Οι δοκιμές εξαγωγής μετασχηματισμού φορτίου – που συνήθως αναφέρονται ως δοκιμές ETL – είναι ένα κρίσιμο εργαλείο στον κόσμο της σύγχρονης επιχειρηματικής ευφυΐας και της ανάλυσης δεδομένων.
Οι ομάδες πρέπει να συλλέγουν δεδομένα από διαφορετικές πηγές, ώστε να μπορούν να τα αποθηκεύουν σε αποθήκες δεδομένων ή να τα προετοιμάζουν για τα εργαλεία επιχειρηματικής ευφυΐας τους, ώστε να βοηθούν στη λήψη ποιοτικών αποφάσεων ή σε πληροφορίες. Οι δοκιμές ETL βοηθούν να διασφαλιστεί ότι οι διαδικασίες, τα δεδομένα και οι πληροφορίες είναι έτοιμες και έτοιμες να υποστηρίξουν την επιχείρηση.
Ας διερευνήσουμε τι είναι η δοκιμή Extract Transform Load και πώς λειτουργεί, προτού μοιραστούμε μερικές από τις διαφορετικές προσεγγίσεις και εργαλεία που μπορείτε να χρησιμοποιήσετε για τη δοκιμή ETL.
Τι είναι το Extract-Transform-Load,
και πώς λειτουργεί;
Η εξαγωγή-μετατροπή-φόρτωση (ETL) είναι μια κρίσιμη έννοια στην αποθήκευση δεδομένων και την ανάλυση. Στην πραγματικότητα, το ETL περιγράφει τη διαδικασία συλλογής δεδομένων από πολλαπλές πηγές και τη συγκέντρωσή τους σε μια αποθήκη δεδομένων ή μια λίμνη δεδομένων.
Ας αναλύσουμε τη διαδικασία ETL στα συστατικά της μέρη, ώστε να την κατανοήσετε με μεγαλύτερη σαφήνεια.
1. Απόσπασμα:
Τα δεδομένα αντλούνται από διάφορες πηγές. Οι πηγές αυτές μπορεί να είναι μια υπάρχουσα βάση δεδομένων, μια εφαρμογή ERP ή CRM, λογιστικά φύλλα, υπηρεσίες διαδικτύου ή διάφορα αρχεία.
2. Μετασχηματισμός:
Μόλις εξαχθούν τα δεδομένα, πρέπει να τα μετασχηματίσετε ώστε να είναι κατάλληλα για αποθήκευση ή ανάλυση. Η διαδικασία μπορεί να περιλαμβάνει τον καθαρισμό και την κανονικοποίηση των δεδομένων και τη μετατροπή τους σε κατάλληλη μορφή.
3. Φορτίο:
Το τελευταίο μέρος της διαδικασίας συνίσταται στη φόρτωση δεδομένων στο σύστημα-στόχο. Αυτό το σύστημα-στόχος θα μπορούσε να είναι μια αποθήκη δεδομένων, μια λίμνη δεδομένων ή ένα άλλο αποθετήριο.
Αν και το ETL υπάρχει από τη δεκαετία του 1970, έχει αποκτήσει αυξημένη σημασία πρόσφατα λόγω της ευρύτερης εξάρτησης των επιχειρηματικών κοινοτήτων από συστήματα που βασίζονται σε cloud, δεδομένα σε πραγματικό χρόνο, αναλύσεις και εργαλεία ML/AI.
Τι είναι ο έλεγχος ETL;
Η δοκιμή ETL είναι ένας τύπος δοκιμής επεξεργασίας δεδομένων που επαληθεύει ότι τα δεδομένα που συλλέγονται από μια πηγή έχουν μεταδοθεί με ακρίβεια στον προορισμό τους. Όπως θα διαβάσετε παραπάνω, αφού εξαχθούν τα δεδομένα, πρέπει να μετασχηματιστούν σύμφωνα με τις επιχειρηματικές απαιτήσεις. Αυτός ο μετασχηματισμός μπορεί περιστασιακά να οδηγήσει σε προβλήματα με τα δεδομένα. Μια προσέγγιση δοκιμών ETL βοηθά να διασφαλιστεί ότι τα δεδομένα είναι αξιόπιστα και ακριβή.
Η δοκιμή ETL είναι ένα είδος δοκιμής μαύρου κουτιού, επειδή επικυρώνει τη διαδικασία ανταλλαγής, μετασχηματισμού και φόρτωσης συγκρίνοντας τις εισόδους με τις εξόδους. Στην πραγματικότητα, εστιάζει στο τι κάνει το σύστημα ως απόκριση σε διαφορετικές εισροές και όχι στο πώς επιτυγχάνει αυτά τα αποτελέσματα. Ωστόσο, σε ορισμένες περιπτώσεις, οι ελεγκτές θα εξετάσουν τι συμβαίνει στο εσωτερικό του κουτιού, ιδίως όταν συμβαίνουν απροσδόκητα σενάρια.
Πώς μετασχηματίζει το εκχύλισμα
εργασία δοκιμής φορτίου;
Ο ευκολότερος τρόπος για να εξηγήσουμε πώς λειτουργεί η δοκιμή ETL είναι να τη χωρίσουμε στα συστατικά της μέρη: εξαγωγή, μετασχηματισμός και φόρτωση. Από εκεί και πέρα, μπορείτε να κατανοήσετε τα διάφορα στοιχεία της επικύρωσης ETL πριν αναλύσουμε τα στάδια πιο λεπτομερώς.
1. Απόσπασμα
Η δοκιμή ETL επικυρώνει ότι τα δεδομένα που αντλούνται από την πηγή είναι ακριβή και χωρίς σφάλματα. Η διαδικασία αυτή περιλαμβάνει τον έλεγχο της ακρίβειας των βασικών τιμών και τη διασφάλιση της πληρότητας των δεδομένων.
Ένα άλλο μέρος της διαδικασίας περιλαμβάνει την κατάρτιση προφίλ δεδομένων. Η διαδικασία αυτή συνίσταται ουσιαστικά στην κατανόηση της δομής, του περιεχομένου και της ποιότητας των πηγαίων δεδομένων. Η ιδέα εδώ είναι ότι μπορείτε να ανακαλύψετε τυχόν ανωμαλίες, ασυνέπειες ή πιθανά προβλήματα χαρτογράφησης.
2. Μετασχηματισμός
Το επόμενο μέρος της διαδικασίας διερευνά την αυστηρή τήρηση των κανόνων μετασχηματισμού δεδομένων. Μία από τις κύριες προσεγγίσεις εδώ περιλαμβάνει τη δοκιμή της λογικής μετασχηματισμού σε σχέση με κανονισμούς, νόμους και άλλους επιχειρηματικούς κανόνες.
Ορισμένες από τις τυπικές δοκιμές εδώ περιλαμβάνουν τον έλεγχο αν τα δεδομένα μετατρέπονται σε αναμενόμενες μορφές, αν οι υπολογισμοί είναι ακριβείς και αν οι αναζητήσεις συνδέουν στοιχεία μεταξύ συνόλων δεδομένων.
Η ποιότητα των δεδομένων τίθεται επίσης υπό εξέταση. Οι ελεγκτές πρέπει να εντοπίζουν και να αφαιρούν ασυνέπειες μορφοποίησης και αντίγραφα και να επιλύουν τυχόν αντικρουόμενα δεδομένα κατά την εφαρμογή διαδικασιών εκκαθάρισης δεδομένων.
Τέλος, δοκιμάζεται επίσης η συνολική απόδοση για να διαπιστωθεί πώς επηρεάζεται η διαδικασία ETL από μεγάλο όγκο δεδομένων.
3. Φορτίο
Τέλος, όταν τα δεδομένα φορτώνονται στην αποθήκη δεδομένων, στη λίμνη δεδομένων ή σε άλλο τελικό στόχο, οι ελεγκτές πρέπει να επαληθεύσουν εάν είναι πλήρη, ακριβή και παρουσιάζονται στη σωστή μορφή.
Εκτελούνται συγκρίσεις για να ελεγχθεί ότι δεν έχουν χαθεί ή αλλοιωθεί δεδομένα στη διαδρομή μεταξύ της πηγής, της περιοχής στάσης και των στόχων.
Τέλος, εξετάζονται τα μονοπάτια ελέγχου για να παρακολουθείται αν η διαδικασία παρακολουθεί τυχόν αλλαγές που συμβαίνουν κατά τη διάρκεια της διαδικασίας ETL και να ελέγχεται αν υπάρχει ιστορικό και μεταδεδομένα.
Αυτή η παραπάνω ενότητα θα πρέπει να σας δώσει μια βασική εποπτεία του τρόπου με τον οποίο πραγματοποιούνται οι έλεγχοι ποιότητας δεδομένων ETL. Θα παρατηρήσετε ότι οι δοκιμές πραγματοποιούνται σε κάθε στάδιο της μετάδοσης δεδομένων, επειδή είναι ο καλύτερος τρόπος για τον εντοπισμό και την επίλυση συγκεκριμένων προβλημάτων.
Ωστόσο, για να κατανοήσετε βαθύτερα τις έννοιες των δοκιμών ETL, πρέπει να εξερευνήσετε τους διαφορετικούς τύπους δοκιμών ETL και τα στάδια στα οποία εφαρμόζονται. Οι ακόλουθες δύο ενότητες θα σας παράσχουν αυτές τις πληροφορίες και θα σας βοηθήσουν να αποκτήσετε την πλήρη εικόνα που χρειάζεστε.
Διαφορετικοί τύποι δοκιμών ETL
Υπάρχουν πολλοί διαφορετικοί τύποι επικύρωσης στις δοκιμές ETL. Χρησιμοποιούνται σε διαφορετικά σενάρια και για ένα ευρύ φάσμα στόχων. Ας εξερευνήσουμε τους τύπους δοκιμών ETL και το πού και πότε θα πρέπει να τις χρησιμοποιείτε.
1. Δοκιμή επικύρωσης δεδομένων πηγής
Σημασία:
Η δοκιμή επικύρωσης δεδομένων προέλευσης διασφαλίζει ότι τα δεδομένα προέλευσης είναι υψηλής ποιότητας και συνεπή πριν εξαχθούν για μετασχηματισμό.
Τι ελέγχει:
- Τηρούν τα δεδομένα τους επιχειρησιακούς κανόνες;
- Οι τύποι και οι μορφές δεδομένων ανταποκρίνονται στις προσδοκίες;
- Τα δεδομένα εμπίπτουν σε έγκυρα εύρη;
- Υπάρχουν μηδενικές ή ελλιπείς τιμές σε απροσδόκητα σημεία;
2. Δοκιμή συμφωνίας δεδομένων πηγής-στόχου
Σημασία:
Αυτός ο τύπος δοκιμών επικυρώνει εάν όλα τα δεδομένα από μια συγκεκριμένη πηγή εξάγονται, μετασχηματίζονται και φορτώνονται στο σύστημα-στόχο.
Τι ελέγχει:
- Χάθηκαν δεδομένα κατά τη διαδικασία ETL;
- Υπήρξε επανάληψη δεδομένων κατά τη διαδικασία ETL;
3. Δοκιμή μετασχηματισμού δεδομένων
Σημασία:
Οι μετασχηματισμοί δεδομένων μπορεί να περιλαμβάνουν πολλά διαφορετικά πράγματα, όπως αλλαγές μορφής, υπολογισμούς, αθροίσεις και ούτω καθεξής. Η δοκιμή μετασχηματισμού δεδομένων ελέγχει αν οι μετασχηματισμοί έγιναν όπως προβλεπόταν.
Τι ελέγχει:
- Είναι τα δεδομένα τα αναμενόμενα μετά τους μετασχηματισμούς;
- Έχει εφαρμοστεί σωστά η επιχειρησιακή λογική κατά τους μετασχηματισμούς;
- Οι υπολογισμοί που εκτελούνται κατά τη διάρκεια του μετασχηματισμού παρήγαγαν τη σωστή έξοδο;
4. Δοκιμή επικύρωσης δεδομένων
Σημασία:
Ελέγχει αν τα τελικά δεδομένα συμμορφώνονται με τις επιχειρηματικές απαιτήσεις μετά τον μετασχηματισμό τους.
Τι ελέγχει:
- Τηρούνται τα πρότυπα ποιότητας των δεδομένων (π.χ. ακρίβεια, πληρότητα);
- Ακολουθούνται οι επιχειρησιακοί κανόνες;
5. Δοκιμή αναφορικής ακεραιότητας ETL
Σημασία:
Επικυρώνει ότι οι σχέσεις μεταξύ των πινάκων στα δεδομένα προέλευσης έχουν αναπαραχθεί πιστά στα δεδομένα προορισμού.
Τι ελέγχει:
- Ταιριάζουν τα ξένα κλειδιά στα δεδομένα με τα αντίστοιχα πρωτεύοντα κλειδιά τους;
- Διατηρούνται οι σχέσεις μεταξύ παιδικών και μητρικών πινάκων μετά την ETL;
6. Δοκιμές ενσωμάτωσης
Σημασία:
Οι δοκιμές ολοκλήρωσης επικυρώνουν κατά πόσον η διαδικασία ETL ενσωματώνεται και λειτουργεί στο ευρύτερο οικοσύστημα δεδομένων.
Τι ελέγχει:
- Οι ροές δεδομένων από άκρο σε άκρο λειτουργούν ομαλά;
- Πόσο καλά αλληλεπιδρά η διαδικασία ETL με τα άλλα συστήματα, όπως η πηγή, ο στόχος ή άλλες μεταγενέστερες εφαρμογές που βασίζονται στα δεδομένα;
7. Δοκιμή επιδόσεων
Σημασία:
Η δοκιμή απόδοσης ETL αξιολογεί πόσο αποτελεσματική είναι η διαδικασία ETL όταν υποβάλλεται σε πίεση, όπως είναι το μεγάλο φορτίο.
Τι ελέγχει:
- Ο χρόνος επεξεργασίας ETL ανταποκρίνεται στις επιχειρησιακές απαιτήσεις ή στα σημεία αναφοράς;
- Μπορεί η διαδικασία ETL να κλιμακωθεί ανάλογα με τον αυξανόμενο όγκο δεδομένων;
- Έχει η διαδικασία ETL περιορισμούς πόρων ή σημεία συμφόρησης που πρέπει να αντιμετωπιστούν;
8. Λειτουργική δοκιμή
Σημασία:
Η λειτουργική δοκιμή επικυρώνει κατά πόσον η διαδικασία ETL ανταποκρίνεται στις απαιτήσεις του έργου από τη σκοπιά του χρήστη.
Τι ελέγχει:
- Ευθυγραμμίζονται οι εκροές με τις δηλωμένες επιχειρηματικές απαιτήσεις;
- Οι αναφορές παράγουν ακριβή αποτελέσματα;
- Εμφανίζουν τα ταμπλό τα αναμενόμενα δεδομένα;
9. Δοκιμή παλινδρόμησης
Σημασία:
Οι διαδικασίες ETL είναι εξαιρετικά πολύπλοκες, με πολλά αλληλένδετα δεδομένα. Ακόμη και μικρές αλλαγές στη διαδικασία μπορούν να επηρεάσουν την παραγωγή στην πηγή. Οι δοκιμές παλινδρόμησης είναι ζωτικής σημασίας για τον εντοπισμό αυτών των απροσδόκητων αποτελεσμάτων.
Τι ελέγχει:
- Οι αλλαγές στον κώδικα ή στα υποκείμενα δεδομένα προκαλούν ξαφνικά δυσμενείς επιπτώσεις;
- Είχαν οι αλλαγές το επιθυμητό αποτέλεσμα στη βελτίωση της διαδικασίας ETL;
Αξίζει να σημειωθεί ότι θα μπορούσαμε να συμπεριλάβουμε τον έλεγχο μονάδων σε αυτόν τον κατάλογο. Ωστόσο, αντ’ αυτού, συμπεριλάβαμε τα συστατικά μέρη που θα κάλυπτε η δοκιμή μονάδας, όπως η δοκιμή επικύρωσης πηγής, η δοκιμή συμφωνίας δεδομένων πηγής-στόχου κ.ο.κ.
8 στάδια δοκιμών ETL με
8 συμβουλές εμπειρογνωμόνων για επιτυχία
Εντάξει, τώρα που καταλάβατε τους διαφορετικούς τύπους επικύρωσης στις δοκιμές ETL, ήρθε η ώρα να τα συνδυάσετε όλα μαζί. Οι δοκιμές ETL πραγματοποιούνται συνήθως με μια προσέγγιση πολλαπλών σταδίων, την οποία θα παρουσιάσουμε παρακάτω.
#1. Συλλογή επιχειρηματικών απαιτήσεων
Το πρώτο στάδιο κάθε διαδικασίας δοκιμών περιλαμβάνει τη συλλογή απαιτήσεων. Οι δοκιμαστές πρέπει να έχουν συναίνεση σχετικά με το τι πρέπει να προσφέρει η διαδικασία ETL. Ορισμένες ερωτήσεις που πρέπει να απαντηθούν σε αυτό το πρώιμο στάδιο είναι οι εξής:
- Πώς θα χρησιμοποιηθούν τα δεδομένα;
- Ποιες μορφές εξόδου απαιτούνται;
- Ποιες είναι οι προσδοκίες απόδοσης;
- Ποιοι κανονισμοί, νόμοι ή πολιτικές της εταιρείας διέπουν τη χρήση των δεδομένων;
Συμβουλή ειδικού:
Ενώ η τήρηση των απαιτήσεων είναι απαραίτητη, οι ελεγκτές ETL θα πρέπει να χρησιμοποιούν τις γνώσεις και την εμπειρία τους για να αναζητούν προληπτικά πιθανά ζητήματα, ασυνέπειες ή σφάλματα σε πρώιμο στάδιο της διαδικασίας. Είναι πολύ πιο εύκολο και πολύ λιγότερο χρονοβόρο να εντοπίζετε και να εξαλείφετε τα προβλήματα νωρίς.
#2. Προσδιορισμός και επικύρωση πηγών δεδομένων
Το ETL αφορά την άντληση δεδομένων από διαφορετικές πηγές δεδομένων, όπως εργαλεία ERP ή CRM, εφαρμογές, άλλες βάσεις δεδομένων, λογιστικά φύλλα και ούτω καθεξής. Οι ελεγκτές πρέπει να επιβεβαιώνουν ότι τα απαιτούμενα δεδομένα είναι προσβάσιμα, είναι σωστά δομημένα και έχουν αρκετή ποιότητα για την προβλεπόμενη χρήση.
Συμβουλή ειδικού:
Τα πηγαία δεδομένα στα συστήματα του πραγματικού κόσμου είναι συνήθως ακατάστατα. Η παραγωγή εμπεριστατωμένων αναφορών σκιαγράφησης δεδομένων είναι το κλειδί σε αυτό το στάδιο για να διασφαλίσετε τον εντοπισμό ελλιπών τιμών, ζητημάτων μορφοποίησης, ανωμαλιών και άλλων ασυνεπειών που θέλετε να κρατήσετε μακριά από τη λογική μετασχηματισμού στη συνέχεια.
#3. Γράψτε περιπτώσεις δοκιμών
Με τις επιχειρησιακές απαιτήσεις και τις αναφορές προφίλ δεδομένων στο χέρι, ήρθε η ώρα να δημιουργήσετε τις περιπτώσεις δοκιμών που χρειάζεστε για να επαληθεύσετε τη διαδικασία ETL. Οι περιπτώσεις δοκιμών θα πρέπει να περιλαμβάνουν λειτουργικές δοκιμές, καθώς και περιπτώσεις ακραίων σημείων και οποιεσδήποτε περιοχές που έχετε εντοπίσει ως περιοχές με υψηλό κίνδυνο αποτυχίας.
Συμβουλή ειδικού:
Η δοκιμή μεμονωμένων μετασχηματισμών είναι καλή, αλλά η δημιουργία περιπτώσεων δοκιμής που κατανοούν πώς επηρεάζονται τα δεδομένα καθώς μεταδίδονται μέσω ολόκληρου του αγωγού ETL είναι καλύτερη.
#4. Εκτέλεση περιπτώσεων δοκιμής
Τώρα ήρθε η ώρα να εφαρμόσετε τις περιπτώσεις δοκιμών σας. Οι δοκιμαστές θα πρέπει να καταβάλλουν κάθε δυνατή προσπάθεια για την προσομοίωση πραγματικών συνθηκών ή, όπου είναι δυνατόν, να χρησιμοποιούν πραγματικές συνθήκες.
Συμβουλή ειδικού:
Τα εργαλεία ελέγχου αυτοματοποίησης ETL είναι απαραίτητα εδώ. Η δυνατότητα παραγωγής συνεπών και αναπαραγώγιμων δοκιμών εξοικονομεί τεράστιο χρόνο και προσπάθεια. Επιπλέον, οι δοκιμές ETL είναι μια συνεχής απαίτηση, καθώς οι πηγές δεδομένων ενημερώνονται ή γίνονται αλλαγές στην ίδια τη διαδικασία ETL.
#5. Δημιουργία αναφορών
Αφού εκτελέσετε τις δοκιμές σας, πρέπει να τεκμηριώσετε πιστά τα ευρήματά σας. Σημειώστε τα αποτελέσματά σας και συμπεριλάβετε:
- Επιτυχίες
- Αποτυχίες
- Αποκλίσεις από τις προσδοκίες
- Ποιες διορθώσεις ή αλλαγές πρέπει να γίνουν
Αυτές οι αναφορές θα κάνουν πολύ περισσότερα από το να επιβεβαιώνουν απλώς την υγεία του συστήματός σας. Θα σας παρέχουν επίσης το χρονοδιάγραμμα για τυχόν διορθώσεις που πρέπει να κάνετε, ενώ παράλληλα θα παρέχουν ζωτικές πληροφορίες που απαιτούνται για τη βελτιστοποίηση της διαδικασίας ETL.
Συμβουλή ειδικού:
Οι εκθέσεις απευθύνονται σε όλους, συμπεριλαμβανομένων των μη τεχνικών ενδιαφερόμενων μερών. Προσπαθήστε να μειώσετε την ορολογία και τις υπερβολικά τεχνικές έννοιες και χρησιμοποιήστε οπτικές περιλήψεις όπως γραφήματα, διαγράμματα και άλλα για να εξηγήσετε τη διαδικασία.
#6. Επανέλεγχος για σφάλματα και ατέλειες
Στη συνέχεια, πρέπει να ελέγξετε ότι τα σφάλματα και οι ατέλειες που εντοπίστηκαν κατά την εκτέλεση των δοκιμών έχουν επιλυθεί. Επιπλέον, θα πρέπει να επιβεβαιώσετε ότι τυχόν αλλαγές που υλοποιήθηκαν κατά τη διάρκεια αυτής της διαδικασίας δεν δημιούργησαν νέα προβλήματα.
Συμβουλή ειδικού:
Οι δοκιμές παλινδρόμησης είναι ζωτικής σημασίας σε αυτό το στάδιο, επειδή η διαδικασία ETL είναι πολύπλοκη και αλληλένδετη. Μια διόρθωση μπορεί να οδηγήσει σε ακούσιες και εντελώς απροσδόκητες συνέπειες σε ολόκληρη τη διαδικασία ETL.
#7. Τελικές εκθέσεις
Οι τελικές εκθέσεις παρέχουν μια λεπτομερή περίληψη της διαδικασίας δοκιμών ETL. Επισημάνετε τους τομείς επιτυχίας και τυχόν τομείς που απαιτούν περαιτέρω εργασία. Τέλος, διατυπώστε μια συνολική ετυμηγορία σχετικά με την ποιότητα και την αξιοπιστία των δεδομένων ETL.
Συμβουλή ειδικού:
Η τελική σας έκθεση δεν είναι απλώς η τήρηση αρχείων. Οι καλογραμμένες και καλά δομημένες αναφορές δοκιμών θα αποτελέσουν μέρος της τεκμηρίωσης παραγωγής και θα βοηθήσουν να διασφαλιστεί ότι η διαδικασία ETL βελτιώνεται και βελτιστοποιείται συνεχώς.
#8. Κλείσιμο των αναφορών
Τέλος, αφού οι εκθέσεις παραδοθούν και γίνουν κατανοητές από τους διάφορους ενδιαφερόμενους φορείς, πρέπει να γίνουν επίσημα αποδεκτές. Οι εκθέσεις θα πρέπει να κοινοποιούν ένα σαφές σχέδιο για τυχόν ζητήματα που πρέπει να επιλυθούν ή περαιτέρω ενέργειες που πρέπει να αναληφθούν.
Συμβουλή ειδικού:
Ενώ το κλείσιμο των αναφορών είναι ένα ισχυρό σημάδι ότι η διαδικασία ETL έχει φτάσει σε ένα αποδεκτό επίπεδο, πρέπει να θυμάστε ότι αυτή η εργασία δεν έχει ποτέ ολοκληρωθεί πραγματικά. Η συνεχής βελτίωση και η ανταπόκριση σε αλλαγές στα πηγαία δεδομένα, στο υλικό ή ακόμη και στους εξελισσόμενους επιχειρηματικούς κανόνες σημαίνει ότι κάθε αποδοχή είναι απλώς ένα ορόσημο σε μια συνεχή διαδικασία.
Οφέλη δοκιμών φορτίου μετασχηματισμού εκχυλίσματος
Μια ολοκληρωμένη διαδικασία δοκιμών ETL είναι απαραίτητη για τις ομάδες και τα προϊόντα που βασίζονται στην ανάλυση δεδομένων. Ας ρίξουμε μια ματιά στα οφέλη που μπορείτε να ξεκλειδώσετε όταν δεσμευτείτε σε μια προσέγγιση δοκιμών ETL.
1. Ακρίβεια και ακεραιότητα των δεδομένων
Η βασική έννοια της επικύρωσης ETL είναι να εξασφαλίσετε ότι θα έχετε καθαρά και αξιόπιστα δεδομένα στην αποθήκη δεδομένων σας. Η σωστή προσέγγιση δοκιμών ETL σημαίνει:
- Δεν χάνετε δεδομένα κατά την εξαγωγή
- Οι μετασχηματισμοί σας δεν περιέχουν σφάλματα
- Τα δεδομένα φτάνουν στο σύστημα-στόχο όπως τα θέλατε.
2. Εξοικονόμηση χρόνου και χρημάτων
Οι δοκιμές ETL της αποθήκης δεδομένων είναι σημαντικές επειδή εντοπίζουν τα σφάλματα νωρίς. Είναι πολύ πιο επιθυμητό να εντοπίζετε και να εξαλείφετε τα προβλήματα δεδομένων νωρίς από το να διορθώνετε τα προβλήματα όταν το άλογο έχει βγει από το στάβλο. Σύμφωνα με την Gartner, η κακή ποιότητα των δεδομένων κοστίζει στις ομάδες κατά μέσο όρο 13 εκατομμύρια δολάρια κάθε χρόνο. Ξεκινήστε τις δοκιμές ETL νωρίς και θα εξοικονομήσετε χρόνο και χρήμα.
3. Απόδοση
Οι κακές διαδικασίες ETL μπορούν να εμποδίσουν τα συστήματα δεδομένων σας και να μειώσουν την ποιότητα των αναλύσεων, των αναφορών και της λήψης αποφάσεων. Μια καλή διαδικασία δοκιμών ETL σας βοηθά να παραμείνετε σε καλό δρόμο, εντοπίζοντας τα σημεία συμφόρησης δεδομένων και άλλες περιοχές που χρειάζονται βελτίωση.
4. Συμμόρφωση
Υπάρχουν αυστηροί κανόνες διακυβέρνησης δεδομένων για τα χρηματοπιστωτικά ιδρύματα και τους παρόχους υγειονομικής περίθαλψης. Η μη ορθή διαχείριση των δεδομένων μπορεί να οδηγήσει σε ανάκληση αδειών ή βαριά πρόστιμα. Οι δοκιμές ETL σας βοηθούν να διασφαλίσετε ότι παραμένετε εντός των ορίων συμμόρφωσης και προστατεύετε τις ευαίσθητες πληροφορίες.
5. Καλύτερη λήψη αποφάσεων
Όσο πιο ακριβή και αξιόπιστα είναι τα δεδομένα σας, τόσο πιο σίγουροι μπορείτε να είστε για τις αποφάσεις που βασίζονται σε δεδομένα. Οι δοκιμές ETL διασφαλίζουν ότι μπορείτε να βασίζεστε στο περιεχόμενο της αποθήκης δεδομένων σας για να σας παρέχει τις πληροφορίες που χρειάζεστε για να κάνετε τα σωστά βήματα.
Προκλήσεις που σχετίζονται με τις δοκιμές ETL
Η διασφάλιση της υγείας του αγωγού δεδομένων σας είναι απαραίτητη, αλλά έχει και ορισμένες πολυπλοκότητες. Ας εξερευνήσουμε τις προκλήσεις που σχετίζονται με τους ελέγχους ποιότητας δεδομένων ETL.
1. Όγκος και πολυπλοκότητα δεδομένων
Μια καλή διαδικασία δοκιμών ETL σημαίνει ότι πρέπει να αντιμετωπίζετε μεγάλους όγκους διαφορετικών τύπων δεδομένων, που ποικίλλουν από δομημένα έως αδόμητα. Αυτή η ποικιλία δεδομένων μπορεί γρήγορα να γίνει πολύπλοκη και δύσκολα διαχειρίσιμη.
2. Εξάρτηση από το πηγαίο σύστημα
Όπως περιγράψαμε παραπάνω, οι δοκιμές ETL αφορούν τη διασφάλιση ενός ομαλού αγωγού από την πηγή στον στόχο. Ωστόσο, η ποιότητα των αποτελεσμάτων εξαρτάται σε μεγάλο βαθμό από την ποιότητα των εισροών. Αλλαγές στο σχήμα, τη μορφή ή την ποιότητα της πηγής εξόδου μπορεί να προκαλέσουν αποτυχίες στις δοκιμές ETL, οι οποίες δεν είναι πάντα εύκολο να διαγνωστούν.
3. Πολυπλοκότητες μετασχηματισμού
Η δημιουργία της λογικής για τους μετασχηματισμούς δεδομένων είναι ένα εξειδικευμένο εγχείρημα. Η εφαρμογή επιχειρησιακών κανόνων και ο καθαρισμός ή η αναδιαμόρφωση δεδομένων είναι πολύπλοκη και η επαλήθευση της ποιότητας αυτών των μετασχηματισμών δεν είναι πάντα εύκολη.
4. Μετατόπιση των απαιτήσεων
Όλοι οι δοκιμαστές γνωρίζουν τον πόνο των γρήγορα εξελισσόμενων επιχειρηματικών απαιτήσεων. Η διαδικασία ETL είναι ένας δυναμικός χώρος, το ίδιο και οι δοκιμές ETL. Καθώς οι επιχειρησιακοί ρόλοι ενημερώνονται και αλλάζουν, οι ελεγκτές πρέπει να προσαρμόζουν τις περιπτώσεις δοκιμών και να διασφαλίζουν τη βελτιστοποίηση της απόδοσης της βάσης δεδομένων.
5. Περιορισμοί του περιβάλλοντος δοκιμής
Η λειτουργία ενός περιβάλλοντος παραγωγής πλήρους κλίμακας για δοκιμές ETL είναι πολύπλοκη και δαπανηρή. Ωστόσο, τα μικρότερης κλίμακας περιβάλλοντα δοκιμών δεν παρέχουν πάντα πραγματική επικύρωση, επειδή δεν αναπαράγουν τον τρόπο με τον οποίο ο χειρισμός τεράστιων όγκων δεδομένων μπορεί να οδηγήσει σε συμφόρηση επιδόσεων.
Συμβουλές και βέλτιστες πρακτικές ETL
Οι δοκιμές ETL χρειάζονται χρόνο για να τις κατακτήσετε. Ακολουθούν ορισμένες συμβουλές που θα σας βοηθήσουν στην πορεία σας.
#1. Συνεχείς δοκιμές
Οι δοκιμές ETL δεν είναι κάτι που γίνεται μόνο μία φορά. Πρόκειται για μια προοπτική για την εξασφάλιση καλής ποιότητας δεδομένων που πρέπει να εκτελείτε και να παρακολουθείτε συνεχώς. Ένας ελεγκτής ETL QA είναι μια θέση εργασίας πλήρους απασχόλησης σε επιχειρήσεις που βασίζονται σε εργαλεία επιχειρηματικής ευφυΐας για κάποιο λόγο.
#2. Κανένας δοκιμαστής ETL δεν είναι νησί
Ενώ οι δοκιμές ETL ακολουθούν μια προσέγγιση “μαύρου κουτιού”, οι μηχανικοί QA ETL θα πρέπει να συνεργαστούν με τους ενδιαφερόμενους, τους διαχειριστές βάσεων δεδομένων και τους προγραμματιστές που κατασκευάζουν τη λογική ETL, αν θέλουν να σχεδιάσουν ουσιαστικές δοκιμές που επικυρώνουν πραγματικά τη διαδικασία ETL.
#3. Η καλή τεκμηρίωση είναι ζωτικής σημασίας.
Η καλή και λεπτομερής τεκμηρίωση, συμπεριλαμβανομένων των αντιστοιχίσεων πηγής-στόχου και της καταγραφής της διαδοχής των δεδομένων, είναι ζωτικής σημασίας για τον εντοπισμό των σημείων όπου έχουν προκύψει σφάλματα στον αγωγό δεδομένων.
#4. Αυτοματοποιήστε όσο το δυνατόν περισσότερο
Αυτό είναι ίσως το πιο σημαντικό σημείο. Οι ολοκληρωμένες δοκιμές ETL είναι απαιτητικές σε πόρους. Είναι επίσης μια συνεχής διαδικασία, που σημαίνει ότι απαιτεί μεγάλη χειρωνακτική προσπάθεια σε τακτά χρονικά διαστήματα. Ως εκ τούτου, οι δοκιμές ETL είναι μια τέλεια δουλειά για το λογισμικό αυτοματοποίησης δοκιμών και τα εργαλεία RPA.
Τα καλύτερα εργαλεία δοκιμών αυτοματοποίησης ETL
Θα πρέπει να είναι σαφές από τώρα ότι οι δοκιμές αυτοματοποίησης ETL αποτελούν σημαντικό πλεονέκτημα για τις ομάδες δοκιμών όσον αφορά την καλύτερη δυνατή αξιοποίηση των πόρων σας.
Ευτυχώς, υπάρχουν αρκετά ποιοτικά εργαλεία δοκιμών ETL στην αγορά. Κάθε εργαλείο έχει τα δικά του πλεονεκτήματα και μειονεκτήματα, με χαρακτηριστικά και λειτουργίες που θα καλύψουν ποικίλες απαιτήσεις.
Η επιλογή του κατάλληλου εργαλείου εξαρτάται από διάφορους παράγοντες, όπως:
- Πολυπλοκότητα της διαδικασίας ETL και της επιχειρησιακής λογικής σας
- Ο όγκος των δεδομένων που μεταδίδετε
- Παρουσία ή συγκέντρωση μη δομημένων δεδομένων στη διαδικασία ETL
- Τεχνική επάρκεια και δεξιότητες των ελεγκτών σας
- Ο προϋπολογισμός σας.
Ας ρίξουμε μια ματιά στα 5 κορυφαία εργαλεία δοκιμών ETL.
#5. QuerySurge
Το QuerySurge είναι ένα εργαλείο δοκιμών ETL που βασίζεται σε συνδρομή και δίνει έμφαση στις συνεχείς δοκιμές. Υποστηρίζει συνδυασμούς βάσεων δεδομένων πηγής και στόχου, προσφέρει ισχυρές δυνατότητες αυτοματοποίησης και έχει κατασκευαστεί για μεγάλες, σύνθετες ανάγκες αποθήκευσης δεδομένων.
Η διεπαφή χρήστη είναι ευχάριστη στη χρήση και οι δυνατότητες υποβολής εκθέσεων είναι εξαιρετικές. Ωστόσο, ορισμένοι χρήστες έχουν εκφράσει παράπονο για την ακριβή και αδιαφανή τιμολόγηση του QuerySurge, ενώ άλλοι έχουν επικρίνει την έλλειψη φιλικότητας προς το χρήστη και την απότομη καμπύλη εκμάθησης για τους άπειρους χρήστες.
#4. iCEDQ
Το iCEDQ είναι ένα εργαλείο ποιότητας για τον έλεγχο των δεδομένων και την παρακολούθηση της ποιότητας των δεδομένων. Προσφέρει δοκιμές βάσει κανόνων και ενδιαφέρουσα ανίχνευση σφαλμάτων με τη βοήθεια ML. Η παρακολούθηση, η υποβολή εκθέσεων και η οπτικοποίηση είναι ιδιαίτερα ισχυρά χαρακτηριστικά του iCEDQ, καθιστώντας το ένα καλό εργαλείο για επιχειρήσεις με κρίσιμες ανάγκες συμμόρφωσης με δεδομένα και κανονιστικές ανάγκες.
Τούτου λεχθέντος, η εφαρμογή του εργαλείου σε πολύπλοκα τοπία ETL είναι ένα από τα πιο αξιοσημείωτα μειονεκτήματα του iCEDQ. Επιπλέον, η διεπαφή χρήστη είναι αρκετά περίπλοκη και δεν θα ταιριάζει σε λιγότερο τεχνικές ομάδες.
#3. RightData
Το RightData είναι ένα φιλικό προς το χρήστη εργαλείο που διαθέτει ισχυρές δυνατότητες χωρίς κώδικα τόσο για δοκιμές ETL όσο και για επικύρωση δεδομένων. Το εργαλείο είναι εξαιρετικά ευέλικτο και λειτουργεί σε διαφορετικές βάσεις δεδομένων και αποθήκες δεδομένων cloud. Με μια σειρά από προκατασκευασμένα πρότυπα δοκιμών, εξαιρετικές δυνατότητες απεικόνισης και απρόσκοπτη ενσωμάτωση με εργαλεία ροής εργασιών, είναι σαφές γιατί το RightData έχει κερδίσει δημοτικότητα τα τελευταία χρόνια.
Ωστόσο, ενώ το RightData έχει πολλά επιθυμητά χαρακτηριστικά, μπορεί να είναι ακριβό αν πρέπει να δοκιμάσετε πολλές διαδικασίες ETL. Παρόλο που είναι συνδρομητικό, οι τιμές μπορεί να κλιμακωθούν γρήγορα με υψηλά επίπεδα χρήσης δεδομένων και πρόσθετες λειτουργίες. Σε σύγκριση με το προβλέψιμο ενιαίο μοντέλο τιμολόγησης της ZAPTEST και τις απεριόριστες άδειες χρήσης, η προσέγγιση της RightData φαίνεται να τιμωρεί τις αναπτυσσόμενες ή κλιμακούμενες εταιρείες.
#2. BiG EVAL
Το BiG EVAL είναι μια εξαιρετική επιλογή για πολύπλοκα συστήματα ETL και υλοποιήσεις παλαιών αποθηκών. Χρησιμοποιεί επικύρωση δεδομένων βάσει κανόνων και διαθέτει ισχυρές δυνατότητες δημιουργίας προφίλ δεδομένων, γεγονός που το καθιστά καλή επιλογή για δοκιμές ETL. Το BiG EVAL παρέχει επίσης στους χρήστες εξαιρετικές επιλογές αυτοματοποίησης για το σχεδιασμό και τον προγραμματισμό δοκιμών, ενώ σε συνδυασμό με τις εξαιρετικές δυνατότητες αναφοράς και απεικόνισης, είναι ένα από τα πιο ολοκληρωμένα εργαλεία για δοκιμές ETL.
Τούτου λεχθέντος, η εφαρμογή του BiG EVAL είναι μια ακόμη μεγαλύτερη εργασία. Σε σύγκριση με εργαλεία χωρίς κώδικα, όπως το ZAPTEST, η διεπαφή μπορεί να φαίνεται λίγο παλιομοδίτικη. Είναι σημαντικό να σημειωθεί ότι οι δοκιμές ETL είναι μόνο μία από τις περιπτώσεις χρήσης του BiG EVAL, οπότε η τιμολόγηση βάσει άδειας χρήσης μπορεί να αποδειχθεί απαγορευτική για ορισμένες ομάδες, εάν πληρώνετε για χαρακτηριστικά και λειτουργίες που δεν χρειάζεστε αυστηρά.
#1. ZAPTEST: Η νούμερο 1 επιλογή για δοκιμές ETL
Αν και το ZAPTEST δεν είναι ένα εξειδικευμένο εργαλείο δοκιμών ETL, προσφέρει την ευελιξία και την επεκτασιμότητα για να βοηθήσει σε αρκετές από τις εργασίες που συνθέτουν μια ενδελεχή προσέγγιση δοκιμών ETL.
Όπως μπορείτε να δείτε από την ενότητα Διαφορετικοί τύποι δοκιμών ETL παραπάνω, η δοκιμή της διαδικασίας ETL απαιτεί επικύρωση δεδομένων, ολοκλήρωση, απόδοση, λειτουργικότητα και δοκιμή παλινδρόμησης. Το ZAPTEST μπορεί να τα κάνει όλα αυτά και ακόμη περισσότερα. Τα εργαλεία μας End-to-End Testing και οι δυνατότητες δοκιμής μεταδεδομένων αποτελούν βασικά χαρακτηριστικά για να διασφαλίσετε ότι τα αναλυτικά και η επιχειρηματική ευφυΐα σας είναι έτοιμα να προσφέρουν αποτελέσματα και αξία.
Το ZAPTEST διαθέτει επίσης ένα από τα καλύτερα εργαλεία RPA στην αγορά. Στο πλαίσιο των δοκιμών ETL, η RPA μπορεί να προσφέρει σοβαρή αξία, δημιουργώντας ρεαλιστικά δεδομένα δοκιμών, αυτοματοποιώντας επαναλαμβανόμενες χειροκίνητες εργασίες και βοηθώντας σας να εισαγάγετε τις συνεχείς δοκιμές που χρειάζεστε για μια σταθερή διαδικασία ETL.
Με τις δυνατότητες του ZAPTET χωρίς κώδικα, την αστραπιαία δημιουργία δοκιμών και την απρόσκοπτη ενσωμάτωση με άλλα επιχειρησιακά εργαλεία, είναι ένα one-stop-shop για αυτοματοποιημένες δοκιμές ETL και πολλά, πολλά άλλα.
Τελικές σκέψεις
Η δοκιμή φορτίου μετασχηματισμού εξαγωγής είναι σαν να δημιουργείτε ένα τμήμα ελέγχου ποιότητας για την αποθήκη δεδομένων σας. Δεν αφορά μόνο το αν τα δεδομένα έχουν μεταφερθεί από την πηγή στον στόχο- αφορά επίσης τη διασφάλιση ότι έχουν φτάσει άθικτα και όπως αναμενόταν.
Όταν έρχεται η ώρα της κρίσης, αν έχετε κακά δεδομένα, θα καταλήξετε να λαμβάνετε λανθασμένες αποφάσεις. Η σωστή δοκιμή ETL αποτελεί επένδυση στην ακεραιότητα ολόκληρου του οικοσυστήματος δεδομένων σας. Ωστόσο, για πολλές επιχειρήσεις, ο χρόνος και τα έξοδα που συνεπάγεται η δοκιμή ETL είναι κάτι που δεν μπορούν να αντέξουν οικονομικά.
Η αυτοματοποίηση των δοκιμών ETL σας βοηθά να δοκιμάζετε πιο γρήγορα και πιο αποτελεσματικά, ενώ μακροπρόθεσμα εξοικονομείτε χρήματα. Η αύξηση της κάλυψης δοκιμών και των δυνατοτήτων δοκιμών παλινδρόμησης μπορεί να συμβάλει στην ενίσχυση της ακεραιότητας των δεδομένων σας, επειδή μπορείτε να δοκιμάζετε με πολύ μεγαλύτερη συχνότητα από ό,τι αν είχατε κολλήσει με χειροκίνητες δοκιμές .
Επιπλέον, η χρήση εργαλείων αυτοματοποίησης δοκιμών ETL μειώνει το ανθρώπινο σφάλμα, ενώ απελευθερώνει τους ελεγκτές για πιο δημιουργικές ή προσανατολισμένες στην αξία εργασίες. Η υιοθέτηση εργαλείων αυτοματοποίησης δοκιμών και RPA όπως το ZAPTEST είναι μια απόφαση που δεν θα χρειαστεί να περάσετε από τα εργαλεία επιχειρηματικής ευφυΐας σας.
