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Les tests d’extraction et de transformation de la charge – plus communément appelés tests ETL – sont un outil essentiel dans le monde moderne de l’intelligence économique et de l’analyse des données.

Les équipes doivent collecter des données à partir de sources disparates afin de les stocker dans des entrepôts de données ou de les préparer pour leurs outils de veille stratégique afin d’aider à la prise de décision ou à la compréhension de la qualité. Les tests ETL permettent de s’assurer que les processus, les données et les informations sont à jour et prêts à soutenir l’entreprise.

Explorons ce qu’est le test d’extraction et de transformation de la charge et comment il fonctionne avant de partager certaines des différentes approches et outils que vous pouvez utiliser pour le test ETL.

 

Table des matières

Qu’est-ce que l’extraction, la transformation et la charge ?

et comment cela fonctionne-t-il ?

ETL Testing - Plongée profonde dans ce qu'est l'ETL, ses types, ses processus, ses approches, ses outils, et plus encore !

L’extraction-transformation-chargement (ETL) est un concept crucial dans le domaine de l’entreposage de données et de l’analyse. En effet, l’ETL décrit le processus de collecte de données à partir de sources multiples et leur centralisation dans un entrepôt de données ou un lac de données.

Décomposons le processus ETL en ses éléments constitutifs afin de mieux le comprendre.

 

1. Extrait :

Les données sont extraites de diverses sources. Ces sources peuvent être une base de données existante, une application ERP ou CRM, des feuilles de calcul, des services web ou différents fichiers.

 

2. Transformer :

Une fois les données extraites, vous devez les transformer pour qu’elles puissent être stockées ou analysées. Le processus peut impliquer le nettoyage et la normalisation des données et leur conversion dans un format approprié.

 

3. Charge :

La dernière partie du processus consiste à charger les données dans le système cible. Ce système cible peut être un entrepôt de données, un lac de données ou un autre référentiel.

 

Si l’ETL existe depuis les années 1970, il a récemment pris de l’importance en raison de la dépendance accrue des entreprises à l’égard des systèmes basés sur le cloud, des données en temps réel, de l’analytique et des outils de ML/AI.

 

Qu’est-ce qu’un test ETL ?

Plan de test dans les tests de logiciels - Qu'est-ce que c'est, les types, le processus, les approches, les outils, et plus encore !

Le test ETL est un type de test de traitement des données qui permet de vérifier que les données collectées à partir d’une source ont été correctement transmises à leur destination. Comme nous l’avons vu plus haut, une fois les données extraites, elles doivent être transformées en fonction des besoins de l’entreprise. Cette transformation peut parfois entraîner des problèmes avec les données. Une approche de test ETL permet de s’assurer que les données sont fiables et exactes.

Les tests ETL sont une sorte de tests en boîte noire car ils valident le processus d’échange, de transformation et de chargement en comparant les entrées et les sorties. En effet, il se concentre sur ce que le système fait en réponse à différentes entrées plutôt que sur la manière dont il obtient ces résultats. Toutefois, dans certaines situations, les testeurs examineront ce qui se passe à l’intérieur de la boîte, en particulier lorsque des scénarios inattendus se produisent.

 

Comment l’extrait se transforme-t-il ?

les tests de charge fonctionnent-ils ?

Tests alpha et tests bêta

La façon la plus simple d’expliquer le fonctionnement des tests ETL est de les diviser en leurs éléments constitutifs : extraction, transformation et chargement. À partir de là, vous pouvez comprendre les différents éléments de la validation ETL avant de décomposer les étapes de manière plus granulaire.

 

1. Extraire

 

Les tests ETL permettent de valider que les données extraites de la source sont exactes et exemptes d’erreurs. Ce processus consiste à vérifier l’exactitude des valeurs de base et à s’assurer que les données sont complètes.

Une autre partie du processus concerne le profilage des données. Ce processus consiste à comprendre la structure, le contenu et la qualité des données sources. L’idée est de déceler les anomalies, les incohérences ou les problèmes potentiels de cartographie.

 

2. Transformer

 

La partie suivante du processus explore le respect strict des règles de transformation des données. L’une des principales approches consiste à tester la logique de transformation par rapport aux réglementations, aux lois et aux autres règles commerciales.

Parmi les tests typiques, citons la vérification de la conversion des données dans les formats prévus, l’exactitude des calculs et la vérification des liens entre les ensembles de données.

La qualité des données entre également en ligne de compte. Les testeurs doivent trouver et supprimer les incohérences de formatage et les doublons et résoudre les conflits de données tout en appliquant des processus de nettoyage des données.

Enfin, les performances globales sont également testées pour déterminer comment le processus ETL est affecté par de grands volumes de données.

 

3. Chargement

 

Enfin, lorsque les données sont chargées dans l’entrepôt de données, le lac de données ou toute autre cible finale, les testeurs doivent vérifier qu’elles sont complètes, exactes et présentées dans le bon format.

Des comparaisons sont effectuées pour vérifier qu’aucune donnée n’a été perdue ou corrompue sur le chemin entre la source, la zone de transit et les cibles.

Enfin, les pistes d’audit sont examinées pour vérifier que le processus suit toutes les modifications survenues au cours du processus ETL et que l’historique et les métadonnées sont présents.

Cette section devrait vous donner un aperçu de la manière dont les contrôles de qualité des données ETL sont effectués. Vous noterez que des tests sont effectués à chaque étape de la transmission des données, car c’est le meilleur moyen d’identifier et de résoudre des problèmes particuliers.

Cependant, pour une compréhension plus approfondie des concepts de test ETL, vous devez explorer les différents types de tests ETL et les étapes auxquelles ils sont appliqués. Les deux sections suivantes vous fourniront ces informations et vous aideront à obtenir le tableau complet dont vous avez besoin.

 

Différents types de tests ETL

checklist uat, outils de test d'applications web, automatisation et plus encore

Il existe de nombreux types de validation dans les tests ETL. Ils sont utilisés dans différents scénarios et pour un large éventail d’objectifs. Examinons les différents types de tests ETL, ainsi que le moment et l’endroit où vous devez les utiliser.

 

1. Test de validation des données sources

 

Importance :

Les tests de validation des données sources permettent de s’assurer de la qualité et de la cohérence des données sources avant qu’elles ne soient extraites pour être transformées.

Ce qu’il vérifie :

  • Les données sont-elles conformes aux règles de l’entreprise ?
  • Les types et formats de données correspondent-ils aux attentes ?
  • Les données se situent-elles dans des fourchettes valables ?
  • Y a-t-il des valeurs nulles ou manquantes à des endroits inattendus ?

 

2. Test de rapprochement des données source et cible

 

Importance :

Ce type de test valide si toutes les données d’une source particulière sont extraites, transformées et chargées dans le système cible.

Ce qu’il vérifie :

  • Des données ont-elles été perdues au cours du processus ETL ?
  • Les données ont-elles été dupliquées au cours du processus ETL ?

 

3. Test de transformation des données

 

Importance :

Les transformations de données peuvent impliquer beaucoup de choses différentes, comme des changements de format, des calculs, des agrégations, etc. Les tests de transformation des données permettent de vérifier si les transformations se sont déroulées comme prévu.

Ce qu’il vérifie :

  • Les données sont-elles conformes aux attentes après les transformations ?
  • La logique d’entreprise a-t-elle été correctement mise en œuvre lors des transformations ?
  • Les calculs effectués lors de la transformation ont-ils donné des résultats corrects ?

4. Test de validation des données

Importance :

Teste si les données finales sont conformes aux exigences de l’entreprise après avoir été transformées.

Ce qu’il vérifie :

  • Les normes de qualité des données (exactitude, exhaustivité) sont-elles respectées ?
  • Les règles de gestion sont-elles respectées ?

 

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5. Test d’intégrité référentielle ETL

 

Importance :

Valide que les relations entre les tables des données sources ont été fidèlement reproduites dans les données cibles.

Ce qu’il vérifie :

  • Les clés étrangères des données correspondent-elles aux clés primaires correspondantes ?
  • Les relations entre les tables enfant et parent sont-elles maintenues après l’ETL ?

 

6. Tests d’intégration

 

Importance :

Les tests d’intégration permettent de vérifier que le processus ETL s’intègre et fonctionne dans un écosystème de données plus large.

Ce qu’il vérifie :

  • Les flux de données de bout en bout fonctionnent-ils sans heurts ?
  • Dans quelle mesure le processus ETL interagit-il avec les autres systèmes, tels que la source, la cible ou d’autres applications en aval qui dépendent des données ?

 

7. Tests de performance

 

Importance :

Les tests de performance ETL évaluent l’efficacité du processus ETL lorsqu’il est soumis à des contraintes, telles qu’une charge importante.

Ce qu’il vérifie :

  • Le temps de traitement de l’ETL répond-il aux exigences de l’entreprise ou aux critères de référence ?
  • Le processus ETL peut-il s’adapter à l’augmentation des volumes de données ?
  • Le processus ETL présente-t-il des contraintes en termes de ressources ou des goulets d’étranglement qui doivent être résolus ?

 

8. Essais fonctionnels

 

Importance :

Les tests fonctionnels permettent de vérifier si le processus ETL répond aux exigences du projet du point de vue de l’utilisateur.

Ce qu’il vérifie :

  • Les résultats correspondent-ils aux exigences de l’entreprise ?
  • Les rapports produisent-ils des résultats exacts ?
  • Les tableaux de bord présentent-ils les données attendues ?

 

9. Test de régression

 

Importance :

Les processus ETL sont très complexes et comportent un grand nombre de données interdépendantes. Même de petits changements dans le processus peuvent affecter la production à la source. Les tests de régression sont essentiels pour identifier ces résultats inattendus.

Ce qu’il vérifie :

  • Les modifications apportées au code ou aux données sous-jacentes provoquent-elles soudainement des effets indésirables ?
  • Les changements ont-ils eu l’effet escompté sur l’amélioration du processus ETL ?

 

Il convient de noter que nous pourrions inclure les tests unitaires dans cette liste. En revanche, nous avons inclus les éléments constitutifs que les tests unitaires couvriraient, tels que les tests de validation de la source, les tests de rapprochement des données de la source et de la cible, etc.

 

Les 8 étapes du test ETL avec

8 conseils d’experts pour réussir

8 étapes des tests ETL et 8 conseils d'experts pour réussir

Maintenant que vous avez compris les différents types de validation dans les tests ETL, il est temps d’assembler le tout. Les tests ETL sont généralement effectués selon une approche en plusieurs étapes, que nous présentons ci-dessous.

 

#1. Recueillir les besoins de l’entreprise

La première étape de tout processus de test consiste à recueillir les besoins. Les testeurs doivent s’entendre sur ce que le processus ETL est censé fournir. Les questions auxquelles il convient de répondre à ce stade précoce sont notamment les suivantes :

  • Comment les données seront-elles utilisées ?
  • Quels sont les formats de sortie requis ?
  • Quelles sont les attentes en matière de performance ?
  • Quels sont les règlements, les lois ou les politiques de l’entreprise qui régissent l’utilisation des données ?

Conseil d’expert :

S’il est indispensable de respecter les exigences, les testeurs ETL doivent utiliser leurs connaissances et leur expertise pour détecter de manière proactive les problèmes potentiels, les incohérences ou les erreurs dès le début du processus. Il est beaucoup plus facile et beaucoup moins long d’identifier et d’éliminer les problèmes à un stade précoce.

 

#2. Identification et validation des sources de données

L’ETL consiste à extraire des données de sources disparates, telles que des outils ERP ou CRM, des applications, d’autres bases de données, des feuilles de calcul, etc. Les testeurs doivent confirmer que les données requises sont accessibles, qu’elles sont structurées correctement et qu’elles sont d’une qualité suffisante pour être utilisées comme prévu.

Conseil d’expert :

Dans les systèmes réels, les données sources sont généralement désordonnées. À ce stade, il est essentiel de produire des rapports détaillés sur le profilage des données afin d’identifier les valeurs manquantes, les problèmes de format, les anomalies et autres incohérences que vous souhaitez exclure de la logique de transformation en cours de route.

 

#3. Rédiger des cas de test

Une fois les besoins de l’entreprise et les rapports de profilage des données en main, il est temps d’élaborer les scénarios de test dont vous avez besoin pour vérifier le processus ETL. Les cas de test doivent inclure des tests fonctionnels, ainsi que des cas limites et tous les domaines que vous avez identifiés comme présentant un risque élevé d’échec.

Conseil d’expert :

Tester des transformations individuelles est une bonne chose, mais élaborer des cas de test qui comprennent comment les données sont affectées lorsqu’elles sont transmises à travers l’ensemble du pipeline ETL est encore mieux.

 

#4. Exécution des cas de test

Il est maintenant temps d’appliquer vos scénarios de test. Les testeurs doivent faire de leur mieux pour simuler des conditions réelles ou, si possible, utiliser des conditions réelles.

Conseil d’expert :

Les outils de test d’automatisation de l’ETL sont essentiels à cet égard. Le fait de pouvoir produire des tests cohérents et reproductibles permet d’économiser énormément de temps et d’efforts. De plus, les tests ETL sont une exigence constante, car les sources de données sont mises à jour ou des changements sont apportés au processus ETL lui-même.

 

#5. Générer des rapports

Une fois que vous avez exécuté vos tests, vous devez documenter fidèlement vos résultats. Notez vos résultats et incluez-les :

  • Succès
  • Défaillances
  • Écarts par rapport aux attentes
  • Quelles sont les corrections ou les modifications à apporter ?

Ces rapports ne se contentent pas de confirmer l’état de santé de votre système. Ils vous fourniront également le calendrier des corrections à apporter, ainsi que les informations essentielles nécessaires à l’optimisation du processus ETL.

Conseil d’expert :

Les rapports sont destinés à tout le monde, y compris aux parties prenantes non techniques. Efforcez-vous de réduire le jargon et les concepts trop techniques et utilisez des résumés visuels tels que des graphiques, des tableaux, etc. pour expliquer le processus.

 

#6. Re-tester les bogues et les défauts

Ensuite, vous devez vérifier que les bogues et les défauts détectés lors de l’exécution des tests ont été résolus. En outre, vous devez confirmer que les changements mis en œuvre au cours de ce processus n’ont pas engendré de nouveaux problèmes.

Conseil d’expert :

Les tests de régression sont essentiels à ce stade, car le processus ETL est complexe et interconnecté. Une correction peut avoir des conséquences involontaires et totalement inattendues sur l’ensemble du processus ETL.

 

#7. Rapports finaux

Les rapports finaux fournissent un résumé détaillé du processus de test ETL. Mettez en évidence les domaines de réussite et ceux qui nécessitent des efforts supplémentaires. Enfin, rendre un verdict global sur la qualité et la fiabilité des données de l’ETL.

Conseil d’expert :

Votre rapport final ne se limite pas à la tenue d’un registre. Des rapports de test bien rédigés et bien structurés feront partie de la documentation de production et contribueront à l’amélioration et à l’optimisation constantes du processus ETL.

 

#8. Clôture des rapports

Enfin, une fois que les rapports ont été remis et compris par les différentes parties prenantes, ils doivent être formellement acceptés. Les rapports doivent communiquer un plan clair pour tous les points à résoudre ou les actions supplémentaires à entreprendre.

Conseil d’expert :

Bien que la fermeture des rapports soit un signe fort que le processus ETL a atteint un niveau acceptable, vous devez vous rappeler que ce travail n’est jamais vraiment terminé. L’amélioration continue et la réponse aux changements dans les données sources, le matériel ou même les règles commerciales en évolution signifient que toute acceptation n’est qu’une étape dans un processus continu.

 

Extraire les avantages des tests de charge de transformation

Analyse de la valeur limite (BVA) - Types, processus, outils et plus encore !

Un processus de test ETL complet est essentiel pour les équipes et les produits qui reposent sur l’analyse des données. Examinons les avantages que vous pouvez tirer d’une approche de test ETL.

 

1. Exactitude et intégrité des données

Le concept de base de la validation ETL est de s’assurer que vous obtenez des données propres et fiables dans votre entrepôt de données. La bonne approche des tests ETL signifie :

  • Vous ne perdez pas de données pendant l’extraction
  • Vos transformations ne contiennent pas d’erreurs
  • Les données parviennent au système cible comme vous l’aviez prévu.

 

2. Gagner du temps et de l’argent

Les tests ETL de l’entrepôt de données sont importants car ils permettent de détecter les erreurs à un stade précoce. Il est bien plus souhaitable d’identifier et d’éliminer les problèmes de données à un stade précoce que de les résoudre une fois que le cheval a quitté l’écurie. Selon Gartner, les données de mauvaise qualité coûtent en moyenne 13 millions de dollars par an aux équipes. Commencez tôt les tests ETL et vous gagnerez du temps et de l’argent.

 

3. La performance

De mauvais processus ETL peuvent entraver vos systèmes de données et réduire la qualité de vos analyses, de vos rapports et de vos prises de décision. Un bon processus de test ETL vous permet de rester sur la bonne voie en identifiant les goulets d’étranglement au niveau des données et les autres domaines à améliorer.

 

4. Conformité

Les institutions financières et les prestataires de soins de santé sont soumis à des règles strictes en matière de gouvernance des données. Le fait de ne pas traiter et gérer correctement les données peut entraîner le retrait de la licence ou de lourdes amendes. Les tests ETL vous permettent de rester dans les limites de la conformité et de protéger les informations sensibles.

 

5. Une meilleure prise de décision

Plus vos données sont précises et fiables, plus vous pouvez être sûr de prendre des décisions fondées sur des données. Les tests ETL garantissent que vous pouvez compter sur le contenu de votre entrepôt de données pour vous fournir les informations dont vous avez besoin pour prendre les bonnes décisions.

 

Défis associés aux tests ETL

défis - tests de charge

Assurer la santé de votre pipeline de données est essentiel, mais cela comporte quelques complexités. Examinons les défis liés à des contrôles solides de la qualité des données ETL.

 

1. Volume et complexité des données

Un bon processus de test ETL implique de traiter de grands volumes de différents types de données, qu’elles soient structurées ou non. Cette variation de données peut rapidement devenir complexe et difficile à gérer.

 

2. Dépendance du système source

Comme nous l’avons souligné plus haut, les tests ETL visent à garantir le bon fonctionnement du pipeline de la source à la cible. Cependant, la qualité des résultats dépend fortement de la qualité des intrants. Des changements dans le schéma, le format ou la qualité des données de sortie de la source peuvent entraîner des échecs des tests ETL qui ne sont pas toujours faciles à diagnostiquer.

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3. Complexité de la transformation

L’élaboration de la logique de transformation des données est un travail de spécialiste. L’application de règles commerciales et le nettoyage ou le reformatage des données sont complexes, et il n’est pas toujours facile de vérifier la qualité de ces transformations.

 

4. Déplacement des exigences

Tous les testeurs connaissent les difficultés liées à l’évolution rapide des besoins de l’entreprise. Le processus ETL est un espace dynamique, tout comme les tests ETL. Au fur et à mesure que les rôles des entreprises sont mis à jour et modifiés, les testeurs doivent adapter les cas de test et s’assurer que les performances de la base de données sont optimisées.

 

5. Limites de l’environnement d’essai

L’exploitation d’un environnement de production à grande échelle pour les tests ETL est complexe et coûteuse. Cependant, les environnements de test à plus petite échelle ne fournissent pas toujours une véritable validation car ils ne reproduisent pas la manière dont le traitement d’énormes volumes de données peut entraîner des goulets d’étranglement au niveau des performances.

 

Conseils et meilleures pratiques en matière d’ETL

Liste de contrôle des tests logiciels

La maîtrise des tests ETL prend du temps. Voici quelques conseils pour vous aider dans votre démarche.

 

#1. Tests continus

Les tests ETL ne sont pas une activité ponctuelle. Il s’agit d’une perspective visant à garantir des données de bonne qualité que vous devez effectuer et contrôler en permanence. Un testeur AQ ETL est un emploi à temps plein dans les entreprises qui dépendent d’outils de veille stratégique pour une bonne raison.

 

#2. Aucun testeur ETL n’est isolé

Alors que les tests ETL adoptent une approche “boîte noire”, les ingénieurs AQ ETL doivent travailler avec les parties prenantes, les administrateurs de bases de données et les développeurs qui élaborent la logique ETL s’ils veulent concevoir des tests significatifs qui valident réellement le processus ETL.

 

#3. Une documentation solide est essentielle.

Une documentation solide et détaillée, comprenant des correspondances source-cible et un enregistrement de l’historique des données, est essentielle pour repérer les erreurs survenues dans la chaîne de production des données.

 

#4. Automatiser autant que possible

C’est peut-être le point le plus important. Les tests ETL complets nécessitent beaucoup de ressources. Il s’agit également d’un processus continu, ce qui signifie qu’il nécessite beaucoup d’efforts manuels à intervalles réguliers. En tant que tel, le test ETL est un travail parfait pour les logiciels d’automatisation des tests et les outils RPA.

 

Les meilleurs outils de test d’automatisation ETL

ZAPTEST RPA + Test Automation suite

Il devrait être clair maintenant que les tests d’automatisation ETL présentent un avantage significatif pour les équipes de test en termes d’optimisation des ressources.

Heureusement, il existe plusieurs outils de test ETL de qualité sur le marché. Chaque outil a ses propres avantages et inconvénients, avec des caractéristiques et des fonctionnalités qui répondent à des besoins variés.

Le choix de l’outil adéquat dépend de plusieurs facteurs, notamment

  • Complexité du processus ETL et de la logique d’entreprise
  • Le volume de données que vous transmettez
  • Présence ou concentration de données non structurées dans votre processus ETL
  • Les compétences techniques et les aptitudes de vos testeurs
  • Votre budget.

Jetons un coup d’œil sur les 5 meilleurs outils de test ETL.

 

#5. QuerySurge

 

QuerySurge est un outil de test ETL par abonnement qui met l’accent sur les tests continus. Il prend en charge les combinaisons de bases de données source et cible, offre de solides capacités d’automatisation et est conçu pour répondre aux besoins d’entreposage de données complexes et de grande envergure.

L’interface utilisateur est agréable à utiliser et ses capacités de reporting sont excellentes. Cependant, certains utilisateurs ont déploré le prix élevé et opaque de QuerySurge, tandis que d’autres ont critiqué son manque de convivialité et sa courbe d’apprentissage abrupte pour les utilisateurs inexpérimentés.

 

#4. iCEDQ

L’iCEDQ est un outil de qualité permettant de tester et de contrôler la qualité des données. Il offre des tests basés sur des règles et une détection d’erreurs intéressante assistée par ML. Le suivi, le reporting et la visualisation sont des atouts majeurs de l’iCEDQ, ce qui en fait un bon outil pour les entreprises qui ont des besoins critiques en matière de conformité des données et de réglementation.

Cela dit, la mise en œuvre de l’outil dans des paysages ETL complexes est l’un des inconvénients les plus notables de l’iCEDQ. En outre, l’interface utilisateur est assez complexe et ne conviendra pas aux équipes moins techniques.

 

#3. RightData

RightData est un outil convivial qui se targue d’offrir de solides capacités sans code pour les tests ETL et la validation des données. L’outil est très flexible et fonctionne avec différentes bases de données et entrepôts de données en nuage. Avec une gamme de modèles de tests préétablis, de superbes capacités de visualisation et une intégration transparente avec les outils de flux de travail, il est évident que RightData a gagné en popularité au cours des dernières années.

Cependant, si RightData présente de nombreuses caractéristiques intéressantes, il peut s’avérer coûteux si vous devez tester un grand nombre de processus ETL. Bien qu’il s’agisse d’un abonnement, les prix peuvent rapidement grimper avec des niveaux élevés d’utilisation des données et des fonctionnalités supplémentaires. Comparée au modèle de tarification forfaitaire prévisible et aux licences illimitées de ZAPTEST, l’approche de RightData semble pénaliser les entreprises en croissance ou en expansion.

 

#2. BiG EVAL

BiG EVAL est un excellent choix pour les systèmes ETL complexes et les implémentations d’entrepôts existants. Il utilise une validation des données basée sur des règles et possède de puissantes capacités de profilage des données, ce qui en fait un bon choix pour les tests ETL. BiG EVAL offre également aux utilisateurs d’excellentes options d’automatisation pour la conception et la planification des tests. Associé à d’excellentes capacités de reporting et de visualisation, il se classe parmi les outils les plus complets pour les tests ETL.

Cela dit, la mise en œuvre de BiG EVAL est une tâche encore plus importante. Comparée à des outils sans code comme ZAPTEST, l’interface peut sembler un peu vieillotte. Il est important de noter que les tests ETL ne sont qu’un des cas d’utilisation de BiG EVAL, de sorte que son prix basé sur une licence peut s’avérer prohibitif pour certaines équipes si vous payez pour des caractéristiques et des fonctions dont vous n’avez pas strictement besoin.

 

#1. ZAPTEST : Le choix numéro 1 pour les tests ETL

Bien que ZAPTEST ne soit pas un outil de test ETL dédié, il offre la flexibilité et l’évolutivité nécessaires pour contribuer à plusieurs des tâches qui composent une approche de test ETL complète.

Comme vous pouvez le voir dans la section Différents types de tests ETL ci-dessus, les tests du processus ETL nécessitent des tests de validation des données, d’intégration, de performance, de fonctionnalité et de régression. ZAPTEST peut faire tout cela et bien plus encore. Nos outils de test de bout en bout et nos capacités de test des métadonnées sont des éléments clés pour garantir que vos analyses et votre intelligence économique sont à la hauteur et prêtes à fournir des résultats et de la valeur.

ZAPTEST est également livré avec l’un des meilleurs outils RPA du marché. Dans le contexte des tests ETL, la RPA peut apporter une valeur ajoutée considérable en générant des données de test réalistes, en automatisant les tâches manuelles répétitives et en vous aidant à mettre en place les tests continus dont vous avez besoin pour un processus ETL solide comme un roc.

Grâce à ses fonctionnalités sans code, à la création rapide de tests et à l’intégration transparente avec d’autres outils d’entreprise, ZAPTET est un guichet unique pour les tests ETL automatisés et bien d’autres choses encore.

 

Dernières réflexions

Les tests de charge de la transformation d’extraction reviennent à mettre en place un service de contrôle de la qualité pour votre entrepôt de données. Il ne s’agit pas seulement de savoir si les données ont été transférées de la source à la cible, mais aussi de s’assurer qu’elles sont arrivées intactes et conformes aux attentes.

Lorsque le moment est venu, si vous disposez de mauvaises données, vous finirez par prendre des décisions mal informées. Des tests ETL appropriés constituent un investissement dans l’intégrité de l’ensemble de votre écosystème de données. Cependant, pour de nombreuses entreprises, le temps et les dépenses liés aux tests ETL sont difficilement abordables.

L’automatisation des tests ETL vous permet de tester plus rapidement et plus efficacement tout en économisant de l’argent sur le long terme. L’augmentation de la couverture des tests et des capacités de tests de régression peut contribuer à renforcer l’intégrité de vos données, car vous pouvez effectuer des tests à une fréquence beaucoup plus élevée que si vous en restiez aux tests manuels .

De plus, l’utilisation d’outils d’automatisation des tests ETL réduit les erreurs humaines tout en libérant les testeurs pour des tâches plus créatives ou à plus forte valeur ajoutée. L’adoption d’outils d’automatisation des tests et de RPA tels que ZAPTEST est une décision que vous n’aurez pas besoin de passer par vos outils de veille stratégique.

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Alex Zap Chernyak

Alex Zap Chernyak

Founder and CEO of ZAPTEST, with 20 years of experience in Software Automation for Testing + RPA processes, and application development. Read Alex Zap Chernyak's full executive profile on Forbes.

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