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추출 변환 로드 테스트(흔히 ETL 테스트라고 함)는 최신 비즈니스 인텔리전스 및 데이터 분석의 세계에서 매우 중요한 도구입니다.

팀은 서로 다른 소스에서 데이터를 수집하여 데이터 웨어하우스에 저장하거나 비즈니스 인텔리전스 도구에 준비하여 양질의 의사 결정이나 인사이트를 얻을 수 있도록 해야 합니다. ETL 테스트는 프로세스, 데이터 및 인사이트가 최신 상태이며 비즈니스를 지원할 준비가 되어 있는지 확인하는 데 도움이 됩니다.

추출 변환 로드 테스트가 무엇이며 어떻게 작동하는지 살펴본 다음, ETL 테스트에 사용할 수 있는 몇 가지 다른 접근 방식과 도구를 공유해 보겠습니다.

 

쉬운 목차

추출-변환-로드란 무엇인가요?

어떻게 작동하나요?

ETL 테스트 - 정의, 유형, 프로세스, 접근 방식, 도구 등에 대해 자세히 알아보세요!

ETL(추출-변환-로드)은 데이터 웨어하우징 및 분석에서 매우 중요한 개념입니다. 사실상 ETL은 여러 소스에서 데이터를 수집하여 데이터 웨어하우스 또는 데이터 레이크에 중앙 집중화하는 프로세스를 설명합니다.

더 명확하게 이해할 수 있도록 ETL 프로세스를 구성 요소로 세분화해 보겠습니다.

 

1. 추출:

데이터는 다양한 소스에서 추출됩니다. 이러한 소스는 기존 데이터베이스, ERP 또는 CRM 애플리케이션, 스프레드시트, 웹 서비스 또는 다양한 파일일 수 있습니다.

 

2. 변환:

데이터를 추출한 후에는 저장 또는 분석에 적합하도록 데이터를 변환해야 합니다. 이 과정에는 데이터를 정리 및 정규화하고 적절한 형식으로 변환하는 작업이 포함될 수 있습니다.

 

3. Load:

프로세스의 마지막 단계는 대상 시스템에 데이터를 로드하는 것입니다. 이 대상 시스템은 데이터 웨어하우스, 데이터 레이크 또는 기타 리포지토리일 수 있습니다.

 

ETL은 1970년대부터 사용되어 왔지만, 최근 비즈니스 커뮤니티에서 클라우드 기반 시스템, 실시간 데이터, 분석 및 ML/AI 도구에 대한 의존도가 높아짐에 따라 그 중요성이 더욱 커지고 있습니다.

 

ETL 테스트란 무엇인가요?

소프트웨어 테스트의 테스트 계획 - 정의, 유형, 프로세스, 접근 방식, 도구 등!

ETL 테스트는 한 소스에서 수집된 데이터가 목적지로 정확하게 전송되었는지 확인하는 데이터 처리 테스트의 일종입니다. 위에서 읽은 것처럼 데이터를 추출한 후에는 비즈니스 요구 사항에 따라 데이터를 변환해야 합니다. 이러한 변환으로 인해 때때로 데이터에 문제가 발생할 수 있습니다. ETL 테스트 접근 방식은 데이터의 신뢰성과 정확성을 보장하는 데 도움이 됩니다.

ETL 테스트는 입력과 출력을 비교하여 교환, 변환 및 로드 프로세스를 검증하기 때문에 일종의 블랙박스 테스트입니다. 사실상 시스템이 어떻게 결과를 달성하는지가 아니라 다양한 입력에 대해 시스템이 어떤 반응을 보이는지에 초점을 맞추고 있습니다. 그러나 특정 상황, 특히 예상치 못한 시나리오가 발생하는 경우 테스터는 상자 내부에서 어떤 일이 일어나는지 살펴봅니다.

 

추출은 어떻게 변환되나요?

로드 테스트가 작동합니까?

알파 테스트 vs 베타 테스트

ETL 테스트의 작동 방식을 가장 쉽게 설명하는 방법은 추출, 변환, 로드라는 구성 요소로 나누는 것입니다. 이를 통해 ETL 유효성 검사의 다양한 요소를 이해한 후 단계를 더 세분화할 수 있습니다.

 

1. 추출

 

ETL 테스트는 소스에서 가져온 데이터가 정확하고 오류가 없는지 검증합니다. 이 프로세스에는 기본값의 정확성을 확인하고 데이터가 완전한지 확인하는 작업이 포함됩니다.

프로세스의 또 다른 부분에는 데이터 프로파일링이 포함됩니다. 이 프로세스는 소스 데이터의 구조, 콘텐츠, 품질을 효과적으로 이해하는 것으로 구성됩니다. 여기서 중요한 것은 이상 징후, 불일치 또는 잠재적인 매핑 문제를 발견할 수 있다는 것입니다.

 

2. 변환

 

프로세스의 다음 부분에서는 데이터 변환 규칙을 엄격하게 준수하는 방법을 살펴봅니다. 여기서 주요 접근 방식 중 하나는 규정, 법률 및 기타 비즈니스 규칙에 대해 변환 로직을 테스트하는 것입니다.

여기서 일반적인 테스트에는 데이터가 예상 형식으로 변환되는지, 계산이 정확한지, 조회가 데이터 집합 간의 요소를 연결하는지 확인하는 것이 포함됩니다.

데이터 품질도 고려 대상입니다. 테스터는 데이터 정리 프로세스를 적용하는 동안 서식 불일치 및 중복을 찾아서 제거하고 충돌하는 데이터를 해결해야 합니다.

마지막으로 전반적인 성능도 테스트하여 대량의 데이터로 인해 ETL 프로세스가 어떤 영향을 받는지 확인합니다.

 

3. 로드

 

마지막으로, 데이터가 데이터 웨어하우스, 데이터 레이크 또는 기타 최종 대상에 로드되면 테스터는 데이터가 완전하고 정확하며 올바른 형식으로 표시되는지 확인해야 합니다.

비교를 실행하여 소스, 스테이징 영역, 대상 간의 경로에서 데이터가 손실되거나 손상되지 않았는지 확인합니다.

마지막으로 감사 추적을 검사하여 ETL 프로세스 중에 발생하는 모든 변경 사항을 추적하고 기록 및 메타데이터가 있는지 확인합니다.

위의 섹션을 통해 ETL 데이터 품질 검사가 어떻게 수행되는지에 대한 기본적인 개요를 파악할 수 있을 것입니다. 데이터 전송의 각 단계에서 테스트가 수행되는 이유는 특정 문제를 식별하고 해결하는 가장 좋은 방법이기 때문입니다.

그러나 ETL 테스트 개념을 더 깊이 이해하려면 다양한 유형의 ETL 테스트와 이러한 테스트가 적용되는 단계를 살펴봐야 합니다. 다음 두 섹션에서는 이러한 정보를 제공하고 필요한 전체 상황을 파악하는 데 도움을 드립니다.

 

다양한 유형의 ETL 테스트

체크리스트 uat, 웹 애플리케이션 테스트 도구, 자동화 등

ETL 테스트에는 다양한 유형의 유효성 검사가 있습니다. 다양한 시나리오와 다양한 목적으로 사용됩니다. ETL 테스트의 유형과 언제 어디서 사용해야 하는지 살펴보겠습니다.

 

1. 소스 데이터 유효성 검사 테스트

 

중요성:

원본 데이터 유효성 검사 테스트는 변환을 위해 추출하기 전에 원본 데이터의 품질과 일관성을 보장합니다.

확인 대상:

  • 데이터가 비즈니스 규칙을 준수하나요?
  • 데이터 유형과 형식이 예상과 일치합니까?
  • 데이터가 유효한 범위에 속하나요?
  • 예상치 못한 곳에 널 값이나 누락된 값이 있나요?

 

2. 소스-대상 데이터 조정 테스트

 

중요성:

이 유형의 테스트는 특정 소스의 모든 데이터가 추출, 변환 및 대상 시스템으로 로드되는지 여부를 검증합니다.

확인 대상:

  • ETL 프로세스 중에 데이터가 손실되었나요?
  • ETL 프로세스 중에 데이터가 중복되었나요?

 

3. 데이터 변환 테스트

 

중요성:

데이터 변환에는 형식 변경, 계산, 집계 등 다양한 작업이 포함될 수 있습니다. 데이터 변환 테스트는 의도한 대로 변환이 이루어졌는지 확인합니다.

확인 대상:

  • 변환 후 데이터가 예상대로 표시되나요?
  • 변환 과정에서 비즈니스 로직이 제대로 구현되었나요?
  • 변환 중에 수행한 계산이 올바른 출력을 생성했나요?

4. 데이터 유효성 검사 테스트

중요성:

최종 데이터가 변환된 비즈니스 요구 사항을 준수하는지 테스트합니다.

확인 대상:

  • 데이터 품질 기준(예: 정확성, 완전성)이 충족되고 있나요?
  • 비즈니스 규칙을 준수하고 있나요?

 

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5. ETL 참조 무결성 테스트

 

중요성:

원본 데이터의 테이블 간 관계가 대상 데이터에 충실하게 재현되었는지 확인합니다.

확인 대상:

  • 데이터의 외래 키가 해당 기본 키와 일치합니까?
  • ETL 후에도 자식 및 부모 테이블 관계가 유지됩니까?

 

6. 통합 테스트

 

중요성:

통합 테스트는 ETL 프로세스가 더 큰 데이터 에코시스템 내에서 통합되고 작동하는지 여부를 검증합니다.

확인 대상:

  • 엔드투엔드 데이터 흐름이 원활하게 작동하나요?
  • ETL 프로세스가 소스, 대상 또는 데이터에 의존하는 기타 다운스트림 애플리케이션과 같은 다른 시스템과 얼마나 잘 상호 작용하나요?

 

7. 성능 테스트

 

중요성:

ETL 성능 테스트는 과부하와 같은 압박을 받았을 때 ETL 프로세스가 얼마나 효율적인지 평가합니다.

확인 대상:

  • ETL 처리 시간이 비즈니스 요구 사항 또는 벤치마크를 충족합니까?
  • 증가하는 데이터 볼륨에 대응하여 ETL 프로세스를 확장할 수 있나요?
  • ETL 프로세스에 해결해야 하는 리소스 제약이나 병목 현상이 있나요?

 

8. 기능 테스트

 

중요성:

기능 테스트는 ETL 프로세스가 사용자 관점에서 프로젝트 요구 사항을 충족하는지 여부를 검증합니다.

확인 대상:

  • 결과물이 명시된 비즈니스 요구 사항에 부합하나요?
  • 보고서가 정확한 결과를 생성하나요?
  • 대시보드에 예상 데이터가 표시되나요?

 

9. 회귀 테스트

 

중요성:

ETL 프로세스는 상호 연관된 데이터가 많아 매우 복잡합니다. 프로세스의 작은 변화도 소스의 출력에 영향을 미칠 수 있습니다. 회귀 테스트는 이러한 예상치 못한 결과를 식별하는 데 필수적입니다.

확인 대상:

  • 코드 또는 기본 데이터의 변경으로 인해 갑자기 부작용이 발생하고 있나요?
  • 변경 사항이 ETL 프로세스 개선에 원하는 효과를 가져왔나요?

 

이 목록에 유닛 테스트도 포함할 수 있다는 점에 주목할 필요가 있습니다. 대신 소스 유효성 검사 테스트, 소스-대상 데이터 조정 테스트 등 단위 테스트에서 다룰 수 있는 구성 요소를 포함했습니다.

 

8단계의 ETL 테스트

성공을 위한 8가지 전문가 팁

성공을 위한 8가지 전문가 팁이 포함된 8단계의 ETL 테스트

이제 ETL 테스트의 다양한 유효성 검사 유형을 이해하셨으니, 이제 이 모든 것을 종합해 볼 차례입니다. ETL 테스트는 일반적으로 다단계 접근 방식으로 수행되며, 아래에서 이를 소개합니다.

 

#1. 비즈니스 요구 사항 수집

모든 테스트 프로세스의 첫 번째 단계는 요구 사항을 수집하는 것입니다. 테스터는 ETL 프로세스의 목적이 무엇인지에 대한 합의가 있어야 합니다. 이 초기 단계에서 답변해야 할 몇 가지 질문은 다음과 같습니다:

  • 데이터는 어떻게 사용되나요?
  • 어떤 출력 형식이 필요하나요?
  • 기대할 수 있는 성능은 무엇인가요?
  • 데이터 사용에는 어떤 규정, 법률 또는 회사 정책이 적용되나요?

전문가 팁:

요구 사항을 준수하는 것은 필수이지만, ETL 테스터는 자신의 지식과 전문성을 활용하여 프로세스 초기에 잠재적인 문제, 불일치 또는 오류를 선제적으로 찾아내야 합니다. 문제를 조기에 파악하고 제거하는 것이 훨씬 쉽고 시간도 훨씬 적게 소요됩니다.

 

#2. 데이터 원본 식별 및 유효성 검사

ETL은 ERP 또는 CRM 도구, 애플리케이션, 기타 데이터베이스, 스프레드시트 등과 같은 서로 다른 데이터 소스에서 데이터를 가져오는 작업입니다. 테스터는 필요한 데이터에 액세스할 수 있는지, 올바르게 구조화되어 있는지, 의도한 대로 사용하기에 충분한 품질이 있는지 확인해야 합니다.

전문가 팁:

실제 시스템의 소스 데이터는 일반적으로 지저분합니다. 이 단계에서 철저한 데이터 프로파일링 보고서를 작성하는 것은 향후 변환 로직에서 누락된 값, 형식 문제, 이상 현상 및 기타 불일치를 식별하는 데 있어 매우 중요합니다.

 

#3. 테스트 케이스 작성

비즈니스 요구 사항과 데이터 프로파일링 보고서가 준비되었으면 이제 ETL 프로세스를 검증하는 데 필요한 테스트 사례를 구축할 차례입니다. 테스트 케이스에는 기능 테스트뿐만 아니라 에지 케이스 및 실패 위험이 높은 것으로 확인된 모든 영역이 포함되어야 합니다.

전문가 팁:

단일 변환을 테스트하는 것도 좋지만, 전체 ETL 파이프라인을 통해 데이터가 전송될 때 데이터가 어떻게 영향을 받는지 이해하는 테스트 사례를 구축하는 것이 더 좋습니다.

 

#4. 테스트 케이스 실행

이제 테스트 케이스를 적용할 차례입니다. 테스터는 실제 조건을 시뮬레이션하거나 가능한 경우 실제 조건을 사용하도록 최선을 다해야 합니다.

전문가 팁:

여기에는 ETL 자동화 테스트 도구가 필수적입니다. 일관되고 재현 가능한 테스트를 생성할 수 있으면 엄청난 시간과 노력을 절약할 수 있습니다. 또한 데이터 원본이 업데이트되거나 ETL 프로세스 자체가 변경될 때마다 ETL 테스트가 지속적으로 필요합니다.

 

#5. 보고서 생성

테스트를 실행한 후에는 결과를 충실히 문서화해야 합니다. 결과를 메모하고 다음을 포함하세요:

  • 성공 사례
  • 실패
  • 기대치와의 편차
  • 수정 또는 변경해야 하는 사항

이러한 보고서는 단순히 시스템 상태를 확인하는 것 이상의 기능을 제공합니다. 또한 수정이 필요한 사항에 대한 일정을 알려주며, ETL 프로세스를 최적화하는 데 필요한 중요한 정보를 제공합니다.

전문가 팁:

보고서는 비기술 이해관계자를 포함한 모든 사람을 대상으로 합니다. 전문 용어와 지나치게 기술적인 개념을 줄이고 그래프, 차트 등과 같은 시각적 요약을 사용하여 프로세스를 설명하기 위해 노력하세요.

 

#6. 버그 및 결함 다시 테스트하기

다음으로 테스트 실행 중에 발견된 버그와 결함이 해결되었는지 확인해야 합니다. 또한 이 과정에서 구현된 변경 사항이 새로운 문제를 발생시키지 않았는지 확인해야 합니다.

전문가 팁:

ETL 프로세스는 복잡하고 서로 연결되어 있기 때문에 이 단계에서는 회귀 테스트가 매우 중요합니다. 한 번의 수정으로 ETL 프로세스 전반에 걸쳐 의도하지 않은 전혀 예상치 못한 결과를 초래할 수 있습니다.

 

#7. 최종 보고서

최종 보고서에는 ETL 테스트 프로세스에 대한 자세한 요약이 제공됩니다. 성공한 영역과 추가 작업이 필요한 영역을 강조 표시합니다. 마지막으로, ETL 데이터의 품질과 신뢰성에 대한 전반적인 판단을 내립니다.

전문가 팁:

최종 보고서는 단순한 기록 보관이 아닙니다. 잘 작성되고 체계적으로 구성된 테스트 보고서는 생산 문서의 일부가 되어 ETL 프로세스를 지속적으로 개선하고 최적화하는 데 도움이 됩니다.

 

#8. 보고서 닫기

마지막으로, 다양한 관련 이해관계자가 보고서를 전달하고 이해한 후에는 공식적으로 보고서를 승인해야 합니다. 보고자는 해결해야 할 사항이나 추가 조치를 취해야 하는 사항에 대한 명확한 계획을 전달해야 합니다.

전문가 팁:

보고서를 닫는다는 것은 ETL 프로세스가 허용 가능한 수준에 도달했다는 강력한 신호이지만, 이 작업이 실제로 완료된 것은 결코 아니라는 점을 기억해야 합니다. 소스 데이터, 하드웨어 또는 진화하는 비즈니스 규칙의 변화에 대한 지속적인 개선과 대응은 모든 수용이 진행 중인 프로세스의 이정표에 불과하다는 것을 의미합니다.

 

추출 변환 부하 테스트 이점

경계값 분석(BVA) - 유형, 프로세스, 도구 등!

데이터 분석에 의존하는 팀과 제품에는 포괄적인 ETL 테스트 프로세스가 필수적입니다. ETL 테스트 접근 방식을 채택할 때 얻을 수 있는 이점을 살펴보겠습니다.

 

1. 데이터 정확성 및 무결성

ETL 유효성 검사의 핵심 개념은 데이터 웨어하우스에 깨끗하고 신뢰할 수 있는 데이터를 확보하는 것입니다. 올바른 ETL 테스트 접근 방식은 다음을 의미합니다:

  • 추출하는 동안 데이터가 손실되지 않습니다.
  • 변환에 오류가 없습니다.
  • 데이터는 의도한 대로 대상 시스템에 전달됩니다.

 

2. 시간과 비용 절약

데이터 웨어하우스 ETL 테스트는 오류를 조기에 발견할 수 있다는 점에서 중요합니다. 말이 마구간에서 도망간 후에 문제를 해결하는 것보다 데이터 문제를 조기에 식별하고 제거하는 것이 훨씬 더 바람직합니다. 가트너에 따르면, 품질이 좋지 않은 데이터로 인해 팀들은 매년 평균 1,300만 달러의 비용을 지출하고 있습니다. ETL 테스트를 일찍 시작하면 시간과 비용을 절약할 수 있습니다.

 

3. 성능

잘못된 ETL 프로세스는 데이터 시스템을 방해하고 분석, 보고 및 의사 결정의 품질을 저하시킬 수 있습니다. 좋은 ETL 테스트 프로세스는 데이터 병목 현상과 개선이 필요한 기타 영역을 식별하여 지속적으로 추적하는 데 도움이 됩니다.

 

4. 규정 준수

금융 기관과 의료 서비스 제공업체에 대한 엄격한 데이터 거버넌스 규정이 있습니다. 데이터를 올바르게 처리하고 관리하지 않으면 라이선스가 취소되거나 과중한 벌금이 부과될 수 있습니다. ETL 테스트를 통해 규정 준수 범위를 벗어나지 않고 민감한 정보를 보호할 수 있습니다.

 

5. 더 나은 의사 결정

데이터의 정확성과 신뢰성이 높을수록 데이터 기반 의사 결정에 대한 확신을 가질 수 있습니다. ETL 테스트를 통해 데이터 웨어하우스에 있는 콘텐츠를 믿고 올바른 조치를 취하는 데 필요한 인사이트를 얻을 수 있습니다.

 

ETL 테스트와 관련된 과제

도전 과제 부하 테스트

데이터 파이프라인의 상태를 보장하는 것은 필수적이지만, 여기에는 몇 가지 복잡한 문제가 수반됩니다. 견고한 ETL 데이터 품질 점검과 관련된 과제를 살펴보겠습니다.

 

1. 데이터 양과 복잡성

좋은 ETL 테스트 프로세스는 정형에서 비정형에 이르기까지 다양한 유형의 대용량의 데이터를 처리하는 것을 의미합니다. 이렇게 다양한 데이터는 빠르게 복잡해지고 관리하기 어려워질 수 있습니다.

 

2. 소스 시스템 종속성

위에서 설명한 것처럼 ETL 테스트는 원활한 소스-대상 파이프라인을 보장하는 것입니다. 그러나 출력의 품질은 입력의 품질에 크게 좌우됩니다. 소스 출력 스키마, 형식 또는 품질이 변경되면 진단하기 쉽지 않은 ETL 테스트 실패가 발생할 수 있습니다.

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3. 변환 복잡성

데이터 변환을 위한 로직을 구축하는 것은 전문적인 작업입니다. 비즈니스 규칙을 적용하고 데이터를 정리하거나 다시 포맷하는 작업은 복잡하며, 이러한 변환의 품질을 검증하는 것이 항상 쉬운 일은 아닙니다.

 

4. 변화하는 요구 사항

모든 테스터는 빠르게 진화하는 비즈니스 요구 사항의 어려움을 잘 알고 있습니다. ETL 프로세스는 역동적인 공간이며, ETL 테스트도 마찬가지입니다. 비즈니스 역할이 업데이트되고 변경됨에 따라 테스터는 테스트 케이스를 조정하고 데이터베이스 성능이 최적화되도록 해야 합니다.

 

5. 테스트 환경 제한 사항

ETL 테스트를 위한 본격적인 프로덕션 환경을 실행하는 것은 복잡하고 비용이 많이 듭니다. 그러나 소규모 테스트 환경은 대량의 데이터를 처리할 때 성능 병목 현상이 발생할 수 있는 방식을 재현하지 못하기 때문에 항상 진정한 검증을 제공하지는 못합니다.

 

ETL 팁 및 모범 사례

소프트웨어 테스트 체크리스트

ETL 테스트는 숙달하는 데 시간이 걸립니다. 다음은 여행에 도움이 되는 몇 가지 팁입니다.

 

#1. 지속적인 테스트

ETL 테스트는 한 번으로 끝나는 것이 아닙니다. 양질의 데이터를 확보하기 위해 지속적으로 수행하고 모니터링해야 합니다. 비즈니스 인텔리전스 도구에 의존하는 기업에서는 ETL QA 테스터를 정규직으로 채용합니다.

 

#2. ETL 테스터는 섬이 아닙니다.

ETL 테스트는 블랙박스 접근 방식을 취하지만, ETL 프로세스를 진정으로 검증하는 의미 있는 테스트를 설계하려면 이해 관계자, 데이터베이스 관리자 및 ETL 로직을 구축하는 개발자와 함께 협력해야 합니다.

 

#3. 탄탄한 문서화가 중요합니다.

소스-대상 매핑과 데이터 계보 기록을 포함한 건전하고 상세한 문서는 데이터 파이프라인에서 오류가 발생한 지점을 정확히 파악하는 데 필수적입니다.

 

#4. 가능한 한 많이 자동화하기

이것이 아마도 가장 중요한 포인트일 것입니다. 포괄적인 ETL 테스트는 리소스 집약적입니다. 또한 지속적인 프로세스이기 때문에 정기적으로 많은 수작업이 필요합니다. 따라서 ETL 테스트는 테스트 자동화 소프트웨어와 RPA 도구에 적합한 작업입니다.

 

최고의 ETL 자동화 테스트 도구

ZAPTEST RPA + 테스트 자동화 제품군

이쯤 되면 ETL 자동화 테스트가 리소스를 최대한 활용한다는 측면에서 테스트 팀에게 상당한 이점을 제공한다는 사실을 분명히 알 수 있을 것입니다.

다행히도 시중에는 여러 가지 우수한 ETL 테스트 도구가 있습니다. 각 도구마다 장단점이 있으며, 다양한 요구 사항에 맞는 기능을 갖추고 있습니다.

올바른 도구를 결정하는 것은 다음과 같은 몇 가지 요인에 따라 달라집니다:

  • ETL 프로세스 및 비즈니스 로직의 복잡성
  • 전송하는 데이터의 양
  • ETL 프로세스에서 비정형 데이터의 존재 여부 또는 집중도
  • 테스터의 기술 역량 및 스킬 세트
  • 예산.

상위 5가지 ETL 테스트 도구를 살펴보겠습니다.

 

#5. 쿼리서지

 

QuerySurge는 지속적인 테스트에 중점을 둔 구독 기반 ETL 테스트 도구입니다. 소스 및 대상 데이터베이스 조합을 지원하고, 강력한 자동화 기능을 제공하며, 대규모의 복잡한 데이터 웨어하우징 요구 사항을 위해 구축되었습니다.

사용자 인터페이스는 사용하기 쉽고 보고 기능도 뛰어납니다. 그러나 일부 사용자들은 QuerySurge의 비싸고 불투명한 가격에 대해 한탄하고 있으며, 다른 사용자들은 사용자 친화성이 부족하고 경험이 없는 사용자에게는 학습 곡선이 가파르다고 비판하고 있습니다.

 

#4. iCEDQ

iCEDQ는 데이터 테스트 및 데이터 품질 모니터링을 위한 품질 도구입니다. 규칙 기반 테스트와 흥미로운 ML 지원 오류 감지 기능을 제공합니다. 추적, 보고 및 시각화는 특히 iCEDQ에 적합하므로 데이터 규정 준수 및 규제 요구 사항이 중요한 기업에게 좋은 도구입니다.

즉, 복잡한 ETL 환경에 이 도구를 구현하는 것은 iCEDQ의 가장 큰 단점 중 하나입니다. 또한 사용자 인터페이스가 매우 복잡하여 기술 수준이 낮은 팀에게는 적합하지 않습니다.

 

#3. RightData

RightData는 ETL 테스트와 데이터 유효성 검사를 위한 강력한 노코드 기능을 자랑하는 사용자 친화적인 도구입니다. 이 도구는 매우 유연하며 다양한 데이터베이스와 클라우드 데이터 웨어하우스에서 작동합니다. 사전 구축된 다양한 테스트 템플릿, 뛰어난 시각화 기능, 워크플로 도구와의 원활한 통합을 통해 최근 몇 년간 RightData가 인기를 얻고 있는 이유를 알 수 있습니다.

그러나 RightData는 여러 가지 바람직한 특성을 가지고 있지만, 많은 ETL 프로세스를 테스트해야 하는 경우 비용이 많이 들 수 있습니다. 구독 기반이지만 데이터 사용량과 추가 기능이 많으면 가격이 빠르게 상승할 수 있습니다. ZAPTEST의 예측 가능한 정액제 모델과 무제한 라이선스와 비교할 때, RightData의 접근 방식은 성장하거나 확장하는 기업에게 불이익을 주는 것처럼 보입니다.

 

#2. BiG 평가

BiG EVAL은 복잡한 ETL 시스템과 레거시 웨어하우스 구현에 적합한 솔루션입니다. 규칙 기반 데이터 유효성 검사를 사용하며 강력한 데이터 프로파일링 기능을 갖추고 있어 ETL 테스트에 적합한 선택입니다. BiG EVAL은 또한 사용자에게 테스트 설계 및 예약을 위한 뛰어난 자동화 옵션을 제공하며, 뛰어난 보고 및 시각화 기능과 결합하면 가장 포괄적인 ETL 테스트 도구로 손꼽힙니다.

하지만 BiG EVAL을 구현하는 것은 훨씬 더 큰 작업입니다. ZAPTEST와 같은 노코드 도구와 비교하면 인터페이스가 다소 구식으로 보일 수 있습니다. ETL 테스트는 BiG EVAL의 사용 사례 중 하나에 불과하므로 꼭 필요하지 않은 기능에 대한 비용을 지불하는 경우 라이선스 기반 가격이 일부 팀에게는 부담스러울 수 있다는 점에 유의하세요.

 

#1. ZAPTEST: ETL 테스트를 위한 최고의 선택

ZAPTEST는 전용 ETL 테스트 도구는 아니지만, 철저한 ETL 테스트 접근 방식을 구성하는 여러 작업을 지원할 수 있는 유연성과 확장성을 제공합니다.

위의 다양한 유형의 ETL 테스트 섹션에서 볼 수 있듯이, ETL 프로세스를 테스트하려면 데이터 유효성 검사, 통합, 성능, 기능 및 회귀 테스트가 필요합니다. ZAPTEST는 이 모든 것을 할 수 있습니다. 도구의 엔드투엔드 테스트 및 메타데이터 테스트 기능은 분석 및 비즈니스 인텔리전스가 최신 상태이며 결과와 가치를 제공할 준비가 되어 있는지 확인하기 위한 핵심 기능입니다.

ZAPTEST는 또한 업계 최고의 RPA 도구 중 하나를 함께 제공합니다. ETL 테스트의 맥락에서 RPA는 현실적인 테스트 데이터를 생성하고 반복적인 수작업을 자동화하며 견고한 ETL 프로세스에 필요한 지속적인 테스트를 도입할 수 있도록 지원함으로써 상당한 가치를 제공할 수 있습니다.

ZAPTET은 코드가 필요 없는 기능, 초고속 테스트 생성, 다른 엔터프라이즈 도구와의 원활한 통합을 통해 자동화된 ETL 테스트 등을 위한 원스톱 쇼핑을 제공합니다.

 

마지막 생각들

추출 변환 부하 테스트는 데이터 웨어하우스에 품질 관리 부서를 설립하는 것과 같습니다. 데이터가 소스에서 대상으로 전송되었는지 여부뿐만 아니라 데이터가 온전하고 예상대로 도착했는지도 확인해야 합니다.

위기의 순간에 잘못된 데이터를 가지고 있으면 잘못된 정보를 바탕으로 의사 결정을 내리게 됩니다. 적절한 ETL 테스트는 전체 데이터 에코시스템의 무결성을 위한 투자입니다. 하지만 많은 기업에서 ETL 테스트에 드는 시간과 비용은 감당하기 어려운 수준입니다.

ETL 테스트 자동화를 통해 장기적으로 비용을 절감하면서 더 빠르고 효율적으로 테스트할 수 있습니다. 테스트 범위와 회귀 테스트 기능을 늘리면 수동 테스트에 머물러 있을 때보다 훨씬 더 높은 빈도로 테스트할 수 있으므로 데이터 무결성을 향상하는 데 도움이 됩니다.

또한 ETL 자동화 테스트 도구를 사용하면 인적 오류를 줄이는 동시에 테스터가 더 창의적이거나 가치 중심적인 작업에 집중할 수 있습니다. 테스트 자동화 및 ZAPTEST와 같은 RPA 도구를 도입하면 비즈니스 인텔리전스 도구를 통해 실행할 필요가 없는 결정을 내릴 수 있습니다.

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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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