اختبار ETL: العمليات والأنواع وأفضل الممارسات

لطالما اعتمد مهندسو البرمجيات على اختبارات الوحدات واختبارات التكامل لحماية جودة التطبيقات. ومع ذلك، في العديد من فرق البيانات، لا تزال أنابيب استخراج البيانات وتحميلها وتحميلها تخضع لاختبارات طفيفة أو يدوية، على الرغم من أن أي تحويل معطل قد يُعطّل لوحة معلومات تنفيذية أو يُعطّل نموذج تعلم آلي. غارتنر يحدد متوسط التأثير المالي السنوي للبيانات ذات الجودة الرديئة عند 12.9 مليون دولار لكل منظمة ، و مسح فورستر وجدت أن أكثر من ربع العاملين في مجال البيانات يخسرون أكثر من 5 ملايين دولار سنويًا بسبب البيانات السيئة، حيث أفاد 7% منهم بخسائر تزيد عن 25 مليون دولار.

تقدم هذه المقالة مناقشة متعمقة حول اختبار ETL وأنواعه وضرورته والخطوات التي يستلزمها وكيفية القيام به بشكل صحيح.

ما هو اختبار ETL؟

اختبار ETL هو مجموعة من الإجراءات المستخدمة لتقييم و التحقق من صحة القادم عملية تكامل البيانات في بيئة مستودع البيانات. بمعنى آخر، انها طريقة للتحقق من استخراج البيانات من أنظمتك المصدر وتحويلها وتحميلها إلى وحدة التخزين المستهدفة كما هو مطلوب بموجب قواعد عملك. 

ETL (استخراج وتحويل وتحميل) is كيف البيانات التكامل أدوات و BI pالمنصات بدوره في المقام الأول دآتا في actionaبلي أفكار. أثناء عملية ETL، ETL أدوات eاستخراج البيانات من منتدياتناموسمصدر إد, تحول ذلك في هيكل وشكل بدعم من نظام الوجهةو lOAD إلى موقع تخزين مركزي، عادةً أ سحابة مستودع البيانات أو بحيرة البيانات. 

مهندسو البيانات يقومون بإجراء اختبارات ETL at مراحل مختلفة من عملية ETL إلى التحقق من صحة والتحقق من سلامة البيانات، مع ضمان دقتها وتقليل فقدانها. تُقسّم الأدبيات التقليدية العمل إلى خمس مراحل:

لا يزال هذا الهيكل قائما، ولكن التكتيكات داخل كل مرحلة تغيرت بشكل كبير مع ظهور المستودعات السحابية وسير العمل التي يتم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي.

لماذا يعد اختبار ETL مهمًا؟ 

تؤثر البيانات الآن بشكل كبير على الشركات على جميع المستويات، بدءًا من العمليات اليومية وحتى القرارات الإستراتيجية. وقد أدى هذا الدور المتنامي إلى دفع سوق أدوات ذكاء الأعمال (BI) والتحليلات العالمية إلى قيمة تقدر بـ ما يقرب من $ 17 مليار. 

(أراضي البوديساتفا) البيانات الواردة في أ مستودع البيانات في كثير من الأحيان لك المصدر الوحيد للمؤسسة لتوليد رؤى وإنشاء استراتيجيات قابلة للتنفيذ. ولذلك يجب فقط تحتوي على دقيق، بيانات موثوقة وحديثة إذا انها لتكون بمثابة فعالة مصدر واحد الحقيقة ل لك عمل. 

Aأتمتة بشكل ملحوظ تقليلs القادم احتمال أخطاء خلال ETL, والتي هي وإلا سائد في دليل ETL خط أنابيب. ومع ذلك، الأتمتة يجب أن تستكمل بـ إضافي تدابير التحقق من الصحة - و is أين اختبار ETL مفيد للأسباب التالية: 

• إنه يخفف من الأخطاء التي لم يتم اكتشافها بواسطة الأتمتة.
  
• فهو يضمن صحة وجودة البيانات المركزية.  
• إنها بمثابة طبقة مستقلة للتحقق، مما يوفر مزيدًا من الضمانات بأن عملية ETL الآلية تعمل بشكل صحيح وتنتج النتائج المتوقعة.

اختبار قاعدة البيانات مقابل اختبار ETL 

اختبار قاعدة البيانات هو إجراء للتحقق من صحة البيانات مشابه لاختبار ETL، لكن أوجه التشابه تنتهي عند هذا الحد. فيما يلي بعض الاختلافات بين الاثنين: 

لماذا نحن بحاجة إلى اختبار ETL 

يمكنك التفكير في تخطي اختبار ETL إذا كان لديك تدفق بيانات بسيط مع الحد الأدنى من التحويلات، وكانت أنظمة المصدر والهدف مستقرة وموثوقة.

ومع ذلك، يجب أن يكون تقييم مدى تعقيد عمليات البيانات الخاصة بك ممارسة قياسية قبل التخلي عن الاختبار - يمكن أن يساعدك ذلك في تجنب حالات عدم تناسق البيانات والأخطاء في اتجاه مجرى النهر. 

هناك العديد من الحالات التي يكون فيها اختبار ETL ذا قيمة، ومن بينها ما يلي: 

• بعد الانتهاء من تكامل البيانات أو مشاريع الترحيل.  
• عند تحميل البيانات إلى مستودع بيانات تم تكوينه حديثًا لأول مرة.  
• عند إضافة مصدر بيانات جديد إلى مستودع بيانات موجود.  
• أثناء حركة البيانات وتحويلها.  
• عند وجود أخطاء مشتبه بها في عمليات ETL تمنعها من العمل بشكل طبيعي. 
• عندما يكون هناك نقص في الثقة في جودة البيانات سواء في المصدر أو الوجهة.

أتمتة اختبار ETL باستخدام Astera خط أنابيب البيانات

قل وداعًا لفحص البيانات يدويًا. Asteraتتيح لك أدوات الأتمتة القوية من Microsoft التحقق من صحة خطوط أنابيب البيانات الخاصة بك في الموعد المحدد، واكتشاف مشكلات الجودة في وقت مبكر، وضمان عمل عمليات التحويل الخاصة بك دون أي أخطاء - كل ذلك من خلال واجهة السحب والإفلات بدون تعليمات برمجية.

ابدأ في أتمتة اختبار ETL الخاص بك

كيف تعمل عملية اختبار ETL

Teتعتبر بروتوكولات Sting ذاتية وقابلة للتخصيص وفقًا لمتطلبات وعمليات المؤسسة. على هذا النحو، هناك ليس نموذج مقاس واحد يناسب الجميع اختبار ETL. ومع ذلك، إي تي إل تجريب عادة تضمs الخطوات التالية: 

1. فهم متطلبات العمل

يتطلب تصميم عملية اختبار ETL فعالة فهم متطلبات العمل في مؤسستك. يتضمن ذلك فحص نماذج البيانات وسير العمل والتقارير والمصادر والوجهات وخطوط البيانات.  

يمكّن هذا الفهم مختبري ETL من معرفة ما يختبرونه ولماذا. 

2. تحديد مصدر البيانات والتحقق من صحتها

في الجزء التالي من عملية اختبار ETL، تحديد لك مصدر معلومات و نفذ فحص المخططsوالتحقق من صحة الجدول وغيرها في البداية الشيكات. هذا لضمان أن عملية اختبار ETL تتوافق مع المتطلبات محدد من خلال دراسة وضع عملكl وسير العملs. 

3. إنشاء وتنفيذ حالات الاختبار

إن رسم الخرائط من المصدر إلى الهدف وتصميم حالة الاختبار هي الخطوات التالية، وغالبًا ما تتضمن ما يلي: 

• التحولات على أساس حالات اختبار الأعمال 
• نصوص SQL لإجراء مقارنات بين المصدر والهدف 
• تدفقات التنفيذ 

بعد إعداد هذه العناصر والتحقق من صحتها, يتم تنفيذ حالات الاختبار في بيئة التدريج. عادة، المختبرين لا يمكن استخدام بيانات الإنتاج الحساسة، التي يستلزم توافر البيانات الاصطناعية في الوقت الحقيقي. يمكنك إنشاء هذه البيانات يدويًا أو من خلال أدوات توليد بيانات الاختبار. 

4. استخراج البيانات وإعداد التقارير

في الخطوة التالية، قم بإجراء اختبارات ETL وفقًا لمتطلبات العمل وحالات الاستخدام. أثناء تنفيذ حالة الاختبار، حدد الأنواع المختلفة من الأخطاء أو العيوب، وحاول إعادة إنتاجها، وقم بتسجيلها بالتفاصيل ولقطات الشاشة الكافية.  

في مرحلة الإبلاغ، يمكنك تسجيل العيوب في أنظمة إدارة العيوب المتخصصة وتعيينها للموظفين المعينين لإصلاحها. 

ولحل الأخطاء بنجاح، يحتاج المحللون إلى توفير ما يلي: 

• وثائق كافية لإعادة إنتاج حالة الاختبار 
• لقطات الشاشة ذات الصلة 
• المقارنة بين النتائج الفعلية والمتوقعة لكل حالة اختبار 

5. تطبيق التحولات

بعد ذلك، يجب عليك التأكد يتم تحويل هذه البيانات بشكل مناسب لتتناسب مع مخطط مستودع البيانات الوجهة. بالإضافة إلى التحقق تدفق البيانات، عليك أيضا افحص ال عتبة البيانات والمحاذاة. الهدف هنا هو التحقق من أن نوع البيانات لكل جدول وعمود يطابق مستند التعيين. 

6. تحميل البيانات إلى مستودع البيانات

عليك قم بإجراء فحص لعدد السجلات قبل وبعد نقل البيانات من البيئة المرحلية إلى مستودع البيانات. التحقق من رفض البيانات غير الصالحة وقبول القيم الافتراضية. 

7. إعادة اختبار الخطأ (اختبار الانحدار)

بعد إصلاح الخلل، أعد اختبارهن نفسه انطلاق البيئة للتحقق من ذلك لا لديك أي آثار متبقية. اختبار الانحدار الآلي أيضا يساعد على ضمان أن عدم حدوث أي عيوب جديدة أثناء التصحيح سابق .

8. تقرير موجز وإغلاق الاختبار

في خانة رمز الخصم، أدخل TABBYDAY. الخطوة النهائية، إغلاق التقارير تفصيل العيوب وحالات الاختبار مع التعليقات وجميع ذات صلة كابل بيانات. قبل إغلاق التقرير التلخيصي، اختبر خياراته وعوامل التصفية والتخطيط ووظيفة التصدير.

يعرض التقرير الموجز تفاصيل عملية الاختبار ونتائجها، ويتيح لأصحاب المصلحة معرفة ما إذا كان ولماذا خطوة لم يكن منجز. 

ما الذي يجب أتمتته أولاً وما الذي يجب تركه للبشر

يجب أن تبدأ استراتيجية أتمتة اختبارات ETL الخاصة بك بتمكين الآلات من التعامل مع عمليات التحقق عالية الحجم والقائمة على القواعد، والتي يجب إجراؤها عند كل تحميل، مع تخصيص الطاقة العقلية البشرية للقرارات التي تعتمد على سياق العمل أو حل المشكلات الإبداعي. إليك كيفية تحقيق هذا التوازن عادةً:

أتمتة الانتصارات المبكرة

• فحوصات البوابة: عدد الصفوف، وعدد الأعمدة، ومجموعات التحقق للجدول بأكمله والتي تكشف على الفور عن السجلات المفقودة أو المكررة.
• التحققات الحتمية: قواعد نوع البيانات، والطول، والتنسيق، وسلامة المرجعية التي لا تتغير أبدًا من تشغيل إلى آخر.
• التحولات المباشرة: تطبيع الحالة، وتحويل الوحدات، وعمليات البحث البسيطة حيث يكون المنطق قابلاً للتنبؤ بنسبة 100٪.
• مجموعات الانحدار: الاختلافات التلقائية للمجموعات والتوزيعات بعد كل تغيير في خط الأنابيب للقبض على انحراف البيانات.
• مراقبة مستوى الوظيفة: الالتزام بالجدول الزمني، وتتبع اتفاقية مستوى الخدمة، وتنبيهات الشذوذ التي ترفع العلم بمجرد حدوث شيء خارج النص.

حافظ على البصيرة الإنسانية حيث يكون ذلك مهمًا

• التحقق الدلالي من المعنى التجاري: قواعد مثل حالة "عميل VIP" التي تعتمد على منطق المجال الدقيق.
• التنميط الاستكشافي: تحديد القيم المتطرفة، أو التحولات الموسمية، أو القيم التصنيفية الناشئة التي قد تفوتها الأدوات دون سياق.
• تصميم بيانات اختبار الحالة الإبداعية: صياغة السيناريوهات مثل أعياد الميلاد في السنة الكبيسة، أو النصوص متعددة اللغات، أو النطاقات الرقمية المتطرفة التي تستكشف حدود خط الأنابيب.

تلميح: ابدأ باختبارات لا يُغيّر منطقها البيانات المستهدفة. هذا يمنع شيفرة الاختبار من إتلاف جداول الإنتاج.

ما هي أنواع اختبارات ETL؟

كل خطوة من اختبار ETL تتضمن العملية أنواع مختلفة من الاختبارات، ومنها:

1. التحقق من صحة الإنتاج والمصالحة 

هذا الاختبار يتحقق ترتيب ومنطق البيانات في حين انها محملة في أنظمة الإنتاج. يقوم بمقارنة بيانات نظام الإنتاج مع البيانات المصدر لمنع عدم الامتثال أو أخطاء البيانات أو الأخطاء في المخطط. 

2. التحقق من المصدر إلى الهدف

يتحقق هذا الاختبار من تطابق عدد بيانات النظام المصدر مع البيانات المحملة في النظام/المستودع الوجهة. 

3. اختبار البيانات الوصفية

يطابق هذا الاختبار أنواع البيانات والفهارس والأطوال والقيود والمخططات والقيم بين النظامين المصدر والهدف. 

4. اختبار الاكتمال

يتحقق هذا من تحميل جميع بيانات المصدر في النظام الوجهة دون تكرار أو تكرار أو فقدان. 

5. اختبار التحول

عند تطبيق تحويلات متعددة على نوع واحد من البيانات، يساعد هذا الاختبار في التأكد من أن جميع البيانات قد تم تحويلها بشكل متسق بناءً على القواعد المعمول بها. 

6. اختبار الدقة

وبعد الانتهاء من كافة التحويلات، يتم التحقق من دقة البيانات. من الممكن أن تكون هناك تغييرات في تنسيقات البيانات ومخططها، ولكن يجب ألا تتغير المعلومات وجودتها أثناء التحويلات. 

7. اختبار جودة البيانات

هذا الاختبار نوع يركز على جودة البيانات ل تحديد أحرف غير صالحة، والدقة، والأصفار، والأنماط. ويبلغ عن أي بيانات غير صالحة. 

8. تقرير الاختبار

هذه نوع الاختبار يتحقق من البيانات الموجودة في التقرير الموجز، يحدد إذا كان التخطيط والوظيفة مناسب، ويقوم بإجراء العمليات الحسابية إضافي المتطلبات التحليلية. 

9. اختبار الهجرة التطبيقية

يتحقق اختبار ترحيل التطبيق مما إذا كان تطبيق ETL يعمل بشكل صحيح بعد الترحيل إلى نظام أساسي أو صندوق جديد. 

10. التحقق من البيانات والقيود

تتحقق تقنية الاختبار هذه من نوع البيانات والطول والفهرس والقيود.

مشترك التحديات في اختبار إي تي إل

هناك العديد من العوامل التي يمكن أن تعطل عملية اختبار ETL أو تؤثر عليها سلبًا. وفيما يلي التحديات التي ETL اختبار لقاء القادم معظم: 

• تحويلات وعمليات البيانات المعقدة: يمكن أن يكون تطبيق تحويلات متعددة على مجموعات البيانات الموسعة إجراءً معقدًا ويستغرق وقتًا طويلاً. ويحدث الشيء نفسه عند وجود عدد كبير جدًا من عمليات تكامل البيانات والعمليات التجارية المعقدة. 
• جودة بيانات رديئة: يتطلب اختبار ETL بيانات دقيقة ونظيفة وعالية الجودة للحصول على أفضل النتائج. يمكن أن يؤثر ضعف جودة بيانات الإدخال على موثوقية العملية. 
• موارد كثيفة: يمكن أن يصبح اختبار ETL كثيف الاستخدام للموارد عندما يتعلق الأمر بأنظمة مصادر كبيرة ومعقدة. 
• انخفاض الأداء: يمكن أن تؤدي أحجام البيانات الكبيرة إلى إعاقة المعالجة أو الأداء الشامل، مما يؤثر في النهاية على دقة البيانات واكتمالها.
• التغييرات في مصادر البيانات: من المحتمل أن تؤثر أي تغييرات في مصادر البيانات على دقة البيانات واكتمالها وجودتها. 
• متطلبات الموظفين: تحتاج الشركات إلى أشخاص ذوي خبرة في ETL وخبرة في البيانات لضمان تصميم وتنفيذ عمليات اختبار ETL القوية. 

العواقب المترتبة على عدم كفاية اختبارات ETL

عند التسرع في إجراء اختبارات ETL أو تجاهلها، تتسرب الأخطاء إلى الأنظمة اللاحقة وتزداد تكلفتها كلما ابتعدت. توضح مجالات المشاكل التالية كيف يمكن لمشاكل البيانات غير المُعالجة أن تؤثر سلبًا على عمليات المؤسسة وماليتها وسمعتها:

• قرارات العمل الخاطئة:يعتمد المديرون التنفيذيون على مؤشرات الأداء الرئيسية المشوهة، مما يؤدي إلى أخطاء في التسعير، أو فجوات في المخزون، أو استراتيجيات مضللة للمخاطر.
• تحليلات مخترقة والذكاء الاصطناعي:إن السجلات المكررة أو القديمة أو التي تم تعيينها بشكل غير صحيح تؤدي إلى تلويث بيانات التدريب وتدهور دقة التنبؤ.
• التعرض التنظيمي:إن النسب غير المكتمل أو الأحمال الفاشلة تؤدي إلى نتائج التدقيق، وتؤدي إلى غرامات، وتضعف مواقف الامتثال.
• تدريبات مكافحة الحرائق التشغيلية:تؤدي العيوب التي تم اكتشافها متأخرًا إلى إعادة التشغيل في حالات الطوارئ، واستهلاك ساعات العمل الهندسية، وانتهاك اتفاقيات مستوى الخدمة.
• تآكل ثقة العملاء:إن لوحات المعلومات أو رسائل البريد الإلكتروني أو التوصيات المبنية على بيانات سيئة تعمل على تقويض ثقة المستخدم وتؤدي إلى فقدان العملاء.

اختبار إي تي إل أفضل الممارسات

كما يقول ماكسيم بوشمين، مبتكر Airflow، "إن قيمة كونك مهندس بيانات لا تكمن في معرفة جميع الأدوات، بل في فهم كيفية ترابطها معًا". تعمل اختبارات ETL الجيدة على ربط هذه الأجزاء في شبكة أمان متماسكة.

يمكن أن تساعدك أفضل الممارسات التالية في تحسين عمليات اختبار ETL الخاصة بك: 

1. العمل مع حالات اختبار الأعمال 

لا يكفي تطوير عملية اختبار ETL وظيفية. كما يحتاج أيضًا إلى تلبية متطلبات العمل المختلفة التي تختلف من مؤسسة إلى أخرى. يجب أن تكمل عملية اختبار ETL سير العمل الحالي لديك، وليس تعطيله. 

2. استخدام بيانات المصدر النظيف 

تعد بيانات المصدر النظيف متطلبًا أساسيًا لعملية اختبار ETL فعالة. بدلاً من ترك الأمر للنهاية، يجب أن تبدأ اختبار ETL باستخدام بيانات المصدر النظيف لتوفير الوقت والحصول على نتائج أفضل. 

3. اختبار الكفاءة 

يتطلب العمل باستخدام أدوات ذكاء الأعمال الوصول المستمر إلى البيانات المحدثة، لذا يجب عليك التأكد من إكمال البيانات وتسليمها بسرعة. قم بتحسين عملية اختبار ETL لتسريع الاختبار والحصول على نتائج سريعة. 

4. أتمتة 

في حين أن الأتمتة الكاملة مثالية، إلا أن الأتمتة الجزئية أفضل من الأتمتة الصفرية. الأدوات الآلية مثل Astera يتيح لك خط أنابيب البيانات تبسيط عملية اختبار ETL مع حل التحديات الشائعة المرتبطة بالعمل اليدوي. 

استمتع بتجربة أتمتة ETL بشكل أسرع وأكثر موثوقية

Asteraإن حل ETL الشامل الخاص بـ ETL هو ما تحتاجه مؤسستك لإجراء اختبار ETL مبسط. تأكد من جودة البيانات من الدرجة الأولى في جميع الأوقات مع الاستمتاع بالراحة بدون كود. ابدأ اليوم!

قم بالتسجيل للحصول على العرض التوضيحي

كيفة تختار الحق أداة اختبار ETL

فيما يلي بعض العوامل التي يجب أن تضعها في الاعتبار عند اختيار أداة اختبار ETL لعملك: 

• واجهة بديهية 

تسهل عليك الواجهة البديهية تصميم وتنفيذ عملية ETL. ابحث عن واجهة رسومية مزودة بوظيفة السحب والإفلات لتعزيز سهولة الاستخدام وإمكانية الوصول. 

• إنشاء رمز مؤتمت 

يمكن للترميز الآلي أن يقلل الجهد والوقت الذي يستغرقه الترميز اليدوي للعمليات وتطويرها. ويمكنه أيضًا تقليل الأخطاء بشكل كبير. 

• موصلات البيانات المضمنة 

يجب أن تكون أداة اختبار ETL التي تختارها مجهزة بموصلات بيانات مدمجة. يمكن لهذه الموصلات تحسين الوصول إلى البيانات وتسهيل العمل مع تنسيقات الملفات أو قواعد البيانات أو الأنظمة القديمة أو التطبيقات المجمعة. 

• ميزات إدارة المحتوى 

تتيح إمكانات إدارة المحتوى التبديل السريع للسياق بين بيئات تطوير واختبار وإنتاج ETL. 

• ميزات التصحيح 

يمكن أن تساعدك أداة اختبار ETL المزودة بميزات تصحيح الأخطاء القوية في مواكبة تدفقات البيانات في الوقت الفعلي وإنشاء تقارير سريعة حول سلوك كل صف على حدة. 

جرب اختبار ETL المدعوم بالذكاء الاصطناعي مع Astera خط أنابيب البيانات

يعد التحليل الدقيق للبيانات أمرًا بالغ الأهمية لأي مؤسسة ترغب في الاستفادة من بياناتها للمضي قدمًا في صناعتها. عندما يتم إجراء اختبار ETL بشكل صحيح، فإنه يمكن أن يعزز ثقة المؤسسة في بياناتها من خلال تحسين سلامتها وموثوقيتها. إن ذكاء الأعمال الناتج سليم ويساعد في تخفيف مخاطر الأعمال. 

بالإضافة إلى ذلك، تعمل أدوات اختبار ETL الآلية على تعزيز استقرار وأداء مستودع البيانات بشكل أسرع من الترميز اليدوي، وجعل عملية ETL أكثر تنظيمًا وسهولة في الإدارة، وتمكين التحديد السريع وتصحيح الحالات الشاذة في عملية ETL. تبتعد الشركات اليوم عن اختبار ETL اليدوي وتدمج حلول اختبار ETL الآلية في سير عملها لجني هذه الفوائد.

يمكنك ذلك أيضًا. 

Astera خط أنابيب البيانات هو نظام مدعوم بالذكاء الاصطناعي حل أتمتة ETL مع ميزات مدمجة لاختبار ETL، والتكامل، والتحقق، والتحويل، وغيرها. تتيح أتمتة ETL وإمكانياتها المتقدمة لإنشاء ملفات تعريف للمستخدمين مطابقة البيانات في كل خطوة من خطوات عملية ETL بسهولة. يصبح التحقق من جودة البيانات وتحديد الأخطاء أسهل بفضل واجهة السحب والإفلات البسيطة، بدون برمجة. 

معرفة كيفية Astera يمكن لـ Data Pipeline تحويل إجراءات ETL الخاصة بك ومساعدتك في الحفاظ على جودة البيانات للحصول على تحليلات دقيقة. تواصل مع فريقنا أو البدء تجربتك المجانية اليوم.