提取轉換負載測試（通常稱為 ETL 測試）是現代商業智慧和數據分析領域的關鍵工具。
團隊必須從不同的來源收集數據，以便他們可以將它們存儲在數據倉庫中，或者為他們的商業智慧工具做好準備，以説明做出高品質的決策或見解。 ETL 測試有助於確保流程、數據和見解符合要求，並準備好支持業務。
在分享可用於 ETL 測試的一些不同方法和工具之前，讓我們先探討一下什麼是提取轉換負載測試及其工作原理。
什麼是提取-轉換-載入，
它是如何工作的？
提取-轉換-載入 （ETL） 是數據倉庫和分析中的一個重要概念。 實際上，ETL 描述了從多個來源收集數據並將其集中到數據倉庫或數據湖中的過程。
讓我們將 ETL 過程分解為各個組成部分，以便您更清楚地理解它。
1. 摘錄：
數據是從各種來源提取的。 這些來源可以是現有資料庫、ERP 或CRM應用程式、電子表格、Web 服務或其他檔。
2. 轉換：
提取數據后，必須對其進行轉換，使其適合存儲或分析。 該過程可能涉及清理和規範化數據，並將其轉換為適當的格式。
3.負載：
該過程的最後一部分包括將數據載入到目標系統中。 此目標系統可以是數據倉庫、數據湖或其他存儲庫。
雖然 ETL 自 1970 年代以來一直存在，但由於商業界更廣泛地依賴基於雲的系統、實時數據、分析和 ML/AI 工具，它最近變得越來越重要。
什麼是ETL測試？
ETL 測試是一種數據處理測試，用於驗證從一個來源收集的數據是否已準確傳輸到其目的地。 如上所述，提取數據后，必須根據業務需求對其進行轉換。 這種轉換有時會導致數據出現問題。 ETL 測試方法有助於確保數據的可靠性和準確性。
ETL 測試是一種 黑盒測試 ，因為它通過比較輸入和輸出來驗證交換、轉換和載入過程。 實際上，它關注的是系統在回應不同輸入時所做的事情，而不是它如何實現這些結果。 但是，在某些情況下，測試人員會查看盒子內發生的事情，尤其是在發生意外情況時。
提取如何轉換
負載測試工作？
解釋 ETL 測試如何工作的最簡單方法是將其拆分為其組成部分：提取、轉換和載入。 從那裡，您可以瞭解 ETL 驗證的不同元素，然後再更精細地分解各個階段。
1. 提取物
ETL 測試驗證從源中提取的數據是否準確且無錯誤。 此過程包括檢查基本值的準確性並確保數據完整。
該過程的另一部分涉及數據分析。 這個過程有效地包括瞭解源數據的結構、內容和品質。 這裡的想法是，您可以發現任何異常、不一致或潛在的映射問題。
2. 轉換
該過程的下一部分將探討如何嚴格遵守數據轉換規則。 這裡的主要方法之一是根據法規、法律和其他業務規則測試轉換邏輯。
此處的一些典型測試包括檢查數據是否轉換為預期格式、計算是否準確，以及驗證查找是否鏈接數據集之間的元素。
數據品質也受到考慮。 測試人員必須查找並刪除格式不一致和重複項，並在應用數據清理過程時解決任何衝突的數據。
最後，還測試了整體性能，以瞭解大量數據對 ETL 過程的影響。
3. 載入
最後，當數據載入到數據倉庫、數據湖或其他最終目標時，測試人員必須驗證數據是否完整、準確以及是否以正確的格式呈現。
運行比較以檢查源、暫存區域和目標之間的路徑上是否沒有數據丟失或損壞。
最後，檢查審計跟蹤以跟蹤進程是否正在跟蹤 ETL 過程中發生的任何更改，並驗證是否存在歷史記錄和元數據。
上述部分應讓您對如何執行 ETL 數據質量檢查有一個基本的監督。 您會注意到，測試發生在數據傳輸的每個階段，因為這是識別和解決特定問題的最佳方式。
但是，為了更深入地瞭解 ETL 測試概念，您必須探索不同類型的 ETL 測試及其應用階段。 以下兩節將提供此資訊，並幫助您獲得所需的完整圖片。
不同類型的 ETL 測試
ETL 測試中有許多不同類型的驗證。 它們用於不同的場景和廣泛的目標。 讓我們探討一下 ETL 測試的類型以及您應該在何時何地使用它們。
1. 源數據驗證測試
重要性：
源數據驗證測試可確保源數據在提取進行轉換之前是高品質和一致的。
檢查內容：
- 數據是否遵守業務規則？
- 數據類型和格式是否符合預期？
- 數據是否在有效範圍內？
- 在意想不到的地方是否有空值或缺失值？
2. 源到目標數據核對測試
重要性：
這種類型的測試驗證是否從特定源提取、轉換了所有數據並將其載入到目標系統中。
檢查內容：
- 數據是否在 ETL 過程中丟失？
- 在 ETL 過程中是否重複了數據？
3. 資料轉換測試
重要性：
數據轉換可能涉及許多不同的事情，例如格式更改、計算、聚合等。 數據轉換測試檢查轉換是否按預期進行。
檢查內容：
- 轉換後數據是否符合預期？
- 在轉換過程中是否正確實現了業務邏輯？
- 在轉換期間執行的計算是否產生了正確的輸出？
4. 資料驗證測試
重要性：
測試轉換后的最終數據是否符合業務需求。
檢查內容：
- 是否符合數據質量標準（即準確性、完整性）？
- 是否遵守業務規則？
5. ETL參照完整性測試
重要性：
驗證源數據中表之間的關係是否已在目標數據中忠實地再現。
檢查內容：
- 數據中的外鍵是否與其對應的主鍵匹配？
- ETL 後是否保持子表和父表關係？
6. 整合測試
重要性：
集成測試 驗證 ETL 過程是否在更大的數據生態系統中集成併發揮作用。
檢查內容：
- 端到端數據流是否順利運行？
- ETL 過程與其他系統（例如源、目標或其他依賴於資料的下游應用程式）的交互程度如何？
7. 效能測試
重要性：
ETL 性能測試 評估 ETL 過程在受到脅迫（例如重負載）時的效率。
檢查內容：
- ETL 處理時間是否滿足業務要求或基準？
- ETL 流程能否隨著數據量的增加而擴展？
- ETL 過程是否有任何必須解決的資源限制或瓶頸？
8. 功能測試
重要性：
功能測試 從使用者的角度驗證 ETL 流程是否滿足專案要求。
檢查內容：
- 輸出是否符合規定的業務需求？
- 報告能產生準確的結果嗎？
- 儀錶板是否顯示預期數據？
9. 回歸測試
重要性：
ETL 過程非常複雜，需要大量相互關聯的數據。 即使是流程中的微小變化也會影響源頭的輸出。 回歸測試 對於識別這些意外結果至關重要。
檢查內容：
- 代碼或基礎數據的更改是否突然造成不利影響？
- 更改是否對改進 ETL 流程產生了預期的效果？
值得注意的是，我們可以在此清單中包含 單元測試 。 但是，相反，我們包含了單元測試將涵蓋的組成部分，例如源驗證測試、源到目標數據協調測試等。
ETL 測試的 8 個階段，包括
成功的8個專家秘訣
好了，現在您已經瞭解了 ETL 測試中不同類型的驗證，是時候將它們放在一起了。 ETL 測試通常採用多階段方法進行，我們將在下面介紹。
#1. 收集業務需求
任何測試過程的第一階段都涉及收集需求。 測試人員必須對 ETL 流程的交付內容達成共識。 在這個早期階段應該回答的一些問題是：
- 如何使用數據？
- 需要哪些輸出格式？
- 性能預期是什麼？
- 哪些法規、法律或公司政策管理數據的使用？
專家提示：
雖然遵守要求是必須的，但 ETL 測試人員應利用他們的知識和專業知識，在流程的早期主動尋找潛在的問題、不一致或錯誤。 及早發現和消除問題要容易得多，耗時也少得多。
#2. 識別和驗證數據源
ETL 是關於從不同的數據來源中提取數據，例如 ERP 或 CRM 工具、應用程式、其他資料庫、電子表格等。 測試人員必須確認所需的數據是可訪問的，結構正確，並且具有足夠的品質以按預期使用。
專家提示：
實際系統中的源數據通常是混亂的。 在此階段，生成全面的數據分析報告是關鍵，以確保識別缺失值、格式問題、異常和其他不一致之處，並希望在轉換邏輯中排除這些不一致之處。
#3. 編寫測試用例
有了業務需求和數據剖析報告，是時候構建驗證 ETL 流程所需的測試用例了。 測試用例應包括功能測試、邊緣用例和您確定為具有高故障風險的任何領域。
專家提示：
測試單個轉換是很好的，但構建測試用例來了解數據在通過整個 ETL 管道傳輸時如何受到影響會更好。
#4. 執行測試案例
現在是時候應用測試用例了。 測試人員應盡最大努力類比真實條件，或者在可能的情況下使用真實條件。
專家提示：
ETL 自動化測試工具在這裡是必不可少的。 能夠產生一致且可重複的測試可以節省大量時間和精力。 此外，隨著數據源的更新或對 ETL 流程本身的更改，ETL 測試是一項持續的要求。
#5. 生成報告
執行測試后，必須如實記錄您的發現。 記下您的結果，並包括：
- 成功
- 失敗
- 偏離預期
- 必須進行哪些修復或更改
這些報告將不僅僅是確認系統的運行狀況。 他們還將提供您需要進行的任何修復的時程表，同時提供優化 ETL 流程所需的重要資訊。
專家提示：
報告面向所有人，包括非技術利益相關者。 努力減少行話和過於技術性的概念，並使用圖形、圖表等視覺摘要來解釋過程。
#6. 重新測試錯誤和缺陷
接下來，您需要檢查在測試執行期間檢測到的錯誤和缺陷是否已解決。 此外，您還應確認在此過程中實施的任何更改均未產生新問題。
專家提示：
回歸測試在這個階段至關重要，因為 ETL 過程複雜且相互關聯。 一個修復可能會導致整個 ETL 過程中出現意外和完全意想不到的後果。
#7. 最終報告
最終報告提供了 ETL 測試過程的詳細摘要。 突出顯示成功的領域和任何需要進一步工作的領域。 最後，對 ETL 數據的品質和可靠性做出總體判斷。
專家提示：
您的最終報告不僅僅是記錄保存。 編寫良好且結構良好的測試報告將成為生產文檔的一部分，並有助於確保 ETL 流程不斷改進和優化。
#8. 關閉報表
最後，一旦報告提交並得到各相關利益攸關方的理解，就必須正式接受。 報告應就必須解決的任何專案或必須採取的進一步行動傳達明確的計劃。
專家提示：
雖然關閉報告是 ETL 過程已達到可接受水平的強烈跡象，但您必須記住，這項工作從未真正完成。 對源數據、硬體甚至不斷發展的業務規則的變化的持續改進和回應意味著任何接受都只是持續過程中的一個里程碑。
提取轉換負載測試的好處
全面的 ETL 測試流程對於依賴數據分析的團隊和產品至關重要。 讓我們來看看當您致力於 ETL 測試方法時可以解鎖的好處。
1. 數據的準確性和完整性
ETL 驗證的核心概念是確保將乾淨可靠的數據導入數據倉庫。 正確的 ETL 測試方法意味著：
- 在提取過程中不會丟失數據
- 轉換不包含錯誤
- 數據按預期到達目標系統。
2. 節省時間和金錢
數據倉庫 ETL 測試非常重要，因為它可以及早發現錯誤。 儘早識別和消除數據問題比在馬從馬廄上跳下來時解決問題要理想得多。 根據 Gartner 的數據，品質差 的數據平均每年給團隊造成 1300 萬美元的損失。 儘早開始 ETL 測試，這樣可以節省時間和金錢。
3. 性能
糟糕的 ETL 流程可能會阻礙您的數據系統，並降低分析、報告和決策的品質。 良好的 ETL 測試流程有助於識別數據瓶頸和其他需要改進的領域，從而説明您保持正軌。
4. 合規
金融機構和醫療保健供應商有嚴格的數據治理規則。 未能正確處理和管理數據可能會導致吊銷許可證或巨額罰款。 ETL 測試有助於確保您保持在合規性範圍內並保護敏感資訊。
5. 更好的決策
您的數據越準確、越可靠，您就越有信心做出數據驅動的決策。 ETL 測試可確保您可以依靠數據倉庫中的內容來提供採取正確步驟所需的見解。
與 ETL 測試相關的挑戰
確保數據管道的運行狀況至關重要，但也會帶來一些複雜性。 讓我們來探討一下與可靠的 ETL 數據品質檢查相關的挑戰。
1. 資料量和複雜性
一個好的 ETL 測試過程意味著處理大量不同類型的數據，從結構化到非結構化。 這種數據變化會很快變得複雜且難以管理。
2. 源系統依賴
正如我們上面所概述的，ETL 測試是為了確保源到目標管道的順暢。 然而，產出的品質在很大程度上取決於投入的品質。 源輸出架構、格式或品質的更改可能會導致 ETL 測試失敗，而這些失敗並不總是容易診斷。
3. 轉型複雜性
構建數據轉換的邏輯是一項專業工作。 應用業務規則和清理或重新格式化數據非常複雜，驗證這些轉換的品質並不總是那麼容易。
4. 轉移要求
所有測試人員都知道快速發展的業務需求的痛苦。 ETL 過程是一個動態空間，ETL 測試也是如此。 隨著業務角色的更新和更改，測試人員必須調整測試用例並確保資料庫性能得到優化。
5. 測試環境限制
運行用於 ETL 測試的全面生產環境既複雜又昂貴。 但是，較小規模的測試環境並不總是提供真正的驗證，因為它們不會複製處理大量數據的方式，從而導致性能瓶頸。
ETL 提示和最佳實踐
ETL 測試需要時間來掌握。 這裡有一些提示可以説明您。
#1. 持續測試
ETL 測試不是一勞永逸的事情。 這是一種前景，以確保您必須持續執行和監控的高質量數據。 ETL QA 測試員是依賴商業智慧工具的公司的全職工作，這是有原因的。
#2. 沒有 ETL 測試儀是一座孤島
雖然 ETL 測試採用黑盒方法，但 ETL QA 工程師應該與利益相關者、資料庫管理員和構建 ETL 邏輯的開發人員合作，如果他們想設計真正驗證 ETL 過程的有意義的測試。
#3. 可靠的文檔至關重要。
健全而詳細的文檔，包括源到目標的映射和數據沿襲的記錄，對於查明數據管道中出現錯誤的位置至關重要。
#4. 盡可能自動化
這也許是最重要的一點。 全面的 ETL 測試會佔用大量資源。 這也是一個持續的過程，這意味著它需要定期進行大量的手動工作。 因此，ETL 測試是測試自動化軟體和 RPA 工具的完美工作。
最好的 ETL 自動化測試工具
現在應該很清楚，ETL 自動化測試在充分利用您的資源方面對測試團隊具有顯著優勢。
值得慶幸的是，市場上有幾種高品質的 ETL 測試工具。 每種工具都有自己的優點和缺點，其特性和功能將滿足不同的要求。
決定正確的工具取決於幾個不同的因素，包括：
- ETL 流程和業務邏輯的複雜性
- 您正在傳輸的數據量
- ETL 流程中非結構化數據的存在或集中
- 測試人員的技術能力和技能組合
- 您的預算。
讓我們來看看排名前 5 位的 ETL 測試工具。
#5. 查詢激增
QuerySurge 是一個基於訂閱的 ETL 測試工具，重點是持續測試。 它支援源資料庫和目標資料庫組合，提供強大的自動化功能，專為滿足大型、複雜的數據倉庫需求而構建。
用戶介面使用起來很愉快，其報告功能非常出色。 然而，一些使用者對 QuerySurge 昂貴且不透明的定價感到遺憾，而另一些使用者則批評它缺乏使用者友好性和對於沒有經驗的用戶來說陡峭的學習曲線。
#4. iCEDQ的
iCEDQ是用於數據測試和數據質量監控的品質工具。 它提供基於規則的測試和有趣的 ML 輔助錯誤檢測。 跟蹤、報告和可視化特別適合 iCEDQ，使其成為具有關鍵數據合規性和監管需求的公司的絕佳工具。
也就是說，將該工具實施到複雜的 ETL 環境中是 iCEDQ 最顯著的缺點之一。 此外，使用者介面非常複雜，不適合技術較少的團隊。
#3. RightData（右數據）
RightData 是一個使用者友好的工具，擁有強大的無代碼功能，可用於 ETL 測試和數據驗證。 該工具非常靈活，適用於不同的資料庫和雲數據倉庫。 憑藉一系列預構建的測試範本、卓越的可視化功能以及與工作流工具的無縫集成，RightData 近年來廣受歡迎的原因顯而易見。
但是，雖然 RightData 具有許多理想的特性，但如果您需要測試大量 ETL 流程，它可能會很昂貴。 雖然它是基於訂閱的，但隨著高水平的數據使用和附加功能，價格可能會迅速上漲。 與ZAPTEST可預測的統一定價模式和無限許可證相比，RightData的方法似乎懲罰了成長型或規模化的公司。
#2. BiG 評估
BiG EVAL 是複雜 ETL 系統和傳統倉庫實施的絕佳選擇。 它使用基於規則的數據驗證，並具有強大的數據分析功能，這使其成為 ETL 測試的不錯選擇。 BiG EVAL 還為使用者提供了用於設計和調度測試的出色自動化選項，當與出色的報告和可視化功能相結合時，它配備了最全面的 ETL 測試工具。
也就是說，實施BiG EVAL是一項更大的工作。 與ZAPTEST等無代碼工具相比，該介面似乎有點老派。 需要注意的是，ETL測試只是BiG EVAL的用例之一，因此，如果您為並非嚴格需要的特性和功能付費，那麼其基於許可證的定價可能會讓某些團隊望而卻步。
#1. ZAPTEST：ETL測試的第一選擇
雖然 ZAPTEST 不是專用的 ETL 測試工具，但它提供了靈活性和可擴充性，可説明完成構成全面 ETL 測試方法的多項任務。
從上面的不同類型的 ETL 測試部分可以看出，測試 ETL 過程需要數據驗證、集成、性能、功能和回歸測試。 ZAPTEST可以做到所有這些，甚至更多。 我們的工具 端到端測試 和元數據測試功能是確保您的分析和商業智能達到最新要求並準備好交付結果和價值的關鍵功能。
ZAPTEST還配備了 市場上最好的RPA工具之一。 在 ETL 測試的背景下，RPA 可以通過生成真實的測試數據、自動執行重複的手動任務以及説明您引入堅如磐石的 ETL 流程所需的持續測試來提供重要的價值。
憑藉 ZAPTET 的無代碼功能、閃電般的測試創建速度以及與其他企業工具的無縫集成，它是自動化 ETL 測試的一站式商店等等。
結語
提取轉換負載測試就像為數據倉庫建立品質控制部門一樣。 它不僅關心數據是否已從源傳輸到目標;這也是為了確保它完好無損並按預期到達。
在緊要關頭，如果你的數據不好，你最終會做出錯誤的決定。 適當的 ETL 測試是對整個數據生態系統完整性的投資。 然而，對於許多企業來說，ETL 測試所涉及的時間和費用是他們難以負擔的。
ETL 測試的自動化可説明您更快、更高效地進行測試，同時長期節省資金。 提高測試覆蓋率和回歸測試功能有助於提高數據完整性，因為與手動測試相比，您可以以更高的頻率進行測試。
更重要的是，使用 ETL 自動化測試工具可以減少人為錯誤，同時讓測試人員騰出時間從事更具創造性或價值驅動的任務。 採用 測試自動化 和 RPA 工具 （如 ZAPTEST）是一個您不需要透過商業智慧工具運行的決定。
