En yaygın olarak ETL testi olarak adlandırılan Extract Transform Load testi, modern iş zekası ve veri analitiği dünyasında kritik bir araçtır.
Ekipler, farklı kaynaklardan veri toplamalı, böylece bunları veri ambarlarında depolayabilmeli veya kaliteli karar verme veya içgörülere yardımcı olmak için iş zekası araçlarına hazırlamalıdır. ETL testi, süreçlerin, verilerin ve içgörülerin sıfırdan ve işletmeyi desteklemeye hazır olmasını sağlamaya yardımcı olur.
ETL testi için kullanabileceğiniz bazı farklı yaklaşımları ve araçları paylaşmadan önce Extract Transform Load testinin ne olduğunu ve nasıl çalıştığını inceleyelim.
Extract-Transform-Load nedir,
ve nasıl çalışıyor?
Extract-Transform-Load (ETL) veri ambarı ve analitikte çok önemli bir kavramdır. Aslında ETL, birden fazla kaynaktan veri toplama ve bunları bir veri ambarında veya veri gölünde merkezileştirme sürecini tanımlar.
ETL sürecini daha net anlayabilmeniz için onu oluşturan parçalara ayıralım.
1. Alıntı:
Veriler çeşitli kaynaklardan elde edilir. Bu kaynaklar mevcut bir veritabanı, bir ERP veya CRM uygulaması, elektronik tablolar, web hizmetleri veya farklı dosyalar olabilir.
2. Dönüştür:
Veriler ayıklandıktan sonra, depolama veya analiz için uygun olacak şekilde dönüştürmeniz gerekir. Bu süreç, verilerin temizlenmesini, normalleştirilmesini ve uygun bir formata dönüştürülmesini içerebilir.
3. Yükleyin:
Sürecin son kısmı, verilerin hedef sisteme yüklenmesinden oluşur. Bu hedef sistem bir veri ambarı, veri gölü veya başka bir havuz olabilir.
ETL 1970’lerden beri var olsa da, iş dünyasının bulut tabanlı sistemlere, gerçek zamanlı verilere, analitiklere ve ML/AI araçlarına daha fazla güvenmesi nedeniyle son zamanlarda daha fazla önem kazanmıştır.
ETL testi nedir?
ETL testi, bir kaynaktan toplanan verilerin hedefine doğru bir şekilde iletildiğini doğrulayan bir veri işleme testi türüdür. Yukarıda okuyacağınız gibi, veriler çıkarıldıktan sonra iş gereksinimlerine göre dönüştürülmelidir. Bu dönüşüm zaman zaman verilerde sorunlara yol açabilir. ETL test yaklaşımı, verilerin güvenilir ve doğru olmasını sağlamaya yardımcı olur.
ETL testi bir tür kara kutu testidir, çünkü girdileri çıktılarla karşılaştırarak değişim, dönüşüm ve yükleme sürecini doğrular. Aslında, sistemin bu sonuçları nasıl elde ettiğinden ziyade farklı girdilere yanıt olarak ne yaptığına odaklanır. Ancak bazı durumlarda, özellikle de beklenmedik senaryolar ortaya çıktığında, test uzmanları kutunun içinde neler olup bittiğine bakacaktır.
Ekstrakt nasıl dönüşür?
yük testi çalışması?
ETL testinin nasıl çalıştığını açıklamanın en kolay yolu, onu oluşturan parçalara ayırmaktır: ayıklama, dönüştürme ve yükleme. Buradan, aşamaları daha ayrıntılı olarak incelemeden önce ETL doğrulamasının farklı unsurlarını anlayabilirsiniz.
1. Özüt
ETL testi, kaynaktan çekilen verilerin doğru ve hatasız olduğunu doğrular. Bu süreç, temel değer doğruluğunun kontrol edilmesini ve verilerin eksiksiz olmasının sağlanmasını içerir.
Sürecin bir diğer parçası da veri profilinin çıkarılmasıdır. Bu süreç etkin bir şekilde kaynak verinin yapısını, içeriğini ve kalitesini anlamaktan oluşur. Buradaki fikir, herhangi bir anormalliği, tutarsızlığı veya potansiyel haritalama sorunlarını ortaya çıkarabilmenizdir.
2. Dönüşüm
Sürecin bir sonraki kısmı, veri dönüştürme kurallarına sıkı sıkıya bağlılığı araştırır. Buradaki ana yaklaşımlardan biri, dönüşüm mantığının yönetmeliklere, yasalara ve diğer iş kurallarına karşı test edilmesini içerir.
Buradaki tipik testlerden bazıları, verilerin beklenen biçimlere dönüştürülüp dönüştürülmediğini, hesaplamaların doğru olup olmadığını ve aramaların veri kümeleri arasındaki öğeleri birbirine bağlayıp bağlamadığını doğrulamayı içerir.
Veri kalitesi de göz önünde bulundurulmalıdır. Test uzmanları, veri temizleme süreçlerini uygularken biçimlendirme tutarsızlıklarını ve kopyaları bulup kaldırmalı ve çakışan verileri çözmelidir.
Son olarak, ETL sürecinin büyük hacimli verilerden nasıl etkilendiğini bulmak için genel performans da test edilmiştir.
3. Yük
Son olarak, veriler veri ambarına, veri gölüne veya diğer nihai hedefe yüklendiğinde, test uzmanları verilerin eksiksiz, doğru olduğunu ve doğru formatta sunulduğunu doğrulamalıdır.
Kaynak, hazırlama alanı ve hedefler arasındaki yolda hiçbir verinin kaybolmadığını veya bozulmadığını kontrol etmek için karşılaştırmalar yapılır.
Son olarak, sürecin ETL süreci sırasında meydana gelen değişiklikleri izlediğini takip etmek ve geçmiş ve meta verilerin mevcut olup olmadığını doğrulamak için denetim izleri incelenir.
Yukarıdaki bölüm size ETL veri kalitesi kontrollerinin nasıl yapıldığına dair temel bir gözetim sağlamalıdır. Veri aktarımının her aşamasında testler yapıldığını fark edeceksiniz çünkü belirli sorunları tespit etmenin ve çözmenin en iyi yolu budur.
Ancak ETL testi kavramlarını daha iyi anlamak için farklı ETL testi türlerini ve bunların uygulandığı aşamaları keşfetmeniz gerekir. Aşağıdaki iki bölüm bu bilgileri sağlayacak ve size ihtiyacınız olan tam resmi sunmaya yardımcı olacaktır.
Farklı ETL testi türleri
ETL testinde birçok farklı doğrulama türü vardır. Farklı senaryolarda ve çok çeşitli amaçlar için kullanılırlar. ETL testi türlerini ve bunları nerede ve ne zaman kullanmanız gerektiğini inceleyelim.
1. Kaynak Veri Doğrulama Testi
Önemliymiş:
Kaynak veri doğrulama testi, kaynak verilerin dönüştürülmek üzere çıkarılmadan önce yüksek kaliteli ve tutarlı olmasını sağlar.
Neyi kontrol ediyor:
- Veriler iş kurallarına uygun mu?
- Veri türleri ve formatları beklentilerle eşleşiyor mu?
- Veriler geçerli aralıklara giriyor mu?
- Beklenmedik yerlerde boş veya eksik değerler var mı?
2. Kaynaktan Hedefe Veri Mutabakat Testi
Önemliymiş:
Bu test türü, belirli bir kaynaktan tüm verilerin çıkarılıp çıkarılmadığını, dönüştürülüp dönüştürülmediğini ve hedef sisteme yüklenip yüklenmediğini doğrular.
Neyi kontrol ediyor:
- ETL işlemi sırasında veri kaybı oldu mu?
- ETL süreci sırasında veriler çoğaltıldı mı?
3. Veri Dönüşüm Testi
Önemliymiş:
Veri dönüşümleri, format değişiklikleri, hesaplamalar, toplamalar ve benzeri birçok farklı şeyi içerebilir. Veri dönüşümü testi, dönüşümlerin amaçlandığı gibi gerçekleşip gerçekleşmediğini kontrol eder.
Neyi kontrol ediyor:
- Dönüşümlerden sonra veriler beklendiği gibi mi?
- Dönüşümler sırasında iş mantığı düzgün bir şekilde uygulandı mı?
- Dönüşüm sırasında yapılan hesaplamalar doğru çıktı üretti mi?
4. Veri Doğrulama Testi
Önemliymiş:
Nihai verilerin dönüştürüldükten sonra iş gereksinimlerine uygun olup olmadığını test eder.
Neyi kontrol ediyor:
- Veri kalitesi standartları (örn. doğruluk, eksiksizlik) karşılanıyor mu?
- İş kurallarına uyuluyor mu?
5. ETL Referans Bütünlüğü Testi
Önemliymiş:
Kaynak verilerdeki tablolar arasındaki ilişkilerin hedef verilerde aslına uygun olarak yeniden üretildiğini doğrular.
Neyi kontrol ediyor:
- Verilerdeki yabancı anahtarlar karşılık gelen birincil anahtarlarla eşleşiyor mu?
- ETL’den sonra alt ve üst tablo ilişkileri korunuyor mu?
6. Entegrasyon Testi
Önemliymiş:
Entegrasyon testleri, ETL sürecinin daha büyük veri ekosistemi içinde entegre olup olmadığını ve işleyip işlemediğini doğrular.
Neyi kontrol ediyor:
- Uçtan uca veri akışları sorunsuz çalışıyor mu?
- ETL süreci, kaynak, hedef veya verilere dayanan diğer aşağı akış uygulamaları gibi diğer sistemlerle ne kadar iyi etkileşim kuruyor?
7. Performans Testi
Önemliymiş:
ETL performans testi, ETL sürecinin ağır yük gibi bir baskı altında kaldığında ne kadar verimli olduğunu değerlendirir.
Neyi kontrol ediyor:
- ETL işlem süresi iş gereksinimlerini veya ölçütlerini karşılıyor mu?
- ETL süreci artan veri hacimlerine yanıt olarak ölçeklenebilir mi?
- ETL sürecinin ele alınması gereken herhangi bir kaynak kısıtlaması veya darboğazı var mı?
8. İşlevsel Test
Önemliymiş:
İşlevsel test, ETL sürecinin proje gereksinimlerini kullanıcının bakış açısından karşılayıp karşılamadığını doğrular.
Neyi kontrol ediyor:
- Çıktılar belirtilen iş gereksinimleri ile uyumlu mu?
- Raporlar doğru sonuçlar üretiyor mu?
- Gösterge tabloları beklenen verileri gösteriyor mu?
9. Regresyon testi
Önemliymiş:
ETL süreçleri, birbiriyle ilişkili çok sayıda veri içeren oldukça karmaşık süreçlerdir. Süreçteki küçük değişiklikler bile çıktıyı kaynağında etkileyebilir. Regresyon testi bu beklenmedik sonuçları tespit etmek için hayati önem taşır.
Neyi kontrol ediyor:
- Koddaki veya temel verilerdeki değişiklikler aniden olumsuz etkilere mi neden oluyor?
- Değişiklikler ETL sürecinin iyileştirilmesinde istenen etkiyi yarattı mı?
Bu listeye Birim Testini de dahil edebileceğimizi belirtmek gerekir. Ancak bunun yerine, Kaynak Doğrulama Testi, Kaynaktan Hedefe Veri Mutabakat Testi ve benzeri gibi Birim Testinin kapsayacağı bileşenleri dahil ettik.
ETL testinin 8 aşaması ile
Başarı için 8 uzman ipucu
Tamam, artık ETL testindeki farklı doğrulama türlerini anladığınıza göre, hepsini bir araya getirmenin zamanı geldi. ETL testi genellikle aşağıda sunacağımız çok aşamalı bir yaklaşımla gerçekleştirilir.
#1. İş gereksinimlerinin toplanması
Herhangi bir test sürecinin ilk aşaması gereksinimlerin toplanmasını içerir. Test uzmanları, ETL sürecinin ne sunması gerektiği konusunda fikir birliğine varmalıdır. Bu erken aşamada cevaplanması gereken bazı sorular şunlardır:
- Veriler nasıl kullanılacak?
- Hangi çıktı formatları gereklidir?
- Performans beklentileri nelerdir?
- Verilerin kullanımı hangi yönetmeliklere, yasalara veya şirket politikalarına tabidir?
Uzman tavsiyesi:
Gereksinimlere bağlı kalmak bir zorunluluk olsa da, ETL test uzmanları bilgi ve uzmanlıklarını proaktif olarak potansiyel sorunları, tutarsızlıkları veya hataları sürecin başlarında aramak için kullanmalıdır. Sorunları erken tespit etmek ve ortadan kaldırmak çok daha kolay ve çok daha az zaman alıcıdır.
#2. Veri kaynaklarını belirleme ve doğrulama
ETL, ERP veya CRM araçları, uygulamalar, diğer veritabanları, elektronik tablolar vb. gibi farklı veri kaynaklarından veri çekmekle ilgilidir. Test uzmanları, gerekli verilerin erişilebilir olduğunu, doğru yapılandırıldığını ve amaçlandığı gibi kullanım için yeterli kaliteye sahip olduğunu doğrulamalıdır.
Uzman tavsiyesi:
Gerçek dünya sistemlerindeki kaynak veriler genellikle dağınıktır. Eksik değerleri, format sorunlarını, anormallikleri ve ileride dönüşüm mantığının dışında tutmak isteyeceğiniz diğer tutarsızlıkları tespit edebilmeniz için bu aşamada kapsamlı veri profilleme raporları üretmek çok önemlidir.
#3. Test senaryoları yazın
İş gereksinimleri ve veri profili oluşturma raporları elinizdeyken, ETL sürecini doğrulamak için ihtiyaç duyduğunuz test senaryolarını oluşturmanın zamanı geldi. Test senaryoları, işlevsel testlerin yanı sıra uç senaryoları ve yüksek başarısızlık riski taşıdığını belirlediğiniz alanları da içermelidir.
Uzman tavsiyesi:
Tekil dönüşümleri test etmek iyidir, ancak verilerin tüm ETL boru hattı boyunca iletilirken nasıl etkilendiğini anlayan test senaryoları oluşturmak daha iyidir.
#4. Test senaryolarını yürütme
Şimdi test senaryolarınızı uygulama zamanı. Test uzmanları gerçek koşulları simüle etmek veya mümkünse gerçek koşulları kullanmak için ellerinden geleni yapmalıdır.
Uzman tavsiyesi:
ETL otomasyon test araçları burada çok önemlidir. Tutarlı ve tekrarlanabilir testler üretebilmek büyük miktarda zaman ve emek tasarrufu sağlar. Dahası, veri kaynakları güncellendikçe veya ETL sürecinin kendisinde değişiklikler yapıldıkça ETL testi sürekli bir gerekliliktir.
#5. Raporlar oluşturun
Testlerinizi gerçekleştirdikten sonra, bulgularınızı sadakatle belgelemelisiniz. Sonuçlarınızı not edin ve ekleyin:
- Başarılar
- Arızalar
- Beklentilerden sapmalar
- Hangi düzeltmeler veya değişiklikler yapılmalı
Bu raporlar sisteminizin sağlığını teyit etmekten çok daha fazlasını yapacaktır. Ayrıca, ETL sürecini optimize etmek için gerekli olan hayati bilgileri sağlarken, yapmanız gereken düzeltmeler için bir program da sunacaklardır.
Uzman tavsiyesi:
Raporlar, teknik olmayan paydaşlar da dahil olmak üzere herkes içindir. Jargonu ve aşırı teknik kavramları azaltmaya çalışın ve süreci açıklamak için grafikler, çizelgeler ve daha fazlası gibi görsel özetler kullanın.
#6. Hatalar ve kusurlar için yeniden test etme
Daha sonra, test yürütme sırasında tespit edilen hataların ve kusurların çözülüp çözülmediğini kontrol etmeniz gerekir. Ayrıca, bu süreç sırasında uygulanan değişikliklerin yeni sorunlara yol açmadığını teyit etmelisiniz.
Uzman tavsiyesi:
ETL süreci karmaşık ve birbiriyle bağlantılı olduğu için regresyon testi bu aşamada çok önemlidir. Bir düzeltme, ETL süreci boyunca istenmeyen ve tamamen beklenmedik sonuçlara yol açabilir.
#7. Nihai raporlar
Nihai raporlar ETL test sürecinin ayrıntılı bir özetini sunar. Başarılı olduğunuz alanları ve daha fazla çalışma gerektiren alanları vurgulayın. Son olarak, ETL verilerinin kalitesi ve güvenilirliği hakkında genel bir karar verin.
Uzman tavsiyesi:
Nihai raporunuz sadece kayıt tutmak değildir. İyi yazılmış ve iyi yapılandırılmış test raporları, üretim belgelerinin bir parçası haline gelecek ve ETL sürecinin sürekli olarak iyileştirilmesini ve optimize edilmesini sağlamaya yardımcı olacaktır.
#8. Raporların Kapatılması
Son olarak, raporlar teslim edildikten ve ilgili çeşitli paydaşlar tarafından anlaşıldıktan sonra, resmi olarak kabul edilmelidir. Raporlar, çözülmesi gereken konular veya atılması gereken diğer adımlar için net bir plan sunmalıdır.
Uzman tavsiyesi:
Raporların kapatılması ETL sürecinin kabul edilebilir bir seviyeye ulaştığına dair güçlü bir işaret olsa da, bu işin hiçbir zaman gerçekten bitmediğini unutmamalısınız. Sürekli iyileştirme ve kaynak verilerdeki, donanımdaki ve hatta gelişen iş kurallarındaki değişikliklere yanıt verme, herhangi bir kabulün devam eden bir süreçte sadece bir kilometre taşı olduğu anlamına gelir.
Dönüşüm yük testi avantajlarını ayıklayın
Kapsamlı bir ETL test süreci, veri analitiğine dayanan ekipler ve ürünler için çok önemlidir. ETL testi yaklaşımını benimsediğinizde elde edebileceğiniz avantajlara bir göz atalım.
1. Veri doğruluğu ve bütünlüğü
ETL doğrulamasının temel kavramı, veri ambarınıza temiz ve güvenilir veriler almanızı sağlamaktır. Doğru ETL test yaklaşımı şu anlama gelir:
- Çıkarma sırasında veri kaybetmezsiniz
- Dönüşümleriniz hata içermiyor
- Veriler hedef sisteme amaçladığınız şekilde ulaşır.
2. Zaman ve para tasarrufu
Veri ambarı ETL testi, hataları erken yakaladığı için önemlidir. Veri sorunlarını erken tespit etmek ve ortadan kaldırmak, at ahırdan kaçtıktan sonra sorunları düzeltmekten çok daha tercih edilirdir. Gartner’a göre, kötü kaliteli veriler ekiplere her yıl ortalama 13 milyon dolara mal oluyor. ETL testine erken başlarsanız zamandan ve paradan tasarruf edersiniz.
3. Performans
Kötü ETL süreçleri veri sistemlerinizi engelleyebilir ve analitik, raporlama ve karar alma süreçlerinizin kalitesini düşürebilir. İyi bir ETL test süreci, veri darboğazlarını ve iyileştirilmesi gereken diğer alanları belirleyerek yolunuza devam etmenize yardımcı olur.
4. Uyumluluk
Finans kurumları ve sağlık hizmeti sağlayıcıları için katı veri yönetişimi kuralları vardır. Verilerin düzgün bir şekilde ele alınmaması ve yönetilmemesi lisansların iptal edilmesine veya ağır para cezalarına yol açabilir. ETL testi, uyumluluk sınırları içinde kalmanızı ve hassas bilgileri korumanızı sağlamaya yardımcı olur.
5. Daha iyi karar verme
Verileriniz ne kadar doğru ve güvenilir olursa, veriye dayalı kararlar konusunda kendinize o kadar güvenebilirsiniz. ETL testi, doğru adımları atmak için ihtiyaç duyduğunuz içgörüleri sağlamak üzere veri ambarınızdaki içeriğe güvenebilmenizi sağlar.
ETL testi ile ilgili zorluklar
Veri hattınızın sağlığını güvence altına almak çok önemlidir, ancak bazı karmaşıklıkları da beraberinde getirir. Sağlam ETL veri kalitesi kontrolleriyle ilgili zorlukları inceleyelim.
1. Veri hacmi ve karmaşıklığı
İyi bir ETL test süreci, yapılandırılmıştan yapılandırılmamışa kadar değişen büyük hacimlerde farklı veri türleriyle uğraşmak anlamına gelir. Bu veri çeşitliliği hızla karmaşık ve yönetilmesi zor hale gelebilir.
2. Kaynak sistem bağımlılığı
Yukarıda özetlediğimiz gibi ETL testi, kaynaktan hedefe sorunsuz bir boru hattı sağlamakla ilgilidir. Ancak, çıktı kalitesi büyük ölçüde girdi kalitesine bağlıdır. Kaynak çıktı şemasındaki, biçimindeki veya kalitesindeki değişiklikler, teşhis edilmesi her zaman kolay olmayan ETL test hatalarına neden olabilir.
3. Dönüşüm karmaşıklıkları
Veri dönüşümleri için mantık oluşturmak uzmanlık gerektiren bir iştir. İş kurallarını uygulamak ve verileri temizlemek veya yeniden biçimlendirmek karmaşıktır ve bu dönüşümlerin kalitesini doğrulamak her zaman kolay değildir.
4. Değişen gereksinimler
Tüm test uzmanları, hızla değişen iş gereksinimlerinin acısını bilir. ETL süreci dinamik bir alandır ve ETL testi de öyle. İş rolleri güncellendikçe ve değiştirildikçe, test uzmanları test senaryolarını uyarlamalı ve veritabanı performansının optimize edildiğinden emin olmalıdır.
5. Test ortamı sınırlamaları
ETL testi için tam ölçekli bir üretim ortamı çalıştırmak karmaşık ve pahalıdır. Ancak, daha küçük ölçekli test ortamları her zaman gerçek doğrulama sağlamaz çünkü büyük veri hacimlerinin işlenmesinin performans darboğazlarına neden olma şeklini kopyalamazlar.
ETL ipuçları ve en iyi uygulamalar
ETL testinde uzmanlaşmak zaman alır. İşte size yolunuzda yardımcı olacak bazı ipuçları.
#1. Sürekli test
ETL testi tek seferlik bir şey değildir. Bu, sürekli olarak gerçekleştirmeniz ve izlemeniz gereken kaliteli verileri sağlamak için bir görünümdür. ETL QA test uzmanının, iş zekası araçlarına güvenen firmalarda tam zamanlı bir iş olmasının bir nedeni vardır.
#2. Hiçbir ETL test uzmanı bir ada değildir
ETL testi kara kutu yaklaşımını benimserken, ETL QA mühendisleri ETL sürecini gerçekten doğrulayan anlamlı testler tasarlamak istiyorlarsa paydaşlarla, veritabanı yöneticileriyle ve ETL mantığını oluşturan geliştiricilerle birlikte çalışmalıdır.
#3. Sağlam dokümantasyon kritik önem taşır.
Kaynak-hedef eşleştirmeleri ve veri soyağacı kaydı dahil olmak üzere sağlam ve ayrıntılı dokümantasyon, veri hattındaki hataların nerede ortaya çıktığını tespit etmek için hayati önem taşır.
#4. Mümkün olduğunca otomatikleştirin
Bu belki de en önemli noktadır. Kapsamlı ETL testi yoğun kaynak gerektirir. Aynı zamanda devam eden bir süreçtir, bu da düzenli aralıklarla çok fazla manuel çaba gerektirdiği anlamına gelir. Bu nedenle ETL testi, test otomasyon yazılımı ve RPA araçları için mükemmel bir iştir.
En iyi ETL otomasyon test araçları
ETL otomasyon testinin, kaynaklarınızdan en iyi şekilde yararlanma açısından test ekipleri için önemli bir avantaja sahip olduğu artık anlaşılmış olmalıdır.
Neyse ki piyasada çok sayıda kaliteli ETL test aracı bulunmaktadır. Her aracın kendine özgü artıları ve eksileri vardır, farklı gereksinimlere uyacak özellikler ve işlevler sunar.
Doğru araca karar vermek, aşağıdakiler de dahil olmak üzere birkaç farklı faktöre bağlıdır:
- ETL sürecinizin ve iş mantığınızın karmaşıklığı
- Aktardığınız veri hacmi
- ETL sürecinizde yapılandırılmamış verilerin varlığı veya yoğunluğu
- Test uzmanlarınızın teknik yeterliliği ve beceri setleri
- Bütçeniz.
Şimdi en iyi 5 ETL test aracına bir göz atalım.
#5. QuerySurge
QuerySurge, sürekli teste vurgu yapan abonelik tabanlı bir ETL test aracıdır. Kaynak ve hedef veritabanı kombinasyonlarını destekler, güçlü otomasyon yetenekleri sunar ve büyük, karmaşık veri ambarı ihtiyaçları için üretilmiştir.
Kullanıcı arayüzünü kullanmak bir zevktir ve raporlama yetenekleri mükemmeldir. Bununla birlikte, bazı kullanıcılar QuerySurge’ün pahalı ve şeffaf olmayan fiyatlandırmasından yakınırken, diğerleri kullanıcı dostu olmamasını ve deneyimsiz kullanıcılar için dik öğrenme eğrisini eleştirdi.
#4. iCEDQ
iCEDQ, veri testi ve veri kalitesi izleme için bir kalite aracıdır. Kural tabanlı test ve makine öğrenimi destekli ilginç hata tespiti sunar. İzleme, raporlama ve görselleştirme iCEDQ için özellikle güçlü yönlerdir, bu da onu kritik veri uyumluluğu ve düzenleyici ihtiyaçları olan firmalar için iyi bir araç haline getirir.
Bununla birlikte, aracı karmaşık ETL ortamlarına uygulamak iCEDQ’nun en önemli dezavantajlarından biridir. Buna ek olarak, kullanıcı arayüzü oldukça karmaşıktır ve daha az teknik ekiplere uygun olmayacaktır.
#3. RightData
RightData, hem ETL testi hem de veri doğrulama için güçlü kodsuz yeteneklere sahip kullanıcı dostu bir araçtır. Araç son derece esnektir ve farklı veritabanları ve bulut veri ambarlarında çalışır. Bir dizi önceden oluşturulmuş test şablonu, üstün görselleştirme özellikleri ve iş akışı araçları ile sorunsuz entegrasyon sayesinde RightData’nın son yıllarda neden popülerlik kazandığı açıkça görülmektedir.
Bununla birlikte, RightData birçok istenen özelliğe sahip olsa da, çok sayıda ETL işlemini test etmeniz gerekiyorsa pahalı olabilir. Abonelik tabanlı olsa da, yüksek veri kullanımı ve ek özelliklerle fiyatlar hızla yükselebilir. ZAPTEST’in öngörülebilir sabit fiyatlandırma modeli ve sınırsız lisansları ile karşılaştırıldığında, RightData’nın yaklaşımı büyüyen veya ölçeklenen şirketleri cezalandırıyor gibi görünmektedir.
#2. BiG DEĞERLENDİRME
BiG EVAL, karmaşık ETL sistemleri ve eski depo uygulamaları için mükemmel bir seçimdir. Kural tabanlı veri doğrulama kullanır ve güçlü veri profili oluşturma yeteneklerine sahiptir, bu da onu ETL testi için iyi bir seçim haline getirir. BiG EVAL ayrıca kullanıcılara testleri tasarlamak ve planlamak için harika otomasyon seçenekleri sunar ve mükemmel raporlama ve görselleştirme yetenekleriyle birleştirildiğinde, ETL testi için en kapsamlı araçlarla birlikte gelir.
Bununla birlikte, BiG EVAL’i uygulamak daha da büyük bir iştir. ZAPTEST gibi kodsuz araçlarla karşılaştırıldığında, arayüz biraz eski moda görünebilir. ETL testinin BiG EVAL’in kullanım alanlarından sadece biri olduğunu belirtmek önemlidir, bu nedenle lisans tabanlı fiyatlandırma, kesinlikle ihtiyacınız olmayan özellikler ve işlevler için ödeme yapıyorsanız bazı ekipler için engelleyici olabilir.
#1. ZAPTEST: ETL testi için 1 numaralı seçenek
ZAPTEST özel bir ETL test aracı olmasa da, kapsamlı bir ETL test yaklaşımını oluşturan görevlerin birçoğuna yardımcı olacak esneklik ve ölçeklenebilirlik sunar.
Yukarıdaki Farklı ETL testi türleri bölümünden de görebileceğiniz gibi, ETL sürecinin test edilmesi veri doğrulama, entegrasyon, performans, işlevsellik ve regresyon testlerini gerektirir. ZAPTEST tüm bunları ve daha fazlasını yapabilir. Araçlarımız Uçtan Uca Test ve Metadata test yetenekleri, analizlerinizin ve iş zekanızın sıfırdan başlayarak sonuç ve değer sunmaya hazır olmasını sağlamak için temel özelliklerdir.
ZAPTEST ayrıca piyasadaki en iyi RPA araçlarından biriyle birlikte gelir. ETL testi bağlamında RPA, gerçekçi test verileri oluşturarak, tekrarlayan manuel görevleri otomatikleştirerek ve kaya gibi sağlam bir ETL süreci için ihtiyaç duyduğunuz sürekli testi uygulamanıza yardımcı olarak ciddi bir değer sağlayabilir.
ZAPTET’in kod gerektirmeyen özellikleri, ışık hızında test oluşturma ve diğer kurumsal araçlarla sorunsuz entegrasyon sayesinde, otomatik ETL testi ve çok daha fazlası için tek durak noktasıdır.
Son düşünceler
Özüt dönüşümü yük testi, veri ambarınız için bir kalite kontrol departmanı kurmak gibidir. Bu sadece verilerin kaynaktan hedefe aktarılıp aktarılmadığıyla ilgili değildir; aynı zamanda verilerin sağlam ve beklendiği gibi ulaştığından emin olmakla da ilgilidir.
İş başa düştüğünde, elinizde kötü veriler varsa, yanlış kararlar alırsınız. Doğru ETL testi, tüm veri ekosisteminizin bütünlüğüne yapılan bir yatırımdır. Ancak pek çok işletme için ETL testine harcanan zaman ve masraf, karşılamada zorlandıkları bir durumdur.
ETL testinin otomasyonu, daha hızlı ve daha verimli test yapmanıza yardımcı olurken uzun vadede paradan tasarruf etmenizi sağlar. Test kapsamını ve regresyon testi yeteneklerini artırmak, veri bütünlüğünüzü artırmanıza yardımcı olabilir, çünkü manuel teste bağlı kaldığınızdan çok daha yüksek bir sıklıkta test yapabilirsiniz.
Dahası, ETL otomasyon test araçlarını kullanmak insan hatalarını azaltırken test uzmanlarını daha yaratıcı veya değer odaklı görevler için serbest bırakır. ZAPTEST gibi test otomasyonu ve RPA araç larını benimsemek, iş zekası araçlarınız üzerinden yürütmeniz gerekmeyecek bir karardır.
