Väljavõtte transformatsiooni koormuse testimine – mida tavaliselt nimetatakse ETL-testimiseks – on kaasaegse äriteabe ja andmeanalüütika maailmas kriitiline vahend.

Meeskonnad peavad koguma andmeid erinevatest allikatest, et nad saaksid neid salvestada andmelattu või valmistada neid ette oma äritegevuse luurevahendite jaoks, et aidata kaasa kvaliteetsete otsuste tegemisele või ülevaateid saada. ETL-testimine aitab tagada, et protsessid, andmed ja arusaamad on ajakohased ja valmis ettevõtet toetama.

Uurime, mis on Extract Transform Load testimine ja kuidas see toimib, enne kui jagame mõningaid erinevaid lähenemisviise ja vahendeid, mida saate ETL-testimiseks kasutada.

 

Mis on Extract-Transform-Load,

ja kuidas see toimib?

Väljavõte-muundamine-koormus (ETL) on andmete ladustamise ja analüüsimise oluline kontseptsioon. Tegelikult kirjeldab ETL andmete kogumise protsessi mitmest allikast ja nende koondamist andmelattu või andmelattu.

Jagame ETL-protsessi selle koostisosadeks, et saaksite sellest paremini aru.

 

1. Väljavõte:

Andmed on saadud erinevatest allikatest. Need allikad võivad olla olemasolev andmebaas, ERP- või CRM-rakendus, tabelid, veebiteenused või erinevad failid.

 

2. Transformeerimine:

Kui andmed on ekstraheeritud, peate need teisendama, et need sobiksid salvestamiseks või analüüsiks. Protsess võib hõlmata andmete puhastamist ja normaliseerimist ning nende teisendamist sobivasse vormingusse.

 

3. Koormus:

Protsessi viimane osa seisneb andmete laadimises sihtsüsteemi. See sihtsüsteem võib olla andmeladu, andmeladu või muu repositoorium.

 

Kuigi ETL on olnud kasutusel juba 1970. aastatest alates, on selle tähtsus viimasel ajal kasvanud, kuna äriringkonnad on üha enam toetunud pilvepõhistele süsteemidele, reaalajas andmetele, analüütikale ja ML/AI vahenditele.

 

Mis on ETL-testimine?

ETL-testimine on andmetöötluse testimine, millega kontrollitakse, kas ühest allikast kogutud andmed on täpselt edastatud sihtkohta. Nagu te eespool lugesite, tuleb pärast andmete väljavõtmist need vastavalt ärinõuetele ümber kujundada. Selline ümberkujundamine võib aeg-ajalt põhjustada probleeme andmetega. ETL-testimine aitab tagada, et andmed on usaldusväärsed ja täpsed.

ETL-testimine on omamoodi musta kasti testimine, sest see valideerib vahetus-, teisendus- ja laadimisprotsessi, võrreldes sisendeid ja väljundeid. Tegelikult keskendub see pigem sellele, mida süsteem teeb vastuseks erinevatele sisenditele, kui sellele, kuidas ta neid tulemusi saavutab. Teatud olukordades vaatavad testijad siiski, mis toimub karbi sees, eriti kui ilmnevad ootamatud stsenaariumid.

 

Kuidas ekstrakti muundada

koormuse testimine töötab?

Kõige lihtsam viis selgitada, kuidas ETL-testimine toimib, on jagada see koostisosadeks: ekstrakt, transform ja load. Sealt saate aru ETL-valideerimise erinevatest elementidest, enne kui me jaotame etapid detailsemalt.

 

1. Väljavõte

 

ETL-testimine kinnitab, et allikast tõmmatud andmed on täpsed ja vigadeta. See protsess hõlmab põhiväärtuste täpsuse kontrollimist ja andmete täielikkuse tagamist.

Teine osa protsessist hõlmab andmete profileerimist. See protsess seisneb tegelikult lähteandmete struktuuri, sisu ja kvaliteedi mõistmises. Selle mõte on, et saate välja tuua kõik anomaaliad, vastuolud või võimalikud kaardistamisprobleemid.

 

2. Transformeeri

 

Protsessi järgmine osa uurib andmete teisendamise reeglite ranget järgimist. Üks peamisi lähenemisviise hõlmab siinkohal transformatsiooniloogika testimist eeskirjade, seaduste ja muude ärireeglite suhtes.

Mõned tüüpilised testid hõlmavad siinkohal selle kontrollimist, kas andmed konverteeritakse oodatud vormingutesse, kas arvutused on täpsed ja kas otsingulahendused ühendavad elemente andmekogumite vahel.

Samuti tuleb arvesse võtta andmete kvaliteeti. Testijad peavad leidma ja eemaldama vormingu vastuolud ja duplikaadid ning lahendama kõik vastuolulised andmed, rakendades samal ajal andmete puhastamise protsesse.

Lõpuks testitakse ka üldist jõudlust, et selgitada välja, kuidas mõjutavad ETL-protsessi suured andmemahud.

 

3. Koormus

 

Lõpuks, kui andmed laaditakse andmelattu, andmeparki või muusse lõppsihtkohta, peavad testijad kontrollima, kas need on täielikud, täpsed ja õiges formaadis esitatud.

Võrdlused tehakse, et kontrollida, kas andmed ei ole kaduma läinud või kahjustatud lähtekoha, staažipiirkonna ja sihtkohtade vahelisel teekonnal.

Lõpuks uuritakse kontrolljälgi, et jälgida, kas protsess jälgib ETL-protsessi käigus toimuvaid muudatusi, ning kontrollitakse, kas ajalugu ja metaandmed on olemas.

See eespool esitatud jaotis peaks andma teile põhilise ülevaate sellest, kuidas ETLi andmete kvaliteedi kontrollimist teostatakse. Te märkate, et testid toimuvad igas andmeedastuse etapis, sest see on parim viis konkreetsete probleemide tuvastamiseks ja lahendamiseks.

ETL-testimise kontseptsioonide sügavamaks mõistmiseks peate siiski uurima erinevaid ETL-testimise liike ja etappe, kus neid rakendatakse. Järgmised kaks jaotist annavad selle teabe ja aitavad anda teile vajaliku tervikpildi.

 

Erinevad ETL-testimise tüübid

ETL-i testimisel on palju erinevaid valideerimise liike. Neid kasutatakse erinevates stsenaariumides ja mitmesuguste eesmärkide saavutamiseks. Uurime, milliseid ETL-testimise tüüpe ning kus ja millal peaksite neid kasutama.

 

1. Lähteandmete valideerimise testimine

 

Tähtsus:

Lähteandmete valideerimise testimine tagab, et lähteandmed on kvaliteetsed ja järjepidevad, enne kui need teisendamiseks ekstraheeritakse.

Mida see kontrollib:

• Kas andmed vastavad ärireeglitele?
• Kas andmetüübid ja -formaadid vastavad ootustele?
• Kas andmed jäävad kehtivatesse vahemikesse?
• Kas ootamatutes kohtades on nullväärtusi või puuduvaid väärtusi?

 

2. Allikate ja sihtandmete vastavuse testimine

 

Tähtsus:

Seda tüüpi testimine kinnitab, kas kõik andmed konkreetsest allikast on ekstraheeritud, teisendatud ja laaditud sihtsüsteemi.

Mida see kontrollib:

• Kas ETL-protsessi käigus läksid andmed kaduma?
• Kas ETL-protsessi käigus dubleeriti andmeid?

 

3. Andmete teisendamise testimine

 

Tähtsus:

Andmete ümberkujundamine võib hõlmata palju erinevaid asju, näiteks vormingu muutmist, arvutusi, summeerimist jne. Andmete teisendamise testimine kontrollib, kas teisendused on toimunud ettenähtud viisil.

Mida see kontrollib:

• Kas andmed on pärast teisendamist ootuspärased?
• Kas äriloogika on ümberkujundamisel nõuetekohaselt rakendatud?
• Kas ümberkujundamise käigus tehtud arvutused on andnud õige tulemuse?

4. Andmete valideerimise testimine

Tähtsus:

Kontrollib, kas lõplikud andmed vastavad pärast teisendamist ärinõuetele.

Mida see kontrollib:

• Kas andmete kvaliteedistandardid (st täpsus, täielikkus) on täidetud?
• Kas ärieeskirju järgitakse?

 

5. ETL-i referentsiaalse terviklikkuse testimine

 

Tähtsus:

Kontrollib, et lähteandmete tabelite vahelised seosed on sihtandmetes tõepäraselt taasesitatud.

Mida see kontrollib:

• Kas võõrvõtmed andmetes vastavad vastavatele primaarsetele võtmetele?
• Kas pärast ETLi säilitatakse laps- ja vanemtabelite seosed?

 

6. Integratsiooni testimine

 

Tähtsus:

Integratsioonitestid kinnitavad, kas ETL-protsess integreerub ja toimib laiemas andmeökosüsteemis.

Mida see kontrollib:

• Kas kõik andmevood toimivad sujuvalt?
• Kui hästi suhtleb ETL-protsess teiste süsteemidega, näiteks lähte-, siht- või muude järgnevate rakendustega, mis sõltuvad andmetest?

 

7. Tulemuslikkuse testimine

 

Tähtsus:

ETLi jõudlustestiga hinnatakse, kui tõhus on ETLi protsess, kui see on koormatud, näiteks suure koormuse korral.

Mida see kontrollib:

• Kas ETLi töötlemisaeg vastab ärinõuetele või võrdlusalustele?
• Kas ETL-protsess saab kasvavate andmemahtude korral skaleeruda?
• Kas ETL-protsessil on ressursipiiranguid või kitsaskohti, millega tuleb tegeleda?

 

8. Funktsionaalne testimine

 

Tähtsus:

Funktsionaalne testimine kinnitab, kas ETL-protsess vastab projekti nõuetele kasutaja seisukohast.

Mida see kontrollib:

• Kas väljundid on kooskõlas esitatud ärinõuetega?
• Kas aruanded annavad täpseid tulemusi?
• Kas armatuurlauad näitavad oodatud andmeid?

 

9. Regressioonitestimine

 

Tähtsus:

ETL-protsessid on väga keerulised ja sisaldavad palju omavahel seotud andmeid. Isegi väikesed muutused protsessis võivad mõjutada väljundit allikas. Regressioonitestimine on nende ootamatute tulemuste tuvastamiseks hädavajalik.

Mida see kontrollib:

• Kas muudatused koodis või alusandmetes põhjustavad äkki kahjulikke mõjusid?
• Kas muudatustel on olnud soovitud mõju ETL-protsessi parandamisele?

 

Väärib märkimist, et me võiksime lisada sellesse nimekirja ka ühiktestimise. Selle asemel oleme siiski lisanud koostisosad, mida ühiktestimine hõlmaks, näiteks lähtekoodi valideerimise testimine, lähtekoodi ja sihtandmete vastavuse testimine jne.

 

8 ETLi testimise etappi koos

8 ekspertide nõuannet edu saavutamiseks

OK, nüüd, kui te mõistate erinevaid valideerimise tüüpe ETL-i testimisel, on aeg see kõik kokku panna. ETLi testimine toimub tavaliselt mitmeastmelise lähenemisviisiga, mida tutvustame allpool.

 

#1. Ärinõuete kogumine

Iga testimisprotsessi esimene etapp hõlmab nõuete kogumist. Testijatel peab olema üksmeel selles osas, mida ETL-protsess peaks andma. Mõned küsimused, millele tuleks selles varajases etapis vastata, on järgmised:

• Kuidas andmeid kasutatakse?
• Millised väljundformaadid on vajalikud?
• Millised on tulemuslikkuse ootused?
• Millised määrused, seadused või ettevõtte poliitika reguleerivad andmete kasutamist?

Ekspertide nõuanne:

Kuigi nõuete järgimine on hädavajalik, peaksid ETLi testijad kasutama oma teadmisi ja kogemusi, et ennetavalt otsida võimalikke probleeme, vastuolusid või vigu juba protsessi alguses. Probleemide varajane tuvastamine ja kõrvaldamine on palju lihtsam ja palju vähem aeganõudvam.

 

#2. Andmeallikate tuvastamine ja valideerimine

ETL tähendab andmete kogumist erinevatest andmeallikatest, näiteks ERP- või CRM-vahenditest, rakendustest, muudest andmebaasidest, tabelitest jne. Testijad peavad kinnitama, et nõutavad andmed on kättesaadavad, õigesti struktureeritud ja piisavalt kvaliteetsed, et neid saaks kasutada eesmärgipäraselt.

Ekspertide nõuanne:

Reaalsetes süsteemides on lähteandmed tavaliselt segased. Põhjalike andmeprofiilide aruannete koostamine on selles etapis võtmetähtsusega, et tagada puuduvate väärtuste, vorminguprobleemide, anomaaliate ja muude vastuolude tuvastamine, mida te soovite hoida välja teisendusloogikast hiljem.

 

#3. Testjuhtumite kirjutamine

Kui ärinõuded ja andmeprofiiliaruanded on käes, on aeg koostada testjuhtumid, mida on vaja ETL-protsessi kontrollimiseks. Testjuhtumid peaksid sisaldama nii funktsionaalseid teste kui ka äärmuslikke juhtumeid ja mis tahes valdkondi, mille puhul olete tuvastanud kõrge tõrkeohu.

Ekspertide nõuanne:

Üksikute teisenduste testimine on hea, kuid parem on luua testjuhtumeid, mis mõistavad, kuidas andmed mõjutavad neid kogu ETL-putke läbides.

 

#4. Testjuhtumite täitmine

Nüüd on aeg rakendada oma testjuhtumeid. Testijad peaksid andma endast parima, et simuleerida tegelikke tingimusi või võimaluse korral kasutada tegelikke tingimusi.

Ekspertide nõuanne:

ETLi automatiseerimise testimise vahendid on siinkohal olulised. Võimalus teha järjepidevaid ja korratavaid teste säästab palju aega ja vaeva. Veelgi enam, ETLi testimine on pidev nõue, kuna andmeallikaid uuendatakse või ETLi protsessis endas tehakse muudatusi.

 

#5. Aruannete koostamine

Kui olete oma testid läbi viinud, peate oma tulemused täpselt dokumenteerima. Märkige oma tulemused üles ja lisage:

• Edu
• Ebaõnnestumised
• Eeldustest kõrvalekaldumine
• Milliseid parandusi või muudatusi tuleb teha

Need aruanded teevad palju enamat kui lihtsalt kinnitavad teie süsteemi tervist. Samuti annavad nad ajakava kõigi vajalike paranduste tegemiseks, pakkudes samal ajal olulist teavet, mis on vajalik ETL-protsessi optimeerimiseks.

Ekspertide nõuanne:

Aruanded on mõeldud kõigile, sealhulgas ka mittetehnilistele sidusrühmadele. Püüdke vähendada žargooni ja liigselt tehnilisi mõisteid ning kasutage protsessi selgitamiseks visuaalseid kokkuvõtteid, näiteks graafikuid, diagramme ja muud.

 

#6. Vigade ja defektide uuesti testimine

Järgmisena peate kontrollima, et testimise käigus tuvastatud vead ja defektid on kõrvaldatud. Lisaks peaksite kinnitama, et selle protsessi käigus tehtud muudatused ei ole tekitanud uusi probleeme.

Ekspertide nõuanne:

Regressioonitestimine on selles etapis väga oluline, sest ETL-protsess on keeruline ja omavahel seotud. Ühe paranduse tulemuseks võivad olla tahtmatud ja täiesti ootamatud tagajärjed kogu ETL-protsessis.

 

#7. Lõpparuanded

Lõpparuanded annavad üksikasjaliku kokkuvõtte ETLi testimisprotsessist. Tooge esile edukad valdkonnad ja kõik valdkonnad, mis vajavad edasist tööd. Lõpetuseks, andke üldine hinnang ETL-andmete kvaliteedi ja usaldusväärsuse kohta.

Ekspertide nõuanne:

Teie lõpparuanne ei ole lihtsalt arvestuse pidamine. Hästi kirjutatud ja hästi struktureeritud testimisaruanded saavad osaks tootmisdokumentatsioonist ja aitavad tagada, et ETL-protsessi täiustatakse ja optimeeritakse pidevalt.

 

#8. Aruannete sulgemine

Lõpuks, kui aruanded on esitatud ja asjaomased sidusrühmad on neist aruannetest aru saanud, tuleb need ametlikult heaks kiita. Aruanded peaksid sisaldama selget plaani kõigi lahendamist vajavate küsimuste või edasiste meetmete kohta, mida tuleb võtta.

Ekspertide nõuanne:

Kuigi aruannete sulgemine on tugev märk sellest, et ETL-protsess on jõudnud vastuvõetavale tasemele, peate meeles pidama, et see töö ei ole kunagi tegelikult lõpetatud. Pidev täiustamine ja reageerimine lähteandmete, riistvara või isegi arenevate ärireeglite muutustele tähendab, et igasugune heakskiitmine on vaid üks verstapost pidevas protsessis.

 

Väljavõte transformeerib koormuse testimise eelised

Põhjalik ETL-testimise protsess on oluline meeskondade ja toodete jaoks, mis tuginevad andmeanalüütikale. Vaatame, milliseid eeliseid saate kasutada, kui võtate ETL-testimise lähenemisviisi.

 

1. Andmete täpsus ja terviklikkus

ETL-valideerimise põhikontseptsioon on tagada, et sa saad oma andmelattu puhtaid ja usaldusväärseid andmeid. Õige ETL-i testimise lähenemisviis tähendab:

• Sa ei kaota andmeid väljavõtte ajal.
• Teie transformatsioonid ei sisalda vigu
• Andmed jõuavad sihtsüsteemi nii, nagu te kavatsesite.

 

2. Aja ja raha kokkuhoidmine

Andmelao ETL-i testimine on oluline, sest see avastab vead varakult. Palju soovitavam on tuvastada ja kõrvaldada andmeprobleemid varakult, kui lahendada probleemid siis, kui hobune on juba tallist välja jooksnud. Gartneri andmetel lähevad halva kvaliteediga andmed meeskondadele maksma keskmiselt 13 miljonit dollarit aastas. Alustage ETL-i testimist varakult ja te säästate aega ja raha.

 

3. Tulemuslikkus

Halvad ETL-protsessid võivad takistada teie andmesüsteeme ja vähendada analüüsi, aruandluse ja otsuste tegemise kvaliteeti. Hea ETL-testimise protsess aitab teid õigel teel hoida, tuvastades andmete kitsaskohti ja muid parandamist vajavaid valdkondi.

 

4. Vastavus

Finantsasutuste ja tervishoiuteenuste osutajate jaoks kehtivad ranged andmehalduseeskirjad. Kui andmeid ei käsitleta ja hallata nõuetekohaselt, võib see kaasa tuua litsentsi tühistamise või suured trahvid. ETL-testimine aitab tagada, et jääksite nõuetele vastavuse piiridesse ja kaitseksite tundlikku teavet.

 

5. Parem otsuste tegemine

Mida täpsemad ja usaldusväärsemad on teie andmed, seda kindlamalt saate teha andmepõhiseid otsuseid. ETL-testimine tagab, et võite loota oma andmelao sisule, et saada õigete sammude tegemiseks vajalikke teadmisi.

 

ETLi testimisega seotud probleemid

Andmeputke tervise tagamine on väga oluline, kuid sellega kaasnevad teatavad keerukused. Uurime, millised probleemid on seotud kindla ETLi andmete kvaliteedi kontrollimisega.

 

1. Andmete maht ja keerukus

Hea ETL-testimise protsess tähendab, et tuleb tegeleda suure hulga erinevat tüüpi andmetega, mis varieeruvad struktureeritud ja struktureerimata andmetest. Selline andmete varieerumine võib kiiresti muutuda keeruliseks ja raskesti hallatavaks.

 

2. Lähtesüsteemi sõltuvus

Nagu eespool kirjeldatud, on ETL-i testimine eesmärk tagada sujuv lähtekohast sihtmärgini jõudmine. Kuid toodangu kvaliteet sõltub suuresti sisendi kvaliteedist. Muudatused lähtekoodide skeemis, formaadis või kvaliteedis võivad põhjustada ETL-testi tõrkeid, mida ei ole alati lihtne diagnoosida.

 

3. Transformatsiooni keerukus

Andmete ümberkujundamise loogika loomine on spetsialistide ülesanne. Ärieeskirjade rakendamine ja andmete puhastamine või ümberformaatimine on keeruline ning nende teisenduste kvaliteedi kontrollimine ei ole alati lihtne.

 

4. Nõuete muutmine

Kõik testijad tunnevad kiiresti muutuvate ärinõuetega kaasnevat valu. ETL-protsess on dünaamiline ruum ja nii on ka ETL-testimine. Kui ärirolli uuendatakse ja muudetakse, peavad testijad kohandama testjuhtumeid ja tagama andmebaasi jõudluse optimeerimise.

 

5. Katsekeskkonna piirangud

Täieliku tootmiskeskkonna käivitamine ETL-i testimiseks on keeruline ja kallis. Väiksemate testkeskkondade abil ei saa aga alati tõelist valideerimist teostada, sest need ei jäljenda seda, kuidas suurte andmemahtude käitlemine võib põhjustada jõudluse kitsaskohti.

 

ETL nõuanded ja parimad tavad

ETLi testimine võtab aega, et seda omandada. Siin on mõned näpunäited, mis aitavad teil edasi liikuda.

 

#1. Pidev testimine

ETL-i testimine ei ole üks-ühele asi. See on väljavaade, et tagada hea kvaliteediga andmed, mida peate pidevalt teostama ja jälgima. ETL QA testija on täistööajaga töökoht ettevõtetes, mis tuginevad äriteabe tööriistadele, ja seda mitte ilma põhjuseta.

 

#2. Ükski ETL testija ei ole saare

Kuigi ETLi testimine toimub mustast kastist lähtuvalt, peaksid ETLi kvaliteedi tagamise insenerid tegema koostööd sidusrühmade, andmebaasiadministraatorite ja arendajatega, kes ETLi loogikat koostavad, kui nad soovivad kavandada sisukaid teste, mis tõepoolest valideerivad ETLi protsessi.

 

#3. Kindel dokumentatsioon on kriitilise tähtsusega.

Usaldusväärne ja üksikasjalik dokumentatsioon, sealhulgas allikate ja sihtmärgiga seostamine ning andmete päritolu registreerimine, on väga oluline, et teha kindlaks, kus on tekkinud vead andmetöötlusprotsessis.

 

#4. Automatiseerida nii palju kui võimalik

See on ehk kõige olulisem punkt. Põhjalik ETL-i testimine on ressursimahukas. See on ka pidev protsess, mis tähendab, et see nõuab palju käsitsi tehtud tööd korrapäraste ajavahemike järel. Seega on ETL-i testimine ideaalne töö testautomaatikatarkvara ja RPA-vahendite jaoks.

 

Parimad ETL-i automatiseerimise testimise tööriistad

Nüüdseks peaks olema selge, et ETL-i automatiseerimise testimine on testimismeeskondade jaoks märkimisväärne eelis, mis aitab ressursse maksimaalselt ära kasutada.

Õnneks on turul mitmeid kvaliteetseid ETL-testimisvahendeid. Igal tööriistal on oma plussid ja miinused, omadused ja funktsionaalsus sobivad erinevatele nõuetele.

Õige tööriista valimine sõltub mitmest erinevast tegurist, sealhulgas:

• Teie ETL-protsessi ja äriloogika keerukus
• Edastatavate andmete maht
• Struktureerimata andmete olemasolu või kontsentratsioon teie ETL-protsessis
• Teie testijate tehniline pädevus ja oskused
• Teie eelarve.

Vaatame 5 parimat ETL-i testimisvahendit.

 

#5. QuerySurge

 

QuerySurge on tellimuspõhine ETL-i testimise vahend, mis keskendub pidevale testimisele. See toetab lähte- ja sihtandmebaaside kombinatsioone, pakub tugevaid automatiseerimisvõimalusi ja on loodud suurte, keeruliste andmelao vajaduste jaoks.

Kasutajaliidest on meeldiv kasutada ja selle aruandlusvõimalused on suurepärased. Mõned kasutajad on siiski kurtnud QuerySurge’i kallist ja läbipaistmatut hinnakujundust, samas kui teised on kritiseerinud selle kasutajasõbralikkuse puudumist ja järsku õppimiskõverat kogenematuile kasutajatele.

 

#4. iCEDQ

iCEDQ on kvaliteedivahend andmete testimiseks ja andmete kvaliteedi jälgimiseks. See pakub reeglipõhist testimist ja huvitavat ML-abiga vigade tuvastamist. Jälgimine, aruandlus ja visualiseerimine on iCEDQi eriti tugevad omadused, mis teeb sellest hea vahendi ettevõtetele, kellel on kriitilised andmete vastavuse ja regulatiivsed vajadused.

See tähendab, et tööriista rakendamine keerulistes ETL-maastikes on üks iCEDQ kõige märkimisväärsemaid puudusi. Lisaks on kasutajaliides üsna keeruline ja ei sobi vähem tehnilistele meeskondadele.

 

#3. RightData

RightData on kasutajasõbralik vahend, mis pakub tugevaid koodivaba võimalusi nii ETL-i testimiseks kui ka andmete valideerimiseks. Tööriist on ülimalt paindlik ja töötab erinevates andmebaasides ja pilveandmebaasides. Tänu mitmetele eeltäidetud testimudelitele, suurepärastele visualiseerimisvõimalustele ja sujuvale integreerimisele töövahenditega on selge, miks RightData on viimastel aastatel populaarsust kogunud.

Kuigi RightData on paljude soovitavate omadustega, võib see olla kallis, kui teil on vaja testida palju ETL-protsesse. Kuigi see on tellimuspõhine, võivad hinnad suure andmekasutuse ja lisafunktsioonide puhul kiiresti tõusta. Võrreldes ZAPTESTi prognoositava kindla hinnastamismudeli ja piiramatute litsentsidega tundub, et RightData lähenemine karistab kasvavaid või skaleeruvaid ettevõtteid.

 

#2. BiG EVAL

BiG EVAL on suurepärane valik keerukate ETL-süsteemide ja vanade ladude rakendamiseks. See kasutab reeglipõhist andmete valideerimist ja omab võimsaid andmete profileerimise võimalusi, mis teeb sellest hea valiku ETL-i testimiseks. BiG EVAL pakub kasutajatele ka suurepäraseid automatiseerimisvõimalusi testide kavandamiseks ja ajastamiseks ning koos suurepärase aruandluse ja visualiseerimise võimalustega on see ETL-testimise kõige ulatuslikumate tööriistade seas.

See tähendab, et BiG EVALi rakendamine on veelgi suurem töö. Võrreldes koodita tööriistadega nagu ZAPTEST, võib kasutajaliides tunduda veidi vanakoolipärane. Oluline on märkida, et ETL-testimine on vaid üks BiG EVALi kasutusjuhtumitest, seega võib selle litsentsipõhine hinnakujundus osutuda mõnele meeskonnale liiga kalliks, kui maksate funktsioonide ja funktsioonide eest, mida te ei vaja tingimata.

 

#1. ZAPTEST: nr.1 valik ETL testimiseks

Kuigi ZAPTEST ei ole spetsiaalne ETL-testimise tööriist, pakub see paindlikkust ja skaleeritavust, et aidata mitmete ülesannete täitmisel, mis moodustavad põhjaliku ETL-testimise lähenemisviisi.

Nagu näete eespool esitatud ETL-testimise eri liikidest, on ETL-protsessi testimiseks vaja andmete valideerimist, integreerimist, jõudlust, funktsionaalsust ja regressioonitestimist. ZAPTEST suudab seda kõike ja veel rohkemgi. Meie tööriistad End-to-End testimine ja metaandmete testimisvõimalused on võtmetähtsusega funktsioonid, mis tagavad, et teie analüütika ja äriteave on ajakohased ja valmis andma tulemusi ja väärtust.

ZAPTESTiga on kaasas ka üks parimaid RPA tööriistu turul. ETL-testimise kontekstis võib RPA pakkuda tõsist väärtust, genereerides realistlikke testandmeid, automatiseerides korduvaid manuaalseid ülesandeid ja aidates teil võtta kasutusele pidevat testimist, mida on vaja kindla ETL-protsessi jaoks.

Tänu ZAPTETi koodivabadele võimalustele, välkkiirele testide loomisele ja sujuvale integratsioonile teiste ettevõtte tööriistadega on see üks võimalus automatiseeritud ETL-testimiseks ja palju, palju muud.

 

Lõplikud mõtted

Väljavõtte transformatsiooni koormuse testimine on nagu teie andmelao kvaliteedikontrolli osakonna loomine. See ei puuduta mitte ainult seda, kas andmed on allikast sihtkohta edastatud, vaid ka seda, kas need on kohale jõudnud tervena ja ootuspäraselt.

Kui asi on kriitiline, siis kui teil on halvad andmed, siis teete lõpuks valeinformeeritud otsuseid. Korralik ETL-testimine on investeering kogu teie andmete ökosüsteemi terviklikkusse. Paljudele ettevõtetele on aga ETL-testimisega seotud aeg ja kulud midagi sellist, mida nad ei saa endale lubada.

ETL-testimise automatiseerimine aitab teil testida kiiremini ja tõhusamalt, säästes samal ajal pikemas perspektiivis raha. Testi katvuse ja regressioonitestimise võimekuse suurendamine võib aidata suurendada teie andmete terviklikkust, sest saate testida palju sagedamini kui siis, kui te jääksite manuaalse testimise juurde.

Veelgi enam, ETL-i automatiseerimise testimisvahendite kasutamine vähendab inimlikke vigu ja vabastab testijad loomingulisemate või väärtuspõhisemate ülesannete jaoks. Testide automatiseerimise ja RPA tööriistade, nagu ZAPTEST, kasutuselevõtt on üks otsus, mida ei ole vaja läbida oma äriteabe tööriistade kaudu.

Download post as PDF