Extract Transform Load-ի թեստավորումը, որն առավել հաճախ կոչվում է ETL թեստավորում, կարևոր գործիք է ժամանակակից բիզնես հետախուզության և տվյալների վերլուծության աշխարհում:
Թիմերը պետք է տվյալներ հավաքեն տարբեր աղբյուրներից, որպեսզի կարողանան դրանք պահել տվյալների պահեստներում կամ պատրաստել իրենց բիզնես հետախուզական գործիքների համար՝ օգնելու որակյալ որոշումների կայացմանը կամ պատկերացումներին: ETL թեստավորումն օգնում է համոզվել, որ գործընթացները, տվյալները և պատկերացումները զրոյական են և պատրաստ են աջակցելու բիզնեսին:
Եկեք ուսումնասիրենք, թե ինչ է Extract Transform Load-ի թեստավորումը և ինչպես է այն աշխատում, նախքան ETL թեստավորման համար օգտագործվող տարբեր մոտեցումների և գործիքների մասին կիսվելը:
Ինչ է Extract-Transform-Load,
և ինչպես է այն աշխատում
Extract-Transform-Load (ETL) կարևոր հայեցակարգ է տվյալների պահեստավորման և վերլուծության մեջ: Փաստորեն, ETL-ը նկարագրում է բազմաթիվ աղբյուրներից տվյալների հավաքագրման և տվյալների պահեստում կամ տվյալների լճում դրանք կենտրոնացնելու գործընթացը:
Եկեք բաժանենք ETL գործընթացը իր բաղկացուցիչ մասերի, որպեսզի կարողանաք այն ավելի հստակ հասկանալ:
1. Քաղվածք:
Տվյալները քաղված են տարբեր աղբյուրներից: Այս աղբյուրները կարող են լինել գոյություն ունեցող տվյալների բազա, ERP կամ CRM հավելված, աղյուսակներ, վեբ ծառայություններ կամ տարբեր ֆայլեր:
2. Փոխակերպում.
Տվյալների արդյունահանումից հետո դուք պետք է փոխակերպեք դրանք այնպես, որ դրանք հարմար լինեն պահպանման կամ վերլուծության համար: Գործընթացը կարող է ներառել տվյալների մաքրում և նորմալացում և դրանք համապատասխան ձևաչափի փոխակերպում:
3. Բեռնում:
Գործընթացի վերջին մասը բաղկացած է տվյալների նպատակային համակարգում բեռնումից: Այս թիրախային համակարգը կարող է լինել տվյալների պահեստ, տվյալների լիճ կամ այլ պահեստ:
Թեև ETL-ը գոյություն ունի 1970-ականներից ի վեր , այն վերջերս մեծ նշանակություն է ձեռք բերել՝ շնորհիվ գործարար համայնքների ավելի լայն վստահության ամպի վրա հիմնված համակարգերի, իրական ժամանակի տվյալների, վերլուծությունների և ML/AI գործիքների վրա:
Ի՞նչ է ETL թեստավորումը:
ETL թեստավորումը տվյալների մշակման թեստավորման տեսակ է, որը ստուգում է, որ մեկ աղբյուրից հավաքված տվյալները ճշգրտորեն փոխանցվել են իրենց նպատակակետին: Ինչպես կկարդաք վերևում, երբ տվյալները արդյունահանվեն, դրանք պետք է փոխակերպվեն բիզնեսի պահանջներին համապատասխան: Այս փոխակերպումը երբեմն կարող է հանգեցնել տվյալների հետ կապված խնդիրների: ETL թեստավորման մոտեցումն օգնում է ապահովել տվյալների հուսալի և ճշգրիտ լինելը:
ETL թեստավորումը սև տուփի փորձարկման տեսակ է, քանի որ այն վավերացնում է փոխանակման, փոխակերպման և բեռնման գործընթացը՝ համեմատելով մուտքերը ելքերի հետ: Փաստորեն, այն կենտրոնանում է այն բանի վրա, թե ինչ է անում համակարգը՝ ի պատասխան տարբեր մուտքերի, այլ ոչ թե ինչպես է այն հասնում այդ արդյունքներին: Այնուամենայնիվ, որոշակի իրավիճակներում փորձարկողները կնայեն, թե ինչ է կատարվում տուփի ներսում, հատկապես, երբ տեղի են ունենում անսպասելի սցենարներ:
Ինչպես է քաղվածքը փոխակերպվում
բեռի փորձարկման աշխատանք.
Բացատրելու, թե ինչպես է աշխատում ETL թեստավորումը, ամենահեշտ ձևն այն է, որ այն բաժանվի իր բաղկացուցիչ մասերի` հանել, վերափոխել և բեռնել: Այնտեղից դուք կարող եք հասկանալ ETL վավերացման տարբեր տարրերը, նախքան փուլերը ավելի մանրակրկիտ բաժանենք:
1. Քաղվածք
ETL թեստավորումը հաստատում է, որ աղբյուրից ստացված տվյալները ճշգրիտ են և առանց սխալների: Այս գործընթացը ներառում է հիմնական արժեքի ճշգրտության ստուգում և տվյալների ամբողջականության ապահովում:
Գործընթացի մեկ այլ մասը ներառում է տվյալների պրոֆիլավորում: Այս գործընթացը արդյունավետորեն բաղկացած է աղբյուրի տվյալների կառուցվածքը, բովանդակությունը և որակը հասկանալուց: Այստեղ գաղափարն այն է, որ դուք կարող եք բացահայտել ցանկացած անոմալիա, անհամապատասխանություն կամ քարտեզագրման հնարավոր խնդիրներ:
2. Փոխակերպել
Գործընթացի հաջորդ մասը ուսումնասիրում է տվյալների փոխակերպման կանոնների խիստ պահպանումը: Այստեղ հիմնական մոտեցումներից մեկը ներառում է փոխակերպման տրամաբանության փորձարկումն ընդդեմ կանոնակարգերի, օրենքների և բիզնեսի այլ կանոնների:
Այստեղ տիպիկ թեստերից մի քանիսը ներառում են ստուգել, թե արդյոք տվյալները վերածվում են սպասվող ձևաչափերի, արդյոք հաշվարկները ճշգրիտ են, և ստուգում, թե արդյոք որոնումները կապում են տարրերը տվյալների հավաքածուների միջև:
Հաշվի է առնվում նաև տվյալների որակը: Փորձարկողները պետք է գտնեն և հեռացնեն ձևաչափման անհամապատասխանություններն ու կրկնօրինակները և լուծեն ցանկացած հակասական տվյալներ՝ կիրառելով տվյալների մաքրման գործընթացները:
Վերջապես, ընդհանուր կատարողականը նույնպես փորձարկվում է պարզելու համար, թե ինչպես է ETL գործընթացի վրա ազդում տվյալների մեծ ծավալը:
3. Բեռնել
Ի վերջո, երբ տվյալները բեռնվում են տվյալների պահեստում, տվյալների լճում կամ այլ վերջնական թիրախում, փորձարկողները պետք է ստուգեն՝ արդյոք դրանք ամբողջական են, ճշգրիտ և ներկայացված են ճիշտ ձևաչափով:
Համեմատությունները կատարվում են՝ ստուգելու համար, որ աղբյուրի, բեմադրության տարածքի և թիրախների միջև որևէ տվյալ չի կորել կամ վնասվել:
Վերջապես, աուդիտի ուղիներն ուսումնասիրվում են՝ հետևելու համար, որ գործընթացը հետևում է ցանկացած փոփոխությանը, որը տեղի է ունենում ETL գործընթացի ընթացքում և ստուգելու, թե արդյոք առկա են պատմություն և մետատվյալներ:
Այս վերը նշված բաժինը պետք է ձեզ հիմնական վերահսկողություն տա, թե ինչպես են կատարվում ETL տվյալների որակի ստուգումները: Դուք նկատում եք, որ թեստերը տեղի են ունենում տվյալների փոխանցման յուրաքանչյուր փուլում, քանի որ դա որոշակի խնդիրներ հայտնաբերելու և լուծելու լավագույն միջոցն է:
Այնուամենայնիվ, ETL թեստավորման հասկացությունների ավելի խորը հասկանալու համար դուք պետք է ուսումնասիրեք ETL թեստավորման տարբեր տեսակները և դրանց կիրառման փուլերը: Հետևյալ երկու բաժինները կտրամադրեն այս տեղեկատվությունը և կօգնեն ձեզ տրամադրել ձեզ անհրաժեշտ ամբողջական պատկերը:
ETL թեստավորման տարբեր տեսակներ
ETL թեստավորման մեջ կան բազմաթիվ տարբեր տեսակի վավերացումներ: Դրանք օգտագործվում են տարբեր սցենարներում և նպատակների լայն շրջանակի համար: Եկեք ուսումնասիրենք ETL թեստավորման տեսակները և որտեղ և երբ դուք պետք է օգտագործեք դրանք:
1. Աղբյուրի տվյալների վավերացման փորձարկում
Կարևորությունը:
Աղբյուրի տվյալների վավերացման փորձարկումն ապահովում է, որ սկզբնաղբյուրի տվյալները բարձրորակ և համահունչ են՝ նախքան վերափոխման համար արդյունահանվելը:
Ինչ է այն ստուգում.
- Արդյո՞ք տվյալները համապատասխանում են բիզնեսի կանոններին:
- Արդյո՞ք տվյալների տեսակները և ձևաչափերը համապատասխանում են սպասելիքներին:
- Արդյո՞ք տվյալները համապատասխանում են վավեր միջակայքերին:
- Կա՞ն զրոյական կամ բացակայող արժեքներ անսպասելի վայրերում:
2. Աղբյուրը նպատակային տվյալների համադրման փորձարկում
Կարևորությունը:
Այս տեսակի թեստավորումը հաստատում է, թե արդյոք որոշակի աղբյուրից բոլոր տվյալները արդյունահանվում, փոխակերպվում և բեռնվում են թիրախային համակարգում:
Ինչ է այն ստուգում.
- Տվյալները կորցրե՞լ են ETL գործընթացի ընթացքում:
- Արդյո՞ք տվյալները կրկնօրինակվել են ETL գործընթացի ընթացքում:
3. Տվյալների փոխակերպման փորձարկում
Կարևորությունը:
Տվյալների փոխակերպումները կարող են ներառել շատ տարբեր բաներ, ինչպիսիք են ձևաչափի փոփոխությունները, հաշվարկները, ագրեգացիաները և այլն: Տվյալների փոխակերպման փորձարկումը ստուգում է, թե արդյոք փոխակերպումները կատարվել են այնպես, ինչպես նախատեսված էր:
Ինչ է այն ստուգում.
- Արդյո՞ք տվյալները վերափոխումներից հետո սպասվում էին:
- Տրանսֆորմացիաների ժամանակ բիզնես տրամաբանությունը ճի՞շտ է ներդրվել։
- Արդյո՞ք փոխակերպման ընթացքում կատարված հաշվարկները ճիշտ արդյունք են տվել:
4. Տվյալների վավերացման փորձարկում
Կարևորությունը:
Ստուգում է, թե արդյոք վերջնական տվյալները համապատասխանում են փոխակերպված բիզնեսի պահանջներին:
Ինչ է այն ստուգում.
- Տվյալների որակի չափանիշները (այսինքն՝ ճշգրտությունը, ամբողջականությունը) պահպանվու՞մ են:
- Արդյո՞ք պահպանվում են բիզնեսի կանոնները:
5. ETL ռեֆերենցիալ ամբողջականության թեստավորում
Կարևորությունը:
Վավերացնում է, որ սկզբնական տվյալների աղյուսակների միջև փոխհարաբերությունները հավատարմորեն վերարտադրվել են թիրախային տվյալների մեջ:
Ինչ է այն ստուգում.
- Արդյո՞ք տվյալների օտարերկրյա բանալիները համընկնում են իրենց համապատասխան հիմնական բանալիների հետ:
- Արդյո՞ք երեխայի և ծնողի աղյուսակի հարաբերությունները պահպանվում են ETL-ից հետո:
6. Ինտեգրման թեստավորում
Կարևորություն:
Ինտեգրման թեստերը հաստատում են, թե արդյոք ETL գործընթացը ինտեգրվում և գործում է ավելի մեծ տվյալների էկոհամակարգում:
Ինչ է այն ստուգում.
- Արդյո՞ք ծայրից ծայր տվյալների հոսքերը սահուն են աշխատում:
- Որքանո՞վ է ETL գործընթացը փոխազդում այլ համակարգերի հետ, ինչպիսիք են աղբյուրը, թիրախը կամ ներքևում գտնվող այլ հավելվածները, որոնք հիմնված են տվյալների վրա:
7. Կատարման փորձարկում
Կարևորությունը:
ETL-ի կատարողականի թեստավորումը գնահատում է, թե որքան արդյունավետ է ETL գործընթացը, երբ դրվում է ճնշման տակ, օրինակ՝ ծանր բեռի:
Ինչ է այն ստուգում.
- Արդյո՞ք ETL մշակման ժամանակը համապատասխանում է բիզնեսի պահանջներին կամ հենանիշերին:
- Կարո՞ղ է ETL գործընթացի մասշտաբը ի պատասխան տվյալների ծավալների մեծացման:
- Արդյո՞ք ETL գործընթացն ունի ռեսուրսների որևէ սահմանափակում կամ խոչընդոտներ, որոնք պետք է լուծվեն:
8. Ֆունկցիոնալ փորձարկում
Կարևորությունը:
Ֆունկցիոնալ թեստավորումը հաստատում է, թե արդյոք ETL գործընթացը համապատասխանում է ծրագրի պահանջներին օգտագործողի տեսանկյունից:
Ինչ է այն ստուգում.
- Արդյո՞ք արդյունքները համահունչ են հայտարարված բիզնես պահանջներին:
- Արդյո՞ք հաշվետվությունները ճշգրիտ արդյունքներ են տալիս:
- Արդյո՞ք վահանակները ցույց են տալիս սպասվող տվյալները:
9. Ռեգրեսիայի թեստավորում
Կարևորությունը:
ETL գործընթացները խիստ բարդ են՝ բազմաթիվ փոխկապակցված տվյալների հետ: Նույնիսկ գործընթացի փոքր փոփոխությունները կարող են ազդել աղբյուրի արտադրանքի վրա: Հետադարձ փորձարկումը կենսական նշանակություն ունի այս անսպասելի արդյունքները բացահայտելու համար:
Ինչ է այն ստուգում.
- Արդյո՞ք կոդի կամ հիմքում ընկած տվյալների փոփոխությունները հանկարծակի բացասական հետևանքներ են առաջացնում:
- Արդյո՞ք փոփոխությունները ցանկալի ազդեցություն ունեցան ETL գործընթացի բարելավման վրա:
Հարկ է նշել, որ մենք կարող ենք ներառել Unit Testing-ը այս ցանկում: Այնուամենայնիվ, փոխարենը մենք ներառել ենք այն բաղկացուցիչ մասերը, որոնք կընդգրկի միավորի թեստավորումը, ինչպիսիք են Աղբյուրի վավերացման փորձարկումը, տվյալների աղբյուրը թիրախային տվյալների համադրման փորձարկումը և այլն:
ETL թեստավորման 8 փուլեր
8 փորձագիտական խորհուրդ հաջողության համար
Լավ, հիմա, երբ դուք հասկանում եք ETL թեստավորման տարբեր տեսակների վավերացում, ժամանակն է բոլորը միասին դնել: ETL թեստավորումը սովորաբար իրականացվում է բազմաստիճան մոտեցմամբ, որը մենք կներկայացնենք ստորև:
#1. Բիզնեսի պահանջների հավաքում
Ցանկացած փորձարկման գործընթացի առաջին փուլը ներառում է պահանջների հավաքում: Փորձարկողները պետք է կոնսենսուս ունենան այն մասին, թե ինչ է նախատեսվում իրականացնել ETL գործընթացը: Որոշ հարցեր, որոնց պետք է պատասխանել այս վաղ փուլում, հետևյալն են.
- Ինչպե՞ս են օգտագործվելու տվյալները:
- Ի՞նչ ելքային ձևաչափեր են պահանջվում:
- Որո՞նք են կատարողականի ակնկալիքները:
- Ի՞նչ կանոնակարգեր, օրենքներ կամ ընկերության քաղաքականություններ են կարգավորում տվյալների օգտագործումը:
Փորձագետի հուշում.
Թեև պահանջներին հետևելը պարտադիր է, ETL թեստավորողները պետք է օգտագործեն իրենց գիտելիքներն ու փորձը՝ գործընթացի սկզբում ակտիվորեն փնտրելու հնարավոր խնդիրները, անհամապատասխանությունները կամ սխալները: Խնդիրները վաղ հայտնաբերելն ու վերացնելը շատ ավելի հեշտ է և շատ ավելի քիչ ժամանակատար:
#2. Տվյալների աղբյուրների նույնականացում և վավերացում
ETL-ը տվյալների տարբեր աղբյուրներից տվյալների դուրսբերումն է, ինչպիսիք են ERP կամ CRM գործիքները, հավելվածները, այլ տվյալների բազաները, աղյուսակները և այլն: Փորձարկողները պետք է հաստատեն, որ պահանջվող տվյալները հասանելի են, ճիշտ են կառուցված և ունեն բավարար որակ՝ նախատեսված օգտագործման համար:
Փորձագետի հուշում.
Աղբյուրի տվյալները իրական աշխարհի համակարգերում սովորաբար խառնաշփոթ են: Մանրակրկիտ տվյալների պրոֆիլավորման հաշվետվությունների պատրաստումը կարևոր է այս փուլում՝ ապահովելու համար, որ դուք բացահայտեք բացակայող արժեքները, ձևաչափի խնդիրները, անոմալիաները և այլ անհամապատասխանությունները, որոնք դուք ցանկանում եք զերծ պահել փոխակերպման տրամաբանությունից:
#3. Գրեք թեստի դեպքեր
Ձեռքի տակ ունենալով բիզնեսի պահանջները և տվյալների պրոֆիլավորման հաշվետվությունները, ժամանակն է ստեղծել փորձարկման դեպքեր, որոնք ձեզ անհրաժեշտ են ETL գործընթացը ստուգելու համար: Փորձարկման դեպքերը պետք է ներառեն ֆունկցիոնալ թեստեր, ինչպես նաև եզրային պատյաններ և ցանկացած տարածք, որը դուք հայտնաբերել եք որպես ձախողման բարձր ռիսկ:
Փորձագետի հուշում.
Մեկ փոխակերպումների փորձարկումը լավ է, բայց ավելի լավ է կառուցել թեստային դեպքեր, որոնք հասկանում են, թե ինչպես են ազդում տվյալների վրա, քանի որ դրանք փոխանցվում են ամբողջ ETL խողովակաշարով:
#4. Փորձարկման դեպքերի իրականացում
Այժմ ժամանակն է կիրառել ձեր փորձարկման դեպքերը: Փորձարկողները պետք է ամեն ինչ անեն իրական պայմանները մոդելավորելու կամ, հնարավորության դեպքում, իրական պայմաններն օգտագործելու համար:
Փորձագետի հուշում.
ETL ավտոմատացման փորձարկման գործիքներն այստեղ կարևոր են: Հետևողական և վերարտադրելի թեստեր ստեղծելու ունակությունը խնայում է հսկայական ժամանակ և ջանք: Ավելին, ETL թեստավորումը մշտական պահանջ է, քանի որ տվյալների աղբյուրները թարմացվում են կամ փոփոխություններ են կատարվում հենց ETL գործընթացում:
#5. Ստեղծեք հաշվետվություններ
Երբ դուք կատարել եք ձեր թեստերը, դուք պետք է հավատարմորեն փաստաթղթավորեք ձեր բացահայտումները: Նշեք ձեր արդյունքները և ներառեք.
- Հաջողություններ
- Անհաջողություններ
- Սպասումներից շեղումներ
- Ինչ ուղղումներ կամ փոփոխություններ պետք է արվեն
Այս հաշվետվությունները շատ ավելին կանեն, քան պարզապես հաստատեն ձեր համակարգի առողջությունը: Նրանք նաև կտրամադրեն ժամանակացույցը ցանկացած ուղղումների համար, որոնք դուք պետք է անեք՝ միաժամանակ տրամադրելով կարևոր տեղեկատվություն, որն անհրաժեշտ է ETL գործընթացը օպտիմալացնելու համար:
Փորձագետի հուշում.
Հաշվետվությունները բոլորի համար են, ներառյալ ոչ տեխնիկական շահագրգիռ կողմերի համար: Ձգտեք նվազեցնել ժարգոնը և չափազանց տեխնիկական հասկացությունները և օգտագործեք տեսողական ամփոփագրեր, ինչպիսիք են գրաֆիկները, գծապատկերները և ավելին՝ գործընթացը բացատրելու համար:
#6. Կրկնակի փորձարկում վրիպակների և թերությունների համար
Հաջորդը, դուք պետք է ստուգեք, որ թեստի կատարման ընթացքում հայտնաբերված սխալներն ու թերությունները լուծված են: Բացի այդ, դուք պետք է հաստատեք, որ այս գործընթացի ընթացքում իրականացված ցանկացած փոփոխություն նոր խնդիրներ չի առաջացրել:
Փորձագետի հուշում.
Ռեգրեսիոն փորձարկումն այս փուլում շատ կարևոր է, քանի որ ETL գործընթացը բարդ է և փոխկապակցված: Մեկ ուղղումը կարող է հանգեցնել չնախատեսված և բոլորովին անսպասելի հետևանքների ETL գործընթացում:
#7. Վերջնական հաշվետվություններ
Վերջնական հաշվետվությունները ներկայացնում են ETL թեստավորման գործընթացի մանրամասն ամփոփում: Նշեք հաջողության ոլորտները և ցանկացած ոլորտներ, որոնք պահանջում են հետագա աշխատանք: Վերջապես, ընդհանուր վճիռ կայացրեք ETL տվյալների որակի և հուսալիության վերաբերյալ:
Փորձագետի հուշում.
Ձեր վերջնական հաշվետվությունը պարզապես հաշվառում չէ: Լավ գրված և լավ կառուցվածքային թեստային հաշվետվությունները կդառնան արտադրության փաստաթղթերի մի մասը և կօգնեն ապահովել, որ ETL գործընթացը մշտապես բարելավվի և օպտիմալացվի:
#8. Հաշվետվությունների փակում
Ի վերջո, երբ զեկույցները ներկայացվեն և հասկանան տարբեր շահագրգիռ կողմերի կողմից, դրանք պետք է պաշտոնապես ընդունվեն: Հաշվետվությունները պետք է հաղորդեն հստակ պլան ցանկացած հարցի համար, որը պետք է լուծվի կամ հետագա գործողությունները, որոնք պետք է ձեռնարկվեն:
Փորձագետի հուշում.
Թեև հաշվետվությունները փակելը ուժեղ նշան է, որ ETL գործընթացը հասել է ընդունելի մակարդակի, դուք պետք է հիշեք, որ այս աշխատանքն իրականում երբեք չի արվում: Շարունակական բարելավումը և արձագանքը աղբյուրի տվյալների, ապարատային կամ նույնիսկ զարգացող բիզնես կանոնների փոփոխություններին նշանակում է, որ ցանկացած ընդունում ուղղակի կարևոր իրադարձություն է շարունակական գործընթացում:
Արտահանեք փոխակերպման բեռնվածության փորձարկման առավելությունները
Համապարփակ ETL թեստավորման գործընթացը կարևոր է թիմերի և արտադրանքների համար, որոնք ապավինում են տվյալների վերլուծությանը: Եկեք նայենք այն առավելություններին, որոնք կարող եք բացել, երբ ստանձնեք ETL թեստավորման մոտեցումը:
1. Տվյալների ճշգրտություն և ամբողջականություն
ETL վավերացման հիմնական հայեցակարգը ապահովում է, որ դուք մաքուր և հուսալի տվյալներ ստանաք ձեր տվյալների պահեստում: ETL թեստավորման ճիշտ մոտեցումը նշանակում է.
- Դուք չեք կորցնում տվյալները արդյունահանման ընթացքում
- Ձեր փոխակերպումները սխալներ չեն պարունակում
- Տվյալները հասնում են թիրախային համակարգին, ինչպես դուք նախատեսել եք:
2. Խնայելով ժամանակ և գումար
Տվյալների պահեստի ETL թեստավորումը կարևոր է, քանի որ այն վաղ է բռնում սխալները: Շատ ավելի ցանկալի է տվյալների հետ կապված խնդիրները վաղ հայտնաբերել և վերացնել, քան շտկել խնդիրները, երբ ձին դուրս է եկել ախոռից: Ըստ Gartner-ի, վատ որակի տվյալները թիմերին ամեն տարի արժենում են միջինը 13 միլիոն դոլար : Սկսեք ETL թեստավորումը վաղ, և դուք կխնայեք ժամանակ և գումար:
3. Կատարում
Վատ ETL գործընթացները կարող են խանգարել ձեր տվյալների համակարգերին և նվազեցնել ձեր վերլուծության, հաշվետվությունների և որոշումների կայացման որակը: ETL թեստավորման լավ գործընթացն օգնում է ձեզ ուղու վրա պահել՝ բացահայտելով տվյալների խցանումները և բարելավման կարիք ունեցող այլ ոլորտները:
4. Համապատասխանություն
Ֆինանսական հաստատությունների և առողջապահական ծառայություններ մատուցողների համար տվյալների կառավարման խիստ կանոններ կան: Տվյալները պատշաճ կերպով չմշակելը և կառավարելը կարող է հանգեցնել լիցենզիաների չեղյալ հայտարարման կամ ծանր տուգանքների: ETL թեստավորումն օգնում է ապահովել, որ դուք մնաք համապատասխանության սահմաններում և պաշտպանեք զգայուն տեղեկատվությունը:
5. Ավելի լավ որոշումներ կայացնել
Որքան ճշգրիտ և հուսալի լինեն ձեր տվյալները, այնքան ավելի վստահ կարող եք լինել տվյալների վրա հիմնված որոշումների վերաբերյալ: ETL թեստավորումն ապահովում է, որ դուք կարող եք հույս դնել ձեր տվյալների պահեստի բովանդակության վրա՝ ճիշտ քայլեր անելու համար անհրաժեշտ պատկերացումներն ապահովելու համար:
ETL թեստավորման հետ կապված մարտահրավերները
Ձեր տվյալների խողովակաշարի առողջությունն ապահովելը կարևոր է, բայց այն ունի որոշ բարդություններ: Եկեք ուսումնասիրենք ETL տվյալների որակի ամուր ստուգման հետ կապված մարտահրավերները:
1. Տվյալների ծավալը և բարդությունը
Լավ ETL թեստավորման գործընթացը նշանակում է գործ ունենալ տարբեր տեսակի տվյալների մեծ ծավալների հետ, որոնք տատանվում են կառուցվածքայինից մինչև չկառուցված: Տվյալների այս տատանումները կարող են արագ դառնալ բարդ և դժվար կառավարելի:
2. Աղբյուրի համակարգի կախվածությունը
Ինչպես վերը նկարագրեցինք, ETL թեստավորումն ուղղված է աղբյուրից թիրախ խողովակաշարի սահուն ապահովմանը: Այնուամենայնիվ, արտադրանքի որակը մեծապես կախված է ներդրման որակից: Աղբյուրի ելքային սխեմայի, ձևաչափի կամ որակի փոփոխությունները կարող են առաջացնել ETL թեստի ձախողումներ, որոնք միշտ չէ, որ հեշտ է ախտորոշել:
3. Փոխակերպման բարդություններ
Տվյալների փոխակերպումների տրամաբանության կառուցումը մասնագիտացված աշխատանք է: Բիզնեսի կանոնների կիրառումը և տվյալների մաքրումը կամ վերափոխումը բարդ է, և այդ վերափոխումների որակը ստուգելը միշտ չէ, որ հեշտ է:
4. Փոխանցման պահանջներ
Բոլոր փորձարկողները գիտեն արագ զարգացող բիզնես պահանջների ցավը: ETL գործընթացը դինամիկ տարածություն է, ինչպես նաև ETL թեստավորումը: Քանի որ բիզնես դերերը թարմացվում և փոխվում են, փորձարկողները պետք է հարմարեցնեն փորձարկման դեպքերը և ապահովեն տվյալների բազայի կատարողականի օպտիմալացումը:
5. Փորձարկման միջավայրի սահմանափակումները
ETL թեստավորման համար արտադրական լայնածավալ միջավայրի գործարկումը բարդ և թանկ է: Այնուամենայնիվ, ավելի փոքր մասշտաբի թեստային միջավայրերը միշտ չէ, որ իրական վավերացում կապահովեն, քանի որ դրանք չեն կրկնում այն եղանակը, որով տվյալների հսկայական ծավալները կարող են հանգեցնել կատարողականի խցանումների:
ETL խորհուրդներ և լավագույն փորձը
ETL թեստավորումը ժամանակ է պահանջում տիրապետելու համար: Ահա մի քանի խորհուրդներ, որոնք կօգնեն ձեզ ձեր ճանապարհին:
#1. Շարունակական փորձարկում
ETL թեստավորումը միանգամյա արված բան չէ: Լավ որակի տվյալներ ապահովելու հեռանկար է, որը դուք պետք է շարունակաբար կատարեք և վերահսկեք: ETL QA փորձարկիչը լրիվ դրույքով աշխատանք է այն ընկերություններում, որոնք հիմնվում են բիզնեսի հետախուզության գործիքների վրա ինչ-որ պատճառով:
#2. Ոչ մի ETL փորձարկող կղզի չէ
Թեև ETL-ի փորձարկումն ունի սև տուփի մոտեցում, ETL QA ինժեներները պետք է աշխատեն շահագրգիռ կողմերի, տվյալների բազայի ադմինիստրատորների և մշակողների հետ, ովքեր կառուցում են ETL տրամաբանությունը, եթե նրանք ցանկանում են նախագծել իմաստալից թեստեր, որոնք իսկապես վավերացնում են ETL գործընթացը:
#3. Կարևոր է ամուր փաստաթղթերը:
Ձայնային և մանրամասն փաստաթղթերը, ներառյալ աղբյուրից թիրախ քարտեզագրումները և տվյալների տոհմի գրառումը, կենսական նշանակություն ունեն տվյալների հաղորդման մեջ սխալների հայտնաբերման համար:
#4. Ավտոմատացրեք հնարավորինս շատ
Սա թերևս ամենակարևոր կետն է։ Համապարփակ ETL թեստավորումը ռեսուրսների ինտենսիվ է: Դա նաև շարունակական գործընթաց է, ինչը նշանակում է, որ այն պահանջում է ձեռքով մեծ ջանքեր կանոնավոր պարբերականությամբ: Որպես այդպիսին, ETL թեստավորումը կատարյալ աշխատանք է թեստի ավտոմատացման ծրագրաշարի և ՀՀԿ գործիքների համար:
ETL ավտոմատացման փորձարկման լավագույն գործիքները
Մինչ այժմ պետք է պարզ լինի, որ ETL ավտոմատացման թեստը զգալի առավելություն ունի թեստավորման թիմերի համար՝ ձեր ռեսուրսներից առավելագույնը ստանալու առումով:
Բարեբախտաբար, շուկայում կան մի քանի որակյալ ETL փորձարկման գործիքներ: Յուրաքանչյուր գործիք ունի իր դրական և բացասական կողմերը՝ առանձնահատկություններով և ֆունկցիոնալությամբ, որոնք կհամապատասխանեն տարբեր պահանջներին:
Ճիշտ գործիքի ընտրությունը կախված է մի քանի տարբեր գործոններից, այդ թվում՝
- Ձեր ETL գործընթացի բարդությունը և բիզնես տրամաբանությունը
- Տվյալների ծավալը, որը դուք փոխանցում եք
- Ձեր ETL գործընթացում չկառուցված տվյալների առկայությունը կամ կենտրոնացումը
- Ձեր փորձարկողների տեխնիկական կարողությունները և հմտությունները
- Ձեր բյուջեն:
Եկեք նայենք ETL թեստավորման լավագույն 5 գործիքներին:
#5. QuerySurge
QuerySurge-ը բաժանորդագրության վրա հիմնված ETL թեստավորման գործիք է՝ շեշտը դնելով շարունակական թեստավորման վրա: Այն աջակցում է աղբյուրի և թիրախային տվյալների բազայի համակցություններին, առաջարկում է հզոր ավտոմատացման հնարավորություններ և կառուցված է տվյալների պահեստավորման մեծ, բարդ կարիքների համար:
Օգտագործողի միջերեսը հաճելի է օգտագործել, և դրա հաշվետվության հնարավորությունները հիանալի են: Այնուամենայնիվ, որոշ օգտատերեր ողբում են QuerySurge-ի թանկ և անթափանց գների համար, իսկ մյուսները քննադատում են նրա օգտատիրոջ բարեկամականության բացակայությունը և անփորձ օգտվողների համար ուսուցման կտրուկ կորը:
#4. iCEDQ
iCEDQ-ը տվյալների փորձարկման և տվյալների որակի մոնիտորինգի որակյալ գործիք է: Այն առաջարկում է կանոնների վրա հիմնված փորձարկում և հետաքրքիր ML-ի օգնությամբ սխալների հայտնաբերում: Հետևելը, հաշվետվությունները և վիզուալիզացումը հատկապես ուժեղ են iCEDQ-ի համար, ինչը այն լավ գործիք է դարձնում այն ընկերությունների համար, որոնք ունեն կարևոր տվյալների համապատասխանություն և կարգավորող կարիքներ:
Ասել է թե, գործիքի ներդրումը բարդ ETL լանդշաֆտներում iCEDQ-ի ամենաուշագրավ թերություններից մեկն է: Բացի այդ, օգտատիրոջ ինտերֆեյսը բավականին բարդ է և չի համապատասխանում պակաս տեխնիկական թիմերին:
#3. RightData
RightData-ն օգտագործողի համար հարմար գործիք է, որը պարծենում է առանց կոդերի հզոր հնարավորություններով և՛ ETL թեստավորման, և՛ տվյալների վավերացման համար: Գործիքը գերճկուն է և աշխատում է տարբեր տվյալների բազաներում և ամպային տվյալների պահեստներում: Մի շարք նախապես կառուցված թեստային ձևանմուշների, վիզուալացման հիանալի հնարավորությունների և աշխատանքային հոսքի գործիքների հետ անխափան ինտեգրման շնորհիվ պարզ է, թե ինչու է RightData-ն ժողովրդականություն ձեռք բերել վերջին տարիներին:
Այնուամենայնիվ, չնայած RightData-ն ունի շատ ցանկալի բնութագրեր, այն կարող է թանկ լինել, եթե ձեզ անհրաժեշտ է փորձարկել բազմաթիվ ETL գործընթացներ: Թեև այն հիմնված է բաժանորդագրության վրա, գները կարող են արագ աճել՝ հաշվի առնելով տվյալների օգտագործման բարձր մակարդակը և լրացուցիչ հնարավորությունները: Երբ համեմատվում է ZAPTEST-ի կանխատեսելի հարթ գնագոյացման մոդելի և անսահմանափակ լիցենզիաների հետ, RightData-ի մոտեցումը կարծես թե պատժում է աճող կամ մասշտաբային ընկերություններին:
#2. Մեծ ԷՎԱԼ
BiG EVAL-ը հիանալի ընտրություն է բարդ ETL համակարգերի և հին պահեստային ներդրման համար: Այն օգտագործում է կանոնների վրա հիմնված տվյալների վավերացում և ունի տվյալների պրոֆիլավորման հզոր հնարավորություններ, ինչը այն դարձնում է լավ ընտրություն ETL թեստավորման համար: BiG EVAL-ը նաև տրամադրում է օգտատերերին թեստերի նախագծման և պլանավորման մեծ ավտոմատացման տարբերակներ, և երբ զուգակցվում է գերազանց հաշվետվությունների և վիզուալիզացիայի կարողությունների հետ, այն հասանելի է ETL թեստավորման ամենաընդգրկուն գործիքներով:
Ասել է թե՝ BiG EVAL-ի իրականացումն էլ ավելի մեծ աշխատանք է: Երբ համեմատում ենք ZAPTEST-ի նման առանց կոդ գործիքների հետ, ինտերֆեյսը կարող է մի փոքր հին դպրոց թվալ: Կարևոր է նշել, որ ETL թեստավորումը BiG EVAL-ի օգտագործման միայն մեկն է, ուստի դրա լիցենզիայի վրա հիմնված գնագոյացումը կարող է արգելք լինել որոշ թիմերի համար, եթե վճարում եք այն հնարավորությունների և գործառույթների համար, որոնք ձեզ խիստ անհրաժեշտ չեն:
#1. ZAPTEST. ETL թեստավորման թիվ 1 ընտրությունը
Թեև ZAPTEST-ը նվիրված ETL թեստավորման գործիք չէ, այն առաջարկում է ճկունություն և մասշտաբայնություն՝ օգնելու մի քանի առաջադրանքների, որոնք կազմում են ETL թեստավորման մանրակրկիտ մոտեցում:
Ինչպես տեսնում եք վերը նշված ETL թեստավորման տարբեր տեսակներ բաժնից, ETL գործընթացի փորձարկումը պահանջում է տվյալների վավերացում, ինտեգրում, կատարողականություն, ֆունկցիոնալություն և ռեգրեսիոն փորձարկում: ZAPTEST-ը կարող է անել այս ամենը և ավելին: Մեր գործիքները End-to-End Testing-ի և Metadata-ի փորձարկման հնարավորությունները հիմնական հատկանիշներն են՝ ապահովելու համար, որ ձեր վերլուծությունը և բիզնես ինտելեկտը զրոյական վիճակում են և պատրաստ են արդյունքներ և արժեքներ ներկայացնել:
ZAPTEST-ը գալիս է նաև շուկայում ՀՀԿ լավագույն գործիքներից մեկով: ETL թեստավորման համատեքստում ՀՀԿ-ն կարող է լուրջ արժեք տալ՝ ստեղծելով իրատեսական թեստային տվյալներ, ավտոմատացնելով կրկնվող մեխանիկական առաջադրանքները և օգնելով ձեզ ներկայացնել շարունակական թեստավորումը, որն անհրաժեշտ է քարքարոտ ETL գործընթացի համար:
ZAPTET-ի առանց կոդերի հնարավորությունների, կայծակնային արագ փորձարկումների ստեղծման և ձեռնարկության այլ գործիքների հետ անխափան ինտեգրման շնորհիվ այն հանդիսանում է մեկ պատուհան ավտոմատացված ETL թեստավորման և շատ ու շատ ավելին:
Վերջնական մտքեր
Քաղվածքի փոխակերպման բեռնվածության փորձարկումը նման է ձեր տվյալների պահեստի որակի վերահսկման բաժին հիմնելուն: Խոսքը միայն այն մասին չէ, թե արդյոք տվյալները փոխանցվել են աղբյուրից թիրախ. դա նաև ապահովում է, որ այն հասել է անձեռնմխելի և ինչպես սպասվում էր:
Ինչ վերաբերում է ճռճռությանը, եթե վատ տվյալներ ունեք, ապա կհանգեցնեք ապատեղեկացված որոշումներ կայացնելու: Ճիշտ ETL թեստավորումը ներդրում է ձեր ամբողջ տվյալների էկոհամակարգի ամբողջականության մեջ: Այնուամենայնիվ, շատ բիզնեսների համար ETL թեստավորման հետ կապված ժամանակն ու ծախսը մի բան է, որը նրանք պայքարում են իրենց թույլ տալու համար:
ETL թեստավորման ավտոմատացումը օգնում է ձեզ ավելի արագ և արդյունավետ փորձարկել՝ միաժամանակ երկարաժամկետ գումար խնայելով: Թեստի ծածկույթի և ռեգրեսիայի փորձարկման հնարավորությունների ավելացումը կարող է օգնել բարձրացնել ձեր տվյալների ամբողջականությունը, քանի որ դուք կարող եք փորձարկել շատ ավելի բարձր հաճախականությամբ, քան եթե դուք խրված լինեիք ձեռքով փորձարկումով:
Ավելին, ETL ավտոմատացման փորձարկման գործիքների օգտագործումը նվազեցնում է մարդկային սխալը, մինչդեռ փորձարկողներին ազատում է ավելի ստեղծագործական կամ արժեքային առաջադրանքների համար: Փորձարկման ավտոմատացման և ZAPTEST-ի նման ՀՀԿ-ի գործիքների ընդունումը որոշումներից մեկն է, որը ձեզ հարկավոր չի լինի օգտագործել ձեր բիզնես հետախուզական գործիքների միջոցով:
