בדיקת Extract Transform Load – המכונה לרוב בדיקת ETL – היא כלי קריטי בעולם של בינה עסקית מודרנית וניתוח נתונים.
על הצוותים לאסוף נתונים ממקורות שונים כדי שיוכלו לאחסן אותם במחסני נתונים או להכין אותם לכלי המודיעין העסקי שלהם כדי לסייע בקבלת החלטות או תובנות איכותיות. בדיקות ETL עוזרות להבטיח שהתהליכים, הנתונים והתובנות עדכניים ומוכנים לתמוך בעסק.
בואו נחקור מהי בדיקת Extract Transform Load וכיצד זה עובד לפני שנשתף כמה מהגישות והכלים השונים שבהם תוכלו להשתמש לבדיקת ETL.
מה זה חילוץ-טרנספורמציה-טעינה,
ואיך זה עובד?
Extract-Transform-Load (ETL) הוא מושג מכריע במחסני נתונים וניתוח נתונים. למעשה, ETL מתאר את התהליך של איסוף נתונים ממקורות מרובים וריכוזם במחסן נתונים או אגם נתונים.
בואו נפרק את תהליך ה-ETL לחלקים המרכיבים אותו כדי שתוכל להבין אותו בצורה ברורה יותר.
1. חלץ:
הנתונים מופקים ממקורות שונים. מקורות אלה יכולים להיות מסד נתונים קיים, יישום ERP או CRM, גיליונות אלקטרוניים, שירותי אינטרנט או קבצים שונים.
2. טרנספורמציה:
לאחר חילוץ הנתונים, עליך להפוך אותם כך שיתאימו לאחסון או לניתוח. התהליך עשוי לכלול ניקוי ונורמליזציה של הנתונים והמרתם לפורמט מתאים.
3. טען:
החלק האחרון של התהליך מורכב מטעינת נתונים למערכת היעד. מערכת יעד זו יכולה להיות מחסן נתונים, אגם נתונים או מאגר אחר.
בעוד ETL קיימת מאז שנות ה-70 , היא קיבלה חשיבות מוגברת לאחרונה בשל ההסתמכות הרחבה יותר של הקהילות העסקיות על מערכות מבוססות ענן, נתונים בזמן אמת, ניתוח וכלי ML/AI.
מהי בדיקת ETL?
בדיקת ETL היא סוג של בדיקת עיבוד נתונים המוודאת שהנתונים שנאספו ממקור אחד הועברו במדויק ליעדו. כפי שתקרא לעיל, לאחר חילוץ הנתונים, יש לשנות אותם בהתאם לדרישות העסקיות. שינוי זה יכול להוביל מדי פעם לבעיות בנתונים. גישת בדיקת ETL עוזרת להבטיח שהנתונים אמינים ומדויקים.
בדיקת ETL היא סוג של בדיקת קופסה שחורה מכיוון שהיא מאמתת את תהליך ההחלפה, ההמרה והטעינה על ידי השוואת תשומות עם פלטים. למעשה, היא מתמקדת במה שהמערכת עושה בתגובה לתשומות שונות במקום כיצד היא משיגה את התוצאות הללו. עם זאת, במצבים מסוימים, בודקים יסתכלו על מה שקורה בתוך הקופסה, במיוחד כאשר מתרחשים תרחישים בלתי צפויים.
איך חילוץ הופך
עבודת בדיקת עומס?
הדרך הקלה ביותר להסביר כיצד פועלת בדיקת ETL היא לפצל אותה לחלקים המרכיבים אותה: חילוץ, טרנספורמציה וטעינה. משם, אתה יכול להבין את המרכיבים השונים של אימות ETL לפני שנפרק את השלבים בצורה מפורטת יותר.
1. חלץ
בדיקת ETL מאמתת שהנתונים שנשלפו מהמקור מדויקים וללא שגיאות. תהליך זה כולל בדיקת דיוק הערכים הבסיסיים והבטחת הנתונים המלאים.
חלק נוסף בתהליך כולל פרופיל נתונים. תהליך זה מורכב למעשה מהבנת המבנה, התוכן והאיכות של נתוני המקור. הרעיון כאן הוא שאתה יכול לחשוף חריגות, חוסר עקביות או בעיות מיפוי פוטנציאליות.
2. טרנספורמציה
החלק הבא של התהליך בוחן הקפדה על כללי שינוי נתונים. אחת הגישות העיקריות כאן כוללת בדיקת לוגיקה של טרנספורמציה מול תקנות, חוקים וכללים עסקיים אחרים.
חלק מהבדיקות האופייניות כאן כוללות בדיקה אם נתונים מומרים לפורמטים צפויים, האם החישובים מדויקים, ואימות אם חיפושים מקשרים אלמנטים בין מערכי נתונים.
איכות הנתונים גם באה בחשבון. על הבודקים למצוא ולהסיר חוסר עקביות וכפולות בעיצוב ולפתור נתונים סותרים תוך יישום תהליכי ניקוי נתונים.
לבסוף, הביצועים הכוללים נבדקים גם כדי לגלות כיצד תהליך ה-ETL מושפע מכמויות גדולות של נתונים.
3. טען
לבסוף, כאשר נתונים נטענים למחסן הנתונים, אגם הנתונים או יעד סופי אחר, הבודקים חייבים לוודא אם הם מלאים, מדויקים ומוצגים בפורמט הנכון.
השוואות מופעלות כדי לבדוק שאף נתונים לא אבדו או נפגמו בנתיב בין המקור, אזור ההיערכות והמטרות.
לבסוף, נתיבי ביקורת נבדקים כדי לעקוב שהתהליך עוקב אחר כל שינוי המתרחש במהלך תהליך ה-ETL ולוודא אם קיימים היסטוריה ומטא נתונים.
סעיף זה לעיל אמור לתת לך פיקוח בסיסי על אופן ביצוע בדיקות איכות הנתונים של ETL. שים לב שבדיקות מתרחשות בכל שלב של העברת הנתונים מכיוון שזו הדרך הטובה ביותר לזהות ולפתור בעיות מסוימות.
עם זאת, להבנה מעמיקה יותר של מושגי בדיקת ETL, עליך לחקור את הסוגים השונים של בדיקות ETL ואת השלבים שבהם הם מיושמים. שני הסעיפים הבאים יספקו מידע זה ויעזרו לתת לך את התמונה המלאה הדרושה לך.
סוגים שונים של בדיקות ETL
ישנם המון סוגים שונים של אימות בבדיקות ETL. הם משמשים בתרחישים שונים ולמגוון רחב של מטרות. בואו לחקור את סוגי בדיקות ה-ETL והיכן ומתי כדאי להשתמש בהן.
1. בדיקת אימות נתוני מקור
חֲשִׁיבוּת:
בדיקות אימות נתוני מקור מבטיחות שנתוני המקור איכותיים ועקביים לפני חילוץם לצורך טרנספורמציה.
מה זה בודק:
- האם הנתונים עומדים בכללים העסקיים?
- האם סוגי הנתונים והפורמטים תואמים את הציפיות?
- האם הנתונים נכנסים לטווחים חוקיים?
- האם יש ערכים אפסיים או חסרים במקומות בלתי צפויים?
2. בדיקת מקור לתיאום נתונים יעד
חֲשִׁיבוּת:
סוג זה של בדיקה מאמת האם כל הנתונים ממקור מסוים מופקים, עוברים טרנספורמציה וטעונים למערכת היעד.
מה זה בודק:
- האם נתונים אבדו במהלך תהליך ה-ETL?
- האם הוכפלו נתונים במהלך תהליך ה-ETL?
3. בדיקת טרנספורמציה של נתונים
חֲשִׁיבוּת:
שינויי נתונים יכולים לכלול הרבה דברים שונים, כמו שינויי פורמט, חישובים, צבירה וכו'. בדיקת טרנספורמציה של נתונים בודקת אם השינויים התרחשו כמתוכנן.
מה זה בודק:
- האם הנתונים כצפוי לאחר טרנספורמציות?
- האם ההיגיון העסקי יושם כהלכה במהלך טרנספורמציות?
- האם חישובים שבוצעו במהלך הטרנספורמציה הניבו את הפלט הנכון?
4. בדיקת אימות נתונים
חֲשִׁיבוּת:
בודק האם הנתונים הסופיים תואמים לדרישות העסקיות לאחר שהשתנו.
מה זה בודק:
- האם עומדים בתקני איכות הנתונים (כלומר, דיוק, שלמות)?
- האם מקפידים על כללי העסק?
5. בדיקת תקינות התייחסות ETL
חֲשִׁיבוּת:
מאמת שקשרים בין טבלאות בנתוני המקור שוחזרו נאמנה בנתוני היעד.
מה זה בודק:
- האם מפתחות זרים בנתונים תואמים את המפתחות הראשיים המתאימים להם?
- האם יחסים בטבלת ילדים והורים נשמרים לאחר ETL?
6. בדיקת אינטגרציה
חֲשִׁיבוּת:
מבחני אינטגרציה מאמתים אם תהליך ה-ETL משתלב ומתפקד בתוך מערכת האקולוגית הגדולה יותר של הנתונים.
מה זה בודק:
- האם זרימות הנתונים מקצה לקצה עובדות בצורה חלקה?
- עד כמה תהליך ה-ETL מקיים אינטראקציה עם המערכות האחרות, כגון המקור, היעד או יישומים אחרים במורד הזרם המסתמכים על הנתונים?
7. בדיקת ביצועים
חֲשִׁיבוּת:
בדיקת ביצועים של ETL מעריכה עד כמה יעיל תהליך ה-ETL כאשר הוא מופעל בכפייה, כגון עומס רב.
מה זה בודק:
- האם זמן העיבוד של ETL עומד בדרישות העסקיות או בנצ'מרקים?
- האם תהליך ה-ETL יכול להתרחב בתגובה להגדלת נפחי הנתונים?
- האם לתהליך ETL יש אילוצי משאבים או צווארי בקבוק שיש לטפל בהם?
8. בדיקה פונקציונלית
חֲשִׁיבוּת:
בדיקה פונקציונלית מאמתת האם תהליך ה-ETL עומד בדרישות הפרויקט מנקודת המבט של המשתמש.
מה זה בודק:
- האם התפוקות מתאימות לדרישות העסקיות המוצהרות?
- האם דוחות מייצרים תוצאות מדויקות?
- האם לוחות מחוונים מציגים נתונים צפויים?
9. בדיקת רגרסיה
חֲשִׁיבוּת:
תהליכי ETL הם מורכבים ביותר, עם הרבה נתונים הקשורים זה בזה. אפילו שינויים קטנים בתהליך יכולים להשפיע על הפלט במקור. בדיקת רגרסיה חיונית לזיהוי התוצאות הבלתי צפויות הללו.
מה זה בודק:
- האם שינויים בקוד או בנתונים הבסיסיים גורמים לפתע להשפעות שליליות?
- האם לשינויים הייתה ההשפעה הרצויה על שיפור תהליך ה-ETL?
ראוי לציין שאנו יכולים לכלול את בדיקת יחידות ברשימה זו. עם זאת, במקום זאת, כללנו את החלקים המרכיבים שבדיקת יחידה תכסה, כגון בדיקת אימות מקור, בדיקת התאמה בין מקור למטרה וכן הלאה.
8 שלבים של בדיקת ETL עם
8 עצות מומחים להצלחה
בסדר, עכשיו כשאתה מבין את סוגי האימות השונים בבדיקת ETL, הגיע הזמן לחבר את הכל ביחד. בדיקות ETL מבוצעות בדרך כלל בגישה רב-שלבית, אותה נציג להלן.
#1. איסוף דרישות עסקיות
השלב הראשון של כל תהליך בדיקה כולל איסוף דרישות. לבודקים חייב להיות קונצנזוס לגבי מה שתהליך ה-ETL אמור לספק. כמה שאלות שצריך לענות עליהן בשלב מוקדם זה הן דברים כמו:
- כיצד ישמשו את הנתונים?
- אילו פורמטי פלט נדרשים?
- מהן הציפיות לביצועים?
- אילו תקנות, חוקים או מדיניות החברה מסדירים את השימוש בנתונים?
טיפ מומחה:
בעוד שעמידה בדרישות היא חובה, בודקי ETL צריכים להשתמש בידע ובמומחיות שלהם כדי לחפש באופן יזום בעיות פוטנציאליות, חוסר עקביות או שגיאות בשלב מוקדם של התהליך. זה הרבה יותר קל והרבה פחות זמן לזהות ולחסל בעיות מוקדם.
#2. זיהוי ואימות מקורות נתונים
ETL עוסקת במשיכת נתונים ממקורות נתונים שונים, כגון כלי ERP או CRM, יישומים, מסדי נתונים אחרים, גיליונות אלקטרוניים וכן הלאה. על הבודקים לאשר שהנתונים הנדרשים נגישים, בנויים כהלכה ובאיכות מספקת לשימוש כמתוכנן.
טיפ מומחה:
נתוני מקור במערכות בעולם האמיתי הם בדרך כלל מבולגנים. הפקת דוחות יסודיים של פרופיל נתונים היא המפתח בשלב זה כדי להבטיח שאתה מזהה ערכים חסרים, בעיות פורמט, חריגות וחוסר עקביות אחרות שברצונך להרחיק מהיגיון הטרנספורמציה בהמשך הקו.
#3. כתוב מקרי מבחן
עם דרישות עסקיות ודוחות פרופיל נתונים ביד, הגיע הזמן לבנות את מקרי הבדיקה הדרושים לך כדי לאמת את תהליך ה-ETL. מקרי בדיקה צריכים לכלול בדיקות פונקציונליות, כמו גם מקרי קצה וכל אזור שזיהית כבעל סיכון גבוה לכשל.
טיפ מומחה:
בדיקת טרנספורמציות בודדות היא טובה, אבל בניית מקרי בדיקה שמבינים כיצד הנתונים מושפעים כשהם מועברים דרך כל צינור ה-ETL היא טובה יותר.
#4. ביצוע מקרי בדיקה
עכשיו הגיע הזמן ליישם את מקרי הבדיקה שלך. על הבודקים לעשות כמיטב יכולתם כדי לדמות תנאים אמיתיים או, במידת האפשר, להשתמש בתנאים אמיתיים.
טיפ מומחה:
כלי בדיקת אוטומציה של ETL חיוניים כאן. היכולת לייצר בדיקות עקביות וניתנות לשחזור חוסכת כמות עצומה של זמן ומאמץ. יתרה מכך, בדיקת ETL היא דרישה מתמדת כאשר מקורות הנתונים מתעדכנים או מבוצעים שינויים בתהליך ה-ETL עצמו.
#5. הפקת דוחות
לאחר ביצוע הבדיקות שלך, עליך לתעד נאמנה את הממצאים שלך. רשום את התוצאות שלך, וכלול:
- הצלחות
- כשלים
- חריגות מהציפיות
- אילו תיקונים או שינויים יש לבצע
דוחות אלה יעשו הרבה יותר מאשר רק לאשר את תקינות המערכת שלך. הם גם יספקו את לוח הזמנים עבור כל התיקונים שאתה צריך לבצע תוך מתן מידע חיוני שנדרש כדי לייעל את תהליך ה-ETL.
טיפ מומחה:
הדוחות מיועדים לכולם, כולל בעלי עניין לא טכניים. השתדלו לצמצם ז'רגון ומושגים טכניים מדי והשתמשו בסיכומים חזותיים כמו גרפים, תרשימים ועוד כדי להסביר את התהליך.
#6. בדיקה חוזרת לאיתור באגים ופגמים
בשלב הבא, עליך לבדוק שבאגים ופגמים שהתגלו במהלך ביצוע הבדיקה נפתרו. בנוסף, עליך לאשר שכל השינויים שיושמו במהלך תהליך זה לא הולידו בעיות חדשות.
טיפ מומחה:
בדיקת רגרסיה היא חיונית בשלב זה מכיוון שתהליך ה-ETL מורכב ומקושר זה לזה. תיקון אחד יכול לגרום להשלכות לא מכוונות ובלתי צפויות לחלוטין על פני תהליך ה-ETL.
#7. דוחות סופיים
דוחות סופיים מספקים סיכום מפורט של תהליך בדיקת ETL. הדגש תחומי הצלחה וכל תחום הדורש עבודה נוספת. לבסוף, מסור פסק דין כולל על האיכות והאמינות של נתוני ה-ETL.
טיפ מומחה:
הדו"ח הסופי שלך הוא לא רק שמירת תיעוד. דוחות בדיקה כתובים היטב ומובנים היטב יהפכו לחלק מתיעוד הייצור ויסייעו להבטיח שתהליך ה-ETL ישתפר ומוטב כל הזמן.
#8. סגירת הדוחות
לבסוף, לאחר שהדוחות נמסרו והובנו על ידי בעלי העניין השונים הרלוונטיים, יש לקבלם רשמית. דוחות צריכים לתקשר תוכנית ברורה לכל פריט שיש לפתור או פעולות נוספות שיש לנקוט.
טיפ מומחה:
בעוד שסגירת הדוחות היא סימן חזק שתהליך ה-ETL הגיע לרמה מקובלת, עליך לזכור שהעבודה הזו אף פעם לא באמת מתבצעת. שיפור מתמיד ותגובה לשינויים בנתוני מקור, בחומרה, או אפילו בחוקים עסקיים מתפתחים פירושם שכל קבלה היא רק אבן דרך בתהליך מתמשך.
חלץ יתרונות בדיקת עומס טרנספורמציה
תהליך בדיקת ETL מקיף חיוני עבור צוותים ומוצרים המסתמכים על ניתוח נתונים. בוא נסתכל על היתרונות שאתה יכול לפתוח כאשר אתה מתחייב לגישת בדיקות ETL.
1. דיוק ותקינות הנתונים
תפיסת הליבה של אימות ETL היא להבטיח שאתה מקבל נתונים נקיים ואמינים למחסן הנתונים שלך. גישת בדיקת ה-ETL הנכונה פירושה:
- אתה לא מאבד נתונים במהלך החילוץ
- השינויים שלך אינם מכילים שגיאות
- הנתונים מגיעים למערכת היעד כפי שהתכוונת.
2. חיסכון בזמן וכסף
בדיקת ETL של מחסן נתונים חשובה מכיוון שהיא תופסת שגיאות מוקדם. זה הרבה יותר רצוי לזהות ולחסל בעיות נתונים מוקדם מאשר לתקן בעיות כשהסוס ברח מהאורווה. לפי גרטנר, נתונים באיכות ירודה עולים לצוותים בממוצע 13 מיליון דולר בכל שנה . התחל בבדיקת ETL מוקדם, ותחסוך זמן וכסף.
3. ביצועים
תהליכי ETL גרועים יכולים להפריע למערכות הנתונים שלך ולהפחית את איכות הניתוח, הדיווח וקבלת ההחלטות שלך. תהליך בדיקת ETL טוב עוזר לשמור אותך על המסלול על ידי זיהוי צווארי בקבוק של נתונים ותחומים אחרים שזקוקים לשיפור.
4. ציות
ישנם כללי ניהול נתונים נוקשים עבור מוסדות פיננסיים וספקי שירותי בריאות. אי טיפול וניהול נכון של הנתונים עלול להוביל לביטול רישיונות או קנסות כבדים. בדיקות ETL עוזרות להבטיח שאתה נשאר בגבולות התאימות ולהגן על מידע רגיש.
5. קבלת החלטות טובה יותר
ככל שהנתונים שלך מדויקים ואמינים יותר, כך תוכל להיות בטוח יותר לגבי החלטות מונעות נתונים. בדיקות ETL מבטיחות שאתה יכול לסמוך על התוכן במחסן הנתונים שלך כדי לספק את התובנות שאתה צריך כדי לבצע את הצעדים הנכונים.
אתגרים הקשורים לבדיקת ETL
הבטחת תקינות צינור הנתונים שלך היא חיונית, אך היא מלווה בכמה מורכבויות. בואו נחקור את האתגרים הקשורים לבדיקות איכות נתונים מוצקות של ETL.
1. נפח ומורכבות נתונים
תהליך בדיקת ETL טוב פירושו התמודדות עם כמויות גדולות של סוגים שונים של נתונים, המשתנים בין מובנים לבלתי מובנים. וריאציה זו של נתונים יכולה להפוך במהירות למורכבת וקשה לניהול.
2. תלות מערכת המקור
כפי שתיארנו לעיל, בדיקת ETL עוסקת בהבטחת צינור חלק ממקור אל יעד. עם זאת, איכות הפלט תלויה במידה רבה באיכות הקלט. שינויים בסכימת פלט המקור, בפורמט או באיכות יכולים לגרום לכשלים בבדיקת ETL שלא תמיד קל לאבחן.
3. מורכבויות טרנספורמציה
בניית ההיגיון עבור טרנספורמציות נתונים היא משימה מומחה. יישום חוקים עסקיים וניקוי או עיצוב מחדש של נתונים הם מורכבים, ולא תמיד קל לאמת את איכות הטרנספורמציות הללו.
4. דרישות הסטה
כל הבודקים יודעים את הכאב של דרישות עסקיות המתפתחות במהירות. תהליך ETL הוא מרחב דינמי, וכך גם בדיקת ETL. כאשר התפקידים העסקיים מתעדכנים ומשתנים, על הבודקים להתאים מקרי בדיקה ולהבטיח ביצועי מסד נתונים אופטימליים.
5. מגבלות סביבת בדיקה
הפעלת סביבת ייצור בקנה מידה מלא לבדיקת ETL היא מורכבת ויקרה. עם זאת, סביבות בדיקה בקנה מידה קטן יותר לא תמיד יספקו אימות אמיתי מכיוון שהן אינן משכפלות את האופן שבו טיפול בנפחי נתונים עצומים עלול לגרום לצווארי בקבוק בביצועים.
טיפים ושיטות עבודה מומלצות של ETL
לבדיקת ETL לוקח זמן להשתלט. הנה כמה טיפים שיעזרו לך בדרך.
#1. בדיקות מתמשכות
בדיקת ETL היא לא דבר חד-פעמי. זוהי תחזית להבטיח נתונים באיכות טובה שעליך לבצע ולנטר ברציפות. בודק ETL QA הוא עבודה במשרה מלאה בחברות המסתמכות על כלי בינה עסקית מסיבה כלשהי.
#2. אף בודק ETL אינו אי
בעוד שבדיקות ETL נוקטות בגישת קופסה שחורה, מהנדסי QA של ETL צריכים לעבוד עם בעלי עניין, מנהלי מסד נתונים והמפתחים שבונים את לוגיקה של ETL אם הם רוצים לתכנן בדיקות משמעותיות שיאמתו באמת את תהליך ה-ETL.
#3. תיעוד מוצק הוא קריטי.
תיעוד קולי ומפורט, כולל מיפוי מקור למטרה ורישום של שושלת נתונים, חיוניים לאיתור היכן הופיעו שגיאות בצנרת הנתונים.
#4. אוטומציה ככל האפשר
זו אולי הנקודה החשובה ביותר. בדיקת ETL מקיפה היא עתירת משאבים. זה גם תהליך מתמשך, מה שאומר שהוא דורש הרבה מאמץ ידני במרווחי זמן קבועים. ככזה, בדיקת ETL היא עבודה מושלמת עבור תוכנות אוטומציה לבדיקות וכלי RPA.
כלי בדיקת האוטומציה הטובים ביותר של ETL
זה צריך להיות ברור עד עכשיו שלבדיקות אוטומציה של ETL יש יתרון משמעותי עבור צוותי בדיקה במונחים של הפקת המרב מהמשאבים שלך.
למרבה המזל, ישנם מספר כלי בדיקת ETL איכותיים בשוק. לכל כלי יש יתרונות וחסרונות משלו, עם תכונות ופונקציונליות שיתאימו לדרישות מגוונות.
ההחלטה על הכלי הנכון תלויה בכמה גורמים שונים, כולל:
- המורכבות של תהליך ה-ETL וההיגיון העסקי שלך
- נפח הנתונים שאתה מעביר
- נוכחות או ריכוז של נתונים לא מובנים בתהליך ה-ETL שלך
- מיומנות טכנית ומערך מיומנויות של הבודקים שלך
- התקציב שלך.
בואו נסתכל על חמשת כלי בדיקת ה-ETL המובילים.
#5. QuerySurge
QuerySurge הוא כלי בדיקת ETL מבוסס מנוי עם דגש על בדיקות מתמשכות. הוא תומך בשילובי מסדי נתונים של מקור ומסדי נתונים, מציע יכולות אוטומציה חזקות ובנוי לצרכי אחסון נתונים גדולים ומורכבים.
ממשק המשתמש הוא תענוג לשימוש, ויכולות הדיווח שלו מצוינות. עם זאת, חלק מהמשתמשים קוננו על התמחור היקר והאטום של QuerySurge, בעוד שאחרים מתחו ביקורת על חוסר הידידותיות למשתמש ועקומת הלמידה התלולה עבור משתמשים חסרי ניסיון.
#4. iCEDQ
iCEDQ הוא כלי איכותי לבדיקת נתונים וניטור איכות נתונים. הוא מציע בדיקות מבוססות כללים וזיהוי שגיאות מעניין בעזרת ML. מעקב, דיווח והדמיה הם חליפות חזקות במיוחד עבור iCEDQ, מה שהופך אותו לכלי טוב עבור חברות עם ציות קריטי לנתונים וצרכים רגולטוריים.
עם זאת, יישום הכלי בנופי ETL מורכבים הוא אחד החסרונות הבולטים של iCEDQ. בנוסף, ממשק המשתמש די מורכב ולא יתאים לצוותים פחות טכניים.
#3. RightData
RightData הוא כלי ידידותי למשתמש המתגאה ביכולות חזקות ללא קוד הן לבדיקת ETL והן לאימות נתונים. הכלי סופר גמיש ועובד על פני מסדי נתונים שונים ומחסני נתונים בענן. עם מגוון תבניות בדיקה מובנות מראש, יכולות ויזואליזציה מעולות ושילוב חלק עם כלי זרימת עבודה, ברור לראות מדוע RightData צברה פופולריות בשנים האחרונות.
עם זאת, בעוד ל-RightData יש הרבה מאפיינים רצויים, זה יכול להיות יקר אם אתה צריך לבדוק הרבה תהליכי ETL. למרות שהוא מבוסס על מנוי, המחירים יכולים להסלים במהירות עם רמות גבוהות של שימוש בנתונים ותכונות נוספות. בהשוואה למודל התמחור השטוח הצפוי של ZAPTEST ורישיונות בלתי מוגבלים, נראה כי הגישה של RightData מענישה חברות צומחות או מגדילות.
#2. EVAL גדול
BiG EVAL היא בחירה מצוינת עבור מערכות ETL מורכבות והטמעות מחסנים מדור קודם. הוא משתמש באימות נתונים מבוסס כללים ויש לו יכולות פרופיל נתונים רב עוצמה, מה שהופך אותו לבחירה טובה עבור בדיקות ETL. BiG EVAL גם מספקת למשתמשים אפשרויות אוטומציה נהדרות לעיצוב ותזמון בדיקות, ובשילוב עם יכולות דיווח והדמיה מצוינות, היא נמצאת שם למעלה עם הכלים המקיפים ביותר לבדיקת ETL.
עם זאת, הטמעת BiG EVAL היא עבודה גדולה עוד יותר. בהשוואה לכלים ללא קוד כמו ZAPTEST, הממשק יכול להיראות קצת ישן. חשוב לציין שבדיקת ETL היא רק אחד ממקרי השימוש של BiG EVAL, כך שהתמחור המבוסס על רישיון עשוי להוכיח עצום עבור צוותים מסוימים אם אתה משלם עבור תכונות ופונקציות שאינך זקוק לה לחלוטין.
#1. ZAPTEST: הבחירה מספר 1 לבדיקת ETL
בעוד ש- ZAPTEST אינו כלי ייעודי לבדיקת ETL, הוא מציע את הגמישות והמדרגיות לסייע בכמה מהמשימות המרכיבות גישת בדיקת ETL יסודית.
כפי שניתן לראות מהסעיף של בדיקות ETL מסוגים שונים לעיל, בדיקת תהליך ה-ETL דורשת אימות נתונים, אינטגרציה, ביצועים, פונקציונליות ובדיקות רגרסיה. ZAPTEST יכול לעשות את כל זה ועוד. הכלים שלנו בדיקות מקצה לקצה ויכולות בדיקת מטא נתונים הן תכונות מפתח להבטחת הניתוח והבינה העסקית שלך עדכניים ומוכנים לספק תוצאות וערך.
ZAPTEST מגיע גם עם אחד מכלי ה-RPA הטובים ביותר בשוק . בהקשר של בדיקות ETL, RPA יכול לספק ערך רציני על ידי הפקת נתוני בדיקה מציאותיים, אוטומציה של משימות ידניות שחוזרות על עצמן, ועזרה לך להציג את הבדיקות המתמשכות שאתה צריך עבור תהליך ETL איתן.
עם היכולות ללא קוד של ZAPTET, יצירת בדיקות במהירות הבזק ושילוב חלק עם כלים ארגוניים אחרים, זהו חנות אחת לבדיקות ETL אוטומטיות ועוד הרבה, הרבה יותר.
מחשבות אחרונות
בדיקת עומס טרנספורמציה של חילוץ היא כמו הקמת מחלקת בקרת איכות עבור מחסן הנתונים שלך. זה לא מודאג רק אם הנתונים הועברו ממקור ליעד; זה גם על להבטיח שהוא הגיע שלם וכצפוי.
כשזה מגיע למשבר, אם יש לך נתונים גרועים, בסופו של דבר תקבל החלטות מוטעות. בדיקת ETL נכונה היא השקעה בשלמות של כל מערכת האקולוגית של הנתונים שלך. עם זאת, עבור עסקים רבים, הזמן וההוצאות הכרוכות בבדיקת ETL הם משהו שהם מתקשים להרשות לעצמם.
אוטומציה של בדיקות ETL עוזרת לך לבדוק במהירות וביעילות רבה יותר תוך חיסכון בכסף לטווח הארוך. הגדלת כיסוי הבדיקות ויכולות בדיקת רגרסיה יכולה לעזור לשפר את שלמות הנתונים שלך מכיוון שאתה יכול לבדוק בתדירות גבוהה בהרבה מאשר אם היית תקוע עם בדיקה ידנית.
יתרה מכך, שימוש בכלי בדיקת אוטומציה של ETL מפחית טעויות אנוש תוך שחרור בודקים למשימות יצירתיות יותר או מונחות ערך. אימוץ אוטומציה של בדיקות וכלי RPA כמו ZAPTEST היא החלטה אחת שלא תצטרכו להפעיל אותה דרך כלי המודיעין העסקי שלכם.
