Extract-Transform-Load-Tests – im Allgemeinen als ETL-Tests bezeichnet – sind ein wichtiges Instrument in der Welt der modernen Business Intelligence und Datenanalyse.
Die Teams müssen Daten aus unterschiedlichen Quellen sammeln, um sie in Data Warehouses zu speichern oder für ihre Business Intelligence-Tools aufzubereiten, damit sie eine qualitativ hochwertige Entscheidungsfindung oder Einblicke ermöglichen. ETL-Tests stellen sicher, dass die Prozesse, Daten und Erkenntnisse auf dem neuesten Stand sind und das Unternehmen unterstützen können.
Im Folgenden wird erläutert, was Extract-Transform-Load-Tests sind und wie sie funktionieren, bevor einige der verschiedenen Ansätze und Tools vorgestellt werden, die Sie für ETL-Tests verwenden können.
Was ist Extract-Transform-Load,
und wie funktioniert sie?
Extract-Transform-Load (ETL) ist ein entscheidendes Konzept für Data Warehousing und Analysen. ETL beschreibt den Prozess der Sammlung von Daten aus verschiedenen Quellen und deren Zentralisierung in einem Data Warehouse oder Data Lake.
Lassen Sie uns den ETL-Prozess in seine Bestandteile zerlegen, damit Sie ihn besser verstehen können.
1. Auszug:
Die Daten werden aus verschiedenen Quellen entnommen. Bei diesen Quellen kann es sich um eine bestehende Datenbank, eine ERP- oder CRM-Anwendung, Tabellenkalkulationen, Webdienste oder verschiedene Dateien handeln.
2. Verwandeln:
Sobald die Daten extrahiert sind, müssen Sie sie so umwandeln, dass sie für die Speicherung oder Analyse geeignet sind. Der Prozess kann die Bereinigung und Normalisierung der Daten und ihre Konvertierung in ein geeignetes Format beinhalten.
3. Belastung:
Der letzte Teil des Prozesses besteht darin, Daten in das Zielsystem zu laden. Dieses Zielsystem kann ein Data Warehouse, ein Data Lake oder ein anderes Repository sein.
ETL gibt es zwar schon seit den 1970er Jahren, aber in letzter Zeit hat die Bedeutung von ETL zugenommen, da die Unternehmen immer mehr auf Cloud-basierte Systeme, Echtzeitdaten, Analysen und ML/AI-Tools setzen.
Was sind ETL-Tests?
ETL-Tests sind eine Art von Datenverarbeitungstests, bei denen überprüft wird, ob die von einer Quelle gesammelten Daten korrekt an ihr Ziel übertragen wurden. Wie Sie oben gelesen haben, müssen die Daten nach der Extraktion entsprechend den Geschäftsanforderungen umgewandelt werden. Diese Umwandlung kann gelegentlich zu Problemen mit den Daten führen. Ein ETL-Prüfverfahren trägt dazu bei, dass die Daten zuverlässig und genau sind.
ETL-Tests sind eine Art Black-Box-Tests, da sie den Austausch-, Transformations- und Ladeprozess validieren, indem sie Eingaben mit Ausgaben vergleichen. Sie konzentriert sich darauf, was das System als Reaktion auf verschiedene Eingaben tut, und nicht darauf, wie es diese Ergebnisse erzielt. In bestimmten Situationen werden sich die Tester jedoch ansehen, was im Inneren der Box passiert, insbesondere wenn unerwartete Szenarien auftreten.
Wie transformiert Extrakt
Lasttests funktionieren?
Am einfachsten lässt sich die Funktionsweise von ETL-Tests erklären, wenn man sie in ihre Bestandteile zerlegt: Extrahieren, Transformieren und Laden. Auf dieser Grundlage können Sie die verschiedenen Elemente der ETL-Validierung verstehen, bevor wir die einzelnen Phasen genauer aufschlüsseln.
1. Auszug
Mit ETL-Tests wird überprüft, ob die aus der Quelle gezogenen Daten korrekt und fehlerfrei sind. Dabei werden die Richtigkeit der Basiswerte und die Vollständigkeit der Daten überprüft.
Ein weiterer Teil des Prozesses ist die Erstellung von Datenprofilen. Dieser Prozess besteht darin, die Struktur, den Inhalt und die Qualität der Quelldaten zu verstehen. Die Idee dahinter ist, dass Sie Anomalien, Unstimmigkeiten oder potenzielle Zuordnungsprobleme aufdecken können.
2. Transformieren
Der nächste Teil des Prozesses befasst sich mit der strikten Einhaltung der Datenumwandlungsregeln. Einer der wichtigsten Ansätze in diesem Bereich ist die Prüfung der Transformationslogik anhand von Vorschriften, Gesetzen und anderen Geschäftsregeln.
Einige der typischen Tests umfassen die Überprüfung, ob Daten in die erwarteten Formate konvertiert werden, ob Berechnungen korrekt sind und ob Lookups Elemente zwischen Datensätzen verknüpfen.
Auch die Datenqualität wird berücksichtigt. Die Prüfer müssen Formatierungsinkonsistenzen und Duplikate aufspüren und entfernen und alle Datenkonflikte bei der Anwendung von Datenbereinigungsprozessen auflösen.
Schließlich wird auch die Gesamtleistung getestet, um herauszufinden, wie der ETL-Prozess durch große Datenmengen beeinträchtigt wird.
3. Laden Sie
Wenn die Daten schließlich in das Data Warehouse, den Data Lake oder ein anderes endgültiges Ziel geladen werden, müssen die Tester überprüfen, ob sie vollständig und genau sind und im richtigen Format vorliegen.
Es werden Vergleiche durchgeführt, um zu überprüfen, dass auf dem Weg zwischen Quelle, Bereitstellungsbereich und Zielen keine Daten verloren gegangen oder beschädigt worden sind.
Schließlich werden Prüfpfade untersucht, um festzustellen, ob der Prozess alle Änderungen, die während des ETL-Prozesses auftreten, verfolgt, und um zu überprüfen, ob Verlauf und Metadaten vorhanden sind.
Dieser Abschnitt sollte Ihnen einen grundlegenden Überblick darüber geben, wie die ETL-Datenqualitätsprüfungen durchgeführt werden. Sie werden feststellen, dass in jeder Phase der Datenübertragung Tests durchgeführt werden, da dies der beste Weg ist, um bestimmte Probleme zu erkennen und zu beheben.
Um jedoch ein tieferes Verständnis der ETL-Testkonzepte zu erlangen, müssen Sie die verschiedenen Arten von ETL-Tests und die Phasen, in denen sie angewendet werden, untersuchen. Die folgenden beiden Abschnitte enthalten diese Informationen und helfen Ihnen, sich ein vollständiges Bild zu machen.
Verschiedene Arten von ETL-Tests
Es gibt viele verschiedene Arten der Validierung bei ETL-Tests. Sie werden in verschiedenen Szenarien und für ein breites Spektrum von Zielen eingesetzt. Lassen Sie uns die Arten von ETL-Tests untersuchen und wo und wann Sie sie einsetzen sollten.
1. Prüfung der Quelldatenvalidierung
Wichtigkeit:
Durch die Validierung der Quelldaten wird sichergestellt, dass die Quelldaten hochwertig und konsistent sind, bevor sie für die Transformation extrahiert werden.
Was es kontrolliert:
- Entsprechen die Daten den Geschäftsregeln?
- Entsprechen die Datentypen und -formate den Erwartungen?
- Fallen die Daten in gültige Bereiche?
- Gibt es ungültige oder fehlende Werte an unerwarteten Stellen?
2. Testen des Datenabgleichs zwischen Quelle und Ziel
Wichtigkeit:
Bei dieser Art von Tests wird überprüft, ob alle Daten aus einer bestimmten Quelle extrahiert, umgewandelt und in das Zielsystem geladen wurden.
Was es kontrolliert:
- Gingen während des ETL-Prozesses Daten verloren?
- Wurden Daten während des ETL-Prozesses dupliziert?
3. Prüfung der Datenumwandlung
Wichtigkeit:
Datentransformationen können viele verschiedene Dinge beinhalten, wie z. B. Formatänderungen, Berechnungen, Aggregationen und so weiter. Beim Testen der Datenumwandlung wird geprüft, ob die Umwandlungen wie vorgesehen erfolgt sind.
Was es kontrolliert:
- Entsprechen die Daten nach den Transformationen den Erwartungen?
- Wurde die Geschäftslogik bei den Transformationen korrekt implementiert?
- Haben die bei der Umwandlung durchgeführten Berechnungen das richtige Ergebnis geliefert?
4. Prüfung der Datenvalidierung
Wichtigkeit:
Prüft, ob die endgültigen Daten nach der Umwandlung mit den Geschäftsanforderungen übereinstimmen.
Was es kontrolliert:
- Werden die Datenqualitätsstandards (d. h. Genauigkeit, Vollständigkeit) eingehalten?
- Werden die Geschäftsregeln eingehalten?
5. ETL-Prüfung der referenziellen Integrität
Wichtigkeit:
Überprüft, ob die Beziehungen zwischen den Tabellen in den Quelldaten in den Zieldaten originalgetreu wiedergegeben wurden.
Was es kontrolliert:
- Stimmen die Fremdschlüssel in den Daten mit den entsprechenden Primärschlüsseln überein?
- Werden die Beziehungen zwischen unter- und übergeordneten Tabellen nach der ETL beibehalten?
6. Integrationsprüfung
Wichtigkeit:
Integrationstests überprüfen, ob der ETL-Prozess in das größere Datenökosystem integriert ist und funktioniert.
Was es kontrolliert:
- Funktionieren die End-to-End-Datenflüsse reibungslos?
- Wie gut interagiert der ETL-Prozess mit den anderen Systemen, z. B. mit der Quelle, dem Ziel oder anderen nachgelagerten Anwendungen, die auf die Daten angewiesen sind?
7. Leistungsprüfung
Wichtigkeit:
Bei ETL-Leistungstests wird bewertet, wie effizient der ETL-Prozess ist, wenn er unter Druck gesetzt wird, z. B. bei hoher Last.
Was es kontrolliert:
- Entspricht die ETL-Verarbeitungszeit den Geschäftsanforderungen oder Benchmarks?
- Kann der ETL-Prozess auf wachsende Datenmengen reagieren?
- Gibt es im ETL-Prozess Ressourcenbeschränkungen oder Engpässe, die behoben werden müssen?
8. Funktionsprüfung
Wichtigkeit:
Mit funktionalen Tests wird überprüft, ob der ETL-Prozess die Projektanforderungen aus der Sicht der Benutzer erfüllt.
Was es kontrolliert:
- Stimmen die Ergebnisse mit den angegebenen Geschäftsanforderungen überein?
- Ergeben die Berichte genaue Ergebnisse?
- Zeigen die Dashboards die erwarteten Daten an?
9. Regressionstests
Wichtigkeit:
ETL-Prozesse sind hochkomplex und beinhalten eine Vielzahl miteinander verbundener Daten. Selbst kleine Änderungen im Prozess können die Ausgabe an der Quelle beeinflussen. Regressionstests sind unerlässlich, um diese unerwarteten Ergebnisse zu ermitteln.
Was es kontrolliert:
- Verursachen Änderungen am Code oder an den zugrunde liegenden Daten plötzlich nachteilige Auswirkungen?
- Haben die Änderungen den gewünschten Effekt auf die Verbesserung des ETL-Prozesses gehabt?
Es ist erwähnenswert, dass wir Unit Testing in diese Liste aufnehmen könnten. Stattdessen haben wir die Bestandteile aufgenommen, die ein Unit-Test abdecken würde, wie z. B. Quellvalidierungstests, Tests zum Abgleich von Quell- und Zieldaten usw.
8 Stufen der ETL-Prüfung mit
8 Expertentipps für den Erfolg
OK, jetzt, wo Sie die verschiedenen Arten der Validierung bei ETL-Tests kennen, ist es an der Zeit, alles zusammenzufassen. ETL-Tests werden in der Regel mit einem mehrstufigen Ansatz durchgeführt, den wir im Folgenden vorstellen.
#1. Sammeln von Geschäftsanforderungen
Die erste Phase eines jeden Testprozesses umfasst die Erfassung der Anforderungen. Die Prüfer müssen sich darüber einig sein, was der ETL-Prozess leisten soll. Einige Fragen, die in diesem frühen Stadium beantwortet werden sollten, sind z. B.:
- Wie werden die Daten verwendet?
- Welche Ausgabeformate sind erforderlich?
- Was sind die Leistungserwartungen?
- Welche Vorschriften, Gesetze oder Unternehmensrichtlinien regeln die Verwendung der Daten?
Experten-Tipp:
Während die Einhaltung der Anforderungen ein Muss ist, sollten ETL-Tester ihr Wissen und ihre Erfahrung nutzen, um proaktiv nach potenziellen Problemen, Inkonsistenzen oder Fehlern in einem frühen Stadium des Prozesses zu suchen. Es ist viel einfacher und weniger zeitaufwändig, Probleme frühzeitig zu erkennen und zu beseitigen.
#2. Identifizierung und Validierung von Datenquellen
Bei ETL geht es darum, Daten aus unterschiedlichen Datenquellen wie ERP- oder CRM-Tools, Anwendungen, anderen Datenbanken, Tabellenkalkulationen usw. zu ziehen. Die Prüfer müssen sich vergewissern, dass die erforderlichen Daten zugänglich sind, korrekt strukturiert und von ausreichender Qualität für die vorgesehene Verwendung.
Experten-Tipp:
Quelldaten in realen Systemen sind in der Regel unübersichtlich. Die Erstellung gründlicher Datenprofilberichte ist in dieser Phase von entscheidender Bedeutung, um sicherzustellen, dass Sie fehlende Werte, Formatprobleme, Anomalien und andere Inkonsistenzen erkennen, die Sie aus der späteren Transformationslogik heraushalten möchten.
#3. Testfälle schreiben
Mit den Geschäftsanforderungen und den Berichten zur Datenprofilerstellung in der Hand ist es nun an der Zeit, die Testfälle zu erstellen, die Sie zur Überprüfung des ETL-Prozesses benötigen. Die Testfälle sollten sowohl funktionale Tests als auch Randfälle und alle Bereiche umfassen, die Sie als besonders fehleranfällig eingestuft haben.
Experten-Tipp:
Das Testen einzelner Transformationen ist gut, aber besser ist es, Testfälle zu erstellen, die verstehen, wie die Daten beeinflusst werden, wenn sie durch die gesamte ETL-Pipeline übertragen werden.
#4. Ausführen von Testfällen
Jetzt ist es an der Zeit, Ihre Testfälle anzuwenden. Die Prüfer sollten ihr Bestes tun, um reale Bedingungen zu simulieren oder, wenn möglich, reale Bedingungen zu verwenden.
Experten-Tipp:
ETL-Automatisierungstests sind hier unerlässlich. Die Möglichkeit, konsistente und reproduzierbare Tests zu erstellen, spart eine Menge Zeit und Mühe. Darüber hinaus sind ETL-Tests ein ständiges Erfordernis, wenn Datenquellen aktualisiert werden oder Änderungen am ETL-Prozess selbst vorgenommen werden.
#5. Berichte generieren
Sobald Sie Ihre Tests durchgeführt haben, müssen Sie Ihre Ergebnisse sorgfältig dokumentieren. Notieren Sie Ihre Ergebnisse und fügen Sie diese bei:
- Erfolge
- Misserfolge
- Abweichungen von der Erwartung
- Welche Korrekturen oder Änderungen müssen vorgenommen werden?
Diese Berichte können viel mehr als nur den Zustand Ihres Systems bestätigen. Sie stellen auch den Zeitplan für die erforderlichen Korrekturen bereit und liefern wichtige Informationen, die zur Optimierung des ETL-Prozesses erforderlich sind.
Experten-Tipp:
Berichte sind für jedermann bestimmt, auch für nichttechnische Interessengruppen. Bemühen Sie sich, Fachjargon und übermäßig technische Konzepte zu reduzieren, und verwenden Sie visuelle Zusammenfassungen wie Diagramme, Tabellen usw., um den Prozess zu erklären.
#6. Erneutes Testen auf Bugs und Defekte
Als Nächstes müssen Sie überprüfen, ob die bei der Testdurchführung festgestellten Fehler und Mängel behoben wurden. Außerdem sollten Sie sich vergewissern, dass die während dieses Prozesses vorgenommenen Änderungen nicht zu neuen Problemen geführt haben.
Experten-Tipp:
Regressionstests sind in dieser Phase von entscheidender Bedeutung, da der ETL-Prozess komplex und miteinander verknüpft ist. Eine Korrektur kann unbeabsichtigte und völlig unerwartete Folgen für den gesamten ETL-Prozess haben.
#7. Abschlussberichte
Die Abschlussberichte enthalten eine detaillierte Zusammenfassung des ETL-Testprozesses. Heben Sie Bereiche hervor, in denen Sie erfolgreich waren, und solche, in denen Sie noch weiter arbeiten müssen. Schließlich geben Sie ein Gesamturteil über die Qualität und Zuverlässigkeit der ETL-Daten ab.
Experten-Tipp:
Ihr Abschlussbericht dient nicht nur der Dokumentation. Gut geschriebene und gut strukturierte Testberichte werden Teil der Produktionsdokumentation und tragen dazu bei, dass der ETL-Prozess ständig verbessert und optimiert wird.
#8. Schließen der Berichte
Schließlich müssen die Berichte, nachdem sie vorgelegt und von den verschiedenen Beteiligten verstanden wurden, formell angenommen werden. Die Berichte sollten einen klaren Plan für die zu lösenden Probleme oder für weitere Maßnahmen enthalten.
Experten-Tipp:
Auch wenn das Schließen der Berichte ein deutliches Zeichen dafür ist, dass der ETL-Prozess ein akzeptables Niveau erreicht hat, müssen Sie bedenken, dass diese Arbeit nie wirklich abgeschlossen ist. Kontinuierliche Verbesserungen und Reaktionen auf Änderungen der Quelldaten, der Hardware oder sogar der Geschäftsregeln bedeuten, dass jede Abnahme nur ein Meilenstein in einem laufenden Prozess ist.
Extrahieren Sie die Vorteile von Lasttests
Ein umfassender ETL-Testprozess ist für Teams und Produkte, die auf Datenanalysen angewiesen sind, unerlässlich. Werfen wir einen Blick auf die Vorteile, die Sie nutzen können, wenn Sie sich für einen ETL-Testansatz entscheiden.
1. Genauigkeit und Integrität der Daten
Das Kernkonzept der ETL-Validierung besteht darin, sicherzustellen, dass Sie saubere und zuverlässige Daten in Ihr Data Warehouse bekommen. Der richtige ETL-Testansatz bedeutet:
- Sie verlieren keine Daten während der Extraktion
- Ihre Transformationen enthalten keine Fehler
- Die Daten erreichen das Zielsystem so, wie Sie es beabsichtigt haben.
2. Zeit und Geld sparen
Data-Warehouse-ETL-Tests sind wichtig, weil dadurch Fehler frühzeitig erkannt werden. Es ist weitaus wünschenswerter, Datenprobleme frühzeitig zu erkennen und zu beseitigen, als Probleme erst dann zu beheben, wenn das Pferd bereits aus dem Stall gelaufen ist. Laut Gartner kosten Daten von schlechter Qualität Teams durchschnittlich 13 Millionen Dollar pro Jahr. Beginnen Sie frühzeitig mit den ETL-Tests, und Sie sparen Zeit und Geld.
3. Leistung
Schlechte ETL-Prozesse können Ihre Datensysteme behindern und die Qualität Ihrer Analysen, Berichte und Entscheidungen beeinträchtigen. Ein guter ETL-Testprozess hilft Ihnen, auf dem richtigen Weg zu bleiben, indem er Datenengpässe und andere verbesserungsbedürftige Bereiche identifiziert.
4. Einhaltung der Vorschriften
Für Finanzinstitute und Gesundheitsdienstleister gelten strenge Regeln für die Datenverwaltung. Eine unsachgemäße Handhabung und Verwaltung von Daten kann zum Entzug der Zulassung oder zu hohen Geldstrafen führen. Mit ETL-Tests können Sie sicherstellen, dass Sie die Vorschriften einhalten und sensible Daten schützen.
5. Bessere Entscheidungsfindung
Je genauer und zuverlässiger Ihre Daten sind, desto sicherer können Sie datengestützte Entscheidungen treffen. ETL-Tests stellen sicher, dass Sie sich darauf verlassen können, dass der Inhalt Ihres Data Warehouse die Erkenntnisse liefert, die Sie benötigen, um die richtigen Schritte zu unternehmen.
Herausforderungen im Zusammenhang mit ETL-Tests
Die Sicherstellung des Zustands Ihrer Datenpipeline ist von grundlegender Bedeutung, birgt jedoch einige Schwierigkeiten. Sehen wir uns die Herausforderungen an, die mit soliden ETL-Datenqualitätsprüfungen verbunden sind.
1. Datenvolumen und Komplexität
Ein guter ETL-Testprozess bedeutet den Umgang mit großen Mengen unterschiedlicher Datentypen, die von strukturiert bis unstrukturiert reichen. Diese Vielfalt an Daten kann schnell komplex und schwierig zu verwalten werden.
2. Abhängigkeit vom Quellsystem
Wie bereits erwähnt, geht es bei ETL-Tests darum, eine reibungslose Quell-zu-Ziel-Pipeline zu gewährleisten. Die Qualität des Outputs hängt jedoch stark von der Qualität des Inputs ab. Änderungen des Quellausgabeschemas, des Formats oder der Qualität können zu ETL-Testfehlern führen, die nicht immer leicht zu diagnostizieren sind.
3. Komplexität der Umwandlung
Die Entwicklung der Logik für Datentransformationen ist ein fachliches Unterfangen. Die Anwendung von Geschäftsregeln und die Bereinigung oder Neuformatierung von Daten ist komplex, und die Überprüfung der Qualität dieser Umwandlungen ist nicht immer einfach.
4. Verschiebung der Anforderungen
Alle Tester kennen das Problem der sich schnell entwickelnden Geschäftsanforderungen. Der ETL-Prozess ist ein dynamischer Bereich, und das gilt auch für ETL-Tests. Wenn Geschäftsrollen aktualisiert und geändert werden, müssen die Tester die Testfälle anpassen und sicherstellen, dass die Datenbankleistung optimiert wird.
5. Einschränkungen der Testumgebung
Der Betrieb einer vollständigen Produktionsumgebung für ETL-Tests ist komplex und teuer. Kleinere Testumgebungen bieten jedoch nicht immer eine echte Validierung, da sie nicht die Art und Weise wiedergeben, wie die Verarbeitung großer Datenmengen zu Leistungsengpässen führen kann.
ETL-Tipps und bewährte Verfahren
ETL-Tests brauchen Zeit. Hier sind einige Tipps, die Ihnen auf Ihrem Weg helfen.
#1. Kontinuierliche Prüfung
ETL-Tests sind keine einmalige Angelegenheit. Es ist ein Ausblick, um eine gute Datenqualität zu gewährleisten, den Sie kontinuierlich durchführen und überwachen müssen. Ein ETL-QA-Tester ist ein Vollzeitjob in Unternehmen, die nicht ohne Grund auf Business Intelligence-Tools angewiesen sind.
#2. Kein ETL-Tester ist eine Insel
Während ETL-Tests einen Blackbox-Ansatz verfolgen, sollten ETL-QS-Ingenieure mit Interessenvertretern, Datenbankadministratoren und den Entwicklern, die die ETL-Logik erstellen, zusammenarbeiten, wenn sie aussagekräftige Tests entwerfen wollen, die den ETL-Prozess wirklich validieren.
#3. Eine solide Dokumentation ist entscheidend.
Eine solide und ausführliche Dokumentation, einschließlich der Zuordnung von Quelle zu Ziel und einer Aufzeichnung der Datenherkunft, ist unerlässlich, um festzustellen, wo Fehler in der Datenpipeline entstanden sind.
#4. So viel wie möglich automatisieren
Dies ist vielleicht der wichtigste Punkt. Umfassende ETL-Tests sind ressourcenintensiv. Außerdem handelt es sich um einen fortlaufenden Prozess, was bedeutet, dass in regelmäßigen Abständen viel manuelle Arbeit erforderlich ist. Die ETL-Prüfung ist daher eine perfekte Aufgabe für Testautomatisierungssoftware und RPA-Tools.
Die besten ETL-Automatisierungstests
Es sollte inzwischen klar sein, dass ETL-Automatisierungstests einen erheblichen Vorteil für Testteams darstellen, wenn es darum geht, das Beste aus ihren Ressourcen herauszuholen.
Glücklicherweise gibt es auf dem Markt mehrere hochwertige ETL-Testwerkzeuge. Jedes Tool hat seine eigenen Vor- und Nachteile und bietet Funktionen, die den unterschiedlichsten Anforderungen gerecht werden.
Die Entscheidung für das richtige Werkzeug hängt von verschiedenen Faktoren ab, u. a:
- Komplexität Ihres ETL-Prozesses und Ihrer Geschäftslogik
- das Volumen der zu übertragenden Daten
- Vorhandensein oder Konzentration von unstrukturierten Daten in Ihrem ETL-Prozess
- Technische Kompetenz und Fähigkeiten Ihrer Tester
- Ihr Budget.
Werfen wir einen Blick auf die 5 besten ETL-Test-Tools.
#5. AbfrageSurge
QuerySurge ist ein abonnementbasiertes ETL-Testwerkzeug mit Schwerpunkt auf kontinuierlichen Tests. Es unterstützt Kombinationen von Quell- und Zieldatenbanken, bietet starke Automatisierungsfunktionen und ist für große, komplexe Data-Warehousing-Anforderungen konzipiert.
Die Benutzeroberfläche ist angenehm zu bedienen, und die Berichtsfunktionen sind hervorragend. Einige Nutzer haben jedoch die teure und undurchsichtige Preisgestaltung von QuerySurge beklagt, während andere die mangelnde Benutzerfreundlichkeit und die steile Lernkurve für unerfahrene Nutzer kritisiert haben.
#4. iCEDQ
iCEDQ ist ein Qualitätswerkzeug für die Datenprüfung und die Überwachung der Datenqualität. Es bietet regelbasierte Tests und eine interessante ML-gestützte Fehlererkennung. Nachverfolgung, Berichterstattung und Visualisierung sind die besonderen Stärken von iCEDQ und machen es zu einem guten Werkzeug für Unternehmen, die wichtige Daten zur Einhaltung von Vorschriften und Bestimmungen benötigen.
Allerdings ist die Implementierung des Tools in komplexe ETL-Landschaften einer der größten Nachteile von iCEDQ. Außerdem ist die Benutzeroberfläche ziemlich komplex und eignet sich nicht für technisch weniger versierte Teams.
#3. RightData
RightData ist ein benutzerfreundliches Tool, das sowohl für ETL-Tests als auch für die Datenvalidierung über starke No-Code-Funktionen verfügt. Das Tool ist äußerst flexibel und funktioniert mit verschiedenen Datenbanken und Cloud Data Warehouses. Mit einer Reihe von vorgefertigten Testvorlagen, hervorragenden Visualisierungsmöglichkeiten und einer nahtlosen Integration in Workflow-Tools ist klar, warum RightData in den letzten Jahren an Popularität gewonnen hat.
RightData hat zwar viele wünschenswerte Eigenschaften, kann aber teuer werden, wenn Sie viele ETL-Prozesse testen müssen. Da es sich um ein Abonnement handelt, können die Preise bei hoher Datennutzung und zusätzlichen Funktionen schnell in die Höhe schnellen. Im Vergleich zu ZAPTESTs vorhersehbarem Pauschalpreismodell und unbegrenzten Lizenzen scheint RightDatas Ansatz wachsende oder skalierende Unternehmen zu benachteiligen.
#2. BiG EVAL
BiG EVAL ist eine gute Wahl für komplexe ETL-Systeme und Legacy-Warehouse-Implementierungen. Es verwendet eine regelbasierte Datenvalidierung und verfügt über leistungsstarke Funktionen zur Datenprofilerstellung, was es zu einer guten Wahl für ETL-Tests macht. BiG EVAL bietet den Anwendern auch großartige Automatisierungsoptionen für den Entwurf und die Planung von Tests, und in Kombination mit den ausgezeichneten Berichts- und Visualisierungsfunktionen gehört es zu den umfassendsten Tools für ETL-Tests.
Die Umsetzung von BiG EVAL ist jedoch eine noch größere Aufgabe. Im Vergleich zu No-Code-Tools wie ZAPTEST kann die Schnittstelle ein wenig altmodisch wirken. Es ist wichtig zu beachten, dass ETL-Tests nur einer der Anwendungsfälle von BiG EVAL sind, so dass sich die lizenzbasierte Preisgestaltung für einige Teams als unerschwinglich erweisen könnte, wenn Sie für Features und Funktionen zahlen, die Sie nicht unbedingt benötigen.
#1. ZAPTEST: Die Nr. 1 für ETL-Tests
ZAPTEST ist zwar kein spezielles ETL-Testtool, bietet aber die Flexibilität und Skalierbarkeit, um bei mehreren der Aufgaben zu helfen, die einen gründlichen ETL-Testansatz ausmachen.
Wie Sie aus dem Abschnitt „Verschiedene Arten von ETL-Tests“ oben ersehen können, erfordert das Testen des ETL-Prozesses Datenvalidierung, Integration, Leistung, Funktionalität und Regressionstests. ZAPTEST kann all dies und mehr. Unsere Tools für End-to-End-Tests und Metadaten-Tests sind wichtige Funktionen, um sicherzustellen, dass Ihre Analysen und Business Intelligence auf dem neuesten Stand sind und Ergebnisse und Wert liefern können.
ZAPTEST verfügt außerdem über eines der besten RPA-Tools auf dem Markt. Im Zusammenhang mit ETL-Tests kann RPA einen erheblichen Mehrwert bieten, indem es realistische Testdaten generiert, sich wiederholende manuelle Aufgaben automatisiert und Ihnen hilft, die kontinuierlichen Tests einzuführen, die Sie für einen felsenfesten ETL-Prozess benötigen.
Dank der programmierfreien Funktionen von ZAPTET, der blitzschnellen Testerstellung und der nahtlosen Integration mit anderen Unternehmenstools ist ZAPTET ein One-Stop-Shop für automatisierte ETL-Tests und vieles mehr.
Abschließende Überlegungen
Extract-Transform-Load-Tests sind wie die Einrichtung einer Qualitätskontrollabteilung für Ihr Data Warehouse. Dabei geht es nicht nur darum, ob die Daten von der Quelle zum Ziel übertragen wurden, sondern auch darum, dass sie unversehrt und wie erwartet angekommen sind.
Wenn es hart auf hart kommt, werden Sie mit schlechten Daten falsche Entscheidungen treffen. Ordnungsgemäße ETL-Tests sind eine Investition in die Integrität Ihres gesamten Datenökosystems. Viele Unternehmen können sich jedoch den Zeit- und Kostenaufwand für ETL-Tests nicht leisten.
Die Automatisierung von ETL-Tests hilft Ihnen, schneller und effizienter zu testen und langfristig Geld zu sparen. Die Erhöhung der Testabdeckung und der Regressionstests kann dazu beitragen, die Datenintegrität zu verbessern, da Sie viel häufiger testen können, als wenn Sie sich auf manuelle Tests beschränken würden .
Darüber hinaus werden durch den Einsatz von ETL-Automatisierungstools menschliche Fehler reduziert, während die Tester für kreativere oder wertorientiertere Aufgaben freigestellt werden. Die Einführung von Testautomatisierungs- und RPA-Tools wie ZAPTEST ist eine Entscheidung, die Sie nicht über Ihre Business Intelligence-Tools treffen müssen.
