ETL-testning (Extract Transform Load) är ett viktigt verktyg i den moderna världen av affärsinformation och dataanalys.

Teamen måste samla in data från olika källor så att de kan lagra dem i datalager eller förbereda dem för sina business intelligence-verktyg för att hjälpa till med beslutsfattande eller insikter av hög kvalitet. ETL-testning hjälper till att säkerställa att processer, data och insikter håller måttet och är redo att stödja verksamheten.

Låt oss utforska vad Extract Transform Load-testning är och hur det fungerar innan vi delar några av de olika metoder och verktyg som du kan använda för ETL-testning.

 

Vad är Extract-Transform-Load,

och hur fungerar det?

ETL (Extract-Transform-Load) är ett viktigt begrepp inom datalagring och analys. ETL beskriver processen för att samla in data från flera källor och centralisera dem i ett datalager eller en datasjö.

Låt oss dela upp ETL-processen i dess beståndsdelar så att du kan förstå den bättre.

 

1. Utdrag:

Uppgifterna hämtas från olika källor. Dessa källor kan vara en befintlig databas, en ERP- eller CRM-applikation, kalkylblad, webbtjänster eller olika filer.

 

2. Transform:

När data har extraherats måste du omvandla dem så att de är lämpliga för lagring eller analys. Processen kan omfatta rensning och normalisering av data och konvertering till ett lämpligt format.

 

3. Last:

Den sista delen av processen består av att ladda in data i målsystemet. Målsystemet kan vara ett datalager, en datasjö eller något annat arkiv.

 

ETL har funnits sedan 1970-talet, men har på senare tid fått ökad betydelse på grund av näringslivets allt större beroende av molnbaserade system, realtidsdata, analys och ML/AI-verktyg.

 

Vad är ETL-testning?

ETL-testning är en typ av databehandlingstestning som verifierar att data som samlats in från en källa har överförts korrekt till sin destination. Som du kan läsa ovan måste data, när de väl har extraherats, omvandlas i enlighet med verksamhetens krav. Denna omvandling kan ibland leda till problem med data. En ETL-testmetod hjälper till att säkerställa att data är tillförlitliga och korrekta.

ETL-testning är en typ av black box-testning eftersom den validerar utbytes-, omvandlings- och laddningsprocessen genom att jämföra inmatningar med utmatningar. I själva verket fokuserar den på vad systemet gör som svar på olika input snarare än hur det uppnår dessa resultat. I vissa situationer kommer dock testarna att titta på vad som händer inuti lådan, särskilt när oväntade scenarier inträffar.

 

Hur omvandlar extrakt

arbete med belastningstestning?

Det enklaste sättet att förklara hur ETL-testning fungerar är att dela upp det i sina beståndsdelar: extrahera, transformera och ladda. Därifrån kan du förstå de olika delarna av ETL-validering innan vi bryter ner stegen mer detaljerat.

 

1. Utdrag

 

ETL-testning validerar att de data som hämtas från källan är korrekta och felfria. I denna process kontrolleras grundvärdenas riktighet och att uppgifterna är fullständiga.

En annan del av processen omfattar dataprofilering. Denna process består i praktiken av att förstå källdatans struktur, innehåll och kvalitet. Tanken är att du ska kunna upptäcka eventuella avvikelser, inkonsekvenser eller potentiella kartläggningsproblem.

 

2. Omvandla

 

Nästa del av processen utforskar strikt efterlevnad av reglerna för datatransformation. En av de viktigaste metoderna här är att testa transformationslogiken mot förordningar, lagar och andra affärsregler.

Några av de typiska testerna här är att kontrollera om data konverteras till förväntade format, om beräkningarna är korrekta och om lookups länkar element mellan dataset.

Även datakvaliteten beaktas. Testarna måste hitta och ta bort inkonsekvenser i formateringen och dubbletter samt lösa eventuella motstridiga data genom att tillämpa datarensningsprocesser.

Slutligen testas även den övergripande prestandan för att ta reda på hur ETL-processen påverkas av stora datamängder.

 

3. Last

 

Slutligen, när data laddas in i datalagret, datasjön eller något annat slutligt mål, måste testarna verifiera om de är fullständiga, korrekta och presenteras i rätt format.

Jämförelser görs för att kontrollera att inga data har förlorats eller förvanskats på vägen mellan källan, mellanlagringsområdet och målen.

Slutligen granskas verifieringskedjor för att spåra att processen spårar alla ändringar som sker under ETL-processen och verifiera om historik och metadata finns.

Avsnittet ovan bör ge dig en grundläggande överblick över hur ETL-datakvalitetskontrollerna utförs. Du kommer att märka att tester förekommer i varje steg av dataöverföringen eftersom det är det bästa sättet att identifiera och lösa särskilda problem.

För en djupare förståelse av ETL-testkoncepten måste du dock utforska de olika typerna av ETL-testning och de stadier där de tillämpas. De följande två avsnitten innehåller denna information och hjälper dig att få den kompletta bild du behöver.

 

Olika typer av ETL-testning

Det finns många olika typer av validering inom ETL-testning. De används i olika scenarier och för en mängd olika syften. Låt oss utforska olika typer av ETL-testning och var och när du bör använda dem.

 

1. Testning av validering av källdata

 

Betydelse:

Valideringstestning av källdata säkerställer att källdata är av hög kvalitet och konsekventa innan de extraheras för omvandling.

Vad den kontrollerar:

• Överensstämmer data med affärsreglerna?
• Överensstämmer datatyper och format med förväntningarna?
• Ligger data inom giltiga intervall?
• Finns det nollvärden eller saknade värden på oväntade ställen?

 

2. Testning av avstämning mellan käll- och måldata

 

Betydelse:

Denna typ av testning validerar om alla data från en viss källa har extraherats, transformerats och laddats in i målsystemet.

Vad den kontrollerar:

• Förlorades data under ETL-processen?
• Har data duplicerats under ETL-processen?

 

3. Testning av datatransformation

 

Betydelse:

Datatransformationer kan innebära många olika saker, t.ex. formatändringar, beräkningar, aggregeringar och så vidare. Testning av datatransformation kontrollerar om transformationerna har skett som avsett.

Vad den kontrollerar:

• Är data som förväntat efter omvandlingar?
• Har affärslogiken implementerats korrekt under omvandlingarna?
• Har beräkningar som utförts under omvandlingen gett rätt resultat?

4. Testning av datavalidering

Betydelse:

Testar om de slutliga data som har transformerats uppfyller verksamhetens krav.

Vad den kontrollerar:

• Uppfylls standarderna för datakvalitet (dvs. noggrannhet, fullständighet)?
• Följs affärsreglerna?

 

5. Testning av referensintegritet i ETL

 

Betydelse:

Validerar att relationer mellan tabeller i källdata har återgivits på ett korrekt sätt i måldata.

Vad den kontrollerar:

• Stämmer utländska nycklar i data överens med motsvarande primära nycklar?
• Bevaras relationer mellan underordnade och överordnade tabeller efter ETL?

 

6. Integrationstestning

 

Betydelse:

Integrationstester validerar om ETL-processen integreras och fungerar inom det större dataekosystemet.

Vad den kontrollerar:

• Fungerar dataflödena från början till slut smidigt?
• Hur väl samverkar ETL-processen med andra system, t.ex. käll-, mål- eller andra nedströmsapplikationer som är beroende av data?

 

7. Prestandaprov

 

Betydelse:

ETL-prestandatest utvärderar hur effektiv ETL-processen är när den utsätts för påfrestningar, t.ex. tung belastning.

Vad den kontrollerar:

• Uppfyller ETL-behandlingstiden verksamhetens krav eller riktmärken?
• Kan ETL-processen anpassas till ökande datavolymer?
• Har ETL-processen några resursbegränsningar eller flaskhalsar som måste åtgärdas?

 

8. Funktionell provning

 

Betydelse:

Funktionstest validerar om ETL-processen uppfyller projektkraven ur användarens perspektiv.

Vad den kontrollerar:

• Stämmer utdata överens med angivna affärskrav?
• Genererar rapporterna korrekta resultat?
• Visar instrumentpanelerna förväntade data?

 

9. Regressionstest

 

Betydelse:

ETL-processer är mycket komplexa, med många inbördes relaterade data. Även små förändringar i processen kan påverka utfallet vid källan. Regressionstestning är avgörande för att identifiera dessa oväntade resultat.

Vad den kontrollerar:

• Ger ändringar i kod eller underliggande data plötsligt upphov till negativa effekter?
• Har förändringarna haft önskad effekt när det gäller att förbättra ETL-processen?

 

Det är värt att notera att vi skulle kunna inkludera Unit Testing på denna lista. Men vi har i stället tagit med de beståndsdelar som enhetstestningen skulle omfatta, t.ex. testning av källvalidering, avstämning av käll- och måldata osv.

 

8 steg av ETL-testning med

8 experttips för att lyckas

OK, nu när du förstår de olika typerna av validering vid ETL-testning är det dags att sätta ihop allt. ETL-testning utförs vanligtvis med en flerstegsmetod, som vi kommer att presentera nedan.

 

#1. Insamling av affärskrav

Det första steget i en testprocess är att samla in krav. Testarna måste vara överens om vad ETL-processen är tänkt att leverera. Några frågor som bör besvaras i detta tidiga skede är t.ex:

• Hur kommer uppgifterna att användas?
• Vilka utdataformat krävs?
• Vilka är förväntningarna på prestationen?
• Vilka bestämmelser, lagar eller företagspolicyer styr användningen av uppgifterna?

Experttips:

Att följa kraven är ett måste, men ETL-testare bör använda sin kunskap och expertis för att proaktivt leta efter potentiella problem, inkonsekvenser eller fel tidigt i processen. Det är mycket enklare och mindre tidskrävande att identifiera och åtgärda problem i ett tidigt skede.

 

#2. Identifiering och validering av datakällor

ETL handlar om att hämta data från olika datakällor, till exempel ERP- eller CRM-verktyg, applikationer, andra databaser, kalkylblad och så vidare. Testare måste bekräfta att de nödvändiga uppgifterna är tillgängliga, är korrekt strukturerade och har tillräcklig kvalitet för att kunna användas på avsett sätt.

Experttips:

Källdata i verkliga system är vanligtvis röriga. Att ta fram grundliga dataprofileringsrapporter är avgörande i detta skede för att säkerställa att du identifierar saknade värden, formatproblem, avvikelser och andra inkonsekvenser som du vill hålla borta från transformationslogiken längre fram i processen.

 

#3. Skriva testfall

Med affärskrav och dataprofileringsrapporter i handen är det dags att bygga de testfall du behöver för att verifiera ETL-processen. Testfallen bör omfatta funktionella tester samt edge cases och andra områden som ni har identifierat som områden med hög risk för misslyckande.

Experttips:

Att testa enskilda transformationer är bra, men att bygga testfall som förstår hur data påverkas när de överförs genom hela ETL-pipelinen är bättre.

 

#4. Utförande av testfall

Nu är det dags att tillämpa dina testfall. Testarna bör göra sitt bästa för att simulera verkliga förhållanden eller, om möjligt, använda verkliga förhållanden.

Experttips:

Verktyg för automatiserad ETL-testning är avgörande här. Att kunna producera konsekventa och reproducerbara tester sparar enormt mycket tid och arbete. ETL-testning är dessutom ett konstant krav eftersom datakällor uppdateras eller ändringar görs i själva ETL-processen.

 

#5. Skapa rapporter

När du har utfört dina tester måste du noggrant dokumentera dina resultat. Anteckna dina resultat och inkludera:

• Framgångar
• Misslyckanden
• Avvikelser från förväntan
• Vilka korrigeringar eller ändringar som måste göras

Dessa rapporter gör mycket mer än att bara bekräfta att ditt system är friskt. De kommer också att tillhandahålla schemat för eventuella korrigeringar du behöver göra samtidigt som de tillhandahåller viktig information som krävs för att optimera ETL-processen.

Experttips:

Rapporter är till för alla, även icke-tekniska intressenter. Sträva efter att minska jargong och alltför tekniska begrepp och använd visuella sammanfattningar som grafer, diagram med mera för att förklara processen.

 

#6. Omtestning för buggar och defekter

Därefter måste du kontrollera att buggar och defekter som upptäckts under testkörningen har åtgärdats. Dessutom bör du bekräfta att eventuella förändringar som genomförts under denna process inte har gett upphov till nya problem.

Experttips:

Regressionstestning är avgörande i detta skede eftersom ETL-processen är komplex och sammanlänkad. En fix kan leda till oavsiktliga och helt oväntade konsekvenser i hela ETL-processen.

 

#7. Slutliga rapporter

Slutrapporterna ger en detaljerad sammanfattning av ETL-testprocessen. Lyft fram områden som varit framgångsrika och områden som kräver ytterligare arbete. Slutligen, ge ett övergripande omdöme om kvaliteten och tillförlitligheten hos ETL-data.

Experttips:

Din slutrapport är inte bara ett register. Välskrivna och välstrukturerade testrapporter blir en del av produktionsdokumentationen och hjälper till att säkerställa att ETL-processen ständigt förbättras och optimeras.

 

#8. Avslutande av rapporterna

Slutligen, när rapporterna har levererats och förståtts av de olika berörda intressenterna, måste de formellt godkännas. Rapporterna bör innehålla en tydlig plan för eventuella frågor som måste lösas eller ytterligare åtgärder som måste vidtas.

Experttips:

Att stänga rapporterna är ett starkt tecken på att ETL-processen har nått en acceptabel nivå, men du måste komma ihåg att det här arbetet aldrig riktigt är klart. Kontinuerlig förbättring och anpassning till förändringar i källdata, hårdvara eller till och med förändrade affärsregler innebär att varje godkännande bara är en milstolpe i en pågående process.

 

Fördelar med att extrahera transformationslasttestning

En omfattande ETL-testprocess är avgörande för team och produkter som är beroende av dataanalys. Låt oss ta en titt på de fördelar du kan få när du väljer en ETL-testmetod.

 

1. Uppgifternas riktighet och integritet

Kärnan i ETL-validering är att säkerställa att du får rena och tillförlitliga data till ditt datalager. Rätt metod för ETL-testning innebär:

• Du förlorar inte data under extraktionen
• Dina transformationer innehåller inga fel
• Data når målsystemet på det sätt som du avsett.

 

2. Spara tid och pengar

ETL-testning av datalager är viktigt eftersom det fångar upp fel tidigt. Det är mycket mer önskvärt att identifiera och eliminera dataproblem tidigt än det är att åtgärda problem när hästen har lämnat stallet. Enligt Gartner kostar data av dålig kvalitet teamen i genomsnitt 13 miljoner dollar varje år. Börja ETL-testningen tidigt så sparar du både tid och pengar.

 

3. Prestanda

Dåliga ETL-processer kan hindra datasystemen och försämra kvaliteten på analyser, rapportering och beslutsfattande. En bra ETL-testprocess hjälper er att hålla er på rätt spår genom att identifiera flaskhalsar i dataflödet och andra områden som behöver förbättras.

 

4. Efterlevnad

Det finns strikta regler för datastyrning för finansinstitut och vårdgivare. Underlåtenhet att hantera och hantera data på rätt sätt kan leda till indragna licenser eller höga böter. ETL-testning hjälper dig att hålla dig inom gränserna för efterlevnad och skydda känslig information.

 

5. Bättre beslutsfattande

Ju mer exakta och tillförlitliga dina data är, desto säkrare kan du vara på dina datadrivna beslut. ETL-testning säkerställer att du kan lita på att innehållet i ditt datalager ger dig de insikter du behöver för att fatta rätt beslut.

 

Utmaningar i samband med ETL-testning

Det är viktigt att se till att er datapipeline fungerar, men det är inte helt enkelt. Låt oss utforska utmaningarna i samband med gedigna ETL-datakvalitetskontroller.

 

1. Datavolym och komplexitet

En bra ETL-testprocess innebär att man hanterar stora volymer av olika typer av data, allt från strukturerad till ostrukturerad. Denna variation av data kan snabbt bli komplex och svår att hantera.

 

2. Beroende av källsystem

Som vi har beskrivit ovan handlar ETL-testning om att säkerställa en smidig pipeline från källa till mål. Kvaliteten på resultatet är dock i hög grad beroende av kvaliteten på input. Förändringar i källans utdataschema, format eller kvalitet kan orsaka ETL-testfel som inte alltid är lätta att diagnostisera.

 

3. Komplexiteten i omvandlingen

Att bygga logiken för datatransformationer är en specialistuppgift. Att tillämpa affärsregler och rensa eller formatera om data är komplicerat, och det är inte alltid lätt att verifiera kvaliteten på dessa omvandlingar.

 

4. Skiftande krav

Alla testare vet hur jobbigt det är med snabbt föränderliga affärskrav. ETL-processen är ett dynamiskt område, och det gäller även ETL-testning. När affärsrollerna uppdateras och ändras måste testarna anpassa testfallen och se till att databasens prestanda optimeras.

 

5. Begränsningar i testmiljön

Att köra en fullskalig produktionsmiljö för ETL-testning är komplext och dyrt. Testmiljöer i mindre skala ger dock inte alltid verklig validering eftersom de inte replikerar hur hanteringen av stora datavolymer kan resultera i flaskhalsar i prestandan.

 

ETL-tips och bästa praxis

ETL-testning tar tid att lära sig. Här är några tips som kan hjälpa dig på vägen.

 

#1. Kontinuerlig testning

ETL-testning är inte något man gör en gång för alla. Det är ett sätt att säkerställa data av god kvalitet som du måste utföra och övervaka kontinuerligt. En ETL QA-testare är ett heltidsjobb på företag som förlitar sig på business intelligence-verktyg av en anledning.

 

#2. Ingen ETL-testare är en ö

Medan ETL-testning har en black box-strategi, bör ETL QA-ingenjörer arbeta med intressenter, databasadministratörer och de utvecklare som bygger ETL-logiken om de vill utforma meningsfulla tester som verkligen validerar ETL-processen.

 

#3. Solid dokumentation är avgörande.

Sund och detaljerad dokumentation, inklusive käll-till-mål-mappningar och ett register över dataöverföringar, är avgörande för att lokalisera var fel i datapipelinen har uppstått.

 

#4. Automatisera så mycket som möjligt

Detta är kanske den viktigaste punkten. Omfattande ETL-testning är resurskrävande. Det är också en pågående process, vilket innebär att det krävs en hel del manuellt arbete med jämna mellanrum. ETL-testning är därför ett perfekt jobb för testautomatiseringsprogram och RPA-verktyg.

 

De bästa testverktygen för ETL-automatisering

Det borde stå klart vid det här laget att automatiserad ETL-testning innebär en betydande fördel för testteam när det gäller att få ut mesta möjliga av sina resurser.

Tack och lov finns det flera ETL-testverktyg av hög kvalitet på marknaden. Varje verktyg har sina egna för- och nackdelar, med egenskaper och funktioner som passar olika behov.

Valet av rätt verktyg beror på flera olika faktorer, bland annat

• Komplexiteten i din ETL-process och affärslogik
• Volymen data som du överför
• Förekomst eller koncentration av ostrukturerad data i din ETL-process
• Teknisk kompetens och färdigheter hos dina testare
• Din budget.

Låt oss ta en titt på de 5 bästa ETL-testverktygen.

 

#5. QuerySurge

 

QuerySurge är ett prenumerationsbaserat ETL-testverktyg med tonvikt på kontinuerlig testning. Den stöder kombinationer av käll- och måldatabaser, har starka automatiseringsfunktioner och är byggd för stora, komplexa datalagringsbehov.

Användargränssnittet är ett nöje att använda, och dess rapporteringsfunktioner är utmärkta. Vissa användare har dock beklagat QuerySurges dyra och svåröverskådliga prissättning, medan andra har kritiserat den bristande användarvänligheten och den branta inlärningskurvan för oerfarna användare.

 

#4. iCEDQ

iCEDQ är ett kvalitetsverktyg för datatestning och övervakning av datakvalitet. Den erbjuder regelbaserad testning och intressant ML-assisterad feldetektering. Spårning, rapportering och visualisering är särskilt starka egenskaper hos iCEDQ, vilket gör det till ett bra verktyg för företag med kritiska krav på datastyrning och regelefterlevnad.

Att implementera verktyget i komplexa ETL-landskap är dock en av iCEDQ:s mest anmärkningsvärda nackdelar. Dessutom är användargränssnittet ganska komplext och passar inte mindre tekniska team.

 

#3. RättData

RightData är ett användarvänligt verktyg som har starka funktioner utan kod för både ETL-testning och datavalidering. Verktyget är superflexibelt och fungerar i olika databaser och molnbaserade datalager. Med en rad förbyggda testmallar, fantastiska visualiseringsfunktioner och sömlös integration med arbetsflödesverktyg är det tydligt att se varför RightData har blivit populärt under de senaste åren.

Även om RightData har många önskvärda egenskaper kan det dock vara dyrt om du behöver testa många ETL-processer. Även om det är abonnemangsbaserat kan priserna snabbt öka med hög dataanvändning och ytterligare funktioner. Jämfört med ZAPTESTs förutsägbara fasta prismodell och obegränsade licenser, verkar RightDatas strategi straffa växande eller skalande företag.

 

#2. BiG EVAL

BiG EVAL är ett utmärkt val för komplexa ETL-system och implementeringar av äldre lager. Den använder regelbaserad datavalidering och har kraftfulla dataprofileringsfunktioner, vilket gör den till ett bra val för ETL-testning. BiG EVAL ger också användarna bra automatiseringsalternativ för att utforma och schemalägga tester, och i kombination med utmärkta rapporterings- och visualiseringsmöjligheter är det bland de mest omfattande verktygen för ETL-testning.

Att implementera BiG EVAL är dock ett ännu större jobb. Jämfört med kodfria verktyg som ZAPTEST kan gränssnittet verka lite gammaldags. Det är viktigt att notera att ETL-testning bara är ett av BiG EVAL:s användningsfall, så dess licensbaserade prissättning kan vara oöverkomlig för vissa team om du betalar för funktioner och funktioner som du inte strikt behöver.

 

#1. ZAPTEST: Det främsta valet för ETL-testning

Även om ZAPTEST inte är ett dedikerat ETL-testverktyg, erbjuder det flexibilitet och skalbarhet för att hjälpa till med flera av de uppgifter som ingår i en grundlig ETL-testmetod.

Som du kan se i avsnittet Olika typer av ETL-testning ovan, kräver testning av ETL-processen datavalidering, integration, prestanda, funktionalitet och regressionstestning. ZAPTEST kan göra allt detta och mer därtill. Våra verktyg för End-to-End-testning och metadatatestning är viktiga funktioner för att säkerställa att era analyser och er business intelligence håller måttet och är redo att leverera resultat och värde.

ZAPTEST levereras också med ett av de bästa RPA-verktygen på marknaden. När det gäller ETL-testning kan RPA ge stort värde genom att generera realistiska testdata, automatisera repetitiva manuella uppgifter och hjälpa dig att införa den kontinuerliga testning du behöver för en bergsäker ETL-process.

Med ZAPTET:s kodfria funktioner, blixtsnabba testskapande och sömlösa integration med andra företagsverktyg, är det en one-stop-shop för automatiserad ETL-testning och mycket, mycket mer.

 

Avslutande tankar

Lasttestning av extrakttransformer är som att inrätta en avdelning för kvalitetskontroll för ditt datalager. Det handlar inte bara om huruvida data har överförts från källa till mål, utan också om att säkerställa att de har nått fram intakta och som förväntat.

När det kommer till kritan, om du har dåliga data, kommer du i slutändan att fatta felaktiga beslut. Korrekt ETL-testning är en investering i integriteten hos hela ditt dataekosystem. För många företag är dock den tid och de kostnader som ETL-testning innebär något som de inte har råd med.

Automatisering av ETL-testning hjälper dig att testa snabbare och mer effektivt samtidigt som du sparar pengar på lång sikt. Ökad testtäckning och regressionstestning kan bidra till att förbättra dataintegriteten eftersom ni kan testa med mycket högre frekvens än om ni bara hade använt manuell testning .

Dessutom minskar användningen av ETL-testverktyg mänskliga fel samtidigt som testarna frigörs för mer kreativa eller värdedrivna uppgifter. Att anamma testautomatiserings- och RPA-verktyg som ZAPTEST är ett beslut som du inte kommer att behöva gå igenom med dina business intelligence-verktyg.

Download post as PDF