Az Extract Transform Load tesztelés – leggyakrabban ETL-tesztelésnek nevezik – kritikus eszköz a modern üzleti intelligencia és adatelemzés világában.
A csapatoknak adatokat kell gyűjteniük a különböző forrásokból, hogy azokat adattárházakban tárolhassák vagy előkészíthessék az üzleti intelligencia eszközeik számára, hogy segítsék a minőségi döntéshozatalt vagy a betekintést. Az ETL-tesztelés segít biztosítani, hogy a folyamatok, az adatok és a meglátások megfeleljenek a követelményeknek, és készen álljanak az üzleti tevékenység támogatására.
Vizsgáljuk meg, hogy mi az Extract Transform Load tesztelés és hogyan működik, mielőtt megosztanánk néhány különböző megközelítést és eszközt, amelyeket az ETL teszteléshez használhat.
Mi az Extract-Transform-Load,
és hogyan működik?
Az extrakció-transzformálás-töltés (ETL) az adattárházak és az analitika egyik legfontosabb fogalma. Az ETL valójában az adatok több forrásból történő összegyűjtésének és központosításának folyamatát írja le egy adattárházban vagy adathalmazban.
Bontsuk az ETL-folyamatot alkotóelemeire, hogy jobban megértsük.
1. Kivonat:
Az adatok különböző forrásokból származnak. Ezek a források lehetnek meglévő adatbázisok, ERP- vagy CRM-alkalmazások, táblázatok, webes szolgáltatások vagy különböző fájlok.
2. Átalakítás:
Az adatok kinyerése után át kell alakítania azokat, hogy alkalmasak legyenek tárolásra vagy elemzésre. A folyamat magában foglalhatja az adatok tisztítását és normalizálását, valamint megfelelő formátumba való átalakítását.
3. Terhelés:
A folyamat utolsó része az adatok betöltése a célrendszerbe. Ez a célrendszer lehet egy adattárház, adathalmaz vagy más adattár.
Bár az ETL már az 1970-es évek óta létezik, az utóbbi időben egyre nagyobb jelentőséget kapott, mivel az üzleti közösségek egyre jobban támaszkodnak a felhőalapú rendszerekre, a valós idejű adatokra, az analitikára és az ML/AI eszközökre.
Mi az az ETL tesztelés?
Az ETL-tesztelés az adatfeldolgozási tesztelés egy olyan típusa, amely ellenőrzi, hogy az egyik forrásból gyűjtött adatokat pontosan továbbították-e a célállomásra. Amint fentebb olvasható, az adatok kinyerése után azokat az üzleti követelményeknek megfelelően kell átalakítani. Ez az átalakítás időnként problémákhoz vezethet az adatokkal. Az ETL tesztelési megközelítés segít biztosítani az adatok megbízhatóságát és pontosságát.
Az ETL-tesztelés egyfajta fekete dobozos tesztelés, mivel a bemenetek és a kimenetek összehasonlításával validálja a csere-, transzformációs és betöltési folyamatot. Valójában arra összpontosít, hogy a rendszer mit tesz a különböző bemenetekre adott válaszként, nem pedig arra, hogy hogyan éri el ezeket az eredményeket. Bizonyos helyzetekben azonban a tesztelők megnézik, mi történik a dobozon belül, különösen akkor, ha váratlan forgatókönyvek lépnek fel.
Hogyan alakítja át a kivonatot
terheléses tesztelés működik?
Az ETL-tesztelés működését a legegyszerűbben úgy lehet elmagyarázni, ha az alkotóelemeire bontjuk: kivonatolás, átalakítás és betöltés. Innen megértheti az ETL-érvényesítés különböző elemeit, mielőtt még részletesebben lebontanánk a szakaszokat.
1. Kivonat
Az ETL-tesztelés igazolja, hogy a forrásból származó adatok pontosak és hibamentesek. Ez a folyamat magában foglalja az alapértékek pontosságának ellenőrzését és az adatok teljességének biztosítását.
A folyamat egy másik része az adatprofilozás. Ez a folyamat a forrásadatok szerkezetének, tartalmának és minőségének megértéséből áll. Ennek lényege, hogy feltárja az esetleges anomáliákat, következetlenségeket vagy potenciális térképezési problémákat.
2. Átalakítás
A folyamat következő része az adattranszformációs szabályok szigorú betartását vizsgálja. Az egyik fő megközelítés itt az átalakítási logika tesztelése a szabályozások, törvények és egyéb üzleti szabályok alapján.
A tipikus tesztek közé tartozik annak ellenőrzése, hogy az adatok az elvárt formátumba konvertálódnak-e, hogy a számítások pontosak-e, és annak ellenőrzése, hogy a keresések összekapcsolják-e az elemeket az adathalmazok között.
Az adatok minősége is figyelembe kell venni. A tesztelőknek meg kell találniuk és el kell távolítaniuk a formázási ellentmondásokat és duplikációkat, valamint fel kell oldaniuk az ellentmondásos adatokat az adattisztítási folyamatok alkalmazása során.
Végül az általános teljesítményt is teszteljük, hogy megtudjuk, hogyan befolyásolja az ETL-folyamatot a nagy mennyiségű adat.
3. Terhelés
Végül, amikor az adatok betöltődnek az adattárházba, az adattóba vagy más végső célpontba, a tesztelőknek ellenőrizniük kell, hogy az adatok teljesek, pontosak és a megfelelő formátumban vannak-e bemutatva.
Az összehasonlítások lefutnak annak ellenőrzésére, hogy a forrás, az előkészítő terület és a célpontok közötti útvonalon nem veszett-e el vagy sérült-e adat.
Végezetül az ellenőrzési nyomvonalakat is megvizsgálják, hogy a folyamat nyomon követi-e az ETL-folyamat során bekövetkező változásokat, és ellenőrzik, hogy az előzmények és a metaadatok jelen vannak-e.
A fenti szakasznak alapvető áttekintést kell adnia arról, hogy az ETL-adatminőségi ellenőrzések hogyan történnek. Megjegyzi, hogy az adatátvitel minden egyes szakaszában történnek tesztek, mert ez a legjobb módja az egyes problémák azonosításának és megoldásának.
Az ETL-tesztelési koncepciók mélyebb megértéséhez azonban meg kell vizsgálnia az ETL-tesztelés különböző típusait és az alkalmazásuk szakaszait. A következő két szakasz tartalmazza ezeket az információkat, és segít abban, hogy teljes képet kapjon a szükséges információkról.
Az ETL tesztelés különböző típusai
Az ETL-tesztelésben sokféle validáció létezik. Ezeket különböző forgatókönyvekben és sokféle céllal használják. Vizsgáljuk meg az ETL-tesztelés típusait, valamint azt, hogy hol és mikor érdemes használni őket.
1. Forrásadatok érvényesítési tesztelése
Jelentősége:
A forrásadatok validálásának tesztelése biztosítja, hogy a forrásadatok jó minőségűek és konzisztensek legyenek, mielőtt az adatokat kivonják az átalakításhoz.
Mit ellenőriz:
- Az adatok megfelelnek az üzleti szabályoknak?
- Az adattípusok és -formátumok megfelelnek az elvárásoknak?
- Az adatok az érvényes tartományokba esnek?
- Vannak null vagy hiányzó értékek váratlan helyeken?
2. A forrás és a céladatok egyeztetésének tesztelése
Jelentősége:
Ez a fajta tesztelés azt ellenőrzi, hogy egy adott forrásból minden adatot kivontak-e, átalakítottak-e és betöltöttek-e a célrendszerbe.
Mit ellenőriz:
- Vesztek el adatok az ETL-folyamat során?
- Az ETL-folyamat során megkettőződtek az adatok?
3. Adattranszformációs tesztelés
Jelentősége:
Az adattranszformációk sokféle dolgot tartalmazhatnak, például formátumváltozásokat, számításokat, aggregációkat és így tovább. Az adattranszformáció tesztelése azt ellenőrzi, hogy az átalakítások a tervezett módon történtek-e.
Mit ellenőriz:
- A transzformációk után az adatok megfelelnek a várakozásoknak?
- Az üzleti logika megfelelően lett-e implementálva az átalakítások során?
- Az átalakítás során elvégzett számítások helyes kimenetet eredményeztek-e?
4. Adatérvényesítési tesztelés
Jelentősége:
Azt vizsgálja, hogy a végleges adatok megfelelnek-e az üzleti követelményeknek, miután átalakították őket.
Mit ellenőriz:
- Teljesülnek-e az adatminőségi előírások (pl. pontosság, teljesség)?
- Követik-e az üzleti szabályokat?
5. ETL referenciális integritás tesztelése
Jelentősége:
Igazolja, hogy a forrásadatokban lévő táblák közötti kapcsolatok hűen reprodukálódtak a céladatokban.
Mit ellenőriz:
- Az adatokban lévő idegen kulcsok megegyeznek a hozzájuk tartozó elsődleges kulcsokkal?
- A gyermek és szülő táblák kapcsolatai az ETL után is fennmaradnak?
6. Integrációs tesztelés
Jelentősége:
Az integrációs tesztek igazolják, hogy az ETL-folyamat integrálódik-e és működik-e a nagyobb adatökoszisztémában.
Mit ellenőriz:
- A végponttól végpontig tartó adatáramlás zökkenőmentesen működik?
- Mennyire jól működik együtt az ETL-folyamat a többi rendszerrel, például a forrás-, a cél- vagy más, az adatokra támaszkodó downstream alkalmazásokkal?
7. Teljesítménytesztelés
Jelentősége:
Az ETL-teljesítménytesztelés azt értékeli, hogy az ETL-folyamat mennyire hatékony, amikor nagy terhelésnek van kitéve, például nagy terhelésnek.
Mit ellenőriz:
- Az ETL-feldolgozási idő megfelel az üzleti követelményeknek vagy a benchmarkoknak?
- Tud-e az ETL-folyamat skálázódni a növekvő adatmennyiségre reagálva?
- Vannak-e az ETL-folyamatnak olyan erőforrás-korlátozásai vagy szűk keresztmetszetei, amelyeket kezelni kell?
8. Funkcionális tesztelés
Jelentősége:
A funkcionális tesztelés azt igazolja, hogy az ETL-folyamat megfelel-e a projekt követelményeinek a felhasználó szemszögéből.
Mit ellenőriz:
- A kimenetek összhangban vannak a megadott üzleti követelményekkel?
- A jelentések pontos eredményeket generálnak?
- A műszerfalak mutatják a várt adatokat?
9. Regressziós tesztelés
Jelentősége:
Az ETL-folyamatok rendkívül összetettek, sok egymással összefüggő adatot tartalmaznak. A folyamatban bekövetkező apró változások is befolyásolhatják a forrásnál keletkező kimenetet. A regressziós tesztelés elengedhetetlen az ilyen váratlan eredmények azonosításához.
Mit ellenőriz:
- A kódban vagy a mögöttes adatokban bekövetkezett változások hirtelen káros hatásokat okoznak?
- A változtatások meghozták a kívánt hatást az ETL-folyamat javítására?
Érdemes megjegyezni, hogy a Unit tesztelést is felvehetnénk erre a listára. Ehelyett azonban azokat az alkotóelemeket vettük fel, amelyekre a Unit tesztelés kiterjedne, mint például a forrás érvényesítésének tesztelése, a forrás és a céladatok egyeztetésének tesztelése és így tovább.
Az ETL tesztelés 8 szakasza
8 szakértői tipp a sikerhez
Oké, most, hogy megértette az ETL-tesztelés különböző validálási típusait, itt az ideje, hogy mindezt összerakja. Az ETL-tesztelés általában többlépcsős megközelítéssel történik, amelyet az alábbiakban mutatunk be.
#1. Üzleti követelmények összegyűjtése
A tesztelési folyamat első szakasza a követelmények összegyűjtése. A tesztelőknek konszenzusra kell jutniuk arról, hogy az ETL-folyamatnak mit kell nyújtania. Néhány kérdés, amelyre már ebben a korai szakaszban választ kell adni, a következő:
- Hogyan fogják felhasználni az adatokat?
- Milyen kimeneti formátumokra van szükség?
- Mik a teljesítményelvárások?
- Milyen előírások, törvények vagy vállalati irányelvek szabályozzák az adatok felhasználását?
Szakértői tipp:
Bár a követelmények betartása elengedhetetlen, az ETL-tesztelőknek tudásukat és szakértelmüket arra kell használniuk, hogy proaktívan keressék a lehetséges problémákat, ellentmondásokat vagy hibákat a folyamat korai szakaszában. Sokkal egyszerűbb és sokkal kevésbé időigényes a problémák korai felismerése és kiküszöbölése.
#2. Adatforrások azonosítása és hitelesítése
Az ETL az adatok különböző adatforrásokból, például ERP- vagy CRM-eszközökből, alkalmazásokból, más adatbázisokból, táblázatokból és így tovább, történő kinyeréséről szól. A tesztelőknek meg kell erősíteniük, hogy a szükséges adatok elérhetők, megfelelően strukturáltak és elég jó minőségűek a rendeltetésszerű használathoz.
Szakértői tipp:
A valós rendszerek forrásadatai jellemzően rendezetlenek. Az alapos adatprofil-jelentések készítése kulcsfontosságú ebben a szakaszban, hogy biztosítsa a hiányzó értékek, a formátumproblémák, az anomáliák és egyéb következetlenségek azonosítását, amelyeket a későbbiekben ki akar tartani a transzformációs logikából.
#3. Tesztek írása
Az üzleti követelmények és az adatprofil-jelentések birtokában itt az ideje, hogy elkészítse az ETL-folyamat ellenőrzéséhez szükséges teszteseteket. A teszteseteknek tartalmazniuk kell a funkcionális teszteket, valamint az éles eseteket és minden olyan területet, amelyet magas hibakockázatúnak ítélt meg.
Szakértői tipp:
Az egyes transzformációk tesztelése jó, de jobb, ha olyan teszteseteket készítünk, amelyek megértik, hogyan hatnak az adatokra, ahogyan azok a teljes ETL-csatornán keresztül továbbításra kerülnek.
#4. Tesztes esetek végrehajtása
Most itt az ideje, hogy alkalmazza a teszteseteket. A tesztelőknek mindent meg kell tenniük, hogy szimulálják a valós körülményeket, vagy ahol lehetséges, valós körülményeket használjanak.
Szakértői tipp:
Az ETL automatizálási tesztelési eszközök itt elengedhetetlenek. Ha konzisztens és reprodukálható teszteket tudunk készíteni, azzal rengeteg időt és energiát takaríthatunk meg. Ráadásul az ETL-tesztelés folyamatos követelmény, mivel az adatforrások frissülnek, vagy magának az ETL-folyamatnak a módosítása történik.
#5. Jelentések készítése
Miután elvégezte a teszteket, hűen dokumentálnia kell a megállapításait. Jegyezd fel az eredményeidet, és írd bele:
- Sikerek
- Hibák
- Az elvárásoktól való eltérések
- Milyen javításokat vagy változtatásokat kell végrehajtani
Ezek a jelentések sokkal többet tesznek annál, minthogy megerősítik a rendszer egészségi állapotát. Az ETL-folyamat optimalizálásához szükséges létfontosságú információk biztosítása mellett a szükséges javítások ütemezését is biztosítják.
Szakértői tipp:
A jelentések mindenkinek szólnak, beleértve a nem technikai érdekelteket is. Törekedjen a szakzsargon és a túlságosan technikai fogalmak csökkentésére, és használjon vizuális összefoglalókat, például grafikonokat, diagramokat stb. a folyamat magyarázatához.
#6. Hibák és hibák ismételt tesztelése
Ezután ellenőrizni kell, hogy a tesztvégrehajtás során észlelt hibák és hiányosságok megoldásra kerültek-e. Ezenkívül meg kell győződnie arról, hogy a folyamat során végrehajtott változtatások nem hoztak létre új problémákat.
Szakértői tipp:
A regressziós tesztelés ebben a szakaszban kulcsfontosságú, mivel az ETL-folyamat összetett és összefüggő. Egyetlen javítás nem szándékolt és teljesen váratlan következményekkel járhat az ETL-folyamatban.
#7. Zárójelentések
A zárójelentések részletes összefoglalót nyújtanak az ETL tesztelési folyamatról. Emelje ki a sikeres területeket és a további munkát igénylő területeket. Végezetül, általános véleményt kell alkotnia az ETL-adatok minőségéről és megbízhatóságáról.
Szakértői tipp:
A zárójelentés nem csupán nyilvántartás. A jól megírt és jól strukturált tesztjelentések a gyártási dokumentáció részévé válnak, és segítenek biztosítani, hogy az ETL-folyamat folyamatosan javuljon és optimalizálódjon.
#8. A jelentések lezárása
Végül, miután a jelentéseket átadták és a különböző érintettek megértették, azokat hivatalosan is el kell fogadni. A jelentéseknek világos tervet kell közölniük a megoldandó kérdésekre vagy a további teendőkre vonatkozóan.
Szakértői tipp:
Bár a jelentések lezárása erős jele annak, hogy az ETL-folyamat elérte az elfogadható szintet, nem szabad elfelejtenie, hogy ez a munka valójában soha nem fejeződik be. A folyamatos fejlesztés és a forrásadatok, a hardver vagy akár a változó üzleti szabályok változásaira való reagálás azt jelenti, hogy minden elfogadás csak egy mérföldkő egy folyamatos folyamatban.
Kivonat transzformációs terhelésvizsgálat előnyei
Az átfogó ETL-tesztelési folyamat elengedhetetlen az adatelemzésre támaszkodó csapatok és termékek számára. Nézzük meg, milyen előnyökkel jár, ha elkötelezi magát az ETL tesztelési megközelítés mellett.
1. Az adatok pontossága és integritása
Az ETL-érvényesítés alapvető koncepciója annak biztosítása, hogy tiszta és megbízható adatokat kapjon az adattárházba. A megfelelő ETL-tesztelési megközelítés a következőket jelenti:
- Nem veszíti el az adatokat a kivonatolás során
- A transzformációid nem tartalmaznak hibákat
- Az adatok az Ön szándéka szerint jutnak el a célrendszerbe.
2. Idő- és pénzmegtakarítás
Az adattárház ETL-tesztelése azért fontos, mert a hibákat korán észreveszi. Sokkal kívánatosabb az adatproblémák korai felismerése és kiküszöbölése, mint az, hogy akkor javítsuk ki a problémákat, amikor a ló már kiszökött az istállóból. A Gartner szerint a rossz minőségű adatok évente átlagosan 13 millió dollárba kerülnek a csapatoknak. Ha korán elkezdi az ETL-tesztelést, időt és pénzt takaríthat meg.
3. Teljesítmény
A rossz ETL-folyamatok akadályozhatják az adatrendszereket, és csökkenthetik az analitika, a jelentéstétel és a döntéshozatal minőségét. Egy jó ETL-tesztelési folyamat segít a helyes úton maradni az adatszűk keresztmetszetek és egyéb javításra szoruló területek azonosításával.
4. Megfelelés
A pénzügyi intézményekre és az egészségügyi szolgáltatókra szigorú adatkezelési szabályok vonatkoznak. Az adatok nem megfelelő kezelése és menedzselése az engedélyek visszavonásához vagy súlyos bírságokhoz vezethet. Az ETL-tesztelés segít biztosítani, hogy a megfelelés határain belül maradjon, és megvédje az érzékeny információkat.
5. Jobb döntéshozatal
Minél pontosabbak és megbízhatóbbak az adatok, annál magabiztosabbak lehetnek az adatvezérelt döntések. Az ETL-tesztelés biztosítja, hogy számíthat az adattárház tartalmára, hogy a megfelelő lépések megtételéhez szükséges betekintést nyújtson.
Az ETL teszteléssel kapcsolatos kihívások
Az adatcsővezeték egészségének biztosítása alapvető fontosságú, de ez némi összetettséggel jár. Vizsgáljuk meg a szilárd ETL-adatminőségi ellenőrzésekkel kapcsolatos kihívásokat.
1. Adatmennyiség és összetettség
A jó ETL tesztelési folyamat nagy mennyiségű, különböző típusú, a strukturált és a strukturálatlan adatok között változó adattípusok kezelését jelenti. Az adatok ilyen változatossága gyorsan összetetté és nehezen kezelhetővé válhat.
2. Forrásrendszer-függőség
Ahogy fentebb már felvázoltuk, az ETL-tesztelés célja a zökkenőmentes forrás-cél csővezeték biztosítása. A kimenet minősége azonban nagymértékben függ a bemenet minőségétől. A forráskimenet sémájában, formátumában vagy minőségében bekövetkező változások olyan ETL-tesztelési hibákat okozhatnak, amelyeket nem mindig könnyű diagnosztizálni.
3. Átalakítási komplexitások
Az adattranszformációk logikájának megalkotása egy speciális vállalkozás. Az üzleti szabályok alkalmazása és az adatok tisztítása vagy újraformázása összetett feladat, és ezen átalakítások minőségének ellenőrzése nem mindig egyszerű.
4. Változó követelmények
Minden tesztelő ismeri a gyorsan változó üzleti követelmények okozta fájdalmat. Az ETL-folyamat egy dinamikus tér, és az ETL-tesztelés is az. Az üzleti szerepkörök frissítésével és módosításával a tesztelőknek adaptálniuk kell a teszteseteket, és biztosítaniuk kell az adatbázis teljesítményének optimalizálását.
5. A tesztkörnyezet korlátai
Egy teljes körű termelési környezet üzemeltetése az ETL teszteléséhez összetett és költséges. A kisebb méretű tesztkörnyezetek azonban nem mindig nyújtanak valódi érvényesítést, mivel nem reprodukálják azt a módot, ahogyan a hatalmas adatmennyiségek kezelése teljesítményszűk keresztmetszeteket eredményezhet.
ETL tippek és legjobb gyakorlatok
Az ETL-tesztelés elsajátítása időbe telik. Íme néhány tipp, amely segíthet az úton.
#1. Folyamatos tesztelés
Az ETL-tesztelés nem egy egyszeri dolog. Ez egy olyan kilátás a jó minőségű adatok biztosítására, amelyet folyamatosan el kell végeznie és nyomon kell követnie. Az ETL QA tesztelő nem véletlenül teljes munkaidős állás az üzleti intelligenciaeszközökre támaszkodó cégeknél.
#2. Egyetlen ETL tesztelő sem sziget
Míg az ETL-tesztelés fekete dobozos megközelítést alkalmaz, az ETL minőségbiztosítási mérnököknek együtt kell működniük az érdekelt felekkel, az adatbázis-adminisztrátorokkal és az ETL-logikát felépítő fejlesztőkkel, ha olyan értelmes teszteket akarnak tervezni, amelyek valóban validálják az ETL-folyamatot.
#3. A szilárd dokumentáció kritikus fontosságú.
A megbízható és részletes dokumentáció, beleértve a forrás-cél leképezéseket és az adatok származásának nyilvántartását, létfontosságú annak megállapításához, hogy hol keletkeztek hibák az adatcsatornában.
#4. Automatizáljon minél többet
Ez talán a legfontosabb pont. Az átfogó ETL-tesztelés erőforrás-igényes. Ez egy folyamatos folyamat is, ami azt jelenti, hogy rendszeres időközönként sok kézi munkát igényel. Az ETL-tesztelés így tökéletes feladat a teszt-automatizálási szoftverek és az RPA-eszközök számára.
A legjobb ETL automatizálási tesztelési eszközök
Mostanra már világosnak kell lennie, hogy az ETL-automatizálási tesztelés jelentős előnyt jelent a tesztelő csapatok számára az erőforrások maximális kihasználása szempontjából.
Szerencsére számos minőségi ETL-tesztelő eszköz van a piacon. Mindegyik eszköznek megvannak a maga előnyei és hátrányai, jellemzői és funkcionalitása pedig különböző igényeknek felel meg.
A megfelelő eszköz kiválasztása több tényezőtől függ, többek között:
- Az ETL folyamat és az üzleti logika összetettsége
- A továbbított adatok mennyisége
- Strukturálatlan adatok jelenléte vagy koncentrációja az ETL-folyamatban
- A tesztelők műszaki kompetenciája és készségei
- Az Ön költségvetése.
Vessünk egy pillantást az 5 legjobb ETL tesztelő eszközre.
#5. QuerySurge
A QuerySurge egy előfizetéses ETL-tesztelő eszköz, amely a folyamatos tesztelésre helyezi a hangsúlyt. Támogatja a forrás- és céladatbázisok kombinációit, erős automatizálási képességeket kínál, és nagy, összetett adattárházi igényekre készült.
A felhasználói felületet öröm használni, és a jelentéskészítési képességek kiválóak. Egyes felhasználók azonban kifogásolták a QuerySurge drága és átláthatatlan árazását, míg mások a felhasználóbarátság hiányát és a tapasztalatlan felhasználók számára meredek tanulási görbét kritizálták.
#4. iCEDQ
Az iCEDQ egy minőségi eszköz az adatteszteléshez és az adatminőség ellenőrzéséhez. Szabályalapú tesztelést és érdekes ML-alapú hibaérzékelést kínál. A nyomon követés, a jelentéstétel és a vizualizáció különösen erős az iCEDQ számára, így jó eszköz a kritikus adatmegfelelési és szabályozási igényekkel rendelkező cégek számára.
Ennek ellenére az eszköz komplex ETL-tájképekbe való implementálása az iCEDQ egyik legjelentősebb hátránya. Ezenkívül a felhasználói felület meglehetősen összetett, és nem felel meg a kevésbé műszaki csapatoknak.
#3. RightData
A RightData egy felhasználóbarát eszköz, amely erős kód nélküli képességekkel büszkélkedhet mind az ETL-tesztelés, mind az adatérvényesítés terén. Az eszköz rendkívül rugalmas, és különböző adatbázisokban és felhőalapú adattárházakban működik. Az előre elkészített teszt-sablonok, a kiváló vizualizációs képességek és a munkafolyamat-eszközökkel való zökkenőmentes integráció révén egyértelmű, hogy a RightData miért vált népszerűvé az elmúlt években.
Bár a RightData számos kívánatos tulajdonsággal rendelkezik, drága lehet, ha sok ETL-folyamatot kell tesztelnie. Bár a szolgáltatás előfizetéses, az árak gyorsan emelkedhetnek a magas szintű adatforgalom és a kiegészítő funkciók esetén. A ZAPTEST kiszámítható, átalánydíjas modelljéhez és a korlátlan licencekhez képest a RightData megközelítése úgy tűnik, hogy a növekvő vagy skálázódó vállalatokat bünteti.
#2. BiG EVAL
A BiG EVAL nagyszerű választás komplex ETL-rendszerek és régebbi raktárak megvalósításához. Szabályalapú adatérvényesítést használ, és erőteljes adatprofilkészítési képességekkel rendelkezik, ami jó választássá teszi az ETL teszteléshez. A BiG EVAL nagyszerű automatizálási lehetőségeket is kínál a felhasználóknak a tesztek tervezéséhez és ütemezéséhez, és a kiváló jelentéskészítési és vizualizációs képességekkel kombinálva az ETL-tesztelés legátfogóbb eszközei közé tartozik.
Ennek ellenére a BiG EVAL megvalósítása még nagyobb feladat. Az olyan kód nélküli eszközökhöz képest, mint a ZAPTEST, a felület kissé régimódinak tűnhet. Fontos megjegyezni, hogy az ETL tesztelés csak egy a BiG EVAL felhasználási esetei közül, így a licenc alapú árazás egyes csapatok számára megfizethetetlen lehet, ha olyan funkciókért és funkciókért fizet, amelyekre nincs feltétlenül szüksége.
#1. ZAPTEST: Az első számú választás az ETL teszteléshez
Bár a ZAPTEST nem egy dedikált ETL-tesztelő eszköz, rugalmassága és skálázhatósága révén számos olyan feladatban segít, amelyek egy alapos ETL-tesztelési megközelítés részét képezik.
Amint az ETL-tesztelés különböző típusai című fenti szakaszból láthatja, az ETL-folyamat tesztelése adatérvényesítést, integrációt, teljesítményt, funkcionalitást és regressziós tesztelést igényel. A ZAPTEST mindezt és még többet is tud. Eszközeink End-to-End tesztelési és metaadat-tesztelési képességei kulcsfontosságúak annak biztosításához, hogy analitikája és üzleti intelligenciája megfeleljen a követelményeknek, és készen álljon az eredmények és az érték előállítására.
A ZAPTEST a piac egyik legjobb RPA eszközével is rendelkezik. Az ETL-teszteléssel összefüggésben az RPA komoly értéket képviselhet a valósághű tesztadatok generálásával, az ismétlődő manuális feladatok automatizálásával, és segíthet a sziklaszilárd ETL-folyamathoz szükséges folyamatos tesztelés bevezetésében.
A ZAPTET kód nélküli képességei, a villámgyors tesztkészítés és a más vállalati eszközökkel való zökkenőmentes integráció révén az automatizált ETL-teszteléshez és még sok minden máshoz is egyablakos megoldást kínál.
Végső gondolatok
Az extraktum transzformációs terhelés tesztelése olyan, mintha minőségellenőrzési részleget hozna létre az adattárháza számára. Nem csak arról van szó, hogy az adatok átkerültek-e a forrásból a célba, hanem arról is, hogy az adatok sértetlenül és az elvárásoknak megfelelően érkeztek-e meg.
Amikor a válságra kerül a sor, ha rossz adatokkal rendelkezik, akkor a végén téves döntéseket hozhat. A megfelelő ETL-tesztelés a teljes adatökoszisztéma integritásába való befektetés. Sok vállalkozás számára azonban az ETL-teszteléssel járó idő és költség olyasmi, amit nehezen engedhetnek meg maguknak.
Az ETL-tesztelés automatizálása segít gyorsabban és hatékonyabban tesztelni, miközben hosszú távon pénzt takarít meg. A tesztlefedettség és a regressziós tesztelési képességek növelése segíthet az adatintegritás növelésében, mivel sokkal nagyobb gyakorisággal tesztelhet, mintha kézi teszteléssel kellene dolgoznia.
Ráadásul az ETL automatizálási tesztelési eszközök használata csökkenti az emberi hibák számát, miközben a tesztelőket felszabadítja a kreatívabb vagy értékorientáltabb feladatokra. Az olyan teszt-automatizálási és RPA-eszközök, mint a ZAPTEST alkalmazása olyan döntés, amelyet nem kell az üzleti intelligenciaeszközökön keresztül futtatnia.
