept potrjevanja ETL je zagotavljanje čistih in zanesljivih podatkov v podatkovno skladišče. Pravilen pristop k testiranju ETL pomeni:
- Med ekstrakcijo ne izgubite podatkov
- Vaše transformacije ne vsebujejo napak
- Podatki pridejo v ciljni sistem, kot ste načrtovali.
2. Prihranek časa in denarja
Testiranje ETL v podatkovnem skladišču je pomembno, ker zgodaj odkrije napake. Veliko bolj zaželeno je zgodnje prepoznavanje in odpravljanje težav s podatki, kot pa odpravljanje težav, ko konj že pobegne iz hleva. Po podatkih družbe Gartner slaba kakovost podatkov ekipe vsako leto v povprečju stane 13 milijonov dolarjev. S testiranjem ETL začnite zgodaj in prihranili boste čas in denar.
3. Uspešnost
Slabi postopki ETL lahko ovirajo vaše podatkovne sisteme ter zmanjšajo kakovost analitike, poročanja in odločanja. Dober postopek testiranja ETL vam pomaga, da ste na pravi poti, saj prepoznate ozka grla podatkov in druga področja, ki jih je treba izboljšati.
4. Skladnost
Za finančne institucije in ponudnike zdravstvenih storitev veljajo stroga pravila za upravljanje podatkov. Neustrezno ravnanje s podatki in njihovo upravljanje lahko privede do odvzema licence ali visokih denarnih kazni. S testiranjem ETL lahko zagotovite, da boste ostali v mejah skladnosti in zaščitili občutljive podatke.
5. Boljše sprejemanje odločitev
Natančnejši in zanesljivejši kot so vaši podatki, bolj samozavestno lahko sprejemate odločitve, ki temeljijo na podatkih. S testiranjem ETL lahko zagotovite, da bo vsebina v vašem podatkovnem skladišču zagotavljala vpoglede, ki jih potrebujete za sprejemanje pravilnih odločitev.
Izzivi, povezani s testiranjem ETL
Zagotavljanje zdravja podatkovnega cevovoda je bistvenega pomena, vendar je povezano z nekaterimi zapleti. Preučimo izzive, povezane s temeljitim preverjanjem kakovosti podatkov ETL.
1. Obseg in zapletenost podatkov
Dober postopek testiranja ETL pomeni, da se ukvarjate z velikimi količinami različnih vrst podatkov, od strukturiranih do nestrukturiranih. Ta raznolikost podatkov lahko hitro postane zapletena in težko obvladljiva.
2. Odvisnost izvornega sistema
Kot smo opisali zgoraj, gre pri testiranju ETL za zagotavljanje nemotenega poteka od vira do cilja. Vendar pa je kakovost rezultatov močno odvisna od kakovosti vhodnih podatkov. Spremembe izhodne sheme, formata ali kakovosti lahko povzročijo napake pri testiranju ETL, ki jih ni vedno enostavno diagnosticirati.
3. Kompleksnost preoblikovanja
Gradnja logike za preoblikovanje podatkov je strokovna naloga. Uporaba poslovnih pravil in čiščenje ali preoblikovanje podatkov je zapleteno, preverjanje kakovosti teh preoblikovanj pa ni vedno enostavno.
4. Spreminjajoče se zahteve
Vsi preizkuševalci poznajo bolečino hitro spreminjajočih se poslovnih zahtev. Postopek ETL je dinamičen prostor, prav tako pa je dinamično tudi testiranje ETL. Ker se poslovne vloge posodabljajo in spreminjajo, morajo preizkuševalci prilagoditi testne primere in zagotoviti optimalno delovanje podatkovne zbirke.
5. Omejitve preskusnega okolja
Vzpostavitev celotnega produkcijskega okolja za testiranje ETL je zapletena in draga. Vendar pa manjša testna okolja ne zagotavljajo vedno pravega preverjanja, saj ne ponovijo načina, kako lahko obdelava velikih količin podatkov povzroči ozka grla v delovanju.
Nasveti in najboljše prakse ETL
Testiranje ETL zahteva čas, da ga obvladate. Tukaj je nekaj nasvetov, ki vam bodo pomagali na vaši poti.
#1. Neprekinjeno testiranje
Testiranje ETL ni enkratna stvar. To je pogled na zagotavljanje kakovostnih podatkov, ki ga morate izvajati in nenehno spremljati. Preizkuševalec za zagotavljanje kakovosti ETL je v podjetjih, ki se zanašajo na orodja za poslovno obveščanje, zaposlitev za polni delovni čas z razlogom.
#2. Noben preizkuševalec ETL ni otok
Medtem ko se pri testiranju ETL uporablja pristop “črne škatle”, morajo inženirji za zagotavljanje kakovosti ETL sodelovati z zainteresiranimi stranmi, skrbniki podatkovnih zbirk in razvijalci, ki gradijo logiko ETL, če želijo oblikovati smiselne teste, ki resnično potrjujejo postopek ETL.
#3. Ključnega pomena je zanesljiva dokumentacija.
Temeljita in podrobna dokumentacija, vključno s preslikavami izvor-cilj in zapisom izvora podatkov, je bistvenega pomena za ugotavljanje napak v podatkovnem cevovodu.
#4. čim bolj avtomatizirati
To je morda najpomembnejša točka. Celovito testiranje ETL zahteva veliko virov. To je tudi stalen proces, kar pomeni, da zahteva veliko ročnega dela v rednih časovnih presledkih. Zato je testiranje ETL odlično delo za programsko opremo za avtomatizacijo testiranja in orodja RPA.
Najboljša orodja za avtomatizacijo testiranja ETL
Zdaj bi moralo biti jasno, da ima avtomatsko testiranje ETL za testne ekipe veliko prednost, saj omogoča, da kar najbolje izkoristite svoje vire.
Na srečo je na trgu na voljo več kakovostnih orodij za testiranje ETL. Vsako orodje ima svoje prednosti in slabosti ter značilnosti in funkcionalnosti, ki ustrezajo različnim zahtevam.
Odločitev za pravo orodje je odvisna od več različnih dejavnikov, kot so:
- zapletenost procesa ETL in poslovne logike
- količina podatkov, ki jih prenašate.
- prisotnost ali koncentracija nestrukturiranih podatkov v postopku ETL
- Tehnična usposobljenost in nabor spretnosti vaših preizkuševalcev
- Vaš proračun.
Oglejmo si 5 najboljših orodij za testiranje ETL.
#5. QuerySurge
QuerySurge je naročniško orodje za testiranje ETL s poudarkom na neprekinjenem testiranju. Podpira kombinacije izvornih in ciljnih podatkovnih zbirk, ponuja močne zmožnosti avtomatizacije in je zasnovan za potrebe velikih in zapletenih podatkovnih skladišč.
Uporabniški vmesnik je prijeten za uporabo, njegove možnosti poročanja pa so odlične. Vendar so nekateri uporabniki izrazili obžalovanje zaradi dragih in nepreglednih cen QuerySurgea, drugi pa so kritizirali njegovo neprijaznost do uporabnika in strmo krivuljo učenja za neizkušene uporabnike.
#4. iCEDQ
iCEDQ je orodje za testiranje in spremljanje kakovosti podatkov. Ponuja testiranje na podlagi pravil in zanimivo odkrivanje napak s pomočjo ML. Sledenje, poročanje in vizualizacija so še posebej močne lastnosti iCEDQ, zato je dobro orodje za podjetja s kritičnimi potrebami po skladnosti podatkov in regulativnimi potrebami.
Kljub temu je implementacija orodja v zapletene pokrajine ETL ena od najpomembnejših pomanjkljivosti orodja iCEDQ. Poleg tega je uporabniški vmesnik precej zapleten in ne bo ustrezal manj tehničnim ekipam.
#3. RightData
RightData je uporabniku prijazno orodje, ki se ponaša z močnimi možnostmi brez kodiranja za testiranje ETL in potrjevanje podatkov. Orodje je zelo prilagodljivo in deluje v različnih podatkovnih zbirkah in podatkovnih skladiščih v oblaku. Z vrsto vnaprej pripravljenih testnih predlog, odličnimi možnostmi vizualizacije in brezhibno integracijo z orodji za delovni tok je jasno, zakaj je RightData v zadnjih letih postala priljubljena.
Čeprav ima RightData veliko zaželenih lastnosti, je lahko draga, če morate preizkusiti veliko postopkov ETL. Čeprav gre za naročnino, se lahko cene hitro zvišajo z visoko stopnjo uporabe podatkov in dodatnimi funkcijami. V primerjavi s predvidljivim enotnim cenovnim modelom ZAPTEST in neomejenimi licencami se zdi, da pristop podjetja RightData kaznuje rastoča ali razširjajoča se podjetja.
#2. BiG EVAL
BiG EVAL je odlična izbira za kompleksne sisteme ETL in starejše implementacije skladišč. Uporablja preverjanje podatkov na podlagi pravil in ima zmogljive zmogljivosti profiliranja podatkov, zato je dobra izbira za testiranje ETL. BiG EVAL uporabnikom ponuja tudi odlične možnosti avtomatizacije za oblikovanje in načrtovanje testov, v kombinaciji z odličnimi možnostmi poročanja in vizualizacije pa se uvršča med najbolj celovita orodja za testiranje ETL.
Izvajanje sistema BiG EVAL pa je še večje delo. V primerjavi z orodji brez kode, kot je ZAPTEST, se lahko vmesnik zdi nekoliko starinski. Pomembno je opozoriti, da je testiranje ETL le eden od primerov uporabe programa BiG EVAL, zato se lahko njegova licenčna cena za nekatere ekipe izkaže za previsoko, če plačujete za funkcije, ki jih ne potrebujete nujno.
#1. ZAPTEST: izbira št. 1 za testiranje ETL
Čeprav ZAPTEST ni namensko orodje za testiranje ETL, ponuja prilagodljivost in razširljivost, ki pomagata pri več nalogah, ki sestavljajo temeljit pristop k testiranju ETL.
Kot je razvidno iz zgornjega poglavja Različne vrste testiranja ETL, so za testiranje postopka ETL potrebni preverjanje podatkov, integracija, zmogljivost, funkcionalnost in regresijsko testiranje. ZAPTEST zmore vse to in še več. Naša orodja End-to-End Testing in Metadata Testing so ključne funkcije za zagotavljanje, da sta vaša analitika in poslovna inteligenca na tekočem in pripravljena za zagotavljanje rezultatov in vrednosti.
ZAPTEST ima tudi eno najboljših orodij RPA na trgu. V okviru testiranja ETL lahko RPA zagotovi resno vrednost z ustvarjanjem realističnih testnih podatkov, avtomatizacijo ponavljajočih se ročnih opravil in pomočjo pri uvajanju neprekinjenega testiranja, ki ga potrebujete za zanesljiv proces ETL.
ZAPTET je z možnostmi brez kodiranja, bliskovito hitrim ustvarjanjem testov in brezhibno integracijo z drugimi orodji za podjetja celovita rešitev za avtomatizirano testiranje ETL in še veliko več.
Zaključne misli
Preizkušanje obremenitve s preoblikovanjem izvlečka je kot vzpostavitev oddelka za nadzor kakovosti za vaše podatkovno skladišče. Ne gre le za to, ali so bili podatki preneseni iz vira v cilj, temveč tudi za zagotavljanje, da so prispeli nepoškodovani in v skladu s pričakovanji.
Če imate slabe podatke, se boste na koncu odločali na podlagi napačnih informacij. Ustrezno testiranje ETL je naložba v celovitost celotnega podatkovnega ekosistema. Vendar si številna podjetja težko privoščijo čas in stroške, povezane s testiranjem ETL.
Z avtomatizacijo testiranja ETL lahko testirate hitreje in učinkoviteje, hkrati pa dolgoročno prihranite denar. Povečanje pokritosti testov in možnosti regresijskega testiranja lahko pripomore k večji celovitosti podatkov, saj lahko testirate veliko pogosteje, kot če bi ostali pri ročnem testiranju .
Poleg tega uporaba orodij za avtomatizacijo testiranja ETL zmanjša število človeških napak, hkrati pa testerje sprosti za bolj ustvarjalne naloge ali naloge, ki temeljijo na vrednosti. Odločitev o uporabi orodij za avtomatizacijo testiranja in orodij RPA, kot je ZAPTEST, je odločitev, ki je ne bo treba preverjati z orodji za poslovno obveščanje.
