Ekstraktavimo transformavimo apkrovos testavimas – dažniausiai vadinamas ETL testavimu – yra labai svarbus įrankis šiuolaikinio verslo žvalgybos ir duomenų analizės pasaulyje.
Komandos turi rinkti duomenis iš skirtingų šaltinių, kad galėtų juos saugoti duomenų saugyklose arba paruošti verslo žvalgybos priemonėms, kurios padėtų priimti kokybiškus sprendimus ar įžvalgas. ETL testavimas padeda užtikrinti, kad procesai, duomenys ir įžvalgos atitiktų reikalavimus ir būtų pasirengę padėti verslui.
Išnagrinėkime, kas yra Extract Transform Load testavimas ir kaip jis veikia, prieš pasidalydami kai kuriais skirtingais metodais ir įrankiais, kuriuos galite naudoti ETL testavimui.
Kas yra “Extract-Transform-Load”,
ir kaip jis veikia?
Ištraukimas, transformavimas ir įkėlimas (angl. Extract-Transform-Load, ETL) yra labai svarbi duomenų saugyklų ir analizės koncepcija. Iš esmės ETL apibūdina duomenų rinkimo iš įvairių šaltinių ir jų centralizavimo duomenų saugykloje arba duomenų ežere procesą.
Išskaidykime ETL procesą į sudedamąsias dalis, kad jį geriau suprastumėte.
1. Ištrauka:
Duomenys gaunami iš įvairių šaltinių. Šie šaltiniai gali būti esama duomenų bazė, ERP ar CRM programa, skaičiuoklės, žiniatinklio paslaugos arba įvairūs failai.
2. Transformuoti:
Kai duomenys išgaunami, turite juos transformuoti, kad būtų tinkami saugoti arba analizuoti. Šis procesas gali apimti duomenų valymą, normalizavimą ir konvertavimą į tinkamą formatą.
3. Apkrova:
Paskutinė proceso dalis – duomenų įkėlimas į tikslinę sistemą. Ši tikslinė sistema gali būti duomenų saugykla, duomenų ežeras ar kita saugykla.
Nors ETL egzistuoja nuo 1970-ųjų, pastaruoju metu jos svarba išaugo dėl to, kad verslo bendruomenės vis dažniau naudojasi debesų sistemomis, realaus laiko duomenimis, analitika ir ML/AI įrankiais.
Kas yra ETL testavimas?
ETL testavimas – tai duomenų apdorojimo testavimas, kuriuo tikrinama, ar iš vieno šaltinio surinkti duomenys buvo tiksliai perduoti į paskirties vietą. Kaip skaitėte pirmiau, kai duomenys išgaunami, jie turi būti transformuojami pagal verslo reikalavimus. Dėl šios transformacijos kartais gali kilti problemų su duomenimis. ETL testavimo metodas padeda užtikrinti, kad duomenys būtų patikimi ir tikslūs.
ETL testavimas yra tam tikros rūšies juodosios dėžės testavimas, nes juo patvirtinamas keitimo, transformavimo ir įkėlimo procesas, lyginant įvestis su išvestimis. Iš tikrųjų, daugiausia dėmesio skiriama tam, ką sistema daro reaguodama į įvairius įvesties duomenis, o ne tam, kaip ji pasiekia šiuos rezultatus. Tačiau tam tikrose situacijose testuotojai pažvelgs į tai, kas vyksta dėžutės viduje, ypač kai atsiranda netikėtų scenarijų.
Kaip išrašas transformuojasi
apkrovos testavimas?
Lengviausia paaiškinti, kaip veikia ETL testavimas, suskirsčius jį į sudedamąsias dalis: išskyrimą, transformavimą ir įkėlimą. Iš čia galite suprasti skirtingus ETL patvirtinimo elementus, kol etapus suskirstysime smulkiau.
1. Ištrauka
Atliekant ETL testavimą patvirtinama, kad iš šaltinio paimti duomenys yra tikslūs ir be klaidų. Šis procesas apima pagrindinių verčių tikslumo tikrinimą ir duomenų išsamumo užtikrinimą.
Kita proceso dalis – duomenų profiliavimas. Šį procesą sudaro šaltinio duomenų struktūros, turinio ir kokybės supratimas. Šiuo atveju norima, kad galėtumėte nustatyti bet kokias anomalijas, neatitikimus ar galimas žemėlapių sudarymo problemas.
2. Transformuoti
Kitoje proceso dalyje griežtai laikomasi duomenų transformavimo taisyklių. Vienas iš pagrindinių metodų yra transformacijos logikos testavimas pagal reglamentus, įstatymus ir kitas verslo taisykles.
Kai kurie iš tipinių testų apima tikrinimą, ar duomenys konvertuojami į numatytus formatus, ar skaičiavimai yra tikslūs, ir tikrinimą, ar paieška susieja duomenų rinkinių elementus.
Taip pat atsižvelgiama į duomenų kokybę. Taikydami duomenų valymo procesus testuotojai turi rasti ir pašalinti formatavimo neatitikimus bei dubliavimus ir išspręsti bet kokius prieštaringus duomenis.
Galiausiai, siekiant išsiaiškinti, kokią įtaką ETL procesui daro dideli duomenų kiekiai, taip pat tikrinamas bendras našumas.
3. Krovinys
Galiausiai, kai duomenys įkeliami į duomenų saugyklą, duomenų ežerą ar kitą galutinį objektą, testuotojai turi patikrinti, ar jie yra išsamūs, tikslūs ir pateikti tinkamu formatu.
Atliekami palyginimai, siekiant patikrinti, ar kelyje tarp šaltinio, ruošimo srities ir taikinių nebuvo prarasti ar sugadinti duomenys.
Galiausiai tikrinamos audito sekos, kad būtų galima stebėti, ar procesas seka visus ETL proceso metu įvykusius pakeitimus, ir patikrinti, ar yra istorija ir metaduomenys.
Iš šio skyriaus turėtumėte sužinoti, kaip atliekami ETL duomenų kokybės patikrinimai. Pastebėsite, kad bandymai atliekami kiekviename duomenų perdavimo etape, nes tai geriausias būdas nustatyti ir išspręsti tam tikras problemas.
Tačiau, norėdami geriau suprasti ETL testavimo koncepcijas, turite išnagrinėti skirtingus ETL testavimo tipus ir jų taikymo etapus. Tolesniuose dviejuose skyriuose rasite šią informaciją ir susidarysite išsamų vaizdą, kurio jums reikia.
Įvairūs ETL testavimo tipai
Atliekant ETL testavimą yra daug skirtingų patvirtinimo tipų. Jie naudojami įvairiais atvejais ir įvairiais tikslais. Panagrinėkime ETL testavimo tipus, kur ir kada juos reikėtų naudoti.
1. Šaltinio duomenų patvirtinimo testavimas
Svarbumas:
Šaltinio duomenų patvirtinimo testais užtikrinama, kad šaltinio duomenys būtų kokybiški ir nuoseklūs prieš juos išskiriant transformavimui.
Ką jis tikrina:
- Ar duomenys atitinka verslo taisykles?
- Ar duomenų tipai ir formatai atitinka lūkesčius?
- Ar duomenys patenka į galiojančius intervalus?
- Ar netikėtose vietose yra nulinių arba trūkstamų reikšmių?
2. Šaltinio ir tikslo duomenų suderinimo bandymas
Svarbumas:
Šio tipo testavimu patvirtinama, ar visi duomenys iš tam tikro šaltinio yra ištraukti, transformuoti ir įkelti į tikslinę sistemą.
Ką jis tikrina:
- Ar duomenys buvo prarasti ETL proceso metu?
- Ar duomenys dubliuojasi ETL proceso metu?
3. Duomenų transformacijos testavimas
Svarbumas:
Duomenų transformacijos gali apimti daug įvairių dalykų, pavyzdžiui, formato keitimą, skaičiavimus, apibendrinimus ir pan. Atliekant duomenų transformavimo testavimą tikrinama, ar transformacijos buvo atliktos taip, kaip numatyta.
Ką jis tikrina:
- Ar po transformacijos duomenys atitinka lūkesčius?
- Ar verslo logika tinkamai įgyvendinta atliekant transformacijas?
- Ar transformavimo metu atlikti skaičiavimai davė teisingą rezultatą?
4. Duomenų patvirtinimo testavimas
Svarbumas:
Tikrinama, ar transformuoti galutiniai duomenys atitinka verslo reikalavimus.
Ką jis tikrina:
- Ar laikomasi duomenų kokybės standartų (t. y. tikslumo, išsamumo)?
- Ar laikomasi verslo taisyklių?
5. ETL referencinio vientisumo testavimas
Svarbumas:
Patvirtinama, ar šaltinio duomenų lentelių ryšiai buvo tiksliai atkurti tiksliniuose duomenyse.
Ką jis tikrina:
- Ar duomenų svetimieji raktai sutampa su atitinkamais pirminiais raktais?
- Ar po ETL išlaikomi pavaldžiųjų ir patronuojančiųjų lentelių ryšiai?
6. Integracijos testavimas
Svarbumas:
Integracijos bandymais patvirtinama, ar ETL procesas integruotas ir veikia didesnėje duomenų ekosistemoje.
Ką jis tikrina:
- Ar sklandžiai veikia galutiniai duomenų srautai?
- Kaip gerai ETL procesas sąveikauja su kitomis sistemomis, pvz., šaltinio, tiksline ar kitomis tolesnėmis programomis, kurios remiasi duomenimis?
7. Veiklos testavimas
Svarbumas:
Atliekant ETL našumo testavimą vertinama, kiek efektyvus yra ETL procesas, kai jam tenka didelė apkrova.
Ką jis tikrina:
- Ar ETL apdorojimo laikas atitinka verslo reikalavimus arba etalonus?
- Ar ETL procesas gali būti plečiamas atsižvelgiant į didėjantį duomenų kiekį?
- Ar ETL procesas turi kokių nors išteklių apribojimų ar kliūčių, kurias reikia pašalinti?
8. Funkcinis testavimas
Svarbumas:
Funkciniu testavimu patvirtinama, ar ETL procesas atitinka projekto reikalavimus naudotojo požiūriu.
Ką jis tikrina:
- Ar rezultatai atitinka nustatytus verslo reikalavimus?
- Ar ataskaitose gaunami tikslūs rezultatai?
- Ar prietaisų skydeliai rodo laukiamus duomenis?
9. Regresijos testavimas
Svarbumas:
ETL procesai yra labai sudėtingi, juose yra daug tarpusavyje susijusių duomenų. Net ir nedideli proceso pakeitimai gali turėti įtakos produkcijai šaltinyje. Regresijos testavimas yra labai svarbus norint nustatyti šiuos netikėtus rezultatus.
Ką jis tikrina:
- Ar kodo arba pagrindinių duomenų pakeitimai staiga sukelia neigiamą poveikį?
- Ar pakeitimai turėjo pageidaujamą poveikį ETL proceso tobulinimui?
Verta paminėti, kad į šį sąrašą galėtume įtraukti ir vienetinį testavimą. Tačiau vietoj to įtraukėme sudedamąsias dalis, kurias apimtų vieneto testavimas, pavyzdžiui, šaltinio patvirtinimo testavimas, šaltinio ir tikslo duomenų suderinimo testavimas ir pan.
8 ETL testavimo etapai su
8 ekspertų patarimai, kaip pasiekti sėkmę
Gerai, dabar, kai jau suprantate skirtingus ETL testavimo patvirtinimo tipus, metas visa tai sujungti. ETL testavimas paprastai atliekamas taikant daugiapakopį metodą, kurį pristatysime toliau.
#1. Verslo reikalavimų rinkimas
Pirmasis bet kokio testavimo proceso etapas – reikalavimų rinkimas. Testuotojai turi sutarti dėl to, ką turi užtikrinti ETL procesas. Šiame ankstyvajame etape reikėtų atsakyti į keletą klausimų, pvz:
- Kaip bus naudojami duomenys?
- Kokių išvesties formatų reikia?
- Kokie yra veiklos lūkesčiai?
- Kokios taisyklės, įstatymai ar įmonės politika reglamentuoja duomenų naudojimą?
Specialisto patarimas:
Nors laikytis reikalavimų yra būtina, ETL testuotojai turėtų naudotis savo žiniomis ir patirtimi, kad aktyviai ieškotų galimų problemų, neatitikimų ar klaidų proceso pradžioje. Nustatyti ir pašalinti problemas ankstyvoje stadijoje yra daug lengviau ir užima daug mažiau laiko.
#2. Duomenų šaltinių nustatymas ir patvirtinimas
ETL – tai duomenų surinkimas iš skirtingų duomenų šaltinių, pavyzdžiui, ERP ar CRM įrankių, taikomųjų programų, kitų duomenų bazių, skaičiuoklių ir pan. Testuotojai turi patvirtinti, kad reikalingi duomenys yra prieinami, teisingai struktūrizuoti ir pakankamai kokybiški, kad juos būtų galima naudoti pagal paskirtį.
Specialisto patarimas:
Realiose sistemose šaltinio duomenys paprastai yra netvarkingi. Šiame etape labai svarbu rengti išsamias duomenų profiliavimo ataskaitas, kad būtų galima nustatyti trūkstamas reikšmes, formato problemas, anomalijas ir kitus neatitikimus, kurių norite išvengti tolesnėje transformavimo logikoje.
#3. Rašyti testavimo atvejus
Turint verslo reikalavimus ir duomenų profiliavimo ataskaitas, metas sukurti bandymų atvejus, reikalingus ETL procesui patikrinti. Testavimo atvejai turėtų apimti funkcinius testus, taip pat kraštinius atvejus ir visas sritis, kuriose nustatyta didelė nesėkmės rizika.
Specialisto patarimas:
Gerai testuoti pavienes transformacijas, tačiau geriau kurti testavimo atvejus, kurie padėtų suprasti, kaip duomenys paveikiami, kai jie perduodami per visą ETL vamzdyną.
#4. Testavimo atvejų vykdymas
Dabar atėjo laikas taikyti testavimo atvejus. Bandytojai turėtų stengtis imituoti realias sąlygas arba, jei įmanoma, naudoti realias sąlygas.
Specialisto patarimas:
Šiuo atveju labai svarbios ETL automatizavimo testavimo priemonės. Galimybė atlikti nuoseklius ir atkuriamus bandymus sutaupo daug laiko ir pastangų. Be to, ETL testavimas yra nuolatinis reikalavimas, nes atnaujinami duomenų šaltiniai arba atliekami paties ETL proceso pakeitimai.
#5. Generuoti ataskaitas
Atlikę bandymus, privalote kruopščiai dokumentuoti rezultatus. Užsirašykite rezultatus ir įtraukite:
- Sėkmės
- Nesėkmės
- Nukrypimai nuo lūkesčių
- Kokias pataisas ar pakeitimus reikia atlikti
Šiose ataskaitose ne tik patvirtinama jūsų sistemos būklė. Jie taip pat pateiks bet kokių pataisymų, kuriuos reikia atlikti, tvarkaraštį ir svarbią informaciją, reikalingą ETL procesui optimizuoti.
Specialisto patarimas:
Ataskaitos yra skirtos visiems, įskaitant ne techninio profilio suinteresuotąsias šalis. Stenkitės mažiau vartoti žargono ir pernelyg techninių sąvokų, o procesui paaiškinti naudokite vaizdines santraukas, pvz., grafikus, diagramas ir kt.
#6. Pakartotinis klaidų ir defektų testavimas
Toliau reikia patikrinti, ar buvo pašalintos bandymų vykdymo metu aptiktos klaidos ir defektai. Be to, turėtumėte įsitikinti, kad šio proceso metu atlikti pakeitimai nesukėlė naujų problemų.
Specialisto patarimas:
Šiame etape labai svarbus regresijos testavimas, nes ETL procesas yra sudėtingas ir tarpusavyje susijęs. Viena pataisa gali sukelti nenumatytų ir visiškai netikėtų pasekmių visame ETL procese.
#7. Galutinės ataskaitos
Galutinėse ataskaitose pateikiama išsami ETL testavimo proceso santrauka. Pabrėžkite sėkmingas sritis ir sritis, kuriose reikia toliau dirbti. Galiausiai pateikite bendrą ETL duomenų kokybės ir patikimumo įvertinimą.
Specialisto patarimas:
Galutinė ataskaita nėra tik įrašų saugojimas. Gerai parašytos ir gerai struktūrizuotos bandymų ataskaitos taps gamybos dokumentacijos dalimi ir padės užtikrinti, kad ETL procesas būtų nuolat tobulinamas ir optimizuojamas.
#8. Ataskaitų uždarymas
Galiausiai, kai ataskaitos bus pateiktos ir suprastos įvairių suinteresuotųjų šalių, jos turi būti oficialiai patvirtintos. Ataskaitose turėtų būti pateikiamas aiškus planas, kaip išspręsti visus klausimus ar imtis tolesnių veiksmų.
Specialisto patarimas:
Nors ataskaitų uždarymas yra aiškus ženklas, kad ETL procesas pasiekė priimtiną lygį, turite prisiminti, kad šis darbas niekada nebūna iš tikrųjų baigtas. Nuolatinis tobulinimas ir reagavimas į šaltinio duomenų, techninės įrangos ar net kintančių verslo taisyklių pokyčius reiškia, kad bet koks priėmimas yra tik tęstinio proceso etapas.
Ištrauka transformuoti apkrovos testavimo privalumus
Išsamus ETL testavimo procesas yra labai svarbus komandoms ir produktams, kurie remiasi duomenų analize. Pažvelkime į privalumus, kuriuos galite gauti, kai imsitės ETL testavimo metodo.
1. Duomenų tikslumas ir vientisumas
Pagrindinė ETL patvirtinimo koncepcija – užtikrinti, kad į duomenų saugyklą patektų švarūs ir patikimi duomenys. Tinkamas ETL testavimo metodas reiškia:
- Ištraukimo metu neprarandate duomenų
- Jūsų transformacijose nėra klaidų
- Duomenys į tikslinę sistemą patenka taip, kaip norėjote.
2. Taupomas laikas ir pinigai
Duomenų saugyklos ETL testavimas yra svarbus, nes padeda anksti pastebėti klaidas. Kur kas labiau pageidautina anksti nustatyti ir pašalinti duomenų problemas, o ne spręsti problemas, kai arklys jau išbėgo iš arklidės. “Gartner” duomenimis, nekokybiški duomenys komandoms kasmet vidutiniškai kainuoja 13 mln. dolerių. Pradėkite ETL testavimą anksti ir sutaupysite laiko bei pinigų.
3. Veiklos rezultatai
Blogi ETL procesai gali trukdyti jūsų duomenų sistemoms ir sumažinti analizės, ataskaitų teikimo ir sprendimų priėmimo kokybę. Geras ETL testavimo procesas padeda jums neatsilikti, nes padeda nustatyti duomenų kliūtis ir kitas sritis, kurias reikia tobulinti.
4. Atitiktis
Finansų įstaigoms ir sveikatos priežiūros paslaugų teikėjams taikomos griežtos duomenų valdymo taisyklės. Jei duomenys nebus tinkamai tvarkomi ir valdomi, gali būti atšauktos licencijos arba skirtos didelės baudos. ETL testavimas padeda užtikrinti, kad laikytumėtės atitikties reikalavimų ir apsaugotumėte konfidencialią informaciją.
5. Geresnis sprendimų priėmimas
Kuo tikslesni ir patikimesni jūsų duomenys, tuo labiau galite būti tikri dėl duomenimis pagrįstų sprendimų. ETL testavimas užtikrina, kad duomenų saugykloje esantis turinys užtikrins įžvalgas, kurių reikia norint priimti teisingus sprendimus.
Iššūkiai, susiję su ETL testavimu
Labai svarbu užtikrinti duomenų vamzdyno būklę, tačiau tai susiję su tam tikrais sunkumais. Panagrinėkime iššūkius, susijusius su patikimais ETL duomenų kokybės patikrinimais.
1. Duomenų apimtis ir sudėtingumas
Geras ETL testavimo procesas reiškia, kad reikia dirbti su dideliais įvairių tipų duomenų kiekiais, nuo struktūrizuotų iki nestruktūrizuotų. Tokia duomenų įvairovė gali greitai tapti sudėtinga ir sunkiai valdoma.
2. Šaltinio sistemos priklausomybė
Kaip jau minėjome, ETL testavimo tikslas – užtikrinti sklandų šaltinio-tikslo vamzdyno veikimą. Tačiau produkcijos kokybė labai priklauso nuo sąnaudų kokybės. Šaltinio išvesties schemos, formato ar kokybės pokyčiai gali sukelti ETL testavimo nesėkmes, kurias ne visada lengva diagnozuoti.
3. Transformacijos sudėtingumas
Duomenų transformacijų logikos kūrimas yra specialistų darbas. Taikyti verslo taisykles ir valyti ar performatuoti duomenis yra sudėtinga, o patikrinti šių transformacijų kokybę ne visada lengva.
4. Besikeičiantys reikalavimai
Visi testuotojai žino, kaip skaudžiai atsiliepia greitai besikeičiantys verslo reikalavimai. ETL procesas yra dinamiška erdvė, todėl ETL testavimas taip pat yra dinamiška erdvė. Atnaujinus ir pakeitus verslo vaidmenis, testuotojai turi pritaikyti testavimo atvejus ir užtikrinti, kad duomenų bazės veikimas būtų optimizuotas.
5. Bandymų aplinkos apribojimai
Visapusiškos gamybinės aplinkos paleidimas ETL testavimui yra sudėtingas ir brangus. Tačiau mažesnės bandymų aplinkos ne visada užtikrina tikrąjį patvirtinimą, nes jos nekopijuoja to, kaip didžiulių duomenų kiekių tvarkymas gali sukelti našumo trikdžių.
ETL patarimai ir geriausios praktikos pavyzdžiai
ETL testavimui įvaldyti reikia laiko. Pateikiame keletą patarimų, kurie padės jums eiti pirmyn.
#1. Nuolatinis testavimas
ETL testavimas nėra vienkartinis dalykas. Siekiant užtikrinti gerą duomenų kokybę, reikia nuolat atlikti ir stebėti. Ne veltui ETL QA testuotojas įmonėse, kurios remiasi verslo žvalgybos įrankiais, dirba visą darbo dieną.
#2. Nė vienas ETL testuotojas nėra sala
Nors ETL testavimui taikomas “juodosios dėžės” metodas, ETL kokybės užtikrinimo inžinieriai turėtų bendradarbiauti su suinteresuotosiomis šalimis, duomenų bazių administratoriais ir kūrėjais, kurie kuria ETL logiką, jei nori sukurti prasmingus testus, kurie iš tiesų patvirtintų ETL procesą.
#3. Labai svarbu pateikti patikimus dokumentus.
Norint nustatyti, kur duomenų vamzdyne atsirado klaidų, labai svarbu turėti išsamius ir išsamius dokumentus, įskaitant šaltinio ir tikslo žemėlapius ir duomenų kilmės įrašus.
#4. Kuo daugiau automatizuoti
Tai bene svarbiausias dalykas. Išsamiam ETL testavimui reikia daug išteklių. Be to, tai yra nuolatinis procesas, o tai reiškia, kad reguliariai reikia daug rankų darbo. Todėl ETL testavimas yra puikus darbas testavimo automatizavimo programinei įrangai ir RPA įrankiams.
Geriausi ETL automatizavimo testavimo įrankiai
Dabar jau turėtų būti aišku, kad ETL automatizuotas testavimas yra didelis privalumas testavimo komandoms, nes leidžia maksimaliai išnaudoti savo išteklius.
Laimei, rinkoje yra keletas kokybiškų ETL testavimo įrankių. Kiekvienas įrankis turi savų privalumų ir trūkumų, o jo savybės ir funkcijos atitinka įvairius reikalavimus.
Sprendimas dėl tinkamo įrankio priklauso nuo kelių skirtingų veiksnių, įskaitant:
- ETL proceso ir verslo logikos sudėtingumas
- Perduodamų duomenų kiekis
- Nestruktūrizuotų duomenų buvimas ar koncentracija jūsų ETL procese
- Techninė testuotojų kompetencija ir įgūdžiai
- Jūsų biudžetas.
Apžvelkime 5 geriausius ETL testavimo įrankius.
#5. QuerySurge
“QuerySurge” yra prenumerata paremtas ETL testavimo įrankis, kuriame daugiausia dėmesio skiriama nuolatiniam testavimui. Ji palaiko šaltinio ir tikslinės duomenų bazės derinius, pasižymi didelėmis automatizavimo galimybėmis ir yra sukurta dideliems, sudėtingiems duomenų saugyklų poreikiams tenkinti.
Naudotojo sąsaja malonu naudotis, o ataskaitų teikimo galimybės yra puikios. Tačiau kai kurie naudotojai apgailestavo, kad “QuerySurge” brangi ir neskaidri kainodara, o kiti kritikavo, kad ji nėra patogi naudotojui ir kad nepatyrusiems naudotojams tenka labai daug mokytis.
#4. iCEDQ
iCEDQ yra duomenų kokybės testavimo ir duomenų kokybės stebėsenos priemonė. Ji siūlo taisyklėmis pagrįstus testus ir įdomų klaidų aptikimą su ML pagalba. Stebėjimas, ataskaitų teikimas ir vizualizavimas yra ypač stiprios “iCEDQ” savybės, todėl tai yra geras įrankis įmonėms, turinčioms svarbių duomenų atitikties ir reguliavimo poreikių.
Vis dėlto įrankio diegimas į sudėtingus ETL kraštovaizdžius yra vienas iš svarbiausių “iCEDQ” trūkumų. Be to, naudotojo sąsaja yra gana sudėtinga ir netinka mažiau techniškoms komandoms.
#3. RightData
“RightData” yra patogus įrankis, kuris pasižymi didelėmis galimybėmis be kodo atlikti ETL testavimą ir duomenų patvirtinimą. Įrankis yra itin lankstus ir veikia įvairiose duomenų bazėse ir debesų duomenų saugyklose. Aišku, kodėl “RightData” pastaraisiais metais išpopuliarėjo dėl įvairių iš anksto parengtų bandymų šablonų, puikių vizualizavimo galimybių ir sklandžios integracijos su darbo eigos įrankiais.
Tačiau, nors “RightData” turi daug pageidaujamų savybių, ji gali būti brangi, jei reikia išbandyti daug ETL procesų. Nors ji yra prenumeruojama, kainos gali greitai išaugti, jei naudojamas didelis duomenų kiekis ir papildomos funkcijos. Lyginant su ZAPTEST nuspėjamu fiksuotos kainos modeliu ir neribotomis licencijomis, atrodo, kad “RightData” metodas yra nepalankus augančioms ar besiplečiančioms įmonėms.
#2. BiG EVAL
“BiG EVAL” yra puikus pasirinkimas sudėtingoms ETL sistemoms ir paveldėtų sandėlių diegimui. Ji naudoja taisyklėmis pagrįstą duomenų patvirtinimą ir turi galingas duomenų profiliavimo galimybes, todėl yra geras pasirinkimas ETL testavimui. “BiG EVAL” taip pat suteikia naudotojams puikių automatizavimo galimybių kuriant ir planuojant testus, o kartu su puikiomis ataskaitų teikimo ir vizualizavimo galimybėmis ši programa yra viena iš išsamiausių ETL testavimo įrankių.
Tačiau “BiG EVAL” įgyvendinimas yra dar didesnis darbas. Lyginant su tokiais įrankiais be kodo, kaip ZAPTEST, sąsaja gali atrodyti šiek tiek senamadiška. Svarbu pažymėti, kad ETL testavimas yra tik vienas iš “BiG EVAL” naudojimo atvejų, todėl kai kurioms komandoms licencija pagrįsta kaina gali būti per didelė, jei mokate už funkcijas ir ypatybes, kurių jums būtinai nereikia.
#1. ZAPTEST: pasirinkimas Nr. 1 ETL testavimui
Nors ZAPTEST nėra specialus ETL testavimo įrankis, jis pasižymi lankstumu ir mastelio keitimo galimybėmis, kad padėtų atlikti keletą užduočių, kurios sudaro išsamų ETL testavimo metodą.
Kaip matote iš pirmiau pateikto skirsnio “Įvairūs ETL testavimo tipai”, testuojant ETL procesą reikia atlikti duomenų patvirtinimo, integracijos, našumo, funkcionalumo ir regresijos testavimą. ZAPTEST gali atlikti visa tai ir dar daugiau. Mūsų įrankiai ” End-to-End” testavimas ir metaduomenų testavimo galimybės yra pagrindinės funkcijos, užtikrinančios, kad jūsų analizė ir verslo žvalgyba būtų tinkama ir parengta teikti rezultatus bei vertę.
ZAPTEST taip pat turi vieną geriausių RPA įrankių rinkoje. Atliekant ETL testavimą, RPA gali būti labai naudinga, nes generuoja realius testavimo duomenis, automatizuoja pasikartojančias rankines užduotis ir padeda įdiegti nuolatinį testavimą, kurio reikia patikimam ETL procesui užtikrinti.
Dėl ZAPTET galimybių nenaudoti kodo, žaibiško testų kūrimo ir sklandžios integracijos su kitais įmonės įrankiais tai yra vieno langelio principu veikianti automatizuoto ETL testavimo ir dar daugiau.
Galutinės mintys
Ištraukos transformavimo apkrovos testavimas yra tarsi duomenų saugyklos kokybės kontrolės skyriaus sukūrimas. Reikia ne tik patikrinti, ar duomenys buvo perkelti iš šaltinio į tikslą, bet ir užtikrinti, kad jie būtų gauti nepažeisti ir atitiktų lūkesčius.
Jei turite blogų duomenų, priimdami sprendimus, kurie yra klaidingai pagrįsti, turėsite blogą informaciją. Tinkamas ETL testavimas – tai investicija į visos jūsų duomenų ekosistemos vientisumą. Tačiau daugelis įmonių negali sau leisti laiko ir išlaidų, susijusių su ETL testavimu.
ETL testavimo automatizavimas padeda testuoti greičiau ir efektyviau, o ilgainiui sutaupyti pinigų. Didesnė testų aprėptis ir regresijos testavimo galimybės gali padėti padidinti jūsų duomenų vientisumą, nes galite testuoti kur kas dažniau nei tuo atveju, jei testuotumėte rankiniu būdu .
Be to, naudojant ETL automatizavimo testavimo įrankius sumažėja žmogiškųjų klaidų, o testuotojai gali atlikti kūrybiškesnes ar vertingesnes užduotis. Priimdami bandymų automatizavimo ir RPA įrankius, tokius kaip ZAPTEST, neprivalėsite priimti sprendimo, kurį reikia patikrinti per verslo žvalgybos įrankius.
