Extract Transform Навантажувальне тестування, яке найчастіше називають ETL-тестуванням, є критично важливим інструментом у світі сучасної бізнес-аналітики та аналізу даних.
Команди повинні збирати дані з різних джерел, щоб зберігати їх у сховищах даних або готувати для інструментів бізнес-аналітики, які допоможуть у прийнятті якісних рішень чи аналітичних висновків. ETL-тестування допомагає переконатися, що процеси, дані та інсайти знаходяться на належному рівні і готові підтримувати бізнес.
Давайте розглянемо, що таке навантажувальне тестування Extract Transform і як воно працює, перш ніж поділимось деякими різними підходами та інструментами, які ви можете використовувати для ETL-тестування.
Що таке Витягнути-Преобразовать-Завантажити,
і як це працює?
Витягнути-трансформувати-завантажити (ETL) – це ключова концепція в зберіганні та аналітиці даних. По суті, ETL описує процес збору даних з декількох джерел і централізації їх у сховищі даних або озері даних.
Давайте розберемо процес ETL на складові частини, щоб ви могли зрозуміти його більш чітко.
1. Екстракт:
Дані отримані з різних джерел. Цими джерелами можуть бути існуюча база даних, ERP- або CRM-додаток, електронні таблиці, веб-сервіси або різні файли.
2. Перетворення:
Після того, як дані витягнуті, ви повинні перетворити їх так, щоб вони були придатні для зберігання або аналізу. Процес може включати очищення та нормалізацію даних, а також перетворення їх у відповідний формат.
3. Заряджай:
Остання частина процесу полягає у завантаженні даних до цільової системи. Цією цільовою системою може бути сховище даних, озеро даних або інший репозиторій.
Хоча ETL існує з 1970-х років, останнім часом вона набуває все більшого значення завдяки тому, що бізнес-спільнота все більше покладається на хмарні системи, дані в реальному часі, аналітику та інструменти ML/AI.
Що таке ETL-тестування?
ETL-тестування – це тип тестування обробки даних, який перевіряє, що дані, зібрані з одного джерела, були точно передані до місця призначення. Як ви вже читали вище, після вилучення даних їх потрібно перетворити відповідно до бізнес-вимог. Така трансформація може іноді призводити до проблем з даними. Підхід ETL-тестування допомагає забезпечити надійність і точність даних.
ETL-тестування – це свого роду тестування “чорної скриньки “, оскільки воно перевіряє процес обміну, перетворення та завантаження, порівнюючи вхідні дані з вихідними. По суті, він зосереджується на тому, що система робить у відповідь на різні вхідні дані, а не на тому, як вона досягає цих результатів. Однак у певних ситуаціях тестувальники звертатимуть увагу на те, що відбувається всередині коробки, особливо коли виникають несподівані сценарії.
Як трансформується екстракт
роботу з навантажувальним тестуванням?
Найпростіший спосіб пояснити, як працює ETL-тестування, – це розділити його на складові частини: витяг, перетворення та завантаження. Звідси ви можете зрозуміти різні елементи валідації ETL, перш ніж ми розберемо етапи більш детально.
1. Витяг
ETL-тестування підтверджує, що дані, отримані з джерела, є точними та безпомилковими. Цей процес включає перевірку точності основних значень і забезпечення повноти даних.
Інша частина процесу включає профілювання даних. Цей процес фактично складається з розуміння структури, змісту та якості вихідних даних. Ідея полягає в тому, що ви можете виявити будь-які аномалії, невідповідності або потенційні проблеми з картографуванням.
2. Перетворення
Наступна частина процесу присвячена суворому дотриманню правил перетворення даних. Один з основних підходів тут полягає в перевірці логіки трансформації на відповідність нормативним актам, законам та іншим бізнес-правилам.
Деякі з типових тестів тут включають перевірку того, чи конвертуються дані в очікувані формати, чи є розрахунки точними, і перевірку того, чи пошук пов’язує елементи між наборами даних.
Якість даних також береться до уваги. Тестувальники повинні знаходити і видаляти невідповідності форматування та дублікати, а також вирішувати будь-які конфліктні дані, застосовуючи процеси очищення даних.
Нарешті, загальна продуктивність також тестується, щоб з’ясувати, як на процес ETL впливають великі обсяги даних.
3. Навантаження.
Нарешті, коли дані завантажуються в сховище даних, озеро даних або іншу кінцеву мету, тестувальники повинні перевірити, чи є вони повними, точними і представленими в правильному форматі.
Порівняння виконується для того, щоб перевірити, чи не було втрачено або пошкоджено дані на шляху між джерелом, зоною накопичення та цілями.
Нарешті, перевіряються аудиторські сліди, щоб відстежити, що процес відстежує будь-які зміни, які відбуваються в процесі ETL, і перевірити, чи присутні історія та метадані.
Цей розділ повинен дати вам базове уявлення про те, як виконується перевірка якості даних ETL. Ви помітите, що тести відбуваються на кожному етапі передачі даних, оскільки це найкращий спосіб виявити та вирішити певні проблеми.
Однак для більш глибокого розуміння концепції ETL-тестування необхідно вивчити різні типи ETL-тестування та етапи, на яких вони застосовуються. Наступні два розділи нададуть цю інформацію і допоможуть скласти повну картину, яка вам потрібна.
Різні типи ETL-тестування
В ETL-тестуванні існує багато різних типів валідації. Вони використовуються в різних сценаріях і для широкого кола цілей. Давайте розглянемо типи ETL-тестування, а також де і коли їх варто використовувати.
1. Тестування валідації вихідних даних
Важливість:
Перевірка вихідних даних гарантує, що вихідні дані є якісними та узгодженими, перш ніж вони будуть вилучені для перетворення.
Що він перевіряє:
- Чи відповідають дані бізнес-правилам?
- Чи відповідають типи та формати даних очікуванням?
- Чи потрапляють дані в допустимі діапазони?
- Чи є нульові або відсутні значення в несподіваних місцях?
2. Тестування узгодження вихідних та цільових даних
Важливість:
Цей тип тестування перевіряє, чи всі дані з певного джерела витягуються, перетворюються і завантажуються в цільову систему.
Що він перевіряє:
- Чи були втрачені дані під час процесу ETL?
- Чи дублювалися дані під час процесу ETL?
3. Тестування трансформації даних
Важливість:
Трансформація даних може включати багато різних речей, таких як зміна формату, обчислення, агрегування тощо. Тестування трансформації даних перевіряє, чи відбулися перетворення так, як було заплановано.
Що він перевіряє:
- Чи відповідають дані очікуванням після трансформацій?
- Чи була належним чином реалізована бізнес-логіка під час трансформацій?
- Чи розрахунки, виконані під час трансформації, дали правильний результат?
4. Тестування для перевірки даних
Важливість:
Перевіряє, чи відповідають остаточні дані бізнес-вимогам після трансформації.
Що він перевіряє:
- Чи дотримуються стандарти якості даних (тобто точність, повнота)?
- Чи дотримуються бізнес-правил?
5. Тестування посилальної цілісності ETL
Важливість:
Перевіряє, що зв’язки між таблицями у вихідних даних були точно відтворені в цільових даних.
Що він перевіряє:
- Чи збігаються зовнішні ключі в даних з відповідними первинними ключами?
- Чи зберігаються зв’язки між дочірньою та батьківською таблицями після ETL?
6. Інтеграційне тестування
Важливість:
Інтеграційні тести перевіряють, чи процес ETL інтегрується і функціонує в рамках більшої екосистеми даних.
Що він перевіряє:
- Чи працюють наскрізні потоки даних безперебійно?
- Наскільки добре процес ETL взаємодіє з іншими системами, такими як джерело, ціль або інші додатки, які покладаються на дані?
7. Тестування продуктивності
Важливість:
Тестування продуктивності ETL оцінює, наскільки ефективним є процес ETL, коли він знаходиться під тиском, наприклад, під великим навантаженням.
Що він перевіряє:
- Чи відповідає час обробки ETL бізнес-вимогам або бенчмаркам?
- Чи може процес ETL масштабуватися у відповідь на збільшення обсягів даних?
- Чи має процес ETL якісь ресурсні обмеження або вузькі місця, які необхідно усунути?
8. Функціональне тестування
Важливість:
Функціональне тестування перевіряє, чи відповідає процес ETL вимогам проекту з точки зору користувача.
Що він перевіряє:
- Чи відповідають результати заявленим бізнес-вимогам?
- Чи генерують звіти точні результати?
- Чи показують дашборди очікувані дані?
9. Регресійне тестування
Важливість:
Процеси ETL дуже складні, з великою кількістю взаємопов’язаних даних. Навіть невеликі зміни в процесі можуть вплинути на кінцевий результат. Регресійне тестування є життєво важливим для виявлення цих неочікуваних результатів.
Що він перевіряє:
- Чи зміни в коді або базових даних раптово призводять до негативних наслідків?
- Чи мали зміни бажаний ефект на покращення процесу ETL?
Варто зазначити, що до цього списку можна було б додати модульне тестування. Однак замість цього ми включили складові частини, які охоплює модульне тестування, такі як тестування валідації джерела, тестування узгодження вихідних і цільових даних і так далі.
8 етапів ETL-тестування з
8 порад експертів для досягнення успіху
Добре, тепер, коли ви розумієте різні типи валідації в ETL-тестуванні, настав час зібрати все докупи. ETL-тестування зазвичай проводиться за допомогою багатоетапного підходу, який ми представимо нижче.
#1. Збір бізнес-вимог
Перший етап будь-якого процесу тестування – збір вимог. Тестувальники повинні дійти згоди щодо того, що має забезпечити процес ETL. Деякі питання, на які слід відповісти на цьому ранньому етапі, включають такі речі, як
- Як будуть використовуватися дані?
- Які вихідні формати потрібні?
- Які очікування щодо продуктивності?
- Які нормативні акти, закони або політики компанії регулюють використання даних?
Порада експерта:
Хоча дотримання вимог є обов’язковим, ETL тестувальники повинні використовувати свої знання та досвід для проактивного виявлення потенційних проблем, невідповідностей чи помилок на ранніх стадіях процесу. Набагато простіше і набагато менш трудомістко виявити і усунути проблеми на ранній стадії.
#2. Визначення та перевірка джерел даних
ETL – це витягування даних з різних джерел, таких як інструменти ERP або CRM, додатки, інші бази даних, електронні таблиці тощо. Тестувальники повинні підтвердити, що необхідні дані доступні, правильно структуровані та мають достатню якість для використання за призначенням.
Порада експерта:
Вихідні дані в реальних системах, як правило, безладні. На цьому етапі важливо підготувати ретельні звіти про профілювання даних, які допоможуть вам виявити відсутні значення, проблеми з форматом, аномалії та інші невідповідності, які ви не хочете допустити в подальшій логіці трансформації.
#3. Пишіть тестові кейси
Маючи на руках бізнес-вимоги та звіти про профілювання даних, настав час створювати тестові кейси, необхідні для перевірки процесу ETL. Тестові кейси повинні включати функціональні тести, а також граничні випадки і будь-які області, які ви визначили як такі, що мають високий ризик збою.
Порада експерта:
Тестування окремих перетворень – це добре, але краще створювати тестові кейси, які розуміють, як впливають на дані, коли вони передаються через весь конвеєр ETL.
#4. Виконання тестових кейсів
Тепер настав час застосувати ваші тестові кейси. Тестувальники повинні зробити все можливе, щоб імітувати реальні умови або, де це можливо, використовувати реальні умови.
Порада експерта:
Інструменти автоматизації ETL-тестування тут дуже важливі. Можливість проводити послідовні та відтворювані тести економить величезну кількість часу та зусиль. Більше того, тестування ETL є постійною вимогою, оскільки джерела даних оновлюються або вносяться зміни в сам процес ETL.
#5. Створюйте звіти
Після того, як ви виконали тести, ви повинні ретельно задокументувати свої висновки. Запишіть свої результати та додайте їх:
- Успіхи
- Невдачі
- Відхилення від очікувань
- Які виправлення або зміни необхідно внести
Ці звіти зроблять набагато більше, ніж просто підтвердять здоров’я вашої системи. Вони також нададуть графік будь-яких виправлень, які вам потрібно внести, а також життєво важливу інформацію, необхідну для оптимізації процесу ETL.
Порада експерта:
Звіти призначені для всіх, включно з нетехнічними зацікавленими сторонами. Намагайтеся зменшити кількість жаргонізмів і надмірно технічних понять і використовуйте візуальні узагальнення, такі як графіки, діаграми тощо, щоб пояснити процес.
#6. Повторне тестування на наявність помилок і дефектів
Далі потрібно перевірити, чи були усунені помилки та дефекти, виявлені під час виконання тесту. Крім того, ви повинні підтвердити, що будь-які зміни, внесені під час цього процесу, не призвели до виникнення нових проблем.
Порада експерта:
Регресійне тестування має вирішальне значення на цьому етапі, оскільки процес ETL є складним і взаємопов’язаним. Одне виправлення може призвести до непередбачуваних і абсолютно неочікуваних наслідків для всього процесу ETL.
#7. Підсумкові звіти
Фінальні звіти містять детальний підсумок процесу тестування ETL. Підкресліть сфери успіху та ті, що потребують подальшої роботи. Нарешті, винесіть загальний вердикт щодо якості та надійності даних ETL.
Порада експерта:
Ваш підсумковий звіт – це не просто ведення записів. Добре написані і добре структуровані звіти про випробування стануть частиною виробничої документації і допоможуть забезпечити постійне вдосконалення та оптимізацію процесу ETL.
#8. Закриття звітів
Нарешті, після того, як звіти надані і зрозумілі різним зацікавленим сторонам, вони повинні бути офіційно прийняті. Звіти повинні містити чіткий план щодо будь-яких питань, які необхідно вирішити, або подальших дій, які необхідно вжити.
Порада експерта:
Хоча закриття звітів є вагомою ознакою того, що процес ETL досяг прийнятного рівня, ви повинні пам’ятати, що ця робота ніколи не завершується. Постійне вдосконалення та реагування на зміни у вихідних даних, апаратному забезпеченні або навіть бізнес-правилах, що змінюються, означає, що будь-яке прийняття є лише етапом у безперервному процесі.
Витягніть переваги навантажувального тестування трансформації
Комплексний процес ETL-тестування має важливе значення для команд і продуктів, які покладаються на аналітику даних. Давайте розглянемо переваги, які ви можете отримати, використовуючи підхід ETL-тестування.
1. Точність і цілісність даних
Основна концепція валідації ETL полягає в тому, що ви отримуєте чисті та надійні дані до вашого сховища даних. Правильний підхід до тестування ETL означає:
- Ви не втрачаєте дані під час вилучення
- Ваші перетворення не містять помилок
- Дані потрапляють до цільової системи так, як ви і планували.
2. Економія часу та грошей
ETL-тестування сховища даних важливе, оскільки воно дозволяє виявити помилки на ранніх стадіях. Набагато бажаніше виявити та усунути проблеми з даними на ранній стадії, ніж виправляти їх, коли кінь вже вибіг зі стайні. За даними Gartner, неякісні дані коштують командам в середньому 13 мільйонів доларів щороку. Почніть ETL-тестування заздалегідь, і ви заощадите час і гроші.
3. Перформанс
Погані ETL-процеси можуть заважати вашим системам даних і знижувати якість аналітики, звітності та прийняття рішень. Хороший процес ETL-тестування допомагає вам не відставати від графіка, визначаючи вузькі місця в даних та інші сфери, які потребують вдосконалення.
4. Відповідність
Існують суворі правила управління даними для фінансових установ та постачальників медичних послуг. Неналежна обробка та управління даними може призвести до відкликання ліцензії або великих штрафів. ETL-тестування допомагає забезпечити дотримання нормативних вимог і захистити конфіденційну інформацію.
5. Краще прийняття рішень
Чим точніші та надійніші ваші дані, тим впевненіше ви можете приймати рішення на основі даних. ETL-тестування гарантує, що ви можете розраховувати на те, що вміст вашого сховища даних надасть вам інформацію, необхідну для прийняття правильних рішень.
Виклики, пов’язані з тестуванням ETL
Забезпечення працездатності вашого конвеєра даних є дуже важливим, але це пов’язано з певними складнощами. Давайте розглянемо виклики, пов’язані з перевіркою якості даних ETL.
1. Обсяг і складність даних
Хороший процес ETL-тестування означає роботу з великими обсягами різних типів даних, від структурованих до неструктурованих. Така варіативність даних може швидко стати складною і важко керованою.
2. Залежність від вихідної системи
Як ми вже зазначали вище, ETL-тестування полягає у забезпеченні безперебійної роботи конвеєра від джерела до цілі. Однак, якість продукції значною мірою залежить від якості вхідних даних. Зміни у вихідній схемі, форматі або якості вихідних даних можуть спричинити збої в тесті ETL, які не завжди легко діагностувати.
3. Складнощі трансформації
Побудова логіки перетворення даних – справа спеціалістів. Застосування бізнес-правил та очищення або переформатування даних є складним завданням, а перевірити якість цих перетворень не завжди легко.
4. Зміна вимог
Усім тестувальникам знайомий біль швидко мінливих бізнес-вимог. Процес ETL – це динамічний простір, так само як і ETL-тестування. Оскільки бізнес-ролі оновлюються і змінюються, тестувальники повинні адаптувати тестові кейси і забезпечити оптимізацію продуктивності бази даних.
5. Обмеження тестового середовища
Запуск повномасштабного виробничого середовища для ETL-тестування є складним і дорогим. Однак невеликі тестові середовища не завжди забезпечують справжню валідацію, оскільки вони не відтворюють те, як робота з великими обсягами даних може призвести до вузьких місць у продуктивності.
Поради та найкращі практики ETL
На освоєння ETL-тестування потрібен час. Ось кілька порад, які допоможуть вам на цьому шляху.
#1. Безперервне тестування
ETL-тестування – це не одномоментна річ. Це перспектива для забезпечення високої якості даних, яку ви повинні виконувати і контролювати безперервно. ETL QA тестувальник – це робота на повний робочий день у фірмах, які не дарма покладаються на інструменти бізнес-аналітики.
#2. Жоден ETL-тестер не є островом
Хоча тестування ETL використовує підхід “чорного ящика”, інженери з контролю якості ETL повинні співпрацювати із зацікавленими сторонами, адміністраторами баз даних та розробниками, які створюють логіку ETL, якщо вони хочуть розробити змістовні тести, які дійсно перевіряють процес ETL.
#3. Надійна документація має вирішальне значення.
Надійна і детальна документація, включаючи зіставлення джерела і цілі та записи про походження даних, є життєво важливою для точного визначення того, де виникли помилки в конвеєрі даних.
#4. Автоматизуйте якомога більше
Це, мабуть, найважливіший момент. Комплексне ETL-тестування є ресурсномістким. Це також безперервний процес, а отже, він вимагає багато ручних зусиль через певні проміжки часу. Таким чином, ETL-тестування є ідеальним завданням для програмного забезпечення для автоматизації тестування та інструментів RPA.
Найкращі інструменти для автоматизації тестування ETL
Наразі вже має бути зрозуміло, що автоматизація ETL-тестування має значну перевагу для команд тестувальників з точки зору отримання максимальної віддачі від ваших ресурсів.
На щастя, на ринку є кілька якісних інструментів для тестування ETL. Кожен інструмент має свої плюси і мінуси, особливості та функціональність, які відповідають різним вимогам.
Вибір правильного інструменту залежить від кількох різних факторів, серед яких:
- Складність вашого ETL-процесу та бізнес-логіки
- Обсяг даних, які ви передаєте
- Наявність або концентрація неструктурованих даних у вашому процесі ETL
- Технічна компетентність та навички ваших тестувальників
- Ваш бюджет.
Давайте розглянемо 5 найкращих інструментів для ETL-тестування.
#5. QuerySurge
QuerySurge – це інструмент ETL-тестування на основі підписки з акцентом на безперервне тестування. Він підтримує комбінації вихідних і цільових баз даних, пропонує потужні можливості автоматизації та створений для великих, складних потреб у зберіганні даних.
Користувацький інтерфейс приємний у використанні, а можливості звітності – чудові. Однак деякі користувачі нарікають на дорогу і непрозору цінову політику QuerySurge, а інші критикують його недостатню зручність у використанні і круту криву навчання для недосвідчених користувачів.
#4. iCEDQ
iCEDQ – це якісний інструмент для тестування даних та моніторингу якості даних. Він пропонує тестування на основі правил і цікаве виявлення помилок за допомогою ML. Відстеження, звітування та візуалізація є особливо сильними сторонами iCEDQ, що робить його гарним інструментом для фірм з критично важливими потребами у дотриманні відповідності даних та регуляторних вимог.
Тим не менш, впровадження інструменту в складні ETL-ландшафти є одним з найпомітніших недоліків iCEDQ. Крім того, користувальницький інтерфейс досить складний і не підійде менш технічним командам.
#3. RightData
RightData – це зручний інструмент, який може похвалитися потужними можливостями без коду як для ETL-тестування, так і для валідації даних. Інструмент надзвичайно гнучкий і працює з різними базами даних і хмарними сховищами даних. Завдяки широкому спектру готових шаблонів тестів, чудовим можливостям візуалізації та безперешкодній інтеграції з інструментами робочого процесу, стає зрозуміло, чому RightData набув популярності в останні роки.
Однак, хоча RightData має багато бажаних характеристик, він може бути дорогим, якщо вам потрібно протестувати багато ETL-процесів. Хоча він базується на підписці, ціни можуть швидко зростати при високому рівні використання даних і додаткових функцій. У порівнянні з передбачуваною фіксованою ціновою моделлю ZAPTEST та необмеженими ліцензіями, підхід RightData, здається, карає компанії, що зростають або масштабують свою діяльність.
#2. BiG EVAL
BiG EVAL – це чудовий вибір для складних систем ETL та застарілих реалізацій складів. Він використовує перевірку даних на основі правил і має потужні можливості профілювання даних, що робить його гарним вибором для ETL-тестування. BiG EVAL також надає користувачам чудові можливості автоматизації для розробки та планування тестів, а в поєднанні з чудовими можливостями звітування та візуалізації, він є одним з найповніших інструментів для ETL-тестування.
Тим не менш, впровадження BiG EVAL – це ще більша робота. У порівнянні з інструментами без коду, такими як ZAPTEST, інтерфейс може здатися трохи старомодним. Важливо зазначити, що ETL-тестування – це лише один із варіантів використання BiG EVAL, тому його ціна на основі ліцензії може виявитися непосильною для деяких команд, якщо ви платите за функції, які вам не дуже потрібні.
#1. ZAPTEST: вибір №1 для ETL-тестування
Хоча ZAPTEST не є спеціалізованим інструментом для тестування ETL, він пропонує гнучкість і масштабованість, які допоможуть вирішити деякі завдання, що складають основу ретельного підходу до тестування ETL.
Як ви можете бачити з розділу “Різні типи тестування ETL” вище, тестування процесу ETL вимагає перевірки даних, інтеграції, продуктивності, функціональності та регресійного тестування. ZAPTEST може зробити все це і навіть більше. Наші інструменти наскрізного тестування та тестування метаданих – це ключові функції, які гарантують, що ваша аналітика та бізнес-аналітика будуть на висоті і готові приносити результати та цінність.
ZAPTEST також постачається з одним з найкращих інструментів RPA на ринку. В контексті тестування ETL, RPA може забезпечити серйозну цінність, генеруючи реалістичні тестові дані, автоматизуючи повторювані ручні завдання і допомагаючи вам впровадити безперервне тестування, необхідне для надійного процесу ETL.
Завдяки можливостям ZAPTET без коду, блискавичному створенню тестів і безшовній інтеграції з іншими корпоративними інструментами, це універсальний інструмент для автоматизованого ETL-тестування і багато чого іншого.
Заключні думки
Навантажувальне тестування перетворення екстракту подібне до створення відділу контролю якості для вашого сховища даних. Йдеться не лише про те, чи були дані передані від джерела до одержувача, а й про те, чи надійшли вони неушкодженими і в тому вигляді, як очікувалося.
Коли справа доходить до критичної точки, якщо у вас погані дані, ви в кінцевому підсумку приймете дезінформовані рішення. Правильне ETL-тестування – це інвестиція в цілісність всієї вашої екосистеми даних. Однак для багатьох компаній час і витрати, пов’язані з ETL-тестуванням, – це те, що вони не можуть собі дозволити.
Автоматизація ETL-тестування допомагає вам тестувати швидше та ефективніше, заощаджуючи при цьому гроші в довгостроковій перспективі. Збільшення тестового покриття та можливостей регресійного тестування може допомогти підвищити цілісність ваших даних, оскільки ви можете тестувати з набагато більшою частотою, ніж якщо б ви застрягли на ручному тестуванні.
Більше того, використання інструментів автоматизації тестування ETL зменшує кількість людських помилок, звільняючи тестувальників для більш творчих або ціннісних завдань. Використання інструментів автоматизації тестування та RPA, таких як ZAPTEST, – це рішення, яке вам не потрібно буде перевіряти за допомогою інструментів бізнес-аналітики.
