Extract Transform Load-test – oftest kaldet ETL-test – er et kritisk værktøj i en verden af moderne business intelligence og dataanalyse.

Teams skal indsamle data fra forskellige kilder, så de kan gemme dem i datalagre eller forberede dem til deres business intelligence-værktøjer for at hjælpe med kvalitetsbeslutninger eller indsigt. ETL-test hjælper med at sikre, at processerne, dataene og indsigterne er helt i top og klar til at understøtte forretningen.

Lad os undersøge, hvad Extract Transform Load-test er, og hvordan det fungerer, før vi deler nogle af de forskellige tilgange og værktøjer, du kan bruge til ETL-test.

 

Hvad er Extract-Transform-Load?

og hvordan fungerer det?

Extract-Transform-Load (ETL) er et afgørende koncept inden for datalagring og analyse. ETL beskriver processen med at indsamle data fra flere kilder og centralisere dem i et data warehouse eller en data lake.

Lad os dele ETL-processen op i dens bestanddele, så du kan forstå den bedre.

 

1. Uddrag:

Data udtrækkes fra forskellige kilder. Disse kilder kan være en eksisterende database, et ERP- eller CRM-program, regneark, webtjenester eller forskellige filer.

 

2. Transformér:

Når dataene er trukket ud, skal du transformere dem, så de er egnede til lagring eller analyse. Processen kan involvere rensning og normalisering af data og konvertering til et passende format.

 

3. Belastning:

Den sidste del af processen består i at indlæse data i målsystemet. Dette målsystem kan være et data warehouse, en data lake eller et andet lager.

 

ETL har eksisteret siden 1970’erne, men har på det seneste fået større betydning på grund af erhvervslivets stigende afhængighed af cloud-baserede systemer, realtidsdata, analyser og ML/AI-værktøjer.

 

Hvad er ETL-test?

ETL-test er en type databehandlingstest, der verificerer, at data indsamlet fra en kilde er blevet overført nøjagtigt til dens destination. Som du kan læse ovenfor, skal data, når de er trukket ud, transformeres i henhold til forretningskravene. Denne transformation kan af og til føre til problemer med dataene. En ETL-testmetode hjælper med at sikre, at dataene er pålidelige og nøjagtige.

ETL-test er en slags black box-test, fordi den validerer udvekslings-, transformerings- og indlæsningsprocessen ved at sammenligne input med output. I virkeligheden fokuserer det på, hvad systemet gør som reaktion på forskellige input, snarere end hvordan det opnår disse resultater. I visse situationer vil testere dog se på, hvad der sker inde i boksen, især når der opstår uventede scenarier.

 

Hvordan forvandler ekstrakt

load testing arbejde?

Den nemmeste måde at forklare, hvordan ETL-test fungerer, er at opdele det i dets bestanddele: ekstraktion, transformation og indlæsning. Derfra kan du forstå de forskellige elementer i ETL-validering, før vi nedbryder stadierne mere detaljeret.

 

1. Uddrag

 

ETL-test validerer, at de data, der hentes fra kilden, er nøjagtige og fejlfri. Denne proces omfatter kontrol af grundværdiernes nøjagtighed og sikring af, at dataene er fuldstændige.

En anden del af processen involverer dataprofilering. Denne proces består effektivt i at forstå kildedataenes struktur, indhold og kvalitet. Ideen er, at du kan afdække eventuelle uregelmæssigheder, uoverensstemmelser eller potentielle kortlægningsproblemer.

 

2. Transformér

 

Den næste del af processen udforsker streng overholdelse af reglerne for datatransformation. En af de vigtigste tilgange her involverer test af transformationslogik i forhold til regler, love og andre forretningsregler.

Nogle af de typiske tests her omfatter kontrol af, om data konverteres til de forventede formater, om beregningerne er nøjagtige, og om opslag forbinder elementer mellem datasæt.

Datakvaliteten kommer også i betragtning. Testerne skal finde og fjerne formateringsinkonsistenser og dubletter og løse eventuelle modstridende data, mens de anvender datarensningsprocesser.

Endelig testes den samlede ydeevne også for at finde ud af, hvordan ETL-processen påvirkes af store datamængder.

 

3. Belastning

 

Endelig, når data indlæses i data warehouse, data lake eller andre endelige mål, skal testerne kontrollere, om de er komplette, nøjagtige og præsenteret i det rigtige format.

Der køres sammenligninger for at kontrollere, at ingen data er gået tabt eller er blevet beskadiget på vejen mellem kilden, mellemlagringsområdet og målene.

Endelig undersøges audit trails for at spore, at processen sporer alle ændringer, der sker under ETL-processen, og for at kontrollere, om historik og metadata er til stede.

Ovenstående afsnit skulle gerne give dig et grundlæggende overblik over, hvordan ETL-datakvalitetstjek udføres. Du vil bemærke, at der udføres test på hvert trin i datatransmissionen, fordi det er den bedste måde at identificere og løse særlige problemer på.

Men for at få en dybere forståelse af ETL-testkoncepter skal du udforske de forskellige typer af ETL-test og de faser, hvor de anvendes. De følgende to afsnit vil give dig disse oplysninger og hjælpe dig med at få det komplette billede, du har brug for.

 

Forskellige typer af ETL-test

Der er mange forskellige former for validering i ETL-test. De bruges i forskellige scenarier og til en bred vifte af formål. Lad os se nærmere på de forskellige typer ETL-test, og hvor og hvornår du bør bruge dem.

 

1. Test af validering af kildedata

 

Vigtighed:

Valideringstest af kildedata sikrer, at kildedataene er af høj kvalitet og konsistente, før de udtrækkes til transformation.

Hvad den kontrollerer:

• Overholder data forretningsreglerne?
• Stemmer datatyper og formater overens med forventningerne?
• Falder data inden for gyldige intervaller?
• Er der nulværdier eller manglende værdier på uventede steder?

 

2. Test af afstemning af kilde til måldata

 

Vigtighed:

Denne type test validerer, om alle data fra en bestemt kilde udtrækkes, transformeres og indlæses i målsystemet.

Hvad den kontrollerer:

• Gik der data tabt under ETL-processen?
• Blev data duplikeret under ETL-processen?

 

3. Test af datatransformation

 

Vigtighed:

Datatransformationer kan involvere mange forskellige ting, såsom formatændringer, beregninger, aggregeringer og så videre. Test af datatransformation kontrollerer, om transformationerne er sket efter hensigten.

Hvad den kontrollerer:

• Er dataene som forventet efter transformationerne?
• Er forretningslogikken blevet implementeret korrekt under transformationerne?
• Har beregninger udført under transformationen givet det korrekte output?

4. Test af datavalidering

Vigtighed:

Tester, om de endelige data er i overensstemmelse med forretningskravene efter at være blevet transformeret.

Hvad den kontrollerer:

• Opfyldes standarderne for datakvalitet (dvs. nøjagtighed, fuldstændighed)?
• Bliver forretningsreglerne fulgt?

 

5. Test af referentiel integritet i ETL

 

Vigtighed:

Validerer, at relationer mellem tabeller i kildedataene er blevet gengivet troværdigt i måldataene.

Hvad den kontrollerer:

• Matcher fremmednøgler i dataene deres tilsvarende primærnøgler?
• Bliver relationer mellem child- og parent-tabeller opretholdt efter ETL?

 

6. Integrationstest

 

Vigtighed:

Integrationstest validerer, om ETL-processen integreres og fungerer i det større dataøkosystem.

Hvad den kontrollerer:

• Fungerer end-to-end-datastrømmene problemfrit?
• Hvor godt interagerer ETL-processen med de andre systemer, såsom kilden, målet eller andre downstream-applikationer, der er afhængige af dataene?

 

7. Test af ydeevne

 

Vigtighed:

ETL-performance-test evaluerer, hvor effektiv ETL-processen er, når den udsættes for pres, f.eks. tung belastning.

Hvad den kontrollerer:

• Opfylder ETL-behandlingstiden forretningens krav eller benchmarks?
• Kan ETL-processen skaleres i takt med stigende datamængder?
• Har ETL-processen nogen ressourcebegrænsninger eller flaskehalse, der skal tages hånd om?

 

8. Funktionel test

 

Vigtighed:

Funktionel test validerer, om ETL-processen opfylder projektets krav set fra brugerens perspektiv.

Hvad den kontrollerer:

• Stemmer outputtet overens med de angivne forretningskrav?
• Genererer rapporter nøjagtige resultater?
• Viser dashboards de forventede data?

 

9. Regressionstest

 

Vigtighed:

ETL-processer er meget komplekse med mange indbyrdes forbundne data. Selv små ændringer i processen kan påvirke outputtet ved kilden. Regressionstest er afgørende for at identificere disse uventede resultater.

Hvad den kontrollerer:

• Forårsager ændringer i kode eller underliggende data pludselig negative effekter?
• Har ændringerne haft den ønskede effekt i forhold til at forbedre ETL-processen?

 

Det er værd at bemærke, at vi kunne inkludere Unit Testing på denne liste. Men i stedet har vi inkluderet de bestanddele, som Unit Testing ville dække, såsom Source Validation Testing, Source to Target Data Reconciliation Testing og så videre.

 

8 faser af ETL-test med

8 eksperttips til succes

OK, nu hvor du forstår de forskellige typer af validering i ETL-test, er det tid til at sætte det hele sammen. ETL-test udføres ofte med en flertrinstilgang, som vi vil præsentere nedenfor.

 

#1. Indsamling af forretningskrav

Den første fase i enhver testproces involverer indsamling af krav. Testerne skal være enige om, hvad ETL-processen skal levere. Nogle spørgsmål, der bør besvares på dette tidlige tidspunkt, er ting som:

• Hvordan vil dataene blive brugt?
• Hvilke outputformater er påkrævet?
• Hvad er forventningerne til præstationerne?
• Hvilke regler, love eller virksomhedspolitikker styrer brugen af data?

Ekspertens tip:

Selvom det er et must at overholde kravene, bør ETL-testere bruge deres viden og ekspertise til proaktivt at lede efter potentielle problemer, uoverensstemmelser eller fejl tidligt i processen. Det er meget nemmere og langt mindre tidskrævende at identificere og eliminere problemer tidligt.

 

#2. Identificering og validering af datakilder

ETL handler om at trække data fra forskellige datakilder, såsom ERP- eller CRM-værktøjer, applikationer, andre databaser, regneark og så videre. Testerne skal bekræfte, at de nødvendige data er tilgængelige, er struktureret korrekt og har tilstrækkelig kvalitet til at blive brugt efter hensigten.

Ekspertens tip:

Kildedata i den virkelige verdens systemer er typisk rodede. Det er vigtigt at udarbejde grundige dataprofileringsrapporter i denne fase for at sikre, at du identificerer manglende værdier, formatproblemer, uregelmæssigheder og andre uoverensstemmelser, som du ønsker at holde ude af transformationslogikken senere hen.

 

#3. Skriv testcases

Med forretningskrav og dataprofileringsrapporter i hånden er det tid til at opbygge de testcases, du har brug for til at verificere ETL-processen. Testcases bør omfatte funktionelle tests såvel som edge cases og andre områder, som du har identificeret som havende en høj risiko for fejl.

Ekspertens tip:

Det er godt at teste enkelte transformationer, men det er bedre at opbygge testcases, der forstår, hvordan data påvirkes, når de sendes gennem hele ETL-pipelinen.

 

#4. Udførelse af testcases

Nu er det tid til at anvende dine testcases. Testerne bør gøre deres bedste for at simulere virkelige forhold eller, hvor det er muligt, bruge virkelige forhold.

Ekspertens tip:

ETL-automatiseringstestværktøjer er afgørende her. At kunne producere konsistente og reproducerbare tests sparer en enorm mængde tid og kræfter. Desuden er ETL-test et konstant krav, når datakilder opdateres, eller når der foretages ændringer i selve ETL-processen.

 

#5. Generer rapporter

Når du har udført dine tests, skal du omhyggeligt dokumentere dine resultater. Skriv dine resultater ned, og inkluder dem:

• Succeser
• Fejl
• Afvigelser fra forventningerne
• Hvilke rettelser eller ændringer skal der foretages?

Disse rapporter vil gøre meget mere end blot at bekræfte dit systems sundhedstilstand. De leverer også tidsplanen for eventuelle rettelser, du skal foretage, samtidig med at de leverer vigtige oplysninger, der er nødvendige for at optimere ETL-processen.

Ekspertens tip:

Rapporter er for alle, også ikke-tekniske interessenter. Forsøg at reducere jargon og alt for tekniske begreber, og brug visuelle oversigter som grafer, diagrammer og andet til at forklare processen.

 

#6. Gentest for fejl og mangler

Det næste, du skal gøre, er at tjekke, om de fejl og mangler, der blev opdaget under testkørslen, er blevet løst. Derudover bør du bekræfte, at eventuelle ændringer, der er implementeret under denne proces, ikke har skabt nye problemer.

Ekspertens tip:

Regressionstest er afgørende i denne fase, fordi ETL-processen er kompleks og indbyrdes forbundet. En rettelse kan resultere i utilsigtede og helt uventede konsekvenser i hele ETL-processen.

 

#7. Afsluttende rapporter

Slutrapporterne giver et detaljeret resumé af ETL-testprocessen. Fremhæv succesområder og eventuelle områder, der kræver yderligere arbejde. Til sidst skal du give en samlet vurdering af kvaliteten og pålideligheden af ETL-dataene.

Ekspertens tip:

Din endelige rapport er ikke bare en optegnelse. Velskrevne og velstrukturerede testrapporter bliver en del af produktionsdokumentationen og er med til at sikre, at ETL-processen konstant forbedres og optimeres.

 

#8. Lukning af rapporter

Til sidst, når rapporterne er blevet leveret og forstået af de forskellige relevante interessenter, skal de formelt godkendes. Rapporterne bør indeholde en klar plan for, hvad der skal løses, eller hvad der skal gøres.

Ekspertens tip:

Selvom lukning af rapporterne er et stærkt tegn på, at ETL-processen har nået et acceptabelt niveau, skal du huske, at dette arbejde aldrig rigtig er færdigt. Kontinuerlig forbedring og reaktion på ændringer i kildedata, hardware eller endda ændrede forretningsregler betyder, at enhver godkendelse blot er en milepæl i en løbende proces.

 

Udtræk fordelene ved transformation af belastningstest

En omfattende ETL-testproces er afgørende for teams og produkter, der er afhængige af dataanalyse. Lad os tage et kig på de fordele, du kan opnå, når du vælger en ETL-testmetode.

 

1. Datanøjagtighed og -integritet

Det centrale koncept i ETL-validering er at sikre, at du får rene og pålidelige data ind i dit data warehouse. Den rigtige ETL-testmetode betyder:

• Du mister ikke data under udtrækningen
• Dine transformationer indeholder ikke fejl
• Data kommer til målsystemet, som du havde tænkt dig.

 

2. Sparer tid og penge

ETL-test af datalagre er vigtig, fordi den fanger fejl tidligt. Det er langt mere ønskværdigt at identificere og eliminere dataproblemer tidligt, end det er at løse problemer, når hesten er stukket af fra stalden. Ifølge Gartner koster data af dårlig kvalitet teams i gennemsnit 13 millioner dollars hvert år. Start ETL-test tidligt, så sparer du tid og penge.

 

3. Ydelse

Dårlige ETL-processer kan hindre dine datasystemer og reducere kvaliteten af din analyse, rapportering og beslutningstagning. En god ETL-testproces hjælper med at holde dig på sporet ved at identificere flaskehalse og andre områder, der skal forbedres.

 

4. Overholdelse

Der er strenge regler for datastyring for finansielle institutioner og sundhedsudbydere. Hvis man ikke håndterer og administrerer data korrekt, kan det føre til inddragelse af licenser eller store bøder. ETL-test hjælper med at sikre, at du holder dig inden for rammerne af compliance og beskytter følsomme oplysninger.

 

5. Bedre beslutningstagning

Jo mere præcise og pålidelige dine data er, jo mere sikker kan du være på dine datadrevne beslutninger. ETL-test sikrer, at du kan regne med, at indholdet i dit data warehouse leverer den indsigt, du har brug for til at træffe de rigtige beslutninger.

 

Udfordringer i forbindelse med ETL-test

Det er vigtigt at sikre, at din datapipeline er sund, men det er ikke helt ukompliceret. Lad os udforske de udfordringer, der er forbundet med solide ETL-datakvalitetstjek.

 

1. Datamængde og kompleksitet

En god ETL-testproces betyder, at man skal håndtere store mængder af forskellige typer data, der varierer fra strukturerede til ustrukturerede. Denne variation af data kan hurtigt blive kompleks og vanskelig at håndtere.

 

2. Afhængighed af kildesystem

Som vi har skitseret ovenfor, handler ETL-test om at sikre en problemfri kilde-til-mål-pipeline. Men kvaliteten af outputtet afhænger i høj grad af kvaliteten af inputtet. Ændringer i kildens outputskema, format eller kvalitet kan forårsage ETL-testfejl, som ikke altid er lette at diagnosticere.

 

3. Kompleksiteten i transformationen

At opbygge logikken til datatransformationer er en specialistopgave. Det er komplekst at anvende forretningsregler og rense eller omformatere data, og det er ikke altid let at verificere kvaliteten af disse transformationer.

 

4. Skiftende krav

Alle testere kender smerten ved hurtigt skiftende forretningskrav. ETL-processen er et dynamisk område, og det er ETL-testning også. Når forretningsroller opdateres og ændres, skal testerne tilpasse testcases og sikre, at databasens ydeevne er optimeret.

 

5. Begrænsninger i testmiljøet

Det er komplekst og dyrt at køre et fuldskala produktionsmiljø til ETL-test. Testmiljøer i mindre skala giver dog ikke altid ægte validering, fordi de ikke replikerer den måde, hvorpå håndtering af store datamængder kan resultere i flaskehalse i ydelsen.

 

ETL-tips og bedste praksis

ETL-test tager tid at mestre. Her er nogle tips, der kan hjælpe dig på vej.

 

#1. Kontinuerlig testning

ETL-test er ikke en engangsforeteelse. Det er et perspektiv for at sikre data af god kvalitet, som du skal udføre og overvåge løbende. Der er en grund til, at en ETL QA-tester er et fuldtidsjob i virksomheder, der er afhængige af business intelligence-værktøjer.

 

#2. Ingen ETL-tester er en ø

Mens ETL-test har en black box-tilgang, bør ETL QA-ingeniører arbejde sammen med interessenter, databaseadministratorer og de udviklere, der bygger ETL-logikken, hvis de vil designe meningsfulde tests, der virkelig validerer ETL-processen.

 

#3. Solid dokumentation er afgørende.

God og detaljeret dokumentation, herunder kilde-til-mål-mappinger og en oversigt over dataenes oprindelse, er afgørende for at finde ud af, hvor der er opstået fejl i datapipelinen.

 

#4. Automatiser så meget som muligt

Det er måske den vigtigste pointe. Omfattende ETL-test er ressourcekrævende. Det er også en løbende proces, hvilket betyder, at det kræver en masse manuelt arbejde med jævne mellemrum. Som sådan er ETL-test et perfekt job for testautomatiseringssoftware og RPA-værktøjer.

 

De bedste værktøjer til ETL-automatiseringstest

Det burde være klart nu, at ETL-automatiseringstest har en betydelig fordel for testteams med hensyn til at få mest muligt ud af dine ressourcer.

Heldigvis findes der flere ETL-testværktøjer af høj kvalitet på markedet. Hvert værktøj har sine egne fordele og ulemper, med funktioner og funktionalitet, der passer til forskellige behov.

Beslutningen om at vælge det rigtige værktøj afhænger af et par forskellige faktorer, herunder:

• Kompleksiteten af din ETL-proces og forretningslogik
• Mængden af data, du overfører
• Tilstedeværelse eller koncentration af ustrukturerede data i din ETL-proces
• Tekniske kompetencer og færdigheder hos dine testere
• Dit budget.

Lad os tage et kig på de 5 bedste ETL-testværktøjer.

 

#5. QuerySurge

 

QuerySurge er et abonnementsbaseret ETL-testværktøj med vægt på kontinuerlig testning. Det understøtter kombinationer af kilde- og måldatabaser, tilbyder stærke automatiseringsfunktioner og er bygget til store, komplekse data warehousing-behov.

Brugergrænsefladen er en fornøjelse at bruge, og dens rapporteringsfunktioner er fremragende. Nogle brugere har dog beklaget QuerySurges dyre og uigennemskuelige priser, mens andre har kritiseret dens manglende brugervenlighed og stejle indlæringskurve for uerfarne brugere.

 

#4. iCEDQ

iCEDQ er et kvalitetsværktøj til datatest og overvågning af datakvalitet. Den tilbyder regelbaseret testning og interessant ML-assisteret fejlfinding. Sporing, rapportering og visualisering er særligt stærke egenskaber for iCEDQ, hvilket gør det til et godt værktøj for virksomheder med kritisk dataoverholdelse og lovmæssige behov.

Når det er sagt, er implementeringen af værktøjet i komplekse ETL-landskaber en af iCEDQ’s mest bemærkelsesværdige ulemper. Derudover er brugergrænsefladen ret kompleks og vil ikke passe til mindre tekniske teams.

 

#3. RightData

RightData er et brugervenligt værktøj, der kan prale af stærke no-code-funktioner til både ETL-test og datavalidering. Værktøjet er super fleksibelt og fungerer på tværs af forskellige databaser og cloud data warehouses. Med en række forudbyggede testskabeloner, fremragende visualiseringsfunktioner og problemfri integration med workflow-værktøjer er det tydeligt at se, hvorfor RightData er blevet så populær i de senere år.

Men selvom RightData har mange gode egenskaber, kan det være dyrt, hvis man har brug for at teste mange ETL-processer. Selvom det er abonnementsbaseret, kan priserne hurtigt stige med højt dataforbrug og ekstra funktioner. Sammenlignet med ZAPTESTs forudsigelige, faste prismodel og ubegrænsede licenser ser RightDatas tilgang ud til at straffe virksomheder i vækst eller skalering.

 

#2. BiG EVAL

BiG EVAL er et godt valg til komplekse ETL-systemer og ældre warehouse-implementeringer. Det bruger regelbaseret datavalidering og har stærke dataprofileringsfunktioner, hvilket gør det til et godt valg til ETL-test. BiG EVAL giver også brugerne gode automatiseringsmuligheder til at designe og planlægge tests, og når det kombineres med fremragende rapporterings- og visualiseringsevner, er det blandt de mest omfattende værktøjer til ETL-test.

Når det er sagt, er det et endnu større arbejde at implementere BiG EVAL. Sammenlignet med no-code-værktøjer som ZAPTEST kan brugerfladen virke en smule gammeldags. Det er vigtigt at bemærke, at ETL-test kun er en af BiG EVAL’s use cases, så den licensbaserede prissætning kan være uoverkommelig for nogle teams, hvis du betaler for funktioner, du ikke nødvendigvis har brug for.

 

#1. ZAPTEST: Det bedste valg til ETL-testning

Selvom ZAPTEST ikke er et dedikeret ETL-testværktøj, tilbyder det fleksibilitet og skalerbarhed til at hjælpe med flere af de opgaver, der udgør en grundig ETL-testtilgang.

Som du kan se i afsnittet om forskellige typer ETL-test ovenfor, kræver test af ETL-processen datavalidering, integration, performance, funktionalitet og regressionstest. ZAPTEST kan gøre alt dette og mere til. Vores værktøjer End-to-End Testing og Metadata Testing er nøglefunktioner til at sikre, at dine analyser og business intelligence er helt i top og klar til at levere resultater og værdi.

ZAPTEST kommer også med et af de bedste RPA-værktøjer på markedet. I forbindelse med ETL-test kan RPA give stor værdi ved at generere realistiske testdata, automatisere gentagne manuelle opgaver og hjælpe dig med at indføre den kontinuerlige test, du har brug for til en bundsolid ETL-proces.

Med ZAPTET’s no-code-funktioner, lynhurtige testoprettelse og sømløse integration med andre virksomhedsværktøjer er det en one-stop-shop til automatiseret ETL-test og meget, meget mere.

 

Afsluttende tanker

Load-test af udtrækstransformationer er som at etablere en kvalitetskontrolafdeling for dit data warehouse. Det handler ikke kun om, hvorvidt data er blevet overført fra kilde til mål; det handler også om at sikre, at de er ankommet intakte og som forventet.

Når det kommer til stykket, ender du med at træffe fejlinformerede beslutninger, hvis du har dårlige data. Korrekt ETL-testning er en investering i integriteten af hele dit dataøkosystem. Men for mange virksomheder er den tid og de udgifter, der er forbundet med ETL-test, noget, de har svært ved at få råd til.

Automatisering af ETL-test hjælper dig med at teste hurtigere og mere effektivt, samtidig med at du sparer penge på lang sigt. Øget testdækning og regressionstestfunktioner kan hjælpe med at øge din dataintegritet, fordi du kan teste med en langt højere frekvens, end hvis du sad fast i manuel testning .

Desuden reducerer brugen af ETL-automatiseringstestværktøjer menneskelige fejl, mens testerne frigøres til mere kreative eller værdidrevne opgaver. At omfavne testautomatisering og RPA-værktøjer som ZAPTEST er en beslutning, som du ikke behøver at køre gennem dine business intelligence-værktøjer.

Download post as PDF