Extract Transform Loadテスト（最も一般的にはETLテストと呼ばれる）は、最新のビジネスインテリジェンスとデータ分析の世界では重要なツールです。
チームは、異種ソースからデータを収集し、データウェアハウスに保存したり、ビジネスインテリジェンスツール用に準備して、質の高い意思決定や洞察を支援できるようにしなければならない。 ETLテストは、プロセス、データ、インサイトが、ビジネスをサポートするために必要なものであることを確認するのに役立ちます。
ETLテストに使えるさまざまなアプローチやツールを紹介する前に、Extract Transform Loadテストとは何か、どのように機能するのかを探ってみよう。
Extract-Transform-Loadとは？
どのように機能するのか？
ETL（Extract-Transform-Load）は、データウェアハウスとアナリティクスにおいて非常に重要な概念です。 事実上、ETLは複数のソースからデータを収集し、データウェアハウスやデータレイクに集中させるプロセスを表している。
ETLプロセスをより明確に理解できるように、構成要素に分解してみよう。
1.抜粋：
データはさまざまな情報源から抽出される。 これらのソースは、既存のデータベース、ERPやCRMアプリケーション、スプレッドシート、ウェブサービス、または異なるファイルである可能性があります。
2.変身する：
データを抽出したら、保存や分析に適した形に変換しなければならない。 そのプロセスには、データのクリーニングや正規化、適切なフォーマットへの変換が含まれるかもしれない。
3.負荷：
プロセスの最後の部分は、ターゲットシステムにデータをロードすることである。 このターゲットシステムは、データウェアハウス、データレイク、またはその他のリポジトリである。
ETLは1970年代から存在していたが、ビジネスコミュニティがクラウドベースのシステム、リアルタイムデータ、アナリティクス、ML/AIツールに広く依存するようになったため、最近では重要性が増している。
ETLテストとは何か？
ETLテストは、データ処理テストの一種であり、あるソースから収集されたデータが、宛先に正確に送信されたことを検証する。 上述したように、データを抽出したら、ビジネス要件に従って変換しなければならない。 この変換は、時としてデータに問題を引き起こすことがある。 ETLテストのアプローチは、データの信頼性と正確性を保証するのに役立つ。
ETLテストは、入力と出力を比較することによって、交換、変換、ロードのプロセスを検証するため、一種のブラックボックステストである。 事実上、システムがどのように結果を出すかよりも、さまざまな入力に対してシステムが何をするかに焦点を当てる。 しかし、特定の状況においては、特に予期せぬシナリオが発生した場合、テスターは箱の内部で何が起こっているかを見ることになる。
エキスはどのように変換されるか
負荷テストは有効か？
ETLテストがどのように機能するかを説明する最も簡単な方法は、ETLテストをその構成要素である抽出、変換、ロードに分割することである。 そこから、ETL検証のさまざまな要素を理解した上で、さらに細かく段階を分けていきます。
1.抜粋
ETLテストは、ソースから引き出されたデータが正確でエラーがないことを検証する。 このプロセスでは、基本値の正確性をチェックし、データが完全であることを確認する。
プロセスのもうひとつは、データのプロファイリングだ。 このプロセスは、ソースデータの構造、内容、品質を理解することから始まる。 ここでの考え方は、異常や矛盾、潜在的なマッピングの問題を掘り起こすことができるということだ。
2.トランスフォーム
次のプロセスでは、データ変換ルールの厳格な遵守を探求する。 ここでの主なアプローチのひとつは、規制、法律、その他のビジネスルールに対する変換ロジックのテストである。
ここでの典型的なテストには、データが期待されるフォーマットに変換されるかどうか、計算が正確かどうか、ルックアップがデータセット間の要素をリンクしているかどうかの検証などがある。
データの質も考慮される。 テスターは、データクレンジングプロセスを適用しながら、フォーマットの不整合や重複を見つけ、削除し、矛盾するデータを解決しなければならない。
最後に、大量のデータによってETLプロセスがどのような影響を受けるかを調べるため、全体的なパフォーマンスもテストされる。
3.負荷
最後に、データがデータウェアハウス、データレイク、またはその他の最終ターゲットにロードされるとき、テスターはそれが完全で、正確で、正しい形式で表示されているかどうかを検証しなければならない。
比較が実行され、ソース、ステージング・エリア、ターゲット間のパス上でデータの損失や破損がないことが確認される。
最後に、監査証跡を調査し、ETL プロセス中に発生した変更をプロセスが追跡していることを確認し、履歴とメタデータが存在するかどうかを検証する。
以上のセクションで、ETLデータ品質チェックがどのように行われるかの基本的な見落としがあるはずだ。 データ伝送の各段階でテストが行われるのは、特定の問題を特定し解決する最善の方法だからだ。
しかし、ETLテストの概念をより深く理解するためには、様々なタイプのETLテストと、それらが適用されるステージを探る必要がある。 以下の2つのセクションでは、これらの情報を提供し、必要な全体像を把握するのに役立つ。
さまざまなタイプのETLテスト
ETLテストには、さまざまな種類の検証がある。 さまざまな場面で、さまざまな目的のために使用される。 ここでは、ETLテストの種類と、いつ、どこで、それらを使用すべきかを探ってみよう。
1.ソースデータの検証テスト
重要だ：
ソースデータの検証テストは、変換のために抽出される前に、ソースデータが高品質で一貫性があることを保証します。
何をチェックするのか
- データはビジネスルールに準拠しているか？
- データタイプとフォーマットは期待に合っているか？
- データは有効な範囲内にあるか？
- 予期せぬ場所にヌル値や欠損値がないか？
2.ソースとターゲットのデータ照合テスト
重要だ：
この種のテストは、特定のソースからすべてのデータが抽出され、変換され、ターゲットシステムにロードされるかどうかを検証する。
何をチェックするのか
- ETLの過程でデータは失われたのか？
- ETLの過程でデータが重複していないか？
3.データ変換テスト
重要だ：
データ変換には、フォーマットの変更、計算、集計など、さまざまなものが含まれる。 データ変換テストは、変換が意図したとおりに行われたかどうかをチェックする。
何をチェックするのか
- 変換後のデータは期待通りですか？
- 変換時にビジネスロジックが適切に実装されているか？
- 変換中に実行された計算は、正しい出力を生成したか？
4.データ検証テスト
重要だ：
変換された最終データがビジネス要件に適合しているかどうかをテストする。
何をチェックするのか
- データの品質基準（正確性、完全性など）は満たされているか？
- ビジネスルールは守られているか？
5.ETL 参照整合性テスト
重要だ：
ソースデータのテーブル間のリレーションシップがターゲットデータで忠実に再現されていることを検証する。
何をチェックするのか
- データの外部キーは、対応する主キーと一致しているか。
- 子テーブルと親テーブルの関係はETL後も維持されるか？
6.統合テスト
重要だ：
統合テストは、ETLプロセスがより大きなデータエコシステム内で統合され機能するかどうかを検証する。
何をチェックするのか
- エンド・ツー・エンドのデータフローはスムーズに機能しているか？
- ETLプロセスは、ソース、ターゲット、またはデータに依存する他の下流アプリケーションなど、他のシステムとどの程度相互作用しているか？
7.パフォーマンステスト
重要だ：
ETLパフォーマンステストは、高負荷のような負荷がかかったときに、ETLプロセスがどれだけ効率的であるかを評価します。
何をチェックするのか
- ETLの処理時間はビジネス要件やベンチマークを満たしているか？
- データ量の増加に対応してETLプロセスを拡張できるか？
- ETLプロセスには、リソースの制約や対処すべきボトルネックがあるか？
8.機能テスト
重要だ：
機能テストは、ETL プロセスがユーザーの視点からプロジェクト要件を満たしているかどうかを検証する。
何をチェックするのか
- アウトプットは明示されたビジネス要件に合致しているか？
- レポートは正確な結果を出しているか？
- ダッシュボードは期待されたデータを表示しているか？
9.回帰テスト
重要だ：
ETLプロセスは非常に複雑で、多くのデータが相互に関連している。 プロセスにおける小さな変更でさえ、ソースにおけるアウトプットに影響を与える可能性がある。回帰テストは、このような予期せぬ結果を特定するために不可欠です。
何をチェックするのか
- コードや基礎データの変更が、突然悪影響を引き起こしていないか？
- 変更は、ETLプロセスの改善に望ましい効果をもたらしたか？
注目に値するのは、このリストにユニットテストを含めることができることだ。 しかし、その代わりに、ソース検証テスト、ソースとターゲットのデータ照合テストなど、単体テストがカバーする構成部分を含めた。
ETLテストの8段階
成功への8つのヒント
さて、ETLテストにおけるさまざまな種類の検証を理解したところで、次はそれをまとめる番だ。 ETLテストは、一般的に多段階アプローチで実施される。
#1. ビジネス要件の収集
どのようなテストプロセスでも、最初の段階では要求事項を収集する。 テスト担当者は、ETL プロセスが何を提供するものなのかについて、コンセンサスを得る必要がある。 この初期段階で答えるべき質問には、次のようなものがある：
- データはどのように使用されるのか？
- どのような出力形式が必要ですか？
- 期待されるパフォーマンスとは？
- データの使用にはどのような規制、法律、会社の方針が適用されるのか？
専門家のアドバイス
要件を遵守することは必須であるが、ETL テスターは、その知識と専門知識を駆使して、プロセスの初期段階で潜在的な問題、不整合、またはエラーを積極的に探すべきである。 問題を早期に発見し、排除する方がはるかに簡単で、時間もかからない。
#2. データソースの特定と検証
ETLとは、ERPやCRMツール、アプリケーション、他のデータベース、スプレッドシートなど、異種データソースからデータを引き出すことである。 テスターは、必要なデータがアクセス可能で、正しく構造化されており、意図したとおりに使用するのに十分な品質を持っていることを確認しなければならない。
専門家のアドバイス
実世界のシステムにおけるソースデータは、一般的に乱雑である。 データプロファイリングレポートを徹底的に作成することは、欠落値、フォーマットの問題、異常、その他の変換ロジックから除外したい不整合を確実に特定するために、この段階で鍵となる。
#3. テストケースを書く
ビジネス要件とデータプロファイリングレポートを手に入れたら、いよいよETLプロセスの検証に必要なテストケースを作成します。 テストケースには、機能的なテストだけでなく、エッジケースや、失敗のリスクが高いと特定した領域も含めるべきである。
専門家のアドバイス
単一の変換をテストするのも良いが、ETLパイプライン全体を通してデータがどのような影響を受けるかを理解するテストケースを構築する方が良い。
#4. テストケースの実行
さて、いよいよテストケースを適用しよう。 テスターは実際の状況をシミュレートするか、可能であれば実際の状況を使用するよう最善を尽くすべきである。
専門家のアドバイス
ここでは、ETL自動化テストツールが不可欠である。 一貫性のある再現可能なテストを作成することができれば、膨大な時間と労力を節約できる。 さらに、ETLテストは、データソースが更新されたり、ETLプロセス自体に変更が加えられたりした場合に、常に必要とされるものである。
#5. レポートの作成
テストを実施したら、その結果を忠実に文書化しなければならない。 結果をメモし、それも含めて：
- 成功例
- 失敗例
- 予想との乖離
- どのような修正や変更が必要か
これらのレポートは、システムの健全性を確認するだけではありません。 また、ETLプロセスを最適化するために必要な重要な情報を提供しながら、必要な修正スケジュールを提供してくれる。
専門家のアドバイス
レポートは、非技術的な利害関係者を含むすべての人のためのものである。 専門用語や専門的すぎる概念を減らし、グラフやチャートなどの視覚的なサマリーを使用してプロセスを説明するよう努める。
#6. バグや欠陥の再テスト
次に、テスト実行中に検出されたバグや欠陥が解決されていることを確認する必要がある。 さらに、このプロセスで実施された変更が新たな問題を生じさせていないことを確認する必要がある。
専門家のアドバイス
ETLプロセスは複雑で相互にリンクしているため、この段階での回帰テストは極めて重要である。 一つの修正が、ETLプロセス全体にわたって、意図しない、まったく予期しない結果をもたらす可能性がある。
#7. 最終報告
最終レポートは、ETL テストプロセスの詳細なサマリーを提供する。 成功した分野と、さらなる努力が必要な分野を強調する。 最後に、ETLデータの品質と信頼性について総合的な評価を下す。
専門家のアドバイス
最終報告書は単なる記録ではない。 よく書かれ、よく構造化されたテストレポートは、プロダクションドキュメントの一部となり、ETLプロセスが常に改善され、最適化されることを保証するのに役立ちます。
#8. レポートを閉じる
最後に、報告書が提出され、関係するさまざまな利害関係者に理解されたら、正式に受理されなければならない。 報告書は、解決しなければならない事項や、さらに講じなければならない措置について、明確な計画を伝えるものでなければならない。
専門家のアドバイス
レポートをクローズすることは、ETLプロセスが許容レベルに達したことを示す強いサインではあるが、この作業が本当に完了したわけではないことを忘れてはならない。 継続的な改善と、ソースデータ、ハードウェア、あるいは進化するビジネスルールの変更への対応は、どのような検収も継続的なプロセスにおける一里塚に過ぎないことを意味する。
負荷テストのメリットを引き出す
包括的なETLテストプロセスは、データ分析に依存するチームや製品にとって不可欠です。 ここでは、ETLテストアプローチに取り組むことで得られるメリットについて見ていこう。
1.データの正確性と完全性
ETL検証の核となるコンセプトは、クリーンで信頼性の高いデータをデータウェアハウスに確実に取り込むことである。 正しいETLテストのアプローチとは
- 抽出中にデータを失うことはない
- 変換にエラーが含まれていない
- データは意図したとおりにターゲット・システムに送られる。
2.時間とお金の節約
データウェアハウスのETLテストは、エラーを早期に発見するために重要である。 馬が馬小屋から逃げ出してから問題を解決するよりも、データの問題を早期に発見し、排除する方がはるかに望ましい。 ガートナー社によると、質の悪いデータは 毎年平均1,300万ドルのコストをかけている。 ETLテストを早期に開始すれば、時間とコストを節約できる。
3.パフォーマンス
不適切なETLプロセスは、データシステムの障害となり、分析、レポート、意思決定の質を低下させます。 優れたETLテスト・プロセスは、データのボトルネックや改善が必要なその他の領域を特定することで、軌道を維持するのに役立ちます。
4.コンプライアンス
金融機関や医療機関には厳しいデータガバナンスのルールがある。 データの適切な取り扱いと管理を怠ると、ライセンスの取り消しや重い罰金につながる可能性がある。 ETLテストは、コンプライアンスの範囲内で機密情報を確実に保護するのに役立ちます。
5.より良い意思決定
データがより正確で信頼できるものであればあるほど、データ主導の意思決定に自信を持つことができる。 ETLテストは、データウェアハウス内のコンテンツが、正しいステップを踏むために必要なインサイトを確実に提供することを保証します。
ETLテストに関連する課題
データ・パイプラインの健全性を確保することは不可欠だが、それにはいくつかの複雑さが伴う。 ETLのデータ品質チェックに関連する課題を探ってみよう。
1.データ量と複雑さ
優れたETLテストプロセスとは、構造化データから非構造化データまで、さまざまな種類の大量のデータを扱うことを意味する。 このように様々なデータはすぐに複雑化し、管理が難しくなる。
2.ソースシステムの依存関係
上記で概説したように、ETL テストとは、ソースからターゲットへのパイプラインを円滑にすることである。 しかし、アウトプットの質はインプットの質に大きく依存する。 ソース出力のスキーマ、フォーマット、または品質が変更されると、ETLテストの失敗の原因となることがあり、その診断は必ずしも容易ではありません。
3.変革の複雑性
データ変換のロジックを構築するのは、専門家の仕事である。 ビジネスルールの適用、データのクリーニングや再フォーマットは複雑であり、これらの変換の品質を検証することは必ずしも容易ではない。
4.シフト要件
テスターなら誰でも、ビジネス要件が急速に進化することの苦しみを知っている。 ETLプロセスは動的な空間であり、ETLテストも同様である。 ビジネス・ロールが更新され変更されると、テスターはテスト・ケースを適応させ、データベース・パフォーマンスが最適化されるようにしなければなりません。
5.テスト環境の制限
ETLテストのために本格的な本番環境を稼動させることは、複雑でコストがかかる。 しかし、小規模なテスト環境では、膨大なデータ量を扱うとパフォーマンスのボトルネックになることを再現できないため、必ずしも真の検証ができるとは限らない。
ETLのヒントとベストプラクティス
ETLテストをマスターするには時間がかかる。 ここでは、そのためのヒントをいくつか紹介しよう。
#1. 継続的テスト
ETLテストは一回で終わるものではない。 それは、継続的に実行し、監視しなければならない、良質なデータを確保するための展望である。 ETLのQAテスターは、ビジネス・インテリジェンス・ツールに依存する企業ではフルタイムの仕事である。
#2. ETLテスターは孤島ではない
ETL テストはブラックボックス的なアプローチを取るが、ETL QA エンジニアは、ETL プロセスを真に検証する意味のあるテストを設計したいのであれば、利害関係者、データベース管理者、ETL ロジックを構築する開発者と協力すべきである。
#3. しっかりとした文書化が重要だ。
ソースからターゲットへのマッピングやデータの系譜の記録など、健全で詳細な文書化は、データパイプラインのどこでエラーが生じたかを特定するために不可欠である。
#4. 可能な限り自動化する
これが最も重要なポイントだろう。 包括的なETLテストはリソース集約的である。 また、継続的なプロセスであるため、定期的に多くの手作業が必要となる。 そのため、ETLテストはテスト自動化ソフトウェアやRPAツールにとって完璧な仕事である。
最高のETL自動化テストツール
ETL自動化テストが、リソースを最大限に活用するという点で、テストチームにとって大きな利点があることは、もう明らかでしょう。
ありがたいことに、市場には質の高いETLテストツールがいくつかある。 各ツールにはそれぞれ長所と短所があり、さまざまな要件に適した特徴や機能がある。
適切なツールを選ぶかどうかは、以下のようないくつかの異なる要因によって決まる：
- ETLプロセスとビジネスロジックの複雑さ
- 送信するデータ量
- ETLプロセスにおける非構造化データの存在または集中
- テスターの技術的能力とスキルセット
- あなたの予算
ETLテストツールのトップ5を見てみよう。
#5. クエリサージ
QuerySurgeは、継続的なテストに重点を置いたサブスクリプションベースのETLテストツールです。 ソース・データベースとターゲット・データベースの組み合わせをサポートし、強力な自動化機能を提供し、大規模で複雑なデータウェアハウジングのニーズ向けに構築されています。
ユーザー・インターフェースは使いやすく、レポート機能も優れている。 しかし、QuerySurgeの高価で不透明な価格設定を嘆くユーザーもいれば、使い勝手の悪さや経験の浅いユーザーに対する学習曲線の険しさを批判するユーザーもいる。
#4. iCEDQ
iCEDQはデータテストとデータ品質モニタリングのための品質ツールです。 ルールベースのテストと興味深いMLアシストによるエラー検出を提供する。 追跡、報告、可視化はiCEDQが特に得意とするところであり、重要なデータコンプライアンスや規制上のニーズを持つ企業にとって良いツールとなっている。
とはいえ、複雑なETLランドスケープにこのツールを導入することは、iCEDQの最も顕著な欠点の一つである。 加えて、ユーザーインターフェイスはかなり複雑で、技術力の低いチームには合わないだろう。
#3. ライトデータ
RightDataは、ETLテストとデータ検証の両方で強力なノーコード機能を誇るユーザーフレンドリーなツールです。 このツールは非常に柔軟で、さまざまなデータベースやクラウドデータウェアハウスで動作する。 さまざまなビルド済みテストテンプレート、優れた可視化機能、ワークフローツールとのシームレスな統合により、RightDataが近年人気を博している理由は明らかです。
しかし、RightDataには多くの望ましい特徴がありますが、多くのETLプロセスをテストする必要がある場合、コストが高くつく可能性があります。 サブスクリプション・ベースではあるが、データ使用量や追加機能が多い場合、料金はすぐに高くなる。 ZAPTESTの予測可能な定額価格モデルや無制限ライセンスと比較すると、RightDataのアプローチは成長企業や規模拡大企業にペナルティを課しているように見えます。
#2. BiG EVAL
BiG EVALは、複雑なETLシステムやレガシーウェアハウスの実装に最適です。 ルールベースのデータ検証を使用し、強力なデータプロファイリング機能を備えているため、ETLテストに適している。 BiG EVALは、テストの設計とスケジューリングのための優れた自動化オプションも提供し、優れたレポーティングとビジュアライゼーション能力と組み合わせることで、ETLテストのための最も包括的なツールと肩を並べることができます。
とはいえ、BiG EVALの導入はさらに大きな仕事だ。 ZAPTESTのようなノーコード・ツールと比較すると、インターフェイスが少し古臭く感じられるかもしれない。 ETLテストはBiG EVALのユースケースの1つであり、ライセンスベースの価格設定は、厳密には必要でない機能や特徴のために支払う場合、チームによっては法外なものになる可能性があることに注意する必要がある。
#1. ZAPTEST：ETLテストにおけるNo.1の選択肢
ZAPTESTはETLテスト専用のツールではないが、柔軟性と拡張性を備えており、徹底したETLテストアプローチを構成するいくつかのタスクを支援する。
上記の「ETLテストのさまざまな種類」のセクションからわかるように、ETLプロセスのテストには、データ検証、統合、パフォーマンス、機能、および回帰テストが必要です。 ZAPTESTはこれらすべてを可能にする。 当社のツール、エンド・ツー・エンド・テストとメタデータ・テスト機能は、貴社のアナリティクスとビジネス・インテリジェンスが問題なく、結果と価値を提供する準備ができていることを確認するための重要な機能です。
ZAPTESTはまた、 市場で最も優れたRPAツールの1つである。 ETLテストの文脈では、RPAは、現実的なテストデータの生成、反復的な手動タスクの自動化、確実なETLプロセスに必要な継続的テストの導入を支援することで、大きな価値を提供することができる。
ZAPTETのノーコード機能、軽快なテスト作成、他のエンタープライズ・ツールとのシームレスな統合により、自動化されたETLテストと、その他多くの機能をワンストップで提供します。
最終的な感想
抽出変換負荷テストは、データウェアハウスの品質管理部門を設立するようなものです。 データがソースからターゲットに転送されたかどうかだけでなく、データが無傷で期待通りに到着したかどうかも重要なのだ。
いざというとき、データが悪ければ、誤った判断をしてしまう。 適切なETLテストは、データエコシステム全体の完全性への投資です。 しかし、多くの企業にとって、ETLテストにかかる時間と費用は、余裕のないものである。
ETLテストの自動化は、テストをより迅速かつ効率的に行うとともに、長期的にコストを削減するのに役立ちます。 テストカバレッジとリグレッションテストの能力を高めることで、手動テストに 固執するよりもはるかに高い頻度でテストできるため、データの整合性を高めることができる。
さらに、ETL自動化テスト・ツールを使用することで、ヒューマン・エラーを削減し、テスターをより創造的で価値のあるタスクに解放することができる。 ZAPTESTのようなテスト自動化 ツールやRPAツールの導入は、ビジネス・インテリジェンス・ツールで実行する必要のない決定事項の1つです。
