Extract Transform Load testen – meestal ETL testen genoemd – is een cruciaal hulpmiddel in de wereld van moderne business intelligence en data analytics.

Teams moeten gegevens uit verschillende bronnen verzamelen om ze op te slaan in datawarehouses of voor te bereiden voor hun business intelligence tools om te helpen bij het nemen van kwaliteitsbeslissingen of het verkrijgen van inzichten. ETL-tests zorgen ervoor dat de processen, gegevens en inzichten up-to-date zijn en klaar om het bedrijf te ondersteunen.

Laten we eerst onderzoeken wat Extract Transform Load testen is en hoe het werkt, voordat we enkele van de verschillende benaderingen en tools delen die je kunt gebruiken voor ETL testen.

 

Wat is Extract-Transform-Load,

en hoe werkt het?

Extract-Transform-Load (ETL) is een cruciaal concept in data warehousing en analytics. In feite beschrijft ETL het proces waarbij gegevens uit meerdere bronnen worden verzameld en gecentraliseerd in een datawarehouse of data lake.

Laten we het ETL proces opsplitsen in de samenstellende delen zodat je het beter kunt begrijpen.

 

1. Uittreksel:

Gegevens worden uit verschillende bronnen gehaald. Deze bronnen kunnen een bestaande database, een ERP- of CRM-toepassing, spreadsheets, webservices of verschillende bestanden zijn.

 

2. Transformeer:

Zodra de gegevens zijn geëxtraheerd, moet je ze transformeren zodat ze geschikt zijn voor opslag of analyse. Het proces kan bestaan uit het opschonen en normaliseren van de gegevens en het converteren naar een geschikt formaat.

 

3. Belasting:

Het laatste deel van het proces bestaat uit het laden van gegevens in het doelsysteem. Dit doelsysteem kan een datawarehouse, data lake of andere opslagplaats zijn.

 

Hoewel ETL al bestaat sinds de jaren 1970, is het de laatste tijd belangrijker geworden door de grotere afhankelijkheid van het bedrijfsleven van cloud-gebaseerde systemen, realtime gegevens, analyses en ML/AI-tools.

 

Wat is ETL testen?

ETL-testen is een type gegevensverwerkingstesten dat controleert of gegevens die zijn verzameld vanuit één bron, nauwkeurig zijn overgedragen naar de bestemming. Zoals je hierboven kunt lezen, moeten de gegevens, zodra ze zijn geëxtraheerd, worden getransformeerd volgens de bedrijfsvereisten. Deze transformatie kan soms leiden tot problemen met de gegevens. Een ETL testaanpak helpt garanderen dat de gegevens betrouwbaar en accuraat zijn.

ETL testen is een soort black box testen omdat het het uitwissel-, transformatie- en laadproces valideert door de invoer te vergelijken met de uitvoer. In feite richt het zich op wat het systeem doet als reactie op verschillende inputs in plaats van hoe het die resultaten bereikt. In bepaalde situaties zullen testers echter kijken naar wat er in de doos gebeurt, vooral wanneer zich onverwachte scenario’s voordoen.

 

Hoe transformeert extract

werken belastingtests?

De eenvoudigste manier om uit te leggen hoe ETL testen werkt is door het op te splitsen in de samenstellende delen: extraheren, transformeren en laden. Van daaruit kun je de verschillende elementen van ETL validatie begrijpen voordat we de stadia meer gedetailleerd uitsplitsen.

 

1. Uittreksel

 

ETL testen valideren dat de gegevens die uit de bron worden gehaald accuraat en foutloos zijn. Dit proces omvat het controleren van de nauwkeurigheid van de basiswaarden en ervoor zorgen dat de gegevens volledig zijn.

Een ander onderdeel van het proces is het profileren van gegevens. Dit proces bestaat effectief uit het begrijpen van de structuur, inhoud en kwaliteit van de brongegevens. Het idee hierachter is dat je eventuele anomalieën, inconsistenties of potentiële problemen met het in kaart brengen kunt ontdekken.

 

2. Transformeer

 

Het volgende deel van het proces onderzoekt het strikt naleven van de regels voor gegevenstransformatie. Een van de belangrijkste benaderingen hier is het testen van transformatielogica tegen regels, wetten en andere bedrijfsregels.

Enkele typische tests hier zijn controleren of gegevens worden geconverteerd naar verwachte formaten, of berekeningen nauwkeurig zijn en controleren of lookups elementen tussen datasets koppelen.

Ook de kwaliteit van de gegevens komt aan bod. Testers moeten inconsistenties en duplicaten in de opmaak vinden en verwijderen en conflicterende gegevens oplossen terwijl ze gegevens opschonen.

Tot slot worden ook de algehele prestaties getest om uit te vinden hoe het ETL proces wordt beïnvloed door grote hoeveelheden gegevens.

 

3. Belasting

 

Ten slotte moeten testers, wanneer de gegevens in het datawarehouse, data lake of ander einddoel zijn geladen, controleren of de gegevens compleet en accuraat zijn en in het juiste formaat worden gepresenteerd.

Er worden vergelijkingen uitgevoerd om te controleren of er geen gegevens verloren zijn gegaan of beschadigd zijn op het pad tussen de bron, het opslaggebied en de doelen.

Tenslotte worden audit trails onderzocht om na te gaan of het proces alle veranderingen bijhoudt die optreden tijdens het ETL proces en om te controleren of geschiedenis en metadata aanwezig zijn.

Dit bovenstaande gedeelte zou je een basisoverzicht moeten geven van hoe de ETL kwaliteitscontroles van gegevens worden uitgevoerd. Je zult zien dat er in elke fase van de gegevensoverdracht tests worden uitgevoerd, omdat dit de beste manier is om bepaalde problemen te identificeren en op te lossen.

Voor een dieper begrip van ETL testconcepten moet je echter de verschillende soorten ETL testen en de stadia waarin ze worden toegepast verkennen. De volgende twee paragrafen geven deze informatie en helpen je het complete beeld te krijgen dat je nodig hebt.

 

Verschillende soorten ETL testen

Er zijn veel verschillende soorten validatie bij ETL testen. Ze worden gebruikt in verschillende scenario’s en voor een breed scala aan doelen. Laten we de soorten ETL testen bekijken en waar en wanneer je ze moet gebruiken.

 

1. Testen van brongegevensvalidatie

 

Belangrijk:

Validatietests van brongegevens zorgen ervoor dat de brongegevens van hoge kwaliteit en consistent zijn voordat ze worden geëxtraheerd voor transformatie.

Wat het controleert:

• Voldoen de gegevens aan de bedrijfsregels?
• Komen datatypes en -formaten overeen met de verwachtingen?
• Vallen de gegevens binnen een geldig bereik?
• Zijn er nulwaarden of ontbrekende waarden op onverwachte plaatsen?

 

2. Testen van afstemming tussen bron- en doelgegevens

 

Belangrijk:

Dit type testen valideert of alle gegevens van een bepaalde bron zijn geëxtraheerd, getransformeerd en geladen in het doelsysteem.

Wat het controleert:

• Zijn er gegevens verloren gegaan tijdens het ETL-proces?
• Werden er gegevens gedupliceerd tijdens het ETL proces?

 

3. Testen van gegevenstransformatie

 

Belangrijk:

Bij gegevenstransformaties kunnen veel verschillende dingen komen kijken, zoals formaatwijzigingen, berekeningen, aggregaties, enzovoort. Het testen van gegevenstransformaties controleert of de transformaties zijn uitgevoerd zoals bedoeld.

Wat het controleert:

• Zijn de gegevens zoals verwacht na transformaties?
• Is de bedrijfslogica goed geïmplementeerd tijdens transformaties?
• Hebben de berekeningen tijdens de transformatie de juiste uitvoer opgeleverd?

4. Testen van gegevensvalidatie

Belangrijk:

Test of de uiteindelijke gegevens na transformatie voldoen aan de bedrijfsvereisten.

Wat het controleert:

• Wordt er voldaan aan de standaarden voor gegevenskwaliteit (d.w.z. nauwkeurigheid, volledigheid)?
• Worden bedrijfsregels gevolgd?

 

5. ETL Referentiële integriteit testen

 

Belangrijk:

Valideert dat relaties tussen tabellen in de brongegevens getrouw zijn gereproduceerd in de doelgegevens.

Wat het controleert:

• Komen de foreign keys in de gegevens overeen met hun corresponderende primary keys?
• Blijven relaties tussen kind- en oudertabellen behouden na ETL?

 

6. Integratie testen

 

Belangrijk:

Integratietesten valideren of het ETL proces integreert en functioneert binnen het grotere data ecosysteem.

Wat het controleert:

• Werken de gegevensstromen van begin tot eind soepel?
• Hoe goed werkt het ETL proces samen met de andere systemen, zoals de bron, het doel of andere downstream applicaties die afhankelijk zijn van de gegevens?

 

7. Prestatie testen

 

Belangrijk:

ETL prestatie testen evalueren hoe efficiënt het ETL proces is wanneer het onder druk wordt gezet, zoals zware belasting.

Wat het controleert:

• Voldoet de ETL-verwerkingstijd aan de bedrijfsvereisten of benchmarks?
• Kan het ETL-proces worden opgeschaald als reactie op toenemende gegevensvolumes?
• Zijn er beperkingen of knelpunten in het ETL proces die aangepakt moeten worden?

 

8. Functioneel testen

 

Belangrijk:

Functioneel testen valideert of het ETL proces voldoet aan de projectvereisten vanuit het perspectief van de gebruiker.

Wat het controleert:

• Komt de output overeen met de gestelde bedrijfsvereisten?
• Leveren rapporten nauwkeurige resultaten op?
• Laten dashboards verwachte gegevens zien?

 

9. Regressietesten

 

Belangrijk:

ETL-processen zijn zeer complex, met veel onderling gerelateerde gegevens. Zelfs kleine veranderingen in het proces kunnen de uitvoer bij de bron beïnvloeden. Regressietesten zijn van vitaal belang om deze onverwachte uitkomsten te identificeren.

Wat het controleert:

• Veroorzaken wijzigingen in code of onderliggende gegevens plotseling nadelige effecten?
• Hebben de veranderingen het gewenste effect gehad op de verbetering van het ETL-proces?

 

Het is de moeite waard om op te merken dat we Unit Testen in deze lijst kunnen opnemen. In plaats daarvan hebben we echter de samenstellende delen opgenomen die Unit Testen zouden omvatten, zoals bronvalidatietesten, bron-naar-doel gegevensafstemmingstesten, enzovoort.

 

8 stadia van ETL testen met

8 tips van experts voor succes

OK, nu je de verschillende soorten validatie bij ETL testen begrijpt, is het tijd om het allemaal samen te voegen. ETL testen worden gewoonlijk uitgevoerd met een meerfasenaanpak, die we hieronder presenteren.

 

#1. Bedrijfsvereisten verzamelen

De eerste fase van elk testproces bestaat uit het verzamelen van vereisten. Testers moeten het eens zijn over wat het ETL proces moet opleveren. Enkele vragen die in dit vroege stadium beantwoord moeten worden, zijn dingen als:

• Hoe worden de gegevens gebruikt?
• Welke uitvoerformaten zijn vereist?
• Wat zijn de prestatieverwachtingen?
• Welke regels, wetten of bedrijfsbeleidslijnen zijn van toepassing op het gebruik van de gegevens?

Expert tip:

Hoewel het naleven van de vereisten een must is, moeten ETL testers hun kennis en expertise gebruiken om proactief te zoeken naar potentiële problemen, inconsistenties of fouten in een vroeg stadium van het proces. Het is veel eenvoudiger en veel minder tijdrovend om problemen in een vroeg stadium op te sporen en te elimineren.

 

#2. Gegevensbronnen identificeren en valideren

ETL gaat over het ophalen van gegevens uit ongelijksoortige gegevensbronnen, zoals ERP- of CRM-tools, toepassingen, andere databases, spreadsheets enzovoort. Testers moeten bevestigen dat de vereiste gegevens toegankelijk zijn, correct gestructureerd zijn en voldoende kwaliteit hebben om te worden gebruikt waarvoor ze bedoeld zijn.

Expert tip:

Brongegevens in echte systemen zijn meestal rommelig. Het maken van grondige dataprofielrapporten is in dit stadium van groot belang om ervoor te zorgen dat je ontbrekende waarden, opmaakproblemen, afwijkingen en andere inconsistenties identificeert die je later uit de transformatielogica wilt houden.

 

#3. Testgevallen schrijven

Met de business requirements en data profiling rapporten in de hand is het tijd om de testgevallen te bouwen die je nodig hebt om het ETL proces te verifiëren. Testgevallen moeten functionele tests bevatten, maar ook edge cases en gebieden die je hebt geïdentificeerd als gebieden met een hoog risico op mislukking.

Expert tip:

Het testen van afzonderlijke transformaties is goed, maar het bouwen van testgevallen die begrijpen hoe gegevens worden beïnvloed terwijl ze door de hele ETL-pijplijn worden gestuurd, is beter.

 

#4. Testgevallen uitvoeren

Nu is het tijd om je testgevallen toe te passen. Testers moeten hun best doen om echte omstandigheden te simuleren of, waar mogelijk, echte omstandigheden te gebruiken.

Expert tip:

ETL automation testing tools zijn hier essentieel. Als je consistente en reproduceerbare tests kunt maken, bespaart dat enorm veel tijd en moeite. ETL testen is bovendien een constante vereiste als gegevensbronnen worden bijgewerkt of als er wijzigingen worden aangebracht in het ETL proces zelf.

 

#5. Rapporten genereren

Zodra je je tests hebt uitgevoerd, moet je je bevindingen nauwgezet documenteren. Noteer je resultaten en voeg ze toe:

• Successen
• Storingen
• Afwijkingen van verwachting
• Welke verbeteringen of wijzigingen moeten worden aangebracht

Deze rapporten doen veel meer dan alleen de gezondheid van je systeem bevestigen. Ze zullen ook de planning geven voor eventuele fixes die je moet maken en vitale informatie geven die nodig is om het ETL proces te optimaliseren.

Expert tip:

Rapporten zijn voor iedereen, ook voor niet-technische belanghebbenden. Probeer jargon en al te technische concepten te beperken en gebruik visuele samenvattingen zoals grafieken, diagrammen en meer om het proces uit te leggen.

 

#6. Opnieuw testen op bugs en defecten

Vervolgens moet je controleren of bugs en defecten die tijdens de testuitvoering zijn gedetecteerd, zijn opgelost. Daarnaast moet je bevestigen dat wijzigingen die tijdens dit proces zijn doorgevoerd geen nieuwe problemen hebben veroorzaakt.

Expert tip:

Regressietests zijn in deze fase cruciaal omdat het ETL-proces complex is en onderling verbonden. Eén fix kan onbedoelde en totaal onverwachte gevolgen hebben voor het hele ETL proces.

 

#7. Eindverslagen

Eindrapporten geven een gedetailleerde samenvatting van het ETL testproces. Benadruk succesvolle gebieden en gebieden waar nog aan gewerkt moet worden. Geef tenslotte een algemeen oordeel over de kwaliteit en betrouwbaarheid van de ETL-gegevens.

Expert tip:

Je eindrapport is niet alleen een administratie. Goed geschreven en goed gestructureerde testrapporten worden onderdeel van de productiedocumentatie en helpen ervoor te zorgen dat het ETL proces voortdurend wordt verbeterd en geoptimaliseerd.

 

#8. De rapporten sluiten

Ten slotte moeten de rapporten, nadat ze zijn afgeleverd en begrepen door de verschillende relevante belanghebbenden, formeel worden geaccepteerd. Rapporten moeten een duidelijk plan bevatten voor zaken die moeten worden opgelost of verdere acties die moeten worden ondernomen.

Expert tip:

Hoewel het afsluiten van de rapporten een sterk teken is dat het ETL proces een aanvaardbaar niveau heeft bereikt, moet je onthouden dat dit werk nooit echt klaar is. Voortdurende verbetering en reacties op veranderingen in brongegevens, hardware of zelfs veranderende bedrijfsregels betekenen dat elke acceptatie slechts een mijlpaal is in een doorlopend proces.

 

Voordelen van belastingtests extraheren

Een uitgebreid ETL-testproces is essentieel voor teams en producten die afhankelijk zijn van gegevensanalyse. Laten we eens kijken naar de voordelen die je kunt behalen als je kiest voor een ETL testaanpak.

 

1. Nauwkeurigheid en integriteit van gegevens

Het kernconcept van ETL-validatie is ervoor zorgen dat je schone en betrouwbare gegevens in je datawarehouse krijgt. De juiste ETL testaanpak betekent:

• Je verliest geen gegevens tijdens het extraheren
• Uw transformaties bevatten geen fouten
• De gegevens komen op het doelsysteem terecht zoals jij het bedoeld had.

 

2. Tijd en geld besparen

ETL-tests voor datawarehouses zijn belangrijk omdat ze fouten in een vroeg stadium opsporen. Het is veel wenselijker om dataproblemen in een vroeg stadium te identificeren en op te lossen dan om problemen op te lossen als het kalf al verdronken is. Volgens Gartner kosten gegevens van slechte kwaliteit teams gemiddeld 13 miljoen dollar per jaar. Begin vroeg met ETL testen en je zult tijd en geld besparen.

 

3. Prestaties

Slechte ETL-processen kunnen je datasystemen belemmeren en de kwaliteit van je analyses, rapportage en besluitvorming verminderen. Een goed ETL testproces helpt je op koers te blijven door knelpunten in gegevens en andere gebieden die verbetering behoeven te identificeren.

 

4. Naleving

Er zijn strikte regels voor gegevensbeheer voor financiële instellingen en zorgverleners. Als gegevens niet goed worden behandeld en beheerd, kan dit leiden tot intrekking van licenties of zware boetes. ETL testen helpen je om binnen de grenzen van compliance te blijven en gevoelige informatie te beschermen.

 

5. Betere besluitvorming

Hoe nauwkeuriger en betrouwbaarder je gegevens zijn, hoe meer vertrouwen je kunt hebben in datagestuurde beslissingen. ETL-tests zorgen ervoor dat je kunt rekenen op de inhoud van je datawarehouse om de inzichten te leveren die je nodig hebt om de juiste stappen te zetten.

 

Uitdagingen bij ETL-testen

Het is essentieel om de gezondheid van je datapijplijn te waarborgen, maar dit gaat gepaard met een aantal complexe aspecten. Laten we de uitdagingen verkennen die te maken hebben met solide ETL controles van de gegevenskwaliteit.

 

1. Datavolume en complexiteit

Een goed ETL testproces betekent omgaan met grote hoeveelheden verschillende soorten gegevens, variërend van gestructureerde tot ongestructureerde gegevens. Deze variatie aan gegevens kan al snel complex en moeilijk te beheren worden.

 

2. Afhankelijkheid van bronsysteem

Zoals we hierboven hebben uitgelegd, draait ETL-testen om het garanderen van een soepele bron-naar-doel pijplijn. De kwaliteit van de output is echter sterk afhankelijk van de kwaliteit van de input. Veranderingen in het bron output schema, formaat of kwaliteit kunnen ETL testfouten veroorzaken die niet altijd eenvoudig te diagnosticeren zijn.

 

3. Complexiteit van transformatie

Het bouwen van de logica voor gegevenstransformaties is een specialistische onderneming. Het toepassen van bedrijfsregels en het opschonen of herformatteren van gegevens is complex en het verifiëren van de kwaliteit van deze transformaties is niet altijd eenvoudig.

 

4. Verschuivende vereisten

Alle testers kennen de pijn van snel veranderende bedrijfsvereisten. Het ETL proces is een dynamische ruimte en dat geldt ook voor ETL testen. Als bedrijfsrollen worden bijgewerkt en gewijzigd, moeten testers testcases aanpassen en ervoor zorgen dat de databaseprestaties worden geoptimaliseerd.

 

5. Beperkingen van de testomgeving

Het draaien van een volledige productieomgeving voor ETL testen is complex en duur. Kleinschaligere testomgevingen bieden echter niet altijd echte validatie, omdat ze niet de manier repliceren waarop het verwerken van enorme datavolumes kan resulteren in prestatieproblemen.

 

ETL-tips en best practices

ETL testen kost tijd om onder de knie te krijgen. Hier zijn enkele tips om je op weg te helpen.

 

#1. Continu testen

ETL testen is geen eenmalig iets. Het is een vooruitblik om gegevens van goede kwaliteit te garanderen die je continu moet uitvoeren en bewaken. Een ETL QA tester is niet voor niets een fulltime baan bij bedrijven die vertrouwen op business intelligence tools.

 

#2. Geen enkele ETL tester is een eiland

Terwijl ETL testen een black-box benadering is, moeten ETL QA engineers samenwerken met belanghebbenden, database beheerders en de ontwikkelaars die de ETL logica bouwen als ze zinvolle testen willen ontwerpen die het ETL proces echt valideren.

 

#3. Solide documentatie is essentieel.

Gedegen en gedetailleerde documentatie, inclusief bron-tot-doel toewijzingen en een registratie van de gegevenslijn, zijn van vitaal belang om fouten in de datapijplijn op te sporen.

 

#4. Automatiseer zoveel mogelijk

Dit is misschien wel het belangrijkste punt. Uitgebreid ETL testen kost veel middelen. Het is ook een doorlopend proces, wat betekent dat het op regelmatige tijdstippen veel handmatige inspanning vereist. Daarom is ETL-testen een perfecte taak voor testautomatiseringssoftware en RPA-tools.

 

De beste testtools voor ETL automatisering

Het zal nu wel duidelijk zijn dat ETL automatiseringstesten een belangrijk voordeel biedt voor testteams als het gaat om het maximale uit je middelen halen.

Gelukkig zijn er verschillende goede ETL testtools op de markt. Elke tool heeft zijn eigen voor- en nadelen, met functies en functionaliteit die voldoen aan verschillende vereisten.

De keuze voor het juiste hulpmiddel hangt af van een aantal verschillende factoren, waaronder:

• Complexiteit van je ETL-proces en bedrijfslogica
• De hoeveelheid gegevens die u verzendt
• Aanwezigheid of concentratie van ongestructureerde gegevens in je ETL-proces
• Technische competentie en vaardigheden van uw testers
• Je budget.

Laten we eens kijken naar de top 5 ETL testtools.

 

#5. QuerySurge

 

QuerySurge is een ETL-testtool op abonnementsbasis met de nadruk op continu testen. Het ondersteunt bron- en doeldatabasecombinaties, biedt sterke automatiseringsmogelijkheden en is gebouwd voor grote, complexe behoeften op het gebied van datawarehousing.

De gebruikersinterface is prettig in gebruik en de rapportagemogelijkheden zijn uitstekend. Sommige gebruikers betreuren echter de dure en ondoorzichtige prijzen van QuerySurge, terwijl anderen kritiek hebben op het gebrek aan gebruiksvriendelijkheid en de steile leercurve voor onervaren gebruikers.

 

#4. iCEDQ

iCEDQ is een kwaliteitstool voor het testen van gegevens en het bewaken van de gegevenskwaliteit. Het biedt regelgebaseerd testen en interessante ML-ondersteunde foutdetectie. Tracering, rapportage en visualisatie zijn bijzonder sterke punten van iCEDQ, waardoor het een goed hulpmiddel is voor bedrijven met kritieke behoeften op het gebied van gegevensnaleving en regelgeving.

Dat gezegd hebbende, is het implementeren van de tool in complexe ETL landschappen een van de meest opvallende nadelen van iCEDQ. Daarnaast is de gebruikersinterface behoorlijk complex en niet geschikt voor minder technische teams.

 

#3. RightData

RightData is een gebruiksvriendelijke tool met sterke no-code mogelijkheden voor zowel ETL-testen als gegevensvalidatie. De tool is superflexibel en werkt in verschillende databases en datawarehouses in de cloud. Met een reeks kant-en-klare testsjablonen, uitstekende visualisatiemogelijkheden en naadloze integratie met workflowtools is het duidelijk waarom RightData de afgelopen jaren aan populariteit heeft gewonnen.

Hoewel RightData veel gewenste eigenschappen heeft, kan het echter duur zijn als u veel ETL-processen moet testen. Hoewel het gebaseerd is op een abonnement, kunnen de prijzen snel oplopen bij veel dataverbruik en extra functies. In vergelijking met het voorspelbare vaste prijsmodel en de onbeperkte licenties van ZAPTEST lijkt de aanpak van RightData groeiende of schalende bedrijven te benadelen.

 

#2. BiG EVAL

BiG EVAL is een uitstekende keuze voor complexe ETL systemen en legacy warehouse implementaties. Het gebruikt gegevensvalidatie op basis van regels en heeft krachtige mogelijkheden voor gegevensprofilering, waardoor het een goede keuze is voor ETL-testen. BiG EVAL biedt gebruikers ook geweldige automatiseringsopties voor het ontwerpen en plannen van tests en in combinatie met uitstekende rapportage- en visualisatiemogelijkheden behoort het tot de meest uitgebreide tools voor ETL-tests.

Dat gezegd hebbende, het implementeren van BiG EVAL is een nog grotere klus. In vergelijking met no-code tools zoals ZAPTEST kan de interface een beetje ouderwets lijken. Het is belangrijk om op te merken dat ETL testen slechts één van de gebruikssituaties van BiG EVAL is, dus de prijs op basis van licenties kan voor sommige teams onbetaalbaar zijn als je betaalt voor mogelijkheden en functies die je niet echt nodig hebt.

 

#1. ZAPTEST: De eerste keuze voor ETL-testen

Hoewel ZAPTEST geen specifiek ETL-testprogramma is, biedt het de flexibiliteit en schaalbaarheid om te helpen met verschillende taken die deel uitmaken van een grondige ETL-testaanpak.

Zoals je kunt zien in de sectie Verschillende soorten ETL testen hierboven, vereist het testen van het ETL proces gegevensvalidatie, integratie, prestatie, functionaliteit en regressietesten. ZAPTEST kan dit allemaal en nog veel meer. Onze tools End-to-End Testing en Metadata testing zijn belangrijke functies om ervoor te zorgen dat uw analytics en business intelligence op orde zijn en klaar om resultaten en waarde te leveren.

ZAPTEST wordt ook geleverd met een van de beste RPA-tools op de markt. In de context van ETL-testen kan RPA een serieuze waarde bieden door realistische testgegevens te genereren, repetitieve handmatige taken te automatiseren en je te helpen bij het introduceren van de continue tests die je nodig hebt voor een rotsvast ETL-proces.

Met ZAPTET’s no-code mogelijkheden, bliksemsnelle testcreatie en naadloze integratie met andere bedrijfstools is het een one-stop-shop voor geautomatiseerd ETL-testen en nog veel meer.

 

Laatste gedachten

Extract transform load testing is als het opzetten van een afdeling kwaliteitscontrole voor je datawarehouse. Het gaat er niet alleen om of gegevens van de bron naar het doel zijn overgebracht, maar ook of ze intact en volgens verwachting zijn aangekomen.

Als het erop aankomt, zul je verkeerde beslissingen nemen als je slechte gegevens hebt. Goed ETL testen is een investering in de integriteit van je hele data ecosysteem. Voor veel bedrijven zijn de tijd en de kosten die gemoeid zijn met ETL testen echter iets dat ze zich moeilijk kunnen veroorloven.

Door ETL-tests te automatiseren kun je sneller en efficiënter testen en op de lange termijn geld besparen. Het vergroten van de testdekking en de mogelijkheden voor regressietests kunnen de integriteit van je gegevens een boost geven, omdat je met een veel hogere frequentie kunt testen dan wanneer je vastzit aan handmatig testen.

Bovendien vermindert het gebruik van ETL automation testing tools menselijke fouten, terwijl er testers vrijkomen voor creatievere of waardegedreven taken. Het omarmen van testautomatisering en RPA tools zoals ZAPTEST is een beslissing die je niet hoeft te nemen met je business intelligence tools.

Download post as PDF