O teste de extração e transformação de carga – mais comumente chamado de teste ETL – é uma ferramenta essencial no mundo do business intelligence e da análise de dados modernos.
As equipes devem coletar dados de fontes diferentes para que possam armazená-los em data warehouses ou prepará-los para que suas ferramentas de business intelligence ajudem na tomada de decisões ou insights de qualidade. Os testes de ETL ajudam a garantir que os processos, os dados e os insights estejam atualizados e prontos para dar suporte aos negócios.
Vamos explorar o que é o teste de carga de extração e transformação e como ele funciona antes de compartilhar algumas das diferentes abordagens e ferramentas que você pode usar para o teste de ETL.
O que é Extract-Transform-Load,
E como ele funciona?
Extract-Transform-Load (ETL) é um conceito crucial em data warehousing e análise. Na verdade, o ETL descreve o processo de coleta de dados de várias fontes e sua centralização em um data warehouse ou data lake.
Vamos dividir o processo de ETL em suas partes constituintes para que você possa entendê-lo com mais clareza.
1. Extrair:
Os dados são extraídos de várias fontes. Essas fontes podem ser um banco de dados existente, um aplicativo ERP ou CRM, planilhas, serviços da Web ou arquivos diferentes.
2. Transformar:
Depois que os dados são extraídos, você deve transformá-los para que sejam adequados para armazenamento ou análise. O processo pode envolver a limpeza e a normalização dos dados e sua conversão em um formato apropriado.
3. Carga:
A última parte do processo consiste em carregar os dados no sistema de destino. Esse sistema de destino pode ser um data warehouse, um lago de dados ou outro repositório.
Embora o ETL exista desde a década de 1970, ele adquiriu maior importância recentemente devido à maior dependência das comunidades empresariais em relação a sistemas baseados em nuvem, dados em tempo real, análises e ferramentas de ML/AI.
O que é teste de ETL?
O teste de ETL é um tipo de teste de processamento de dados que verifica se os dados coletados de uma fonte foram transmitidos com precisão ao seu destino. Como você leu acima, depois que os dados são extraídos, eles devem ser transformados de acordo com os requisitos comerciais. Essa transformação pode ocasionalmente levar a problemas com os dados. Uma abordagem de teste de ETL ajuda a garantir que os dados sejam confiáveis e precisos.
O teste de ETL é um tipo de teste de caixa preta porque valida o processo de troca, transformação e carregamento comparando as entradas com as saídas. Na verdade, ele se concentra no que o sistema faz em resposta a diferentes entradas e não em como ele alcança esses resultados. Entretanto, em determinadas situações, os testadores observarão o que está acontecendo dentro da caixa, especialmente quando ocorrerem cenários inesperados.
Como a extração se transforma
teste de carga funciona?
A maneira mais fácil de explicar como funciona o teste de ETL é dividi-lo em suas partes constituintes: extrair, transformar e carregar. A partir daí, você pode entender os diferentes elementos da validação de ETL antes de detalharmos os estágios de forma mais granular.
1. Extrair
O teste de ETL valida se os dados extraídos da fonte são precisos e não contêm erros. Esse processo envolve a verificação da precisão dos valores básicos e a garantia de que os dados estejam completos.
Outra parte do processo envolve a criação de perfis de dados. Esse processo consiste efetivamente em entender a estrutura, o conteúdo e a qualidade dos dados de origem. A ideia aqui é que você possa descobrir anomalias, inconsistências ou possíveis problemas de mapeamento.
2. Transformar
A próxima parte do processo explora a adesão estrita às regras de transformação de dados. Uma das principais abordagens aqui envolve testar a lógica de transformação em relação a regulamentos, leis e outras regras de negócios.
Alguns dos testes típicos aqui envolvem verificar se os dados são convertidos nos formatos esperados, se os cálculos são precisos e verificar se as pesquisas vinculam elementos entre conjuntos de dados.
A qualidade dos dados também é levada em consideração. Os testadores devem encontrar e remover inconsistências e duplicatas de formatação e resolver quaisquer dados conflitantes ao aplicar processos de limpeza de dados.
Por fim, o desempenho geral também é testado para descobrir como o processo de ETL é afetado por grandes volumes de dados.
3. Carga
Por fim, quando os dados são carregados no data warehouse, no data lake ou em outro destino final, os testadores devem verificar se eles estão completos, precisos e apresentados no formato correto.
As comparações são executadas para verificar se nenhum dado foi perdido ou corrompido no caminho entre a origem, a área de preparação e os destinos.
Por fim, as trilhas de auditoria são examinadas para verificar se o processo está rastreando todas as alterações que ocorrem durante o processo de ETL e se o histórico e os metadados estão presentes.
Esta seção acima deve lhe dar uma visão geral básica de como são realizadas as verificações de qualidade dos dados de ETL. Você notará que os testes ocorrem em cada estágio da transmissão de dados porque essa é a melhor maneira de identificar e resolver problemas específicos.
No entanto, para uma compreensão mais profunda dos conceitos de teste de ETL, você deve explorar os diferentes tipos de teste de ETL e os estágios em que são aplicados. As duas seções a seguir fornecerão essas informações e o ajudarão a ter a visão completa de que você precisa.
Diferentes tipos de testes de ETL
Há muitos tipos diferentes de validação nos testes de ETL. Eles são usados em diferentes cenários e para uma ampla gama de objetivos. Vamos explorar os tipos de teste de ETL e onde e quando você deve usá-los.
1. Teste de validação de dados de origem
Importância:
O teste de validação de dados de origem garante que os dados de origem sejam de alta qualidade e consistentes antes de serem extraídos para transformação.
O que ele verifica:
- Os dados estão de acordo com as regras comerciais?
- Os tipos e formatos de dados correspondem às expectativas?
- Os dados estão dentro de intervalos válidos?
- Há valores nulos ou ausentes em locais inesperados?
2. Teste de reconciliação de dados de origem para destino
Importância:
Esse tipo de teste valida se todos os dados de uma determinada fonte foram extraídos, transformados e carregados no sistema de destino.
O que ele verifica:
- Houve perda de dados durante o processo de ETL?
- Os dados foram duplicados durante o processo de ETL?
3. Teste de transformação de dados
Importância:
As transformações de dados podem envolver muitas coisas diferentes, como alterações de formato, cálculos, agregações e assim por diante. O teste de transformação de dados verifica se as transformações ocorreram conforme o planejado.
O que ele verifica:
- Os dados estão de acordo com o esperado após as transformações?
- A lógica comercial foi implementada corretamente durante as transformações?
- Os cálculos realizados durante a transformação produziram o resultado correto?
4. Teste de validação de dados
Importância:
Testa se os dados finais estão em conformidade com os requisitos comerciais após a transformação.
O que ele verifica:
- Os padrões de qualidade de dados (ou seja, precisão, integridade) estão sendo atendidos?
- As regras comerciais estão sendo seguidas?
5. Teste de integridade referencial ETL
Importância:
Valida que os relacionamentos entre tabelas nos dados de origem foram fielmente reproduzidos nos dados de destino.
O que ele verifica:
- As chaves estrangeiras nos dados correspondem às chaves primárias correspondentes?
- Os relacionamentos das tabelas pai e filho são mantidos após a ETL?
6. Teste de integração
Importância:
Os testes de integração validam se o processo de ETL se integra e funciona dentro do ecossistema de dados mais amplo.
O que ele verifica:
- Os fluxos de dados de ponta a ponta funcionam sem problemas?
- Qual é a qualidade da interação do processo de ETL com outros sistemas, como a origem, o destino ou outros aplicativos downstream que dependem dos dados?
7. Teste de desempenho
Importância:
O teste de desempenho de ETL avalia a eficiência do processo de ETL quando submetido a pressões, como uma carga pesada.
O que ele verifica:
- O tempo de processamento do ETL atende aos requisitos ou benchmarks comerciais?
- O processo de ETL pode ser dimensionado em resposta ao aumento do volume de dados?
- O processo de ETL tem alguma restrição de recursos ou gargalos que precisam ser resolvidos?
8. Testes funcionais
Importância:
O teste funcional valida se o processo de ETL atende aos requisitos do projeto do ponto de vista do usuário.
O que ele verifica:
- Os resultados estão alinhados com os requisitos comerciais declarados?
- Os relatórios geram resultados precisos?
- Os painéis mostram os dados esperados?
9. Teste de regressão
Importância:
Os processos de ETL são altamente complexos, com muitos dados inter-relacionados. Mesmo pequenas alterações no processo podem afetar a produção na fonte. O teste de regressão é fundamental para identificar esses resultados inesperados.
O que ele verifica:
- As alterações no código ou nos dados subjacentes estão causando efeitos adversos repentinos?
- As mudanças tiveram o efeito desejado no aprimoramento do processo de ETL?
Vale a pena observar que poderíamos incluir o teste de unidade nessa lista. No entanto, em vez disso, incluímos as partes constituintes que o teste de unidade abrangeria, como o teste de validação de origem, o teste de reconciliação de dados de origem para destino e assim por diante.
8 estágios do teste de ETL com
8 dicas de especialistas para o sucesso
Agora que você entende os diferentes tipos de validação nos testes de ETL, é hora de juntar tudo. O teste de ETL é normalmente realizado com uma abordagem de vários estágios, que apresentaremos a seguir.
#1. Coleta de requisitos de negócios
A primeira etapa de qualquer processo de teste envolve a coleta de requisitos. Os testadores devem ter um consenso sobre o que o processo de ETL deve oferecer. Algumas perguntas que devem ser respondidas nesse estágio inicial são coisas como:
- Como os dados serão usados?
- Quais formatos de saída são necessários?
- Quais são as expectativas de desempenho?
- Quais regulamentos, leis ou políticas da empresa regem o uso dos dados?
Dica de especialista:
Embora a adesão aos requisitos seja obrigatória, os testadores de ETL devem usar seu conhecimento e experiência para procurar proativamente possíveis problemas, inconsistências ou erros no início do processo. É muito mais fácil e consome muito menos tempo identificar e eliminar os problemas com antecedência.
#2. Identificação e validação de fontes de dados
O ETL consiste em extrair dados de fontes de dados diferentes, como ferramentas de ERP ou CRM, aplicativos, outros bancos de dados, planilhas e assim por diante. Os testadores devem confirmar que os dados necessários são acessíveis, estão estruturados corretamente e têm qualidade suficiente para serem usados como pretendido.
Dica de especialista:
Os dados de origem em sistemas do mundo real geralmente são confusos. A produção de relatórios completos de perfil de dados é fundamental nesse estágio para garantir a identificação de valores ausentes, problemas de formato, anomalias e outras inconsistências que você deseja manter fora da lógica de transformação no futuro.
#3. Escrever casos de teste
Com os requisitos de negócios e os relatórios de perfil de dados em mãos, é hora de criar os casos de teste necessários para verificar o processo de ETL. Os casos de teste devem incluir testes funcionais, bem como casos extremos e quaisquer áreas que você tenha identificado como tendo alto risco de falha.
Dica de especialista:
Testar transformações individuais é bom, mas criar casos de teste que entendam como os dados são afetados à medida que são transmitidos por todo o pipeline de ETL é melhor.
#4. Execução de casos de teste
Agora é hora de aplicar seus casos de teste. Os testadores devem se esforçar ao máximo para simular condições reais ou, quando possível, usar condições reais.
Dica de especialista:
As ferramentas de teste de automação de ETL são essenciais aqui. A capacidade de produzir testes consistentes e reproduzíveis economiza muito tempo e esforço. Além disso, o teste de ETL é um requisito constante, pois as fontes de dados são atualizadas ou são feitas alterações no próprio processo de ETL.
#5. Gerar relatórios
Depois de executar seus testes, você deve documentar fielmente suas descobertas. Anote seus resultados e inclua-os:
- Sucessos
- Falhas
- Desvios de expectativa
- Quais correções ou alterações devem ser feitas
Esses relatórios farão muito mais do que apenas confirmar a integridade de seu sistema. Eles também fornecerão o cronograma para quaisquer correções que você precise fazer e, ao mesmo tempo, fornecerão informações vitais necessárias para otimizar o processo de ETL.
Dica de especialista:
Os relatórios são para todos, inclusive para as partes interessadas não técnicas. Esforce-se para reduzir o jargão e os conceitos excessivamente técnicos e use resumos visuais, como gráficos, quadros e outros, para explicar o processo.
#6. Re-teste de bugs e defeitos
Em seguida, você precisa verificar se os erros e defeitos detectados durante a execução do teste foram resolvidos. Além disso, você deve confirmar que as alterações implementadas durante esse processo não geraram novos problemas.
Dica de especialista:
O teste de regressão é crucial nesse estágio porque o processo de ETL é complexo e interligado. Uma correção pode resultar em consequências não intencionais e totalmente inesperadas em todo o processo de ETL.
#7. Relatórios finais
Os relatórios finais fornecem um resumo detalhado do processo de teste de ETL. Destaque as áreas de sucesso e as áreas que exigem mais trabalho. Por fim, dê um veredicto geral sobre a qualidade e a confiabilidade dos dados de ETL.
Dica de especialista:
Seu relatório final não é apenas um registro. Relatórios de teste bem escritos e bem estruturados se tornarão parte da documentação de produção e ajudarão a garantir que o processo de ETL seja constantemente aprimorado e otimizado.
#8. Fechamento dos relatórios
Por fim, uma vez que os relatórios tenham sido entregues e compreendidos pelas várias partes interessadas relevantes, eles devem ser formalmente aceitos. Os relatórios devem comunicar um plano claro para quaisquer itens que devam ser resolvidos ou ações adicionais que devam ser tomadas.
Dica de especialista:
Embora o fechamento dos relatórios seja um forte sinal de que o processo de ETL atingiu um nível aceitável, é preciso lembrar que esse trabalho nunca está realmente concluído. O aprimoramento contínuo e a resposta a mudanças nos dados de origem, no hardware ou até mesmo na evolução das regras comerciais significam que qualquer aceitação é apenas um marco em um processo contínuo.
Extrair benefícios do teste de carga de transformação
Um processo abrangente de teste de ETL é essencial para equipes e produtos que dependem da análise de dados. Vamos dar uma olhada nos benefícios que podem ser obtidos quando você se compromete com uma abordagem de teste de ETL.
1. Precisão e integridade dos dados
O conceito central da validação de ETL é garantir que você obtenha dados limpos e confiáveis em seu data warehouse. A abordagem correta de teste de ETL significa:
- Você não perde dados durante a extração
- Suas transformações não contêm erros
- Os dados chegam ao sistema de destino como você pretendia.
2. Economia de tempo e dinheiro
O teste de ETL do data warehouse é importante porque detecta erros com antecedência. É muito mais desejável identificar e eliminar os problemas de dados logo no início do que corrigi-los quando o cavalo já saiu do estábulo. De acordo com a Gartner, dados de má qualidade custam às equipes uma média de US$ 13 milhões por ano. Inicie os testes de ETL com antecedência e você economizará tempo e dinheiro.
3. Desempenho
Processos de ETL ruins podem prejudicar seus sistemas de dados e reduzir a qualidade de suas análises, relatórios e tomada de decisões. Um bom processo de teste de ETL ajuda a mantê-lo no caminho certo, identificando gargalos de dados e outras áreas que precisam ser aprimoradas.
4. Conformidade
Existem regras rígidas de governança de dados para instituições financeiras e prestadores de serviços de saúde. A falha no manuseio e no gerenciamento adequado dos dados pode levar à revogação de licenças ou a multas pesadas. Os testes de ETL ajudam a garantir que você permaneça dentro dos limites da conformidade e proteja as informações confidenciais.
5. Melhor tomada de decisões
Quanto mais precisos e confiáveis forem seus dados, mais confiante você poderá estar em relação às decisões orientadas por dados. Os testes de ETL garantem que você possa contar com o conteúdo do seu data warehouse para fornecer os insights necessários para tomar as medidas certas.
Desafios associados aos testes de ETL
Garantir a integridade de seu pipeline de dados é essencial, mas isso traz algumas complexidades. Vamos explorar os desafios relacionados a verificações sólidas da qualidade dos dados de ETL.
1. Volume e complexidade dos dados
Um bom processo de teste de ETL significa lidar com grandes volumes de diferentes tipos de dados, que variam de estruturados a não estruturados. Essa variação de dados pode se tornar rapidamente complexa e difícil de gerenciar.
2. Dependência do sistema de origem
Como descrevemos acima, o teste de ETL consiste em garantir um pipeline de origem a destino sem problemas. Entretanto, a qualidade dos resultados depende muito da qualidade dos insumos. Alterações no esquema, no formato ou na qualidade da saída de origem podem causar falhas no teste de ETL que nem sempre são fáceis de diagnosticar.
3. Complexidades de transformação
Criar a lógica para transformações de dados é uma tarefa especializada. A aplicação de regras comerciais e a limpeza ou reformatação de dados são complexas, e nem sempre é fácil verificar a qualidade dessas transformações.
4. Mudança de requisitos
Todos os testadores conhecem a dor dos requisitos comerciais que evoluem rapidamente. O processo de ETL é um espaço dinâmico, assim como o teste de ETL. À medida que as funções comerciais são atualizadas e alteradas, os testadores devem adaptar os casos de teste e garantir que o desempenho do banco de dados seja otimizado.
5. Limitações do ambiente de teste
A execução de um ambiente de produção em escala real para testes de ETL é complexa e cara. No entanto, os ambientes de teste em menor escala nem sempre fornecem uma validação verdadeira, pois não reproduzem a maneira como o manuseio de grandes volumes de dados pode resultar em gargalos de desempenho.
Dicas e práticas recomendadas de ETL
O teste de ETL leva tempo para ser dominado. Aqui estão algumas dicas para ajudá-lo em seu caminho.
#1. Testes contínuos
O teste de ETL não é uma coisa única. É uma perspectiva para garantir dados de boa qualidade que você deve executar e monitorar continuamente. Um testador de controle de qualidade de ETL é um trabalho de tempo integral em empresas que dependem de ferramentas de business intelligence por um motivo.
#2. Nenhum testador de ETL é uma ilha
Embora os testes de ETL adotem uma abordagem de caixa preta, os engenheiros de controle de qualidade de ETL devem trabalhar com as partes interessadas, os administradores de banco de dados e os desenvolvedores que criam a lógica de ETL se quiserem projetar testes significativos que realmente validem o processo de ETL.
#3. Uma documentação sólida é fundamental.
Uma documentação sólida e detalhada, incluindo mapeamentos de origem para destino e um registro da linhagem de dados, é vital para identificar onde surgiram erros no pipeline de dados.
#4. Automatize o máximo possível
Esse talvez seja o ponto mais importante. Os testes abrangentes de ETL consomem muitos recursos. É também um processo contínuo, o que significa que requer muito esforço manual em intervalos regulares. Dessa forma, o teste de ETL é um trabalho perfeito para o software de automação de testes e as ferramentas de RPA.
As melhores ferramentas de teste de automação de ETL
Já deve estar claro que o teste de automação de ETL oferece uma vantagem significativa para as equipes de teste em termos de obter o máximo dos seus recursos.
Felizmente, há várias ferramentas de teste de ETL de qualidade no mercado. Cada ferramenta tem seus próprios prós e contras, com recursos e funcionalidades que atendem a diversas necessidades.
A decisão sobre a ferramenta certa depende de alguns fatores diferentes, incluindo:
- Complexidade de seu processo de ETL e lógica comercial
- O volume de dados que você está transmitindo
- Presença ou concentração de dados não estruturados em seu processo de ETL
- Competência técnica e conjuntos de habilidades de seus testadores
- Seu orçamento.
Vamos dar uma olhada nas 5 principais ferramentas de teste de ETL.
#5. QuerySurge
O QuerySurge é uma ferramenta de teste de ETL baseada em assinatura com ênfase em testes contínuos. Ele suporta combinações de bancos de dados de origem e de destino, oferece recursos avançados de automação e foi desenvolvido para necessidades de armazenamento de dados grandes e complexas.
A interface do usuário é muito agradável de usar, e seus recursos de relatório são excelentes. No entanto, alguns usuários lamentaram o preço caro e opaco do QuerySurge, enquanto outros criticaram a falta de facilidade de uso e a curva de aprendizado acentuada para usuários inexperientes.
#4. iCEDQ
O iCEDQ é uma ferramenta de qualidade para teste e monitoramento da qualidade dos dados. Ele oferece testes baseados em regras e uma interessante detecção de erros assistida por ML. O rastreamento, a geração de relatórios e a visualização são pontos fortes do iCEDQ, tornando-o uma boa ferramenta para empresas com necessidades regulatórias e de conformidade de dados críticos.
Dito isso, a implementação da ferramenta em cenários complexos de ETL é uma das desvantagens mais notáveis do iCEDQ. Além disso, a interface do usuário é bastante complexa e não é adequada para equipes menos técnicas.
#3. RightData
O RightData é uma ferramenta fácil de usar que apresenta fortes recursos sem código para testes de ETL e validação de dados. A ferramenta é super flexível e funciona em diferentes bancos de dados e data warehouses na nuvem. Com uma variedade de modelos de teste pré-criados, excelentes recursos de visualização e integração perfeita com ferramentas de fluxo de trabalho, fica claro por que a RightData ganhou popularidade nos últimos anos.
No entanto, embora o RightData tenha muitas características desejáveis, ele pode ser caro se você precisar testar muitos processos de ETL. Embora seja baseado em assinatura, os preços podem aumentar rapidamente com altos níveis de uso de dados e recursos adicionais. Quando comparada ao modelo de preço fixo previsível e às licenças ilimitadas da ZAPTEST, a abordagem da RightData parece penalizar as empresas em crescimento ou em escala.
#2. Avaliação de biG
O BiG EVAL é uma ótima opção para sistemas ETL complexos e implementações de armazéns legados. Ele usa validação de dados baseada em regras e tem recursos avançados de criação de perfis de dados, o que o torna uma boa opção para testes de ETL. O BiG EVAL também oferece aos usuários ótimas opções de automação para projetar e programar testes e, quando combinado com excelentes recursos de relatório e visualização, está entre as ferramentas mais abrangentes para testes de ETL.
Dito isso, implementar o BiG EVAL é um trabalho ainda maior. Quando comparada a ferramentas sem código, como o ZAPTEST, a interface pode parecer um pouco antiquada. É importante observar que o teste de ETL é apenas um dos casos de uso do BiG EVAL, portanto, seu preço baseado em licença pode ser proibitivo para algumas equipes se você estiver pagando por recursos e funções de que não precisa estritamente.
#1. ZAPTEST: a escolha número 1 para testes de ETL
Embora o ZAPTEST não seja uma ferramenta de teste de ETL dedicada, ele oferece a flexibilidade e a escalabilidade para ajudar em várias das tarefas que compõem uma abordagem completa de teste de ETL.
Como você pode ver na seção Diferentes tipos de teste de ETL acima, o teste do processo de ETL requer validação de dados, integração, desempenho, funcionalidade e teste de regressão. O ZAPTEST pode fazer tudo isso e muito mais. Nossas ferramentas de teste de ponta a ponta e recursos de teste de metadados são os principais recursos para garantir que sua análise e business intelligence estejam atualizados e prontos para fornecer resultados e valor.
O ZAPTEST também vem com uma das melhores ferramentas de RPA do mercado. No contexto dos testes de ETL, a RPA pode agregar muito valor, gerando dados de teste realistas, automatizando tarefas manuais repetitivas e ajudando você a introduzir os testes contínuos necessários para um processo de ETL sólido como uma rocha.
Com os recursos sem código do ZAPTET, a criação de testes extremamente rápida e a integração perfeita com outras ferramentas corporativas, ele é um ponto único para testes automatizados de ETL e muito, muito mais.
Considerações finais
O teste de carga de transformação de extração é como estabelecer um departamento de controle de qualidade para o seu data warehouse. Não se trata apenas de saber se os dados foram transferidos da origem para o destino; trata-se também de garantir que eles tenham chegado intactos e conforme o esperado.
Quando chega a hora do aperto, se você tiver dados ruins, acabará tomando decisões mal informadas. O teste de ETL adequado é um investimento na integridade de todo o seu ecossistema de dados. No entanto, para muitas empresas, o tempo e as despesas envolvidos nos testes de ETL são algo que elas têm dificuldade de arcar.
A automação dos testes de ETL ajuda você a testar com mais rapidez e eficiência, além de economizar dinheiro a longo prazo. Aumentar a cobertura de testes e os recursos de testes de regressão pode ajudar a aumentar a integridade dos dados, porque você pode testar com uma frequência muito maior do que se estivesse preso a testes manuais.
Além disso, o uso de ferramentas de teste de automação de ETL reduz o erro humano e libera os testadores para tarefas mais criativas ou orientadas para o valor. Adotar a automação de testes e as ferramentas de RPA, como o ZAPTEST, é uma decisão que não precisará ser analisada em suas ferramentas de business intelligence.
