Ekstraktēšanas transformēšanas testēšana – visbiežāk saukta par ETL testēšanu – ir ļoti svarīgs rīks mūsdienu biznesa izlūkošanas un datu analīzes pasaulē.

Komandām ir jāvāc dati no dažādiem avotiem, lai tās varētu tos uzglabāt datu noliktavās vai sagatavot biznesa izlūkošanas rīkiem, kas palīdz pieņemt kvalitatīvus lēmumus vai gūt ieskatu. ETL testēšana palīdz nodrošināt, ka procesi, dati un ieskats atbilst prasībām un ir gatavi atbalstīt uzņēmējdarbību.

Izpētīsim, kas ir Extract Transform Load testēšana un kā tā darbojas, pirms dalīsimies ar dažām dažādām pieejām un rīkiem, ko varat izmantot ETL testēšanai.

 

Kas ir Extract-Transform-Load,

un kā tas darbojas?

Izraksts, pārveidošana un ielāde (Extract-Transform-Load, ETL) ir būtiska datu uzglabāšanas un analīzes koncepcija. Faktiski ETL apraksta datu vākšanas procesu no vairākiem avotiem un to centralizēšanu datu noliktavā vai datu ezerā.

Izdalīsim ETL procesu tā sastāvdaļās, lai jūs varētu to labāk izprast.

 

1. Darba fragments:

Dati ir iegūti no dažādiem avotiem. Šie avoti var būt esoša datubāze, ERP vai CRM lietojumprogramma, izklājlapas, tīmekļa pakalpojumi vai dažādi faili.

 

2. Pārveidot:

Kad dati ir iegūti, tie ir jāpārveido tā, lai tie būtu piemēroti glabāšanai vai analīzei. Šis process var ietvert datu attīrīšanu un normalizēšanu, kā arī pārveidošanu atbilstošā formātā.

 

3. Slodze:

Pēdējā procesa daļa ir datu ielāde mērķa sistēmā. Šī mērķa sistēma var būt datu krātuve, datu ezers vai cita repozitorija.

 

Lai gan ETL ir pazīstama jau kopš pagājušā gadsimta 70. gadiem, tās nozīme pēdējā laikā ir palielinājusies, jo uzņēmēji arvien vairāk paļaujas uz mākoņsistēmām, reāllaika datiem, analītiku un ML/AI rīkiem.

 

Kas ir ETL testēšana?

ETL testēšana ir datu apstrādes testēšanas veids, kas pārbauda, vai no viena avota savāktie dati ir precīzi nosūtīti uz galamērķi. Kā lasījāt iepriekš, pēc datu iegūšanas tie ir jāpārveido atbilstoši biznesa prasībām. Šī transformācija dažkārt var radīt problēmas ar datiem. ETL testēšanas pieeja palīdz nodrošināt datu uzticamību un precizitāti.

ETL testēšana ir sava veida melnās kastes testēšana, jo tā apstiprina apmaiņas, pārveidošanas un ielādes procesu, salīdzinot ievades datus ar izvades datiem. Faktiski tā koncentrējas uz to, ko sistēma dara, reaģējot uz dažādiem ievades datiem, nevis uz to, kā tā sasniedz šos rezultātus. Tomēr noteiktās situācijās testētāji pievērsīs uzmanību tam, kas notiek kastes iekšienē, jo īpaši tad, ja rodas neparedzēti scenāriji.

 

Kā izraksts pārveido

slodzes testēšana darbojas?

Visvienkāršākais veids, kā izskaidrot, kā darbojas ETL testēšana, ir sadalīt to sastāvdaļās: izvilkšana, pārveidošana un ielāde. Tālāk varat saprast dažādus ETL validācijas elementus, pirms mēs sadalīsim posmus sīkāk.

 

1. Izraksts

 

ETL testēšana apstiprina, ka no avota iegūtie dati ir precīzi un bez kļūdām. Šis process ietver pamatvērtību precizitātes pārbaudi un datu pilnīguma nodrošināšanu.

Vēl viena procesa daļa ir datu profilēšana. Šis process ietver avota datu struktūras, satura un kvalitātes izpratni. Šādā veidā jūs varat atklāt jebkādas anomālijas, neatbilstības vai iespējamās kartēšanas problēmas.

 

2. Pārveidot

 

Nākamajā procesa daļā tiek pētīta stingra datu pārveidošanas noteikumu ievērošana. Viena no galvenajām pieejām ir transformācijas loģikas testēšana, salīdzinot to ar noteikumiem, likumiem un citiem uzņēmējdarbības noteikumiem.

Dažas no tipiskajām pārbaudēm ietver pārbaudi, vai dati tiek konvertēti gaidītajos formātos, vai aprēķini ir precīzi un vai meklēšanas saites savieno elementus starp datu kopām.

Jāņem vērā arī datu kvalitāte. Piemērojot datu attīrīšanas procesus, testētājiem jāatrod un jānovērš formatēšanas neatbilstības un dublēšanās, kā arī jāatrisina visi pretrunīgie dati.

Visbeidzot, tiek pārbaudīta arī kopējā veiktspēja, lai noskaidrotu, kā ETL procesu ietekmē lieli datu apjomi.

 

3. Ielādēt

 

Visbeidzot, kad dati tiek ielādēti datu noliktavā, datu ezerā vai citā galīgajā mērķī, testētājiem ir jāpārbauda, vai tie ir pilnīgi, precīzi un iesniegti pareizā formātā.

Tiek veikti salīdzinājumi, lai pārbaudītu, vai ceļā starp avotu, glabāšanas zonu un mērķiem nav zaudēti vai bojāti dati.

Visbeidzot, tiek pārbaudītas audita pēdas, lai izsekotu, vai process seko visām izmaiņām, kas notiek ETL procesa laikā, un pārbaudītu, vai ir pieejama vēsture un metadati.

Šajā sadaļā ir sniegta pamatinformācija par to, kā tiek veiktas ETL datu kvalitātes pārbaudes. Jūs ievērosiet, ka testi tiek veikti katrā datu pārraides posmā, jo tas ir labākais veids, kā identificēt un atrisināt konkrētas problēmas.

Tomēr, lai padziļināti izprastu ETL testēšanas koncepcijas, ir jāizpēta dažādi ETL testēšanas veidi un posmi, kuros tie tiek piemēroti. Turpmākajās divās sadaļās šī informācija tiks sniegta un palīdzēs jums gūt pilnīgu priekšstatu par nepieciešamo informāciju.

 

Dažādi ETL testēšanas veidi

ETL testēšanā ir daudz dažādu validācijas veidu. Tos izmanto dažādos scenārijos un dažādiem mērķiem. Izpētīsim ETL testēšanas veidus, kā arī to, kur un kad tos vajadzētu izmantot.

 

1. Avota datu validācijas testēšana

 

Nozīme:

Avota datu validācijas testēšana nodrošina, ka avota dati ir kvalitatīvi un konsekventi, pirms tie tiek iegūti pārveidošanai.

Ko tas pārbauda:

• Vai dati atbilst uzņēmējdarbības noteikumiem?
• Vai datu tipi un formāti atbilst gaidītajam?
• Vai dati iekļaujas derīgos diapazonos?
• Vai negaidītās vietās ir nulles vai trūkstošas vērtības?

 

2. Avota un mērķa datu saskaņošanas testēšana

 

Nozīme:

Šāda veida testēšanā tiek pārbaudīts, vai visi dati no konkrēta avota ir iegūti, pārveidoti un ielādēti mērķa sistēmā.

Ko tas pārbauda:

• Vai ETL procesa laikā tika zaudēti dati?
• Vai dati tika dublēti ETL procesa laikā?

 

3. Datu pārveidošanas testēšana

 

Nozīme:

Datu pārveidošana var būt saistīta ar daudzām dažādām lietām, piemēram, formāta maiņu, aprēķiniem, apkopojumiem utt. Datu pārveidošanas testēšana pārbauda, vai pārveidošana ir notikusi, kā paredzēts.

Ko tas pārbauda:

• Vai pēc transformācijas dati ir tādi, kā gaidīts?
• Vai transformāciju laikā biznesa loģika ir īstenota pareizi?
• Vai transformācijas laikā veiktie aprēķini ir devuši pareizo rezultātu?

4. Datu validācijas testēšana

Nozīme:

Pārbauda, vai galīgie dati pēc pārveidošanas atbilst uzņēmējdarbības prasībām.

Ko tas pārbauda:

• Vai tiek ievēroti datu kvalitātes standarti (t. i., precizitāte, pilnīgums)?
• Vai tiek ievēroti uzņēmējdarbības noteikumi?

 

5. ETL atsauces integritātes testēšana

 

Nozīme:

Apstiprina, ka sakarības starp tabulām avota datos ir precīzi atveidotas mērķa datos.

Ko tas pārbauda:

• Vai datu ārējie atslēgas taustiņi atbilst atbilstošajiem primārajiem atslēgām?
• Vai pēc ETL tiek saglabātas pakārtoto un vecāku tabulu attiecības?

 

6. Integrācijas testēšana

 

Nozīme:

Integrācijas testi pārbauda, vai ETL process integrējas un darbojas plašākā datu ekosistēmā.

Ko tas pārbauda:

• Vai datu plūsmas no gala līdz galam darbojas vienmērīgi?
• Cik labi ETL process mijiedarbojas ar citām sistēmām, piemēram, avota, mērķa vai citām pakārtotajām lietojumprogrammām, kas izmanto datus?

 

7. Veiktspējas testēšana

 

Nozīme:

ETL veiktspējas testēšana ļauj novērtēt, cik efektīvs ir ETL process, ja tas ir pakļauts slodzei, piemēram, lielai slodzei.

Ko tas pārbauda:

• Vai ETL apstrādes laiks atbilst biznesa prasībām vai kritērijiem?
• Vai ETL procesu var mērogot, reaģējot uz pieaugošo datu apjomu?
• Vai ETL procesam ir kādi resursu ierobežojumi vai vājās vietas, kas jārisina?

 

8. Funkcionālā testēšana

 

Nozīme:

Funkcionālā testēšana apstiprina, vai ETL process atbilst projekta prasībām no lietotāja viedokļa.

Ko tas pārbauda:

• Vai rezultāti atbilst noteiktajām uzņēmējdarbības prasībām?
• Vai ziņojumi sniedz precīzus rezultātus?
• Vai informācijas paneļi parāda gaidītos datus?

 

9. Regresijas testēšana

 

Nozīme:

ETL procesi ir ļoti sarežģīti, un tajos ir daudz savstarpēji saistītu datu. Pat nelielas izmaiņas procesā var ietekmēt produkcijas izlaidi avotā. Regresijas testēšana ir ļoti svarīga, lai identificētu šos negaidītos rezultātus.

Ko tas pārbauda:

• Vai izmaiņas kodā vai pamatā esošajos datos pēkšņi izraisa nelabvēlīgu ietekmi?
• Vai izmaiņas ir devušas vēlamo rezultātu ETL procesa uzlabošanā?

 

Ir vērts atzīmēt, ka šajā sarakstā varētu iekļaut arī vienību testēšanu. Tomēr tā vietā mēs esam iekļāvuši tās sastāvdaļas, kuras ietver vienības testēšana, piemēram, avota validācijas testēšana, avota un mērķa datu saskaņošanas testēšana utt.

 

8 ETL testēšanas posmi ar

8 ekspertu padomi, kā gūt panākumus

Labi, tagad, kad esat sapratuši dažādus validācijas veidus ETL testēšanā, ir pienācis laiks to visu apkopot. ETL testēšanu parasti veic, izmantojot daudzpakāpju pieeju, kuru mēs aprakstīsim turpmāk.

 

#1. Biznesa prasību apkopošana

Jebkura testēšanas procesa pirmais posms ir prasību apkopošana. Testētājiem ir jābūt vienprātībai par to, ko ETL process ir paredzēts nodrošināt. Daži jautājumi, uz kuriem jāatbild jau šajā agrīnajā posmā, ir šādi:

• Kā dati tiks izmantoti?
• Kādi izejas formāti ir nepieciešami?
• Kādas ir veiktspējas gaidas?
• Kādi noteikumi, tiesību akti vai uzņēmuma politikas nosaka datu izmantošanu?

Eksperta padoms:

Lai gan prasību ievērošana ir obligāta prasība, ETL testētājiem jāizmanto savas zināšanas un pieredze, lai proaktīvi meklētu iespējamās problēmas, neatbilstības vai kļūdas procesa sākumā. Ir daudz vieglāk un daudz mazāk laikietilpīgi savlaicīgi identificēt un novērst problēmas.

 

#2. Datu avotu identificēšana un validēšana

ETL ir datu iegūšana no dažādiem datu avotiem, piemēram, ERP vai CRM rīkiem, lietojumprogrammām, citām datubāzēm, izklājlapām utt. Testētājiem ir jāapstiprina, ka nepieciešamie dati ir pieejami, ka tie ir pareizi strukturēti un pietiekami kvalitatīvi, lai tos varētu izmantot paredzētajā veidā.

Eksperta padoms:

Avota dati reālās pasaules sistēmās parasti ir haotiski. Šajā posmā ir ļoti svarīgi sagatavot rūpīgus datu profilēšanas pārskatus, lai nodrošinātu, ka tiek identificētas trūkstošās vērtības, formāta problēmas, anomālijas un citas nekonsekvences, kuras vēlaties novērst transformācijas loģikā.

 

#3. Testēšanas gadījumu rakstīšana

Kad biznesa prasības un datu profilēšanas pārskati ir izstrādāti, ir pienācis laiks izveidot testēšanas gadījumus, kas nepieciešami, lai pārbaudītu ETL procesu. Testēšanas gadījumos jāietver funkcionālie testi, kā arī robežgadījumi un visas jomas, kurās ir identificēts augsts kļūmes risks.

Eksperta padoms:

Atsevišķu transformāciju testēšana ir laba, taču labāk ir veidot testēšanas gadījumus, kas saprot, kā dati tiek ietekmēti, kad tie tiek pārsūtīti pa visu ETL cauruļvadu.

 

#4. Testēšanas gadījumu izpilde

Tagad ir pienācis laiks piemērot testēšanas gadījumus. Testētājiem ir jādara viss iespējamais, lai imitētu reālus apstākļus vai, ja iespējams, izmantotu reālus apstākļus.

Eksperta padoms:

Šajā gadījumā ir svarīgi ETL automatizācijas testēšanas rīki. Iespēja veikt konsekventus un atkārtojamus testus ietaupa ļoti daudz laika un pūļu. Turklāt ETL testēšana ir pastāvīga prasība, jo datu avoti tiek atjaunināti vai pašā ETL procesā tiek veiktas izmaiņas.

 

#5. Izveidot pārskatus

Kad testi ir pabeigti, jums ir precīzi jādokumentē iegūtie rezultāti. Pierakstiet savus rezultātus un iekļaujiet:

• Panākumi
• Neveiksmes
• Novirzes no paredzētā
• Kādi labojumi vai izmaiņas jāveic

Šajos ziņojumos būs daudz vairāk nekā tikai apstiprinājums par jūsu sistēmas darbību. Viņi arī nodrošinās grafiku visiem nepieciešamajiem labojumiem, vienlaikus sniedzot būtisku informāciju, kas nepieciešama ETL procesa optimizēšanai.

Eksperta padoms:

Ziņojumi ir paredzēti ikvienam, tostarp ieinteresētajām personām, kas nav tehniskas personas. Centieties mazināt žargonu un pārāk tehniskus jēdzienus un procesa skaidrošanai izmantojiet vizuālus kopsavilkumus, piemēram, grafikus, diagrammas un citus.

 

#6. Atkārtota kļūdu un defektu pārbaude

Tālāk jāpārbauda, vai ir novērstas testēšanas laikā atklātās kļūdas un defekti. Turklāt jāpārliecinās, ka šī procesa laikā ieviestās izmaiņas nav radījušas jaunas problēmas.

Eksperta padoms:

Šajā posmā ir ļoti svarīga regresijas testēšana, jo ETL process ir sarežģīts un savstarpēji saistīts. Viens labojums var radīt neparedzētas un pilnīgi negaidītas sekas visā ETL procesā.

 

#7. Galīgie ziņojumi

Galīgie ziņojumi sniedz detalizētu ETL testēšanas procesa kopsavilkumu. Izceliet jomas, kurās gūti panākumi, un jomas, kurās nepieciešams turpināt darbu. Visbeidzot, sniedziet vispārēju vērtējumu par ETL datu kvalitāti un uzticamību.

Eksperta padoms:

Jūsu galīgais ziņojums nav tikai dokumentācija. Labi uzrakstīti un labi strukturēti testēšanas ziņojumi kļūs par daļu no ražošanas dokumentācijas un palīdzēs nodrošināt, ka ETL process tiek pastāvīgi uzlabots un optimizēts.

 

#8. Ziņojumu slēgšana

Visbeidzot, pēc tam, kad ziņojumi ir iesniegti un saprotami dažādām ieinteresētajām personām, tie ir oficiāli jāapstiprina. Ziņojumos jānorāda skaidrs plāns attiecībā uz visiem jautājumiem, kas jāatrisina, vai turpmākām darbībām, kas jāveic.

Eksperta padoms:

Lai gan pārskatu slēgšana ir spēcīga zīme, ka ETL process ir sasniedzis pieņemamu līmeni, jāatceras, ka šis darbs nekad nav īsti pabeigts. Nepārtraukta uzlabošana un reaģēšana uz izmaiņām avota datos, aparatūrā vai pat mainīgajos uzņēmējdarbības noteikumos nozīmē, ka jebkura pieņemšana ir tikai starpposms nepārtrauktā procesā.

 

Iegūt transformēt slodzes testēšanas priekšrocības

Visaptverošs ETL testēšanas process ir būtisks komandām un produktiem, kas balstās uz datu analīzi. Apskatīsim priekšrocības, ko varat izmantot, ja izmantojat ETL testēšanas pieeju.

 

1. Datu precizitāte un integritāte

ETL validācijas pamatjēdziens ir nodrošināt, ka datu noliktavā tiek ievadīti tīri un uzticami dati. Pareiza ETL testēšanas pieeja nozīmē:

• Ekstrakcijas laikā nezaudējat datus.
• Jūsu transformācijas nesatur kļūdas
• Dati nonāk mērķsistēmā, kā bija paredzēts.

 

2. Laika un naudas taupīšana

Datu noliktavas ETL testēšana ir svarīga, jo tā ļauj savlaicīgi atklāt kļūdas. Daudz vēlamāk ir identificēt un novērst datu problēmas agrīnā stadijā, nevis novērst problēmas, kad zirgs ir izskrējis no staļļa. Saskaņā ar Gartner datiem sliktas kvalitātes dati komandām katru gadu izmaksā vidēji 13 miljonus ASV dolāru. Uzsāciet ETL testēšanu agri, un ietaupīsiet laiku un naudu.

 

3. Veiktspēja

Slikti ETL procesi var kavēt datu sistēmas un samazināt analītikas, pārskatu un lēmumu pieņemšanas kvalitāti. Labs ETL testēšanas process palīdz jums sekot līdzi, identificējot datu vājās vietas un citas jomas, kurās nepieciešami uzlabojumi.

 

4. Atbilstība

Finanšu iestādēm un veselības aprūpes pakalpojumu sniedzējiem ir stingri datu pārvaldības noteikumi. Ja dati netiek pareizi apstrādāti un pārvaldīti, var tikt anulētas licences vai piemēroti lieli naudas sodi. ETL testēšana palīdz nodrošināt atbilstību un aizsargāt sensitīvu informāciju.

 

5. Labāka lēmumu pieņemšana

Jo precīzāki un uzticamāki ir jūsu dati, jo pārliecinošāk varat pieņemt uz datiem balstītus lēmumus. ETL testēšana nodrošina, ka varat paļauties uz datu noliktavas saturu, lai iegūtu informāciju, kas nepieciešama pareizo lēmumu pieņemšanai.

 

Ar ETL testēšanu saistītie izaicinājumi

Datu cauruļvada veselības nodrošināšana ir būtiska, taču tā ir saistīta ar zināmiem sarežģījumiem. Izpētīsim problēmas, kas saistītas ar stabilām ETL datu kvalitātes pārbaudēm.

 

1. Datu apjoms un sarežģītība

Labs ETL testēšanas process nozīmē darbu ar lielu daudzumu dažādu veidu datu, sākot no strukturētiem līdz nestrukturētiem. Šāda datu dažādība var ātri kļūt sarežģīta un grūti pārvaldāma.

 

2. Avota sistēmas atkarība

Kā jau aprakstīts iepriekš, ETL testēšanas mērķis ir nodrošināt vienmērīgu avota-mērķa cauruļvada darbību. Tomēr produkcijas kvalitāte ir lielā mērā atkarīga no izejvielu kvalitātes. Izmaiņas avota izvades shēmā, formātā vai kvalitātē var izraisīt ETL testa kļūmes, kuras ne vienmēr ir viegli diagnosticēt.

 

3. Transformācijas sarežģītība

Datu pārveidošanas loģikas izveide ir speciālistu darbs. Biznesa noteikumu piemērošana un datu attīrīšana vai pārformatēšana ir sarežģīta, un ne vienmēr ir viegli pārbaudīt šo pārveidojumu kvalitāti.

 

4. Prasību maiņa

Visi testētāji zina, cik sāpīgi ir ātri mainīgās biznesa prasības. ETL process ir dinamiska telpa, un tāda ir arī ETL testēšana. Tā kā biznesa lomas tiek atjauninātas un mainītas, testētājiem ir jāpielāgo testa gadījumi un jānodrošina datu bāzes veiktspējas optimizācija.

 

5. Testēšanas vides ierobežojumi

Pilnvērtīgas ražošanas vides palaišana ETL testēšanai ir sarežģīta un dārga. Tomēr mazāka mēroga testēšanas vide ne vienmēr nodrošinās patiesu validāciju, jo tā neatkārto veidu, kādā milzīgu datu apjomu apstrāde var radīt veiktspējas traucējumus.

 

ETL padomi un labākā prakse

Lai apgūtu ETL testēšanu, ir nepieciešams laiks. Šeit ir sniegti daži padomi, kas palīdzēs jums ceļā.

 

#1. Nepārtraukta testēšana

ETL testēšana nav vienreizēja. Tā ir perspektīva, lai nodrošinātu labas kvalitātes datus, kas jums ir pastāvīgi jāveic un jāuzrauga. Ne velti ETL QA testētājs ir pilna laika darba vieta uzņēmumos, kas balstās uz biznesa izlūkošanas rīkiem.

 

#2. Neviens ETL testētājs nav sala

Lai gan ETL testēšanā tiek izmantota “melnās kastes” pieeja, ETL QA inženieriem ir jāsadarbojas ar ieinteresētajām personām, datubāzu administratoriem un izstrādātājiem, kuri veido ETL loģiku, ja viņi vēlas izstrādāt jēgpilnus testus, kas patiesi apstiprina ETL procesu.

 

#3. Ļoti svarīga ir pamatīga dokumentācija.

Precīza un detalizēta dokumentācija, tostarp avota-mērķa kartēšana un datu secības reģistrs, ir ļoti svarīga, lai precīzi noteiktu, kur datu plūsmā ir radušās kļūdas.

 

#4. Automatizēt pēc iespējas vairāk

Tas, iespējams, ir vissvarīgākais punkts. Visaptveroša ETL testēšana ir resursietilpīga. Tas ir arī nepārtraukts process, kas nozīmē, ka tas prasa lielu manuālu darbu, kas tiek veikts regulāri. Tādējādi ETL testēšana ir ideāli piemērota testēšanas automatizācijas programmatūrai un RPA rīkiem.

 

Labākie ETL automatizācijas testēšanas rīki

Tagad jau ir skaidrs, ka ETL automatizācijas testēšana ir būtiska priekšrocība testēšanas komandām, lai maksimāli izmantotu savus resursus.

Par laimi, tirgū ir pieejami vairāki kvalitatīvi ETL testēšanas rīki. Katram rīkam ir savi plusi un mīnusi, kā arī funkcijas un funkcionalitāte, kas atbilst dažādām prasībām.

Izvēle par pareizā rīka izvēli ir atkarīga no vairākiem dažādiem faktoriem, tostarp:

• Jūsu ETL procesa un biznesa loģikas sarežģītība.
• Pārsūtāmo datu apjoms
• Nestrukturētu datu klātbūtne vai koncentrācija jūsu ETL procesā.
• Jūsu testētāju tehniskā kompetence un prasmju kopums
• Jūsu budžets.

Apskatīsim 5 labākos ETL testēšanas rīkus.

 

#5. QuerySurge

 

QuerySurge ir uz abonēšanu balstīts ETL testēšanas rīks, kurā uzsvars tiek likts uz nepārtrauktu testēšanu. Tā atbalsta avota un mērķa datubāzes kombinācijas, piedāvā plašas automatizācijas iespējas un ir paredzēta lielām un sarežģītām datu noliktavu vajadzībām.

Lietotāja saskarni ir patīkami lietot, un tās ziņošanas iespējas ir lieliskas. Tomēr daži lietotāji ir izteikuši nožēlu par QuerySurge dārgo un nepārskatāmo cenu noteikšanu, bet citi kritizē tā lietotājam draudzīguma trūkumu un straujo mācību līkni nepieredzējušiem lietotājiem.

 

#4. iCEDQ

iCEDQ ir kvalitātes rīks datu testēšanai un datu kvalitātes uzraudzībai. Tā piedāvā uz noteikumiem balstītu testēšanu un interesantu kļūdu noteikšanu ar ML palīdzību. Sekošana, pārskatu sniegšana un vizualizācija ir īpaši spēcīgas iCEDQ īpašības, tāpēc tas ir labs rīks uzņēmumiem, kuriem ir kritiski svarīgi nodrošināt datu atbilstību un regulatīvās vajadzības.

Tomēr viens no ievērojamākajiem iCEDQ trūkumiem ir tā ieviešana sarežģītās ETL ainavās. Turklāt lietotāja saskarne ir diezgan sarežģīta, un tā nebūs piemērota mazāk tehniskām komandām.

 

#3. RightData

RightData ir lietotājam draudzīgs rīks, kas piedāvā plašas nekodēšanas iespējas gan ETL testēšanai, gan datu validēšanai. Šis rīks ir īpaši elastīgs un darbojas dažādās datu bāzēs un mākoņa datu noliktavās. Redzams, kāpēc RightData pēdējos gados ir kļuvusi populāra, jo piedāvā virkni iepriekš sagatavotu testu veidņu, lieliskas vizualizācijas iespējas un nevainojamu integrāciju ar darbplūsmas rīkiem.

Tomēr, lai gan RightData piemīt daudzas vēlamas īpašības, tā var būt dārga, ja nepieciešams testēt daudz ETL procesu. Lai gan tas ir abonēšanas pakalpojums, cenas var strauji pieaugt, ja tiek izmantots liels datu apjoms un papildu funkcijas. Salīdzinot ar ZAPTEST prognozējamo vienotas cenas modeli un neierobežotām licencēm, šķiet, ka RightData pieeja ir neizdevīga augošiem vai paplašinošiem uzņēmumiem.

 

#2. BiG EVAL

BiG EVAL ir lieliska izvēle sarežģītām ETL sistēmām un mantotām noliktavu implementācijām. Tā izmanto uz noteikumiem balstītu datu validāciju un tai ir jaudīgas datu profilēšanas iespējas, tāpēc tā ir laba izvēle ETL testēšanai. BiG EVAL nodrošina lietotājiem arī lieliskas automatizācijas iespējas testu izstrādāšanai un plānošanai, un, apvienojumā ar lieliskām atskaišu un vizualizācijas iespējām, tas ir viens no visaptverošākajiem ETL testēšanas rīkiem.

Tomēr BiG EVAL ieviešana ir vēl lielāks darbs. Salīdzinot ar tādiem rīkiem bez kodēšanas, piemēram, ZAPTEST, saskarne var šķist nedaudz vecmodīga. Svarīgi atzīmēt, ka ETL testēšana ir tikai viens no BiG EVAL izmantošanas gadījumiem, tāpēc tā uz licencēm balstītā cena dažām komandām var izrādīties pārāk augsta, ja maksājat par funkcijām un īpašībām, kas jums nav obligāti nepieciešamas.

 

#1. ZAPTEST: Nr. 1 izvēle ETL testēšanai

Lai gan ZAPTEST nav specializēts ETL testēšanas rīks, tas piedāvā elastību un mērogojamību, lai palīdzētu veikt vairākus uzdevumus, kas veido pamatīgu ETL testēšanas pieeju.

Kā redzams sadaļā “Dažādi ETL testēšanas veidi”, ETL procesa testēšanai ir nepieciešama datu validācija, integrācija, veiktspējas, funkcionalitātes un regresijas testēšana. ZAPTEST spēj to visu un vēl vairāk. Mūsu rīki End-to-End testēšana un metadatu testēšanas iespējas ir galvenās funkcijas, lai nodrošinātu, ka jūsu analītika un biznesa izlūkošana ir atbilstoša un gatava sniegt rezultātus un vērtību.

ZAPTEST ir arī viens no labākajiem RPA rīkiem tirgū. Saistībā ar ETL testēšanu RPA var sniegt ievērojamu vērtību, ģenerējot reālistiskus testēšanas datus, automatizējot atkārtotus manuālus uzdevumus un palīdzot ieviest nepārtrauktu testēšanu, kas nepieciešama, lai nodrošinātu stabilu ETL procesu.

Pateicoties ZAPTET iespējām bez kodēšanas, zibens ātrai testu izveidei un nevainojamai integrācijai ar citiem uzņēmuma rīkiem, tas ir vienas pieturas aģentūra automatizētai ETL testēšanai un daudz kam citam.

 

Nobeiguma domas

Izvilkuma transformēšanas slodzes testēšana ir kā datu noliktavas kvalitātes kontroles nodaļas izveide. Tas nav saistīts tikai ar to, vai dati ir pārsūtīti no avota uz mērķi, bet arī ar to, vai tie ir saņemti neskarti un atbilstoši gaidītajam.

Ja jūsu rīcībā ir slikti dati, tad galu galā jūs pieņemsiet nepareizus lēmumus. Pareiza ETL testēšana ir ieguldījums visas jūsu datu ekosistēmas integritātē. Tomēr daudziem uzņēmumiem ar ETL testēšanu saistītais laiks un izdevumi ir kaut kas tāds, ko tie nevar atļauties.

ETL testēšanas automatizācija palīdz testēt ātrāk un efektīvāk, vienlaikus ilgtermiņā ietaupot naudu. Testu pārklājuma palielināšana un regresijas testēšanas iespējas var palīdzēt uzlabot jūsu datu integritāti, jo jūs varat testēt daudz biežāk nekā tad, ja testēšana tiktu veikta manuāli .

Turklāt, izmantojot ETL automatizācijas testēšanas rīkus, tiek samazināta cilvēcisko kļūdu iespējamība, vienlaikus atbrīvojot testētājus radošākiem vai uz vērtību orientētiem uzdevumiem. Testēšanas automatizācijas un RPA rīku, piemēram, ZAPTEST, izmantošana ir viens no lēmumiem, kas jums nebūs nepieciešams, lai izmantotu savus biznesa izlūkošanas rīkus.

Download post as PDF